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TPSN 确保节点间的时序一致性。

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简介：
经过在Linux操作系统以及NS2网络环境中的验证，该方法成功地完成了WSN中三个节点之间的时间同步任务。所上传的成果为工程文件，从而确保节点间的时间差异控制在80微秒以内。

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  • TPSN实现节点间的时钟同步
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    本文介绍了TPSN（Time-Synchronized Positioning and Routing）协议在无线传感器网络中实现节点间精确时钟同步的方法和技术细节。 在Linux操作系统和NS2网络环境中进行了验证，在无线传感器网络（WSN）的三个节点之间实现了时间同步。上传的是工程文件，确保了节点间的时间偏差小于80微秒。
     
  • 确保缓存和数据库的一致性
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    本文章探讨了在分布式系统中保持缓存与数据库之间数据一致性的策略和技术，包括更新机制、过期策略及容错处理。 （1）数据库和缓存中的数据会在以下情况下出现不一致：当对数据库进行更新操作后，如果缓存中的对应数据未能同步更新，则会导致二者之间存在差异。 （2）优化思路包括设置合理的过期时间、使用消息队列来异步处理缓存的刷新以及采用分布式锁等方式确保并发场景下的缓存一致性。此外，在设计层面可以考虑引入业务逻辑层来统一管理数据库和缓存的操作，减少不一致发生的概率。 （3）为了保证数据库与缓存的一致性，可以采取以下措施：首先在更新数据时先从内存中移除对应的key；其次利用消息队列机制实现异步刷新策略，并且确保每个写操作都触发一次针对特定键的删除或过期命令。同时还可以借助于分布式锁或者乐观锁等技术手段来防止并发冲突导致的数据错乱问题，从而提高整个系统的稳定性与可靠性。
     
  • TPSN时间同步TinyOS代码
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  • 如何精确测量CAN节点的Busoff恢复时间
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    X13AS.EXE的时间序列季节性调整介绍了如何使用X13-ARIMA-SEATS程序（简称X13AS.EXE）进行经济数据时间序列分析，尤其是去除周期性和趋势因素后的季节性影响，以提供更准确的数据解读。 在使用Python进行时间序列分析并执行X13季节调整时，必须使用x13as.exe文件。
     
  • 【Java面试题】确保MySQL和Redis双写一致性的方法.pdf
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    本PDF文档深入探讨了在使用Java进行软件开发时，如何保证MySQL与Redis数据存储之间实现双写一致性。通过具体案例分析和实践技巧分享，帮助开发者掌握关键策略和技术细节，以优化系统性能并确保数据同步的可靠性。 ### 如何保证MySQL与Redis双写的缓存一致性 在现代软件架构中，为了提升系统的响应速度及用户体验，通常会采用数据库（如MySQL）与缓存（如Redis）结合的方式进行数据存储与读取。然而，在实际操作过程中，如何保证数据库与缓存之间的数据一致性成为了一个重要的技术挑战。本段落将详细介绍三种保证MySQL与Redis双写一致性的方案，并深入探讨每种方案的工作原理、优缺点及其适用场景。 #### 方案一：延时双删 **原理概述** 延时双删是一种常见的缓存一致性解决方案。其核心思想是在更新数据库的同时或之后，先删除缓存中的旧数据，然后延迟一段时间（通常是几百毫秒到一秒左右）再次删除缓存中的数据。这个延迟的时间主要是为了确保任何正在进行中的读取请求已经完成，从而避免读取到脏数据。 **工作流程** 1. **第一次删除缓存**: 当数据发生变化时，首先删除Redis中的对应缓存数据。 2. **更新数据库**: 接着更新MySQL中的数据。 3. **延迟删除缓存**: 等待一段时间后（例如1秒），再次删除Redis中的缓存数据。 **优缺点分析** - **优点**： - 实现简单，易于理解。 - 能够有效避免大多数情况下的脏数据读取问题。 - **缺点**： - 在两次删除缓存之间可能存在短暂的数据不一致窗口。 - 如果第二次删除缓存失败，则可能导致数据不一致。 - 需要为每个缓存键设置合适的延迟时间，这可能依赖于具体的业务逻辑。 #### 方案二：删除缓存重试机制 **原理概述** 删除缓存重试机制是针对延时双删方案中可能存在的第二次删除缓存失败的问题提出的改进方案。其核心思想是在第一次删除缓存失败后，通过重试机制确保最终能够成功删除缓存数据。 **工作流程** 1. **更新数据库**: 当数据发生变化时，更新MySQL中的数据。 2. **尝试删除缓存**: 尝试删除Redis中的缓存数据。 3. **重试机制**: 如果第一次删除失败，则将该缓存键放入消息队列中，后续由消费者从消息队列中获取该键并重新尝试删除缓存。 **优缺点分析** - **优点**： - 可以确保缓存数据最终被正确删除。 - 通过消息队列解耦，降低了系统的复杂度。 - **缺点**： - 实现相对复杂，需要额外引入消息队列组件。 - 消息队列本身可能存在消息丢失的风险。 - 重试机制可能会带来一定的性能开销。 #### 方案三：读取binlog异步删除缓存 **原理概述** 读取binlog异步删除缓存是一种基于数据库binlog日志的缓存一致性解决方案。其核心思想是利用数据库的binlog日志来异步地通知缓存系统删除相应的缓存数据。 **工作流程** 1. **更新数据库**: 当数据发生变化时，更新MySQL中的数据，此时MySQL会生成对应的binlog日志。 2. **采集binlog日志**: 通过工具如阿里云的Canal等将binlog日志采集并发送到消息队列中。 3. **异步删除缓存**: 消息队列中的消费者接收到binlog日志后，解析出相关的缓存键并异步地删除Redis中的缓存数据。 **优缺点分析** - **优点**： - 无需修改业务代码即可实现缓存的一致性。 - 利用数据库本身的binlog机制，减少业务代码侵入。 - **缺点**： - 需要额外的binlog日志采集与消息队列组件，增加了系统的复杂度。 - binlog日志采集及消息传递过程中可能存在延迟，影响数据一致性的时间窗口。 ### 总结 三种方案各有特点，适用于不同的业务场景。选择哪种方案主要取决于业务需求、系统复杂度以及可接受的一致性水平等因素。在实际应用中，还需要根据具体情况灵活调整方案的具体实现细节，以达到最佳效果。
     
