聯合國出臺國際標準 規範電動車需發出與汽油車同等音量

日前,聯合國在日內瓦的歐洲總部召開會議,討論有關行車安靜的電動汽車(EV)等靠近行人時用聲音提醒的通知裝置,通過了主要內容為規定需發出與汽油車同等音量的安全標準方案。

有關行車聲音通知裝置的討論由“聯合國世界車輛法規協調論壇”展開。尤其將加強針對老年人和兒童的安全措施。通知裝置的標準基於日本車商的技術而制定。

通知裝置的人工聲音會在汽車啟動時到時速達到20公里之間發出。原則上時速為10公里時發出50到75分貝的聲音,時速20公里時為56到75分貝。倒車時為47分貝以上的音量,設定足夠引起路人注意的音量。

通常認為,汽油車在掛空擋時也會發出50分貝左右的噪音。人工聲音的音量也是按照該水準設定的。據悉,若時速超過20公里,即使是EV也會發出55分貝以上的噪音。

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蘋果電動車傳2021年問世、定價7.5萬美元

蘋果跨足電動車市場傳言甚囂塵上,投資機構Piper Jaffray資深分析師Gene Munster預測,蘋果將循設計、代工模式開發電動車,預計五年後也就是2021年上路。

蘋果電動車專案代號傳為「Titan」,Munster估計該電動車每輛定價約7.5萬美元,雖然全由蘋果設計,但生產製造有八成都將委外代工。

年初有報導指出,蘋果電動車計畫的幕後推手薩德斯基(Steve Zadesky)可能離職,即便如此,Munster仍舊看好蘋果電動車成功的機率超過五成,畢竟蘋果有錢、有人還有廣大粉絲做後盾。

據AppleInsider報導,蘋果電動車員工人數今年已膨脹至逾1千人,但可能也就是因為擴編速度太快,造成薩德斯基飯碗不保。

基本上,Munster認為電動車幾乎是營收成長動能的保證,因此蘋果不太可能放棄,最快2019、2020年應該會有初步產品展出。

(本文內容由授權提供)

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現代起亞計畫投研發汽車版 AlphaGo

近日,韓國圍棋傳奇人物李世石與Google公司人工智慧「AlphaGo」進行的人機大戰引發矚目。韓國車企表示,擬研發汽車版「AlphaGo」。

據韓國SBS電視台報導,為在2020年推出自動駕駛系統,現代起亞汽車將在研發自動駕駛系統方面投入共2萬億韓元。現代起亞汽車宣佈,自動駕駛汽車將在5年內上市。

目前賓士等公司也正在研發自動駕駛汽車,哪家企業率先面市自動駕駛汽車備受關注。

分析認為,人工智慧和汽車行業結合起來的落地前景無限,無人駕駛要求更多,隨時處理多因數事件。鑒於目前現代起亞汽車技術情況,2020年推出的自動駕駛汽車雖不完美,但可以接近完成。

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Zabbix-(三)監控主機CPU、磁盤、內存並創建監控圖形

Zabbix-(三)監控主機CPU、磁盤、內存並創建監控圖形

一.前言

前文中已經講述了兩種方式對Zabbix的搭建,本文將講述如何在zaibbx上添加需要監控的主機,以及使用Zabbix自帶模板和自定義模板對主機的CPU、磁盤、內存進行監控,並觸發問題,並且在Zabbix儀錶盤創建實時監控圖形。

準備

  • Zabbix Server (Zabbix 4.4) (ip:192.168.152.140)
  • 被監控主機A (Centos7.6),下文簡稱 Server-A (ip:192.168.152.142)
  • 被監控主機B (Centos7.6),下文簡稱 Server-B (ip:192.168.152.143)

二.為被監控主機安裝zabbix-agent

  1. Server-A、Server-B分別安裝zabbix-agent

    # rpm -Uvh https://repo.zabbix.com/zabbix/4.4/rhel/7/x86_64/zabbix-release-4.4-1.el7.noarch.rpm
    
    # yum install -y zabbix-agent

  2. Server-A、Server-B配置zabbix-agent

    # vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf

    修改以下配置:

    • Server-A的zabbix_agentd.conf
    Server=192.168.152.140
    ServerActive=192.168.152.140
    
    # Hostname要與在Zabbix界面配置的Hostname(主機名稱)保持一致
    Hostname=Server-A
    • Server-B的zabbix_agentd.conf
    Server=192.168.152.140
    ServerActive=192.168.152.140
    
