1. 2019年20+個Kubernetes工具盤點
Kube集群部署工具
Minikube為Kubernetes提供一套本地實驗環境，允許用戶在本地安裝並試用Kubernetes。該工具可為您提供試用體驗以決定是否選用Kubernetes，且能夠通過簡單易操作的方式在筆記本電腦的虛擬機（VM）內啟動一個單節點Kubernetes集群。此外，Minikube亦適用於Windows、Linux以及OSX，並且只需短短5分鍾，就能夠讓您對Kubernetes的主要功能有所了解。最後，僅需一行命令即可啟動Minikube儀表盤。
鏈接：
https://github.com/kubernetes/minikube
使用成本：免費
3. Kubeadm
Kubeadm是Kubernetes自版本1.4以來就默認使用的分發工具，該工具可幫助用戶在現有的基礎架構上體驗Kubernetes的最佳實踐。盡管如此，Kubeadm無法為開發人員配置基礎設施。該工具的主要優勢在於其可在任何環境下啟動最小的可行Kubernetes集群。需要注意的是，Kubeadm內不含任何附加組件與網路設置，因此您需要手動或使用其他工具完成相關工具的安裝。
鏈接：
https://github.com/kubernetes/kubeadm
使用成本：免費
監控工具
4. Kubebox
Kubebox是一套用於Kubernetes集群的終端控制台，其能夠讓用戶通過美觀且經典的界面對集群實時狀態進行管理與監控。Kubebox能夠顯示容器資源的使用情況、集群監控以及容器日誌等。除此之外，用戶還可藉助Kubebox輕松導航到目標名稱空間，並在目標容器中執行相關操作，藉此以快速排除故障/恢復。
鏈接：
https://github.com/astefanutti/kubebox
使用成本：免費
5. Kubedash
Kubedash針對Kubernetes提供了一套性能分析UI。Kubedash匯集並總結不同來源的指標，並為管理員提供高級分析數據。Kubedash使用Heapster作為數據源，在默認情況下，該數據源會在所有Kubernetes集群中以服務形式運行，從而收集各個容器的量化指標。
鏈接：
https://github.com/kubernetes-retired/kubedash
使用成本：免費
6. Kubernetes Operational View (Kube-ops-view)
Kube-ops-view是一款面向多個Kubernetes集群的只讀系統儀錶板。用戶可以通過Kube-ops-view在集群、監控節點以及pod 健康 狀況之間輕松導航，且其還能夠為部分進程提供動畫效果——例如pod的創建與終止。此外，類似於Kubedash，Kube-ops-view也將Heapster作為其數據源。
鏈接：
https://github.com/hjacobs/kube-ops-view
使用成本：免費
測試工具
7. Kube-monkey
Kube-monkey是Netflix公司旗下ChaosMonkey項目的Kubernetes版本。Kube-monkey是一款遵循混沌工程原理的工具，其可以隨機刪除Kubernetes pod，檢查服務是否具備抗失效能力並幫助維持相關系統的 健康 運轉。Kube-monkey也可經由TOML文件完成配置，而TOML文件不僅能夠終止指定的應用程序，還可以決定恢復策略的執行時間。
鏈接：
https://github.com/asobti/kube-monkey
使用成本：免費
8. K8s-testsuite
K8s-testsuite由兩個Helm圖表組合而成，適用於網路帶寬測試與單個Kubernetes集群的負載測試。負載測試模擬了帶有loadbots的簡單網頁伺服器，這些伺服器可在Vegeta基礎上以Kubernetes微服務的形式運行。網路測試則是在內部連續對iperf3與netperf-2.7.0運行三次。這兩項測試都會生成涵蓋全部結果與指標的綜合日誌信息。
鏈接：
https://github.com/mrahbar/k8s-testsuite
使用成本：免費
9. Test-infra
Test-infra是一套用於Kubernetes測試與結果驗證的工具集合。Test-infra包括多種儀錶板，分別用於顯示 歷史 記錄、匯總故障以及當前正在測試的內容。用戶可通過創建自定義測試作業以增強Test-infra套件。此外，Test-infra可在使用Kubetest的不同供應商平台上，通過模擬完整的Kubernetes生命周期實現端到端Kubernetes測試。
鏈接：
https://github.com/kubernetes/test-infra
使用成本：免費
安全工具
10. Trireme