  • 模拟时钟程序——确保可用性
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    本模拟时钟程序提供准确的时间显示功能，设计简洁易用，旨在保证长期稳定运行而不受操作系统时间设置变更的影响，确保用户始终获得可靠的时间信息。 单文档模拟时钟程序包括设置时钟功能（OnSettime）、时钟启动与停止功能（OnStart和OnStop）、在指定时刻设置时钟、以及绘制时钟功能（OnDraw(CDC* pDC)）。
     
  • 多智能体一致性仿真实验涵盖：1. 连续时间下一阶多智能体系统的一致性；2. 离散时间下一阶多智能体系统的一致性；3. 切换拓扑下的一阶多智能体系统一致性...
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    本项目聚焦于多智能体系统的协同控制，通过连续和离散时间模型研究一阶系统的状态一致性，并探讨切换网络拓扑下的影响机制。 多智能体一致性仿真包括以下五个方面： 1. 一阶多智能体连续时间一致性； 2. 一阶多智能体离散时间一致性； 3. 切换拓扑下的一致性，具体为按照周期性由La切至Lb再至Lc最后到Ld的切换过程，在不同网络结构中实现一致性的达成。 4. 考虑时延影响下的系统一致性分析，包括无时延情况、最大时延百分之80条件以及存在最大时延的情形下的一致性表现； 5. 领导跟随模式下的一致性研究，涵盖静态领导和动态变化情景中的协调问题。 本内容适合初学者使用以进行学习。
     
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    DBA: 使用动态时间规整对时间序列进行一致性平均是由fpetitjean在MATLAB平台上开发的一个工具，用于通过DTW技术提高时间序列数据的平均表示的一致性。 该论文的源代码可在http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2010.09.013访问。
     
  • CAN一致性测试中的边沿时间检测系统
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    简介：本项目致力于研发用于CAN一致性测试的边沿时间检测系统，旨在精确测量并分析CAN信号的时间参数，确保电子控制单元间的可靠通信。 CAN总线边沿时间会影响采样正确性，并可能导致错误帧的不断出现，从而影响CAN总线通信效率。那么，CAN总线边沿时间的标准是什么？如何测量呢？ 一、测试CAN总线边沿时间的意义 目前在国内汽车电子行业没有明确的规定标准，这导致了零部件质量参差不齐的问题。如果这些零配件被安装到汽车上，则可能会造成CAN总线通信异常，并给驾驶安全带来隐患。以下为GMW3122信号边沿规范对CAN总线边沿时间的要求。 根据不同的需求和波特率的不同，测试分为高速CAN与中速CAN两种情况；测量的是信号的边沿时间，即隐性电平转显性电平及显性电平转隐性电平所需的时间。