    # Hostname要與在Zabbix界面配置的Hostname(主機名稱)保持一致
    Hostname=Server-B

  3. 分別啟動zabbix-agent

    # systemctl start zabbix-agent

    可以查看agent日誌

    # tailf /var/log/zabbix/zabbix_agentd.log

    可能會出現以下內容,是由於zabbix界面上沒有配置主機,接下來將在zabbix頁面上進行主機配置

      6981:20191030:111132.151 no active checks on server [192.168.152.140:10051]: host [Server-A] not found

三.Zabbix添加主機

通過頁面操作,將需要監控的主機添加到zabbix中

  1. 登錄Zabbix,默認賬號:Zabbix,默認密碼:admin (可在zabbix數據庫 users表查詢)

  2. 點擊【配置】-【主機】-【創建主機】,添加需要被監控的主機

    首先配置【主機】信息,添加Server-A,輸入配置項

    配置項
    * 主機名稱 Server-A
    可見的名稱 Server-A
    * 群組 Linux servers (進行選擇)
    * agent代理程序的接口 IP地址: 192.168.152.142 端口: 10050

    再配置【模板】信息,點擊【添加】,選擇群組 Templates,勾選 Template OS Linux by Zabbix agent,點擊【選擇】

    最後點擊【保存】

  3. 在【主機】頁面可以看到Server-A已經成功添加了

    同時,Server-A的zabbix-agent日誌也不再打印

    注: 由於在之前在安裝Zabbix server時,也在zabbix server上安裝了zabbix-agent,因此圖例上除了Server-A主機以外,還有zabbix server主機

  4. 通過全克隆添加主機Server-B

    選擇需要複製的主機Server-A

    點擊【全克隆】(full clone)

    修改主機名稱agent IP地址等信息

    修改配置項
    *主機名稱 Server-B
    *agent IP 192.168.152.143

    最後點擊【添加】,等待Server-B與zabbix server建立通信

四.創建自定義模板(Template)

在添加主機步驟中,添加了2台需要監控的主機,添加監控項時也可以給每台主機單獨添加監控項,但是隨着主機數量增多,就會出現過多重複的操作,因此可以使用zabbix的Templates(模板)Items(監控項Triggers(觸發器)等眾多配置定義在模板中,將主機鏈接到定義好的模板上,就可以免去重複的操作。

下面將自定義模板,定義監控磁盤剩餘空間監控項,並配置觸發器當磁盤剩餘空間低於一定閾值時觸發告警。

  1. 創建自定義模板

    點擊【配置】-【模板】-【創建模板】

  2. 輸入模板信息,完成後點擊【添加】

    配置項
    * 模版名稱 Template Disk Free Size
    可見的名稱 Template Disk Free Size
    * 群組 Linux servers (選擇)
    描述 自定義磁盤剩餘空間模板

    注: 讀者也可以自定義一個群組,並在自定義群組中創建模板,這個步驟本文不再示範

五.創建磁盤剩餘空間監控項和觸發器

  1. 創建自定義磁盤監控項(Item)

    進入自定義模板的監控項模塊

    點擊【創建監控項】

    輸入監控參數

    配置項
    * 名稱 磁盤剩餘空間監控項
    類型 Zabbix 客戶端
    * 鍵值 vfs.fs.size[/,free]
    單位 B
    ……其他配置項 根據需要填寫

    這裏的鍵值 vfs.fs.size[/,free]是指,監控根路徑下,空餘的磁盤大小

    點擊【添加】

    注:創建監控項(Items)可以參考, 更多的鍵值(Keys)可以參考

  2. 創建觸發器(Trigger)

    觸發器可以配置當監控項監控到的數據達到一定閾值,從而觸發問題。

    在Template Disk Free Size模板中選擇【觸發器】,點擊【創建觸發器】

    輸入觸發器參數

    配置項
    * 名稱 磁盤剩餘空間觸發器
    嚴重性 嚴重(選擇)
    * 表達式/問題表現形式 {Template Disk Free Size:vfs.fs.size[/,free].last()}<15000000000 (可通過選擇監控項)
    事件成功迭代 恢復表達式(選擇)
    * 恢復表達式 {Template Disk Free Size:vfs.fs.size[/,free].last()}>=15000000000
    問題事件生成模式 多重(選擇)

    表達式/問題表示形式

    選擇已配置的磁盤剩餘空間監控項

    配置結果 < 15000000000, 監控項中單位為B,這裏15GB換算成15000000000B

    點擊【插入】,可以看到如下錶達式,表達式意思是,當檢測到磁盤弓箭剩餘不足15GB時,將觸發問題

    {Template Disk Free Size:vfs.fs.size[/,free].last()}<15000000000

    因此可以直接輸入問題恢復表達式,即磁盤剩餘空間高於15GB時,恢復問題

    {Template Disk Free Size:vfs.fs.size[/,free].last()}>=15000000000

    點擊【添加】

    再將該自定義模板,鏈接到Server-A、Server-B主機的模板中,參考,不過在篩選模板時,群組要選擇Linux servers(與創建模板時群組保持一致),添加後點擊【更新】