Trireme是一項靈活且直接的Kubernetes網路策略實現方案，其適用於任何Kubernetes集群，並允許用戶管理不同集群內pod之間的流量。Tririme的主要優勢在於其無需任何集中式策略管理，能夠輕松實現Kubernetes中所部署的兩種資源的彼此交互，並且無需配合任何復雜的SDN、VLAN標簽以及子網（Trireme使用常規的L3-網路）。
鏈接：
https://github.com/aporeto-inc/trireme-kubernetes
使用成本：免費
12. Twistlock
鏈接：
https://www.twistlock.com/
使用成本：每份許可證每年1700美元起（試用版免費）。
實用的CLI工具
13. Cabin
Cabin可作為Kubernetes集群遠程管理的移動儀錶板。用戶可通過Cabin快速管理應用程序、擴展部署，並通過Android或iOS設備對整個Kubernetes集群實施故障排查。對於Kubernetes集群的運營者而言，Cabin無疑是一款強大的工具，其能夠在故障發生時執行快速有效的補救措施。
鏈接：
https://github.com/bitnami-labs/cabin
使用成本：免費
14. Kubectx/Kubens
Kubectx是一款小型開源實用工具，其不僅能夠增強Kubectl的功能表現，還能夠輕松切背景，並同時與多個Kubernetes集群實現連接。另外，Kubens允許用戶在Kubernetes命名空間之間進行導航。最後，這兩款工具均可在bash/zsh/fishshell上提供自動補全功能。
鏈接：
https://github.com/ahmetb/kubectx
使用成本：免費
15. Kube-shell
Kube-shell能夠在運行Kubectl時提升生產力。Kube-shell能夠啟用命令以實施自動補全與自動建議。此外，Kube-shell還能夠提供有關執行命令的內嵌文檔，其甚至還可以在輸入錯誤時執行檢索與糾正命令。因此，這是一款能夠在Kubernetes控制台中改進性能與生產力的工具。
鏈接：
https://github.com/cloudnativelabs/kube-shell
使用成本：免費
開發工具
鏈接：
https://www.telepresence.io/
使用成本：免費
Helm是一款適用於Kubernetes的軟體包管理器。其與APT/Yum/Homebrew類似，但作用對象為Kubernetes。Helm使用Char實現運行，而Char是一套用於為分布式應用程序構建Kubernetes資源清單的歸檔集。用戶可通過創建Helm圖表來實現應用程序共享。此外，Helm允許用戶創建可重復的構建模式，並通過簡單方式管理Kubernetes清單。
鏈接：
https://github.com/kubernetes/helm
使用成本：免費
Keel允許用戶自動執行Kubernetes部署更新，並能夠在專用命名空間內以Kubernetes服務的形式進行啟動。通過這樣的組織方式，Keel可盡可能降低環境中的額外負載水平，並顯著提升魯棒性。此外，Keel可通過標簽、注釋以及圖表強化Kubernetes服務。因此，用戶只需為每個部署或Helm版本指定更新策略，即可在存儲庫中出現新的應用程序版本時，由Keel自動為其更新相關環境。
鏈接：https://keel.sh/
使用成本：免費
持續集成
無伺服器/函數工具
Kubeless是一款Kubernetes原生無伺服器框架，能夠在無需底層基礎設施的前提下部署少量代碼。Kubeless能夠快速識別Kubernetes資源，並據此提供自動擴展、API路由、監控與故障排除等功能。Kubeless完全依賴於Kubernetes基元，因此Kubernetes用戶也可以配合使用原生Kubernetes API伺服器與API網管。
鏈接：
https://github.com/kubeless/kubeless
使用成本：免費
Fission是一款針對Kubernetes的快速無伺服器框架，專注於提升開發人員的生產力與性能水平。Fission能夠運行於任何環境下的Kubernetes集群當中：筆記本電腦、任何公有雲或私有數據中心。用戶可使用Python、NodeJS、Go、C#或PHP編寫函數，然後再使用Fission將相關函數部署到Kubernetes集群。
鏈接：
https://fission.io/
使用成本：免費
原生服務發現
CoreDNS是一套由Go編寫而成且用於執行DNS功能的插件。帶有附加Kubernetes插件的CoreDNS可替換默認的Kube-DNS服務並實現針對基於KubernetesDNS服務發現的規范定義。除此之外，CoreDNS還能夠監聽經由UDP/TCP、TLS與gRPC傳入的DNS請求
鏈接：https://coredns.io/
使用成本：免費
原生可視化與控制
23. Kubernetes Dashboard
