问题定位

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定位问题-微服务安全篇
第四章定位问题一、如何看AWR报告
数码相机定位问题解决
我们通过构建模型I和模型II,结合图像处理、优化算法和高等几何学知识,求解交通监管中数码相机的定位问题。通过提取边缘、求解椭圆方程和切线方程,以及联立方程组,最终求出靶标和像点的坐标,实现数码相机定位。
如何快速定位Doris FE内存使用过高问题
Doris集群中,FE(前端)和BE(后端)分别承担存储元数据、处理查询请求及规划计划的角色。尽管大部分资源集中在BE,但线上FE偶尔出现内存过高问题。此类问题难以在线下复现,因此需要使用JVM内存分析工具,如jmap和arthas,来深入分析FE进程。
基站定位定位算法框架
基站定位软件可通过手机与多个基站的信号强度和时间差,推算出手机的大致位置。它广泛应用于移动资产追踪、紧急救援等领域。最常见的定位方法有三种:三角测量、多基站距离差分法和指纹定位,适合不同场景需求。举个例子,在城市中高楼密集的地方,定位会受到干扰,精度稍有降低,但结合 GPS 或者 Wi-Fi 辅助定位可以有效提升准确性。需要注意的是,虽然基站定位适合大范围应用,但误差难以完全避免。你可以根据需求选择合适的方案,结合地图服务和数据库来优化使用体验。
大数据平台元数据追溯与问题定位功能简介
如果你正在找一个比较实用的工具来进行问题定位与追溯,这个功能模块绝对挺靠谱。通过自动采集元数据,生成元数据地图,能够清晰地展现数据流向、计算逻辑等,适合故障排查时用。元数据采集支持单表和多表,能你全面了解每个环节的工作情况,直接提高故障排查效率。嗯,报错诊断和影响的功能也挺实用的,可以快速查看哪些依赖关系出现了问题,前向后向都能追溯,你迅速定位并问题。数据源监控方面也有不错的表现,能实时提示数据准备的情况,让你对数据流向有更多掌控。如果你用得好,保证效率会大大提高。
如何快速定位线上Doris FE内存使用过高问题
Doris集群的角色分为前端(FE)和后端(BE)。在存储层面,FE负责存储和维护集群的元数据;在计算方面,FE负责接收和解析用户的查询请求,规划查询计划,并调度查询结果。BE负责主要的数据存储和计算,并执行分布式查询。尽管Doris的主要内存和CPU使用集中在BE,但在线上环境中偶尔也会出现FE内存使用过高的问题,特别是难以在线下复现的情况。因此,我们需要通过分析线上FE进程的内存情况来定位问题。由于FE基于Java编写,解决方法涉及如何分析FE的JVM内存。常用的JVM内存分析工具包括jmap和arthas。
太阳影子定位
本解答针对2013年全国大学生数学建模竞赛A题,探究太阳影子定位算法,为视频数据分析中确定拍摄地点和日期提供方法。
脱机手写维吾尔文本行字符粘连问题定位与分割方法
在大篇幅的手写维吾尔文文本图像中,经常出现字符粘连的现象,这对文本行分析和笔迹识别等研究造成影响。提出基于连通域特性的手写文本图像定位线提取方案,通过定位线与文本图像融合,实现粘连字符所在文本行的自动提取和分割。实验表明,该方法有效解决了粘连字符的分割问题。
人眼定位算法
MATLAB仿真代码,用于人眼定位和背景去除的应用。该算法通过分析图像数据来精确定位人眼,并有效去除背景干扰,提升视觉识别准确性。
RSSI定位算法(MATLAB版)
本代码演示了RSSI室内定位算法。已知3个热点的坐标和待定位点的实际坐标,计算待定位点到每个热点的实际距离,并绘制实际坐标。