    進入【配置】-【主機】-【Server-A】(或者 Server-B)-【監控項】中,可以搜索到磁盤剩餘空間監控項已經添加成功

    注:如果監控項狀態不為【已啟動】可以查看zabbix server日誌進行排查

  3. 測試一下

    當前Server-A主機磁盤剩餘空間,為15G

    上傳一些文件到Server-A,此時磁盤剩餘空間為14G

    等待Zabbix監控到Server-A磁盤變化,查看儀錶盤,出現問題,配置成功

    刪除Server-A大文件,等待Zabbix監控到主機磁盤恢復,儀錶盤問題恢復

六.監控CPU空閑率

在添加主機時,由於已經鏈接了模板(該模板還鏈接了Template Module Linux CPU by Zabbix agent等若干個其他模板),Template Module Linux CPU by Zabbix agent模板自帶了許多監控項,其中包括CPU idle time 監控項,因此可以直接使用該監控項監控主機CPU空閑率數值,無需自定義監控項,只需要添加一個觸發器(Trigger)來讀取監控項觸發告警即可。

注: zabbix自帶模板中,有許多監控項可以直接利用起來,無需再單獨創建監控項,使用時可先在已有模板中查找下可用的監控項。

  1. 使用自帶模板中監控項

    直接使用CPU idle time 監控項即可,可以在【配置】-【主機】,【Server-A】的【監控項】中搜索到該監控項(在下圖中可以看到該監控項鏈接了模板)

  2. 在已有模板中添加觸發器(trigger)

    這裡在模板Template Module Linux CPU by Zabbix agent添加一個觸發器。

    點擊【配置】-【模板】搜索模板Template Module Linux CPU by Zabbix agent,並進入【觸發器】配置

    創建觸發器操作流程參考上面步驟中的,這裏說明一下配置參數

    配置項
    * 名稱 CPU空閑率觸發器
    嚴重性 嚴重 (選擇)
    表達式/問題表現式 {Template Module Linux CPU by Zabbix agent:system.cpu.util[,idle].avg(5m)}>=80
    事件成功迭代 恢復表達式(選擇)
    * 恢復表達式 {Template Module Linux CPU by Zabbix agent:system.cpu.util[,idle].avg(5m)}<80

    表達式/問題表現式:表示在5分鐘內CPU平均空閑率如果高於80%,那麼將觸發問題

    添加表達式示例:

    system.cpu.util[,idle]官方說明

    注:這裏修改了zabbix自帶的模板(Template Module Linux CPU by Zabbix agent),為其添加了一個新的觸發器,在實際使用中,要謹慎操作,因為鏈接了該模板的主機觸發器都會被修改,因此實際使用中需要對這種操作進行評估。

  3. 測試一下

    等待5分鐘,Zabbix server、Server-A、Server-B的CPU空閑率都高於80%,Dashboard界面觸發了問題,由於Zabbix server主機也鏈接了模板,因此修改Template Module Linux CPU by Zabbix agent模板,Zabbix server的CPU空閑率也被監控,所以在修改模板時要。

七.監控內存佔用率

在上面的步驟中添加了磁盤剩餘空間、CPU空閑率監控,直接使用了Zabbix 客戶端類型的監控項的鍵值,但是有些監控項可能不能直接獲取,需要通過計算的方式來獲取,例如監控內存佔用率,雖然可以使用vm.memory.size這個鍵值,但是得到值並不是我們所期望的,參考下面官方的解釋,雖然mode中有pused (used, percentage),但是“used”=”total – free”“available”=”free + buffers + cached”(內核版本Linux<3.14),實際是想要的值:

(available - total) / total

因此需要使用可計算的鍵值類型

官方對vm.memory.size以及參數解釋:

  1. 在Template OS Linux by Zabbix agent模板新增監控項

    配置項
    * 名稱 內存佔用率監控項
    類型 可計算的
    * 鍵值 memory.utilization (自定義)
    * 公式 100*(last(“vm.memory.size[total]”)-last(“vm.memory.size[available]”))/last(“vm.memory.size[total]”)
    信息類型 浮點數
    單位 %
    ……其他配置項 默認即可