KubernetesDashboard是一款具備Kubernetes集群通用性且基於Web的用戶界面。使用這樣一套本機儀錶板，用戶可通過更簡便的方式對Kubernetes集群實施故障排查與監控。為此，用戶需要在機器與KubernetesAPI伺服器之間創建一條安全的通道以實現相關儀錶板的訪問。這款原生KubernetesDashboard依賴於Heapster數據收集器，因此您需要預先在目標系統當中安裝Heapster數據收集器。
鏈接：https://github.com/kubernetes/dashboard#kubernetes-dashboard
使用成本：免費
2. 人類大腦的記憶方式和計算機，有什麼區別
該狀態機可以實現一些固定的字元轉換規則。如果根據二進制計算規則設計此狀態機，則可以實現自動加法計算過程。但是，僅計算就只能相當於一個簡單的計算器。缺點是它缺乏內存，只能識別常規集並將其應用於常規語言。添加此磁帶是為了彌補內存不足，可以識別相位語法定義的語言，並擴展功能以實現乘法和除法運算。
另外，人腦也有其缺點，即它不適合計算，因此與當前計算機不匹配。要進行簡單的計算，您必須首先記住要乘的公式。實際上，計算是通過存儲器實現的。另外，人腦網路實際上是對應於特定輸出模式的輸入模式。由於網路的復雜性，這種模式的匹配可能具有廣泛的適應性，使人們能夠應對復雜的現實世界。
3. 什麼是雲存儲你如何看待雲存儲
雲存儲的幾十年發展歷程，其計算架構模型，也從Scale Up走向Scale Out。但是展望未來數字世界的海量需求，目前流行的模型還能夠持續滿足嗎？本文通過對雲存儲 歷史 的回顧，及對Scale Up和Scale Out兩種擴展模型的詮釋，來揭開雲存儲的未來模式。
1. 雲存儲及其 歷史
簡而言之，雲存儲（cloud storage）就是將數字內容安全的存儲在伺服器上，從而任何連接互聯網的設備可以方便的獲取。首先讓我們簡單回顧一下雲存儲的 歷史 。
雲存儲的早期雛形要回溯到上個世紀的90年代，也就是互聯網泡沫時期（dot-com boom），當時有許多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在線數據備份服務，當然它們絕大部分也隨著互聯網泡沫的破碎而煙消雲散了。少數倖存下來的有一家叫Veritas NetBackup最後也被Symantec收購，現在依舊提供Symantec NetBackup的在線存儲服務。
而真正讓大家耳熟能詳的雲存儲是2006年由Amazon提供的AWS S3雲存儲服務，其最具有革命意義的變革是，提出了即買即用（pay-per-use）的價格模型，使得雲存儲的使用像水電一樣可計算衡量。從此雲存儲以S3為標准一路絕塵，我們所熟悉的大廠，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顧客。尾隨的Microsoft和Google也於2010年分別發布了類似的Azure Blob Storage和Google Storage的存儲服務。
雲存儲真正發展的十幾年中，見證了移動互聯網的崛起，大數據的生機勃發，人工智慧的再次復興，並能夠展望到未來物聯網，無人駕駛及各類機器人自動化的世界。海量數據的產生，存儲，分析，預測及應用，快速以正反饋循環方式，推進著人類 社會 向數字世界大步邁進。所以，為了適應數據存儲新的需求，各家雲存儲產品的應用場景及價格模型，已從單一向多元發展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六類存儲產品來滿足各類使用場景，我會在未來的文章里針對性的細講一下。而本文重點所探討的是，目前雲存儲的基礎架構體系是否能夠適應未來數據存儲的要求和挑戰？為了回答這個問題，讓我們先簡單回顧一下計算機體系架構里的Scale Up和Scale Out擴展模型。
2. Scale Up和Scale Out？
Scale Up又稱為垂直擴展（scale vertically）[2]，意為在單節點上添加資源，如CPU，內存和存儲，在縱向上擴展從而獲得更多計算或存儲能力；Scale Up初期能夠快速達到升級目的，操作起來相對比較簡單，但隨著計算或存儲的要求越來越高，硬體資源的添加可能已經達到極限，不僅單節點的造價非常昂貴，維護成本很高，而且更容易留下單點故障的隱患。傳統的RAID（Rendant Array of Inexpensive Disks）存儲就是此種模式。
Scale Out又稱為水平擴展（scale horizontally）[2]，意為在分布式環境下，通過添加節點計算或存儲資源，在橫向上滿足更多的計算存儲需求；隨著計算和存儲單位價格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系統，利用分布式技術可以搭建起「超級計算」中心，以及後來衍生出來的私有或公有雲平台解決方案。雖然分布式系統會帶來一定程度上的軟體復雜度和管理困難，但由軟體定義的計算和存儲解決方案，能夠以較低的價格和較高的魯棒性，優雅的解決了海量增長的計算存儲需求，也是目前雲平台的主流技術。但它就一定能夠承載未來的更加海量的需求嗎？雲存儲的未來是什麼？方向是向左還是向右？
