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PDF电子版的大规模存储。

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简介:
冬瓜头大侠所著的《大话存储》是一部在存储行业中备受推崇的经典之作,其内容深刻而引人深思,无疑是该领域的从业者们不可错过的重要参考读物。冬瓜头大侠所著的《大话存储》,存储行业必读作品。

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    《大话存储》是一本深入浅出解析计算机存储技术原理与应用的书籍,以通俗易懂的方式讲解复杂概念,适合IT从业者及对存储技术感兴趣的读者学习参考。本书提供PDF格式电子版下载,方便随时随地阅读和学习。 《大话存储》是冬瓜头大侠撰写的一部关于存储行业的必读作品。
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  • 服务器与设计划.pdf
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    《FSR与大话存储(终极版)》深入探讨了FSR技术及其在现代数据存储系统中的应用,并对未来的存储趋势进行了展望。 ### 11.1 闪存程序存储器 闪存程序存储器由4096个14位字的用户存储区以及其他用于存储用户ID、配置字和中断向量的数据组成。该内存提供以下功能: - 存储用户指令; - 用户自定义数据。 读取和写入操作可通过如下方式实现: - CPU取指(只读); - FSRINDF间接访问(只读); - NVMREG访问; - 外部编程器。 每次读取返回一个字。对于擦除或编程,行大小如表11-1所示。闪存程序存储器初始化为逻辑1,并在写入时变为逻辑0。 了解该内存的结构对执行擦除和编程操作至关重要。它按行处理,每一行包含32个14位指令字。 用户可以对一行或其部分进行编程。要向程序存储器行中写数据,需要将它们放入14位宽的数据锁存器中;虽然这些锁存器不可直接访问,但可以通过连续写入NVMDATH:NVMDATL寄存器来加载数据。 ### 11.1.1 程序存储器电压 在整个VDD范围内正常工作时,闪存程序存储器是可读写的。 #### 11.1.1.1 外部编程 支持使用较小的设备工作电压进行写入和批量擦除操作。 #### 11.1.1.2 自编程 在全范围内的VDD内提供写入与行擦除功能。自编程过程中不支持批量擦除。 ### 表11-1:各器件闪存构成 | 器件 | 行擦除(字) | 写锁存(字) | |------------|--------------|--------------| | PIC16(L)F18324 | 32 | 32 | | PIC16(L)F18344 | - |- | 注意:如果只修改已编程行的部分内容,需先读取整行,并将其保存至RAM或该行的写锁存器中。然后可以将新数据与已保存的数据合并并重新加载到写锁存器以更新闪存程序存储器中的特定行。 对于未经过编程的新内存单元,则无需擦除即可直接进行写入操作,不需要额外处理先前已经过编程的部分。
  • 书爬取并于本地
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    本项目旨在设计一个自动化的系统,用于从在线平台抓取电子书籍,并将其安全地保存至用户的本地设备中。 使用Python爬虫爬取网站上的电子书,并以TXT格式保存在本地。提示当前下载进度,爬取主页上全部热门的电子书并保存到本地。
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    本PDF探讨了更优的大数据存储方案——数据湖架构,深入分析其优势、应用场景及实施策略,旨在帮助企业高效管理与利用海量数据。 “数据湖”是一种大数据存储架构,旨在解决海量原始数据的管理和分析问题。传统数据仓库通常只处理预定义且结构化的数据,而数据湖则允许存储各种来源、格式的数据,无论其是结构化还是非结构化。 数据湖的核心思想在于将原始数据分类存储到不同的池中,并在每个池内对这些数据进行整合和转化,使其成为统一的易于分析的形式。这样用户可以从大量原始数据中挖掘出有价值的信息并从中创造经济效益。文章提到了五个主要的数据池:原始数据池、模拟数据池、应用数据池、文本数据池及档案数据池。 原始数据池作为基础,存储了大量的未经处理的源信息,这些信息可能来自各种设备或传感器等不同来源。由于原始数据难以直接利用,因此需要进一步整理和转换。模拟数据池则存放由机械设备生成的数据如温度、湿度等,并通过删除重复项和压缩等方式将其转化为可分析的形式。 应用数据池专注于存储业务应用程序产生的数据,例如销售记录及支付信息,这些以标准数据库格式保存并需进行跨领域的数据集成处理来保证一致性。文本数据池专门用于非结构化的文档或邮件的储存以便于后续的文字分析与挖掘工作;档案数据池则长期保管历史和归档资料,以防不时之需。 数据湖架构强调了灵活性及可访问性,使得用户能够根据需求提取相关联的数据,并支持特定商业分析任务。因此,它不仅是一个存储系统,更是一个数据分析平台,可以将原本认为无用的大量原始信息转化为有价值的洞察力。 然而实现有效的数据湖结构并非易事。早期的数据湖由于缺乏必要的分类、整合及标准化措施而导致了数据难以有效利用的问题。为此提出了双向数据湖的概念通过细分各个池并建立相互间的联系来提高整体系统的可用性和分析效率。 综上所述,数据湖提供了一种创新的大规模信息存储解决方案,帮助企业充分利用其大数据资源从而提升决策质量和推动业务增长。对于那些需要处理大量复杂数据的企业来说尤其重要因为它确保了信息的完整性和可操作性进而实现基于数据分析驱动的战略洞察力。
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