    自定義鍵值可自己輸入,具體規則參考官方

這裏就不再創建觸發器了,感興趣的讀者可以自行創建,可參考上面的

八.Dashboard創建圖形

可以在首頁儀錶盤裡創建圖形,實時查看監控項的數據值。

  1. 回到zabbix首頁,點擊【編輯儀錶盤】-【添加構件】

  2. 創建磁盤剩餘空間圖形

    輸入基本信息

    添加【主機】和【監控項】

    左邊一欄選擇主機Server-A,右邊一欄選擇Server-A的磁盤監控項

    再【添加新數據集】,同樣操作將Server-B的磁盤監控也添加到圖形中

  3. 添加CPU空閑率圖形

    按照,添加Server-A,Server-B的CPU空閑率圖形

  4. 添加內存佔用率圖形

    同樣按照,添加Server-A,Server-B的內存佔用率圖形

  5. 保存設置並在儀錶盤中查看

    點擊【保存設置】

    在儀錶盤頁面查看圖形

九.參考文檔

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Windows下編譯最新版ChezScheme

    據說ChezScheme是最快的神級編譯器,一秒鐘幾百萬行,王垠說的2秒內編譯自身絕不是誇張(看這裏《》,Scheme中文社區)。ChezScheme由美國印第安納大學的Kent Dybvig博士發明,後來賣給了思科CISCO,作為內部絕密的編譯器工具來運行苛刻的計算任務,現在已經開源,倉庫地址是。有關如何開始使用Chez Scheme,請看官方的文檔:,有關Scheme的使用入門,這裏推薦一本中文翻譯的《》,這是一本面向初學者的溫和且循序漸進的Scheme教程。目標讀者是僅有些許編程經驗的PC用戶。

    下面來介紹下截止到2019.11.19日的最新版如何在Windows下編譯一個ChezScheme,其它環境下如何編譯請看源碼下的文件BUILDING的介紹:Building Chez Scheme Version 9.5.3。請注意這個版本號,之前的版本編譯方法可能與本文介紹的不同,本人也為此踩坑了不少時間。

1,首先,安裝Visual Studio 2015/2017,注意必須選擇按照Visual C++ 桌面開發組件,否則你在最後一步無法編譯Scheme。

2,安裝msys2,這是一個Windows下的Linux Shell環境,可以讓你在Windows上使用Linux命令,並且它還自帶包管理功能。安裝完後按照官網提示更新下msys2,會給你安裝一堆組件,默認都安裝。

3,打開Visual Studio命令提示符,選擇“vs2015 x64 native tools command prompt”,vs2017類似,中文名稱是“適用於VS2017的本機命令工具提示”。

4,在上面的Visual Studio命令提示工具裏面,輸入c:\msys64\msys2_shell.cmd,打開msys2的命令提示窗口。

5,在msys2裏面安裝GCC編譯工具和Git工具,如果Git已經安裝跳過。

pacman -S gcc base- devel
pacman -S git

 

6,下載Chez Scheme源碼,然後進行編譯前配置,最後編譯。如果源碼已經下載跳過。

git clone https: // github.com/cisco/ChezScheme.git 
cd ChezScheme
cd wininstall
make workareas
 make

 

7,最後等make完成,我們在ChezScheme目錄a6nt\bin\a6nt 下可以看到scheme.exe,雙擊它即可運行。

8,將a6nt目類下的bin目錄和boot目錄都複製到一個新建的build目錄下,然後創建一個run.bat 文件,文件內容如下:

@ECHO  off 
ECHO Chez Scheme for Windows. make by bluedoctor. 2019.11.18 
bin \a6nt\scheme.exe

build目錄的文件結構如下:

E:\ChezScheme\build\ChezScheme>dir /s
 驅動器E 中的捲是LENOVO
 卷的序列號是E2D7-2E41

 E:\ChezScheme\build\ChezScheme 的目錄

2019/11/18 23:23 <DIR> .
2019/11/18 23:23 <DIR> ..
2019/11/18 23:23 <DIR> bin
2019/11/18 23:19 <DIR> boot
2019/11/19 10:38 94 run.bat
               1 個文件94 字節

 E:\ChezScheme\build\ChezScheme\bin 的目錄

2019/11/18 23:23 <DIR> .
2019/11/18 23:23 <DIR> ..
2019/11/18 23:19 <DIR> a6nt
               0 個文件0 字節

 E:\ChezScheme\build\ChezScheme\bin\a6nt 的目錄

2019/11/18 23:19 <DIR> .
2019/11/18 23:19 <DIR> ..
2019/11/18 20:25 764,928 csv953.dll
2019/11/18 20:25 7,102 csv953.exp
2019/11/18 20:25 1,581,688 csv953.ilk
2019/11/18 20:25 12,368 csv953.lib
2019/11/18 20:25 2,084,864 csv953.pdb
2019/11/18 20:25 112,640 scheme.exe
2019/11/18 20:25 430,080 scheme.pdb
               7 個文件4,993,670 字節

 E:\ChezScheme\build\ChezScheme\boot 的目錄

2019/11/18 23:19 <DIR> .
2019/11/18 23:19 <DIR> ..
2019/11/18 23:19 <DIR> a6nt
               0 個文件0 字節

 E:\ChezScheme\build\ChezScheme\boot\a6nt 的目錄

2019/11/18 23:19 <DIR> .
2019/11/18 23:19 <DIR> ..
2019/11/18 20:25 2,751,464 csv953md.lib
2019/11/18 20:25 2,564,910 csv953mt.lib
2019/11/18 17:14 36,556 equates.h
2019/11/18 20:24 27,609 mainmd.obj
2019/11/18 20:25 25,538 mainmt.obj
2019/11/18 17:14 1,624,450 petite.boot
2019/11/18 17:14 982,321 scheme.boot
2019/11/18 17:14 8,675 scheme.h
2019/11/18 20:24 92,444 scheme.res
               9 個文件8,113,967 字節

     所列文件總數:
              17 個文件13,107,731 字節
              14 個目錄514,061,447,168 可用字節

9,最後運行run.bat文件,就可以看到期待已久的Chez Scheme了:

Chez Scheme for Windows. make by bluedoctor. 2019.11.18
Chez Scheme Version 9.5.3
Copyright 1984-2019 Cisco Systems, Inc.

> (+ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10)
55
> (/ 1 3)
1/3
>

 

10,上面是在Chez Scheme運行的簡單Scheme程序,第一行代碼運行的是一個累加多個自然數的程序,如果用C#,需要一個List<int>變量來存儲列表數據,然後循環處理,代碼量要多好幾行。第二行Scheme代碼,它的結果直接以分數表示了,很高級。

有關Scheme更多的程序介紹,請看本文推薦的學習鏈接。如果你不想這麼麻煩的自己來編譯,也可以考慮直接使用給予.NET DLR的IronScheme,具體請看我原來的文章:《》。

如果你不想編譯或者安裝任何一個Scheme程序,但又想看看Scheme是什麼樣子,推薦訪問下面的網址,它提供了一個Web版本的Scheme編譯運行環境:

 

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Java 讀取Word批註中的文本和圖片

本文將介紹讀取Word批註的方法,包括讀取Word批註中的文本及圖片。關於操作Word批註的方法還可以參考這兩篇文章:下面將通過Java代碼來演示如何讀取批註。

工具使用: Word類庫(Free Spire.Doc for Java免費版

Jar 文件獲取:可通過官網,下載後解壓文件,並將lib文件夾下的Spire.Doc.jar文件導入java程序;也可以通過Maven倉庫安裝導入,具體路徑配置及導入方法可以參考

測試文檔如下:批註中包含文本和圖片

 

 

 

【示例1 讀取批註中的文本

import com.spire.doc.* ;
 import com.spire.doc.documents.Paragraph;
 import com.spire.doc.fields.Comment;
 import com.spire.doc.fields.TextRange;

public  class ReadComment {
     public  static  void main(String[] args) {
         // 加載測試文檔 
        Document doc = new Document();
        doc.loadFromFile( "sample.docx" );

        // 實例化String類型變量 
        String text = "" ;

        // 遍歷所有批註
        for ( int i = 0;i< doc.getComments().getCount();i++ ){
            Comment comment = doc.getComments().get(i);
             // 遍歷所有批註中的段落
            for ( int j= 0;j < comment.getBody().getParagraphs().getCount();j++ ) {
                Paragraph paragraph = comment.getBody().getParagraphs().get(j);
                 // 遍歷段落中的對象
                for (Object object : paragraph.getChildObjects()) {
                     // 讀取文本
                    if (object instanceof TextRange) {
                        TextRange textRange = (TextRange) object;
                        text = text + textRange.getText();
                    }
                }
            }
        }
        // 輸入文本內容
        System.out.println(text);
    }
}

批註文本讀取結果:

 

【示例2 讀取批註中的圖片

import com.spire.doc.* ;
 import com.spire.doc.documents.Paragraph;
 import com.spire.doc.fields.Comment;
 import com.spire.doc.fields.DocPicture;

import javax.imageio.ImageIO;
 import java.awt.image.RenderedImage;
 import java.io.File;
 import java.io.IOException;
 import java.util.ArrayList;


public  class ExtractImgsInComment {
     public  static  void main(String[] args) throws IOException{
         // 加載測試文檔 
        Document doc = new Document();
        doc.loadFromFile( "sample.docx" );

        // 創建ArrayList數組對象 
        ArrayList images = new ArrayList();

        // 遍歷所有批註
        for ( int i = 0;i< doc.getComments().getCount();i++ ){
            Comment comment = doc.getComments().get(i);
             // 遍歷所有批註中的段落
            for ( int j= 0;j < comment.getBody().getParagraphs().getCount();j++ ) {
                Paragraph paragraph = comment.getBody().getParagraphs().get(j);
                 // 遍歷段落中的對象
                for (Object object : paragraph.getChildObjects()) {
                     // 獲取圖片對象
                    if (object instanceof DocPicture){
                        DocPicture picture = (DocPicture) object;
                        images.add(picture.getImage());
                    }
                }
            }
        }
        // 提取圖片,並指定圖片格式
        for ( int z = 0; z< images.size(); z++ ) {
            File file = new File(String.format("圖片-%d.png" , z));
            ImageIO.write((RenderedImage) images.get(z), "PNG" , file);
        }
    }
}

批註圖片讀取結果:

 

(本文完)

 

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java面試題-Java集合相關

1. ArrayList 和Vector 的區別

  ArrayList和Vector底層實現原理都是一樣得,都是使用數組方式存儲數據

  Vector是線程安全的,但是性能比ArrayList要低。

  ArrayList,Vector主要區別為以下幾點:

   (1):Vector是線程安全的,源碼中有很多的synchronized可以看出,而ArrayList不是。導致Vector效率無法和ArrayList相比;

      (2):ArrayList和Vector都採用線性連續存儲空間,當存儲空間不足的時候,ArrayList默認增加為原來的50%,Vector默認增加為原來的一倍;

   (3):Vector可以設置capacityIncrement,而ArrayList不可以,從字面理解就是capacity容量,Increment增加,容量增長的參數。

 

2.說說ArrayList,Vector, LinkedList 的存儲性能和特性

  ArrayList採用的數組形式來保存對象,這種方法將對象放在連續的位置中,所以最大的缺點就是插入和刪除的時候比較麻煩,查找比較快;

  Vector使用了sychronized方法(線程安全),所以在性能上比ArrayList要差些.

  LinkedList採用的鏈表將對象存放在獨立的空間中,而且在每個空間中還保存下一個鏈表的索引。使用雙向鏈表方式存儲數據,按序號索引數據需要前向或後向遍曆數據,所以索引數據慢,是插入數據時只需要記錄前後項即可,所以插入的速度快。

 

3.快速失敗(fail-fast) 和安全失敗(fail-safe) 的區別是什麼?

  1.快速失敗

  原理是:

        迭代器在遍歷時直接訪問集合中的內容,並且在遍歷過程中使用一個modCount變量。集合在被遍歷期間如果內容發生變化,就會改變modCount的值。每當迭代器使用hasNext()或next()遍歷下一個元素之前,都會先檢查modCount變量是否為expectmodCount值。如果是的話就返回遍歷;否則拋出異常,終止遍歷。

  查看ArrayList源碼,在next方法執行的時候,會執行checkForComodification()方法。

       

        @SuppressWarnings("unchecked")
        public E next() {
            checkForComodification();
            int i = cursor;
            if (i >= size)
                throw new NoSuchElementException();
            Object[] elementData = ArrayList.this.elementData;
            if (i >= elementData.length)
                throw new ConcurrentModificationException();
            cursor = i + 1 ;
             return (E) elementData[lastRet = i];
        }
        final  void checkForComodification() {
             if (modCount != expectedModCount)
                 throw  new ConcurrentModificationException();
        }

  這裏異常的拋出條件是modCount != expectedModCount這個條件。如果集合發生變化時修改modCount值剛好又設置為了expectedModCount值,則異常不會拋出。因此,不能依賴於這個異常是否拋出而進行併發操作,這個異常只建議用於檢測併發修改的bug。

  2.安全失敗

    採用安全失敗機制的集合容器,在遍歷時不是直接在集合上訪問的,而是先複製原有集合內容,在拷貝的集合上進行遍歷。

  原理:

          由於迭代時是對原集合的拷貝進行遍歷,所以在遍歷過程中對原集合所做的修改並不能被迭代器檢測到,所以不會觸發ConcurrentModificationException,例如CopyOnWriteArrayList。

  缺點:

          基於拷貝內容的優點是避免了ConcurrentModificationException,但同樣地,迭代器並不能訪問到修改後的內容。即:迭代器遍歷的是開始遍歷那一刻拿到的集合拷貝,在遍歷期間原集合發生的修改迭代器是不知道的。

  場景:

          Java.util.concurrent包下的容器都是安全失敗的,可以在多線程下併發使用,併發修改。

        快速失敗和安全失敗都是對迭代器而言的。快速失敗:當在迭代一個集合時,如果有另外一個線程在修改這個集合,就會跑出ConcurrentModificationException,java.util下都是快速失敗。安全失敗:在迭代時候會在集合二層做一個拷貝,所以在修改集合上層元素不會影響下層。在java.util.concurrent包下都是安全失敗。

 

4.HashMap 的數據結構

  HashMap的主幹類是一個Entry數組(jdk1.7) ,每個Entry都包含有一個鍵值隊(key-value).

  我們可以看一下源碼:

static  class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
         final K key;
        V value;
        Entry <K,V> next; // 存儲指向下一個Entry的引用,單鏈表結構
        int hash; // 對key的hashcode值進行hash運算後得到的值,存儲在Entry,避免重複計算

        /**
         * Creates new entry.
         */ 
        Entry( int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }

  所以,HashMap的整體結果如下

  

 

   簡單來說,HashMap由數組+鏈表組成的,數組是HashMap的主體,鏈表則是主要為了解決哈希衝突而存在的,如果定位到的數組位置不含鏈表(當前entry的next指向null ),那麼對於查找,添加等操作很快,僅需一次尋址即可;如果定位到的數組包含鏈表,對於添加操作,其時間複雜度為O(n),首先遍歷鏈表,存在即覆蓋,否則新增;對於查找操作來講,仍需遍歷鏈表,然後通過key對象的equals方法逐一比對查找。所以,性能考慮,HashMap中的鏈表出現越少,性能才會越好。

 

5.HashMap 的工作原理

  HashMap基於hashing原理,我們通過put()和get()方法存儲和獲取對象,當我們將鍵值對傳遞給put()方法時,它調用鍵對象的hashCode()方法來計算hashcode,讓後找到bucket位置來存儲值對象。當獲取對象時,通過鍵對象的equals()方法找到正確的鍵值對,然後返回對象。

  我們看一下put()源碼:

public V put(K key, V value) {
         // 當key為null,調用putForNullKey方法,保存null與table第一個位置中,這是HashMap允許為null的原因
        if (key == null )
             return putForNullKey( value);
         // 計算key的hash值
        int hash = hash(key.hashCode());                   // 計算key hash值在table數組中的位置
        int i = indexFor(hash, table.length);              // 從i出開始迭代e,找到key保存的位置
        for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null ; e = e.next) {
            Object k;
            // 判斷該條鏈上是否有hash值相同的(key相同)
             // 若存在相同,則直接覆蓋value,返回舊value 
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;     // 舊值=新值 
                e.value = value;
                e.recordAccess( this );
                 return oldValue;      // 返回舊值
            }
        }
        // 修改次數增加1 
        modCount++ ;
         // 將key、value添加至i位置處
        addEntry(hash, key, value, i);
         return  null ;
    }

  通過源碼我們可以清晰看到HashMap保存數據的過程為:首先判斷key是否為null,若為null,則直接調用putForNullKey方法。若不為空則先計算key的hash值,然後根據hash值搜索在table數組中的索引位置,如果table數組在該位置處有元素,則通過比較是否存在相同的key,若存在則覆蓋原來key的value,否則將該元素保存在鏈頭(最先保存的元素放在鏈尾)。若table在該處沒有元素,則直接保存。

  get()源碼: 

public V get(Object key) {
         // 若為null,調用getForNullKey方法返回相對應的value 
        if (key == null )
             return getForNullKey();
         // 根據該key的hashCode值計算它的hash碼   
        int hash = hash(key.hashCode());
         // 取出table數組中指定索引處的值
        for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null ; e = e .next) {
            Object k;
            // 若搜索的key與查找的key相同,則返回相對應的value 
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                 return e .value;
        }
        return  null ;
    }

  在這裡能夠根據key快速的取到value除了和HashMap的數據結構密不可分外,還和Entry有莫大的關係,在前面就提到過,HashMap在存儲過程中並沒有將key,value分開來存儲,而是當做一個整體key-value來處理的,這個整體就是Entry對象。同時value也只相當於key的附屬而已。在存儲的過程中,系統根據key的hashcode來決定Entry在table數組中的存儲位置,在取的過程中同樣根據key的hashcode取出相對應的Entry對象。

 

6.Hashmap 什麼時候進行擴容呢?

  這裏我們再來複習put的流程:當我們想一個HashMap中添加一對key-value時,系統首先會計算key的hash值,然後根據hash值確認在table中存儲的位置。若該位置沒有元素,則直接插入。否則迭代該處元素鏈表並依此比較其key的hash值。如果兩個hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),則用新的Entry的value覆蓋原來節點的value。如果兩個hash值相等但key值不等,則將該節點插入該鏈表的鏈頭。具體的實現過程見addEntry方法,如下:

void addEntry( int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
         // 獲取bucketIndex處的Entry 
        Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
         // 將新創建的Entry放入bucketIndex索引處,並讓新的Entry指向原來的Entry 
        table[bucketIndex] = new Entry<K, V> (hash, key, value, e);
         // 若HashMap中元素的個數超過極限了,則容量擴大兩倍
        if ( size++ >= threshold)
            resize( 2 * table.length);
    }

  這個方法中有兩點需要注意:

      一是鏈的產生。這是一個非常優雅的設計。系統總是將新的Entry對象添加到bucketIndex處。如果bucketIndex處已經有了對象,那麼新添加的Entry對象將指向原有的Entry對象,形成一條Entry鏈,但是若bucketIndex處沒有Entry對象,也就是e==null,那麼新添加的Entry對象指向null ,也就不會產生Entry鏈了。

      二、擴容問題。

      隨著HashMap中元素的數量越來越多,發生碰撞的概率就越來越大,所產生的鏈表長度就會越來越長,這樣勢必會影響HashMap的速度,為了保證HashMap的效率,系統必須要在某個臨界點進行擴容處理。該臨界點在當HashMap中元素的數量等於table數組長度*加載因子。但是擴容是一個非常耗時的過程,因為它需要重新計算這些數據在新table數組中的位置並進行複製處理。所以如果我們已經預知HashMap中元素的個數,那麼預設元素的個數能夠有效的提高HashMap的性能。

 

 7.HashSet怎樣保證元素不重複

  都知道HashSet中不能存放重複的元素,有時候可以用來做去重操作。但是其內部是怎麼保證元素不重複的呢?

  打開HashSet源碼,發現其內部維護一個HashMap:

public  class HashSet<E> 
    extends AbstractSet <E> 
    implements Set <E> , Cloneable, java.io.Serializable
{
    static final long serialVersionUID = - 5024744406713321676L ;

    private transient HashMap<E,Object> map;

    private  static final Object PRESENT = new Object();

 
    public HashSet() {
        map = new HashMap<> ();
    } 
  ...
}

  HashSet的構造方法其實就是在內部實例化了一個HashMap對象,其中還會看到一個static final的PRESENT變量;

  想知道為什麼HashSet不能存放重複對象,那麼第一步看看它的add方法進行的判重,代碼如下

    public  boolean add(E e) {
         return map.put(e, PRESENT)== null ;
    }

  其實看add()方法,這時候答案已經出來了:HashMap的key是不能重複的,而這裏HashSet的元素又是作為了map的key,當然也不能重複了

  順便看一下HashMap裏面又是怎麼保證key不重複的,代碼如下:

public V put(K key, V value) {
     if (table == EMPTY_TABLE) {
        inflateTable(threshold);
    }
    if (key == null )
         return putForNullKey(value);
     int hash = hash(key);
     int i = indexFor(hash, table.length);
     for (Entry<K,V> e = table[i]; e ! = null ; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess( this );
             return oldValue;
        }
    }

    modCount ++ ;
    addEntry(hash, key, value, i);
    return  null ;
}

  其中最關鍵的一句: 

if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))

  調用了對象的hashCode和equals方法進行判斷,所以又得到一個結論:若要將對象存放到HashSet中並保證對像不重複,應根據實際情況將對象的hashCode方法和equals方法進行重寫

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可惡!極罕見全白長頸鹿明星母子 雙雙被盜獵慘遭扒皮

摘錄自2020年3月11日自由時報報導

肯亞一保護區的稀有全白長頸鹿一家三口在2017年被拍下身影後成為園區明星,不僅全球媒體爭相報導,每年更吸引大量遊客前往觀賞。然而,當時就曾有專家憂心牠們獨特的毛色會為其惹來殺身之禍,果不其然,園方今日宣布噩耗,近日發現長頸鹿母子慘遭盜獵後僅剩白骨的屍體。

根據《CNN》報導,肯亞Ishaqbini Hirola保護區園方人員今(11日)證實,該園區明星、2017年爆紅的全白長頸鹿一家現已天人永隔,其中母、子獸在失蹤多時後,近日被發現僅剩森森白骨,後經確認遭盜獵者殺害、剝取毛皮後棄屍在地,專家認為,牠們已死亡至少四個月。

園方表示,此一殺戮悲劇在各層面上都是一記重拳,不僅嚴重挑釁當局保護稀有、獨特物種的政策與宣言,對於當地旅遊業、遺傳學研究所投入的科研資金更是一大打擊。

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