3. 未來向左還是向右？
話說天下大勢, 分久必合, 合久必分，事物發展的規律似乎從來就沒有什麼絕對。當下，雲平台內部似乎已完全是Scale Out模式了，但當我們把鏡頭再拉遠一點，從雲平台在全球部署的每一個可用區來看，整體上它又是一個Scale Up模型，不是嗎？單點投入巨大，耗費能源，使用成本高昂。而相反，隨著強大的計算，存儲和帶寬能力能夠進入尋常家庭、工作和生活等邊緣節點，資源閑置或者不均衡使用也變得越來越明顯。
那麼，是否能夠將這些邊緣節點的計算存儲能力結合起來，組成一個真正意義上的Scale Out平台，提供人們日益增長的計算存儲需求？
可否將浪費或者不對等的資源重新組合，提供一個更加節能環保的綠色Scale Out平台？
可否摒棄中心化的單點故障和數據安全隱患，真正做到廉價高效，零數據泄露的Scale Out平台？
答案是應該可以而且必須可以！
縱觀雲存儲平台的發展 歷史 ，從單節點的Scale Up模式走向可用區內部的Scale Out模式，又從內部的Scale Out模式走向整體上相對的Scale Up模式。而未來數字世界的海量計算和存儲需求的滿足，一定需要真正意義上的全球Scale Out模型，那就是把邊緣節點和半中心化節點高效且系統的組織起來，減少浪費，提高效率，節省成本，去除中心。將天空中幾塊為數不多的白雲，變成漫天遍布的朵朵白雲，讓人們自由定價、自由選擇、自由組合。
挑戰雖然巨大，但未來很美好，讓我們一起努力迎接雲存儲的明天！
[1]: History of Online Storage
[2]: Wiki Scalability
文章作者：Bruce Lee（http://PP.IO總架構師）
轉載請註明出處
如果有關於PPIO的交流，可以通過下面的方式聯系我：
加我微信，注意備注來源
wechat：omnigeeker
雲存儲服務平台，很精練吧
網路解釋：雲存儲是在雲計算(cloud computing)概念上延伸和發展出來的一個新的概念，是一種新興的網路存儲技術，是指通過集群應用、網路技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的系統。
雲存儲可以簡單的理解為將數據保存在一個第三方空間，隨時取用和處理。雲存儲也可以說是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統。雲存儲對用戶來講，不只是一個簡單的設備，而是整個雲存儲系統的一種數據訪問服務。
通過集群應用，網路技術等功能把網路中不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來工作。
雲儲存就是企業的公用空間（伺服器)，定期有人維護不用自己操心不怕數據丟失，但是數據都會在企業無保密可言，
就是網上的存儲空間，不佔自身內存，要用時聯網下載
雲存儲是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統或類似網格計算等功能聯合起來協同工作，並通過一定的應用軟體或應用介面，對用戶提供一定類型的存儲服務和訪問服務。
雲存儲的優勢樓主有需要的話可以了解一下企業共享辦公系統，可支持手機端、雲端、公司伺服器存儲、為企業獨立搭建維護企業網盤，從而實現文件歸檔存儲、文檔管理、協同辦公等功能。
雲存儲就是將文件內存存儲在雲端的一種方式，不佔用自己本身電腦或者手機的內存，海量存儲輕松搞定，解決了很多的存儲難與存儲傳輸難的問題。
使用呆貓雲盤的幾大好處，企業存儲資產更安全：1、使用呆貓遠程桌面時可直接掛載雲盤，輕松上傳下載文件，支持在線修改文件。
2、項目資源統一集中管理，釋放本地存儲空間；支持彈性擴容，按需使用，降低本地硬體使用成本；
3、呆貓同一賬號內存儲互通，資源可異地共享，減少傳輸成本。
4、呆貓雲盤與渲雲網盤存儲互通，使用渲雲提交渲染任務時，內網同步，文件秒傳，節省傳輸時間。
5、支持高並發讀取資產文件，可同一賬號最多可支持上千台機器同時讀取雲盤文件，提高工作效率。
6、高性能存儲，百萬級IOPS，超高算力助力設計行業發展。
7、雲盤基於域控的安全策略，免受病毒攻擊；提供多副本可靠性機制，即使機器出現故障，也不會引起數據丟失。
把你需要存儲的數據放到網上，不佔用你自己設備的內存，當你需要使用時從網上下載。這之間會產生數據流量。
雲存儲其實我們都經歷過，2013年-2016年蓬勃發展，而後被玩壞的雲盤，就是典型代表，雖然我們控制權益不多，只能上傳下載，離線，共享，基本當作網路硬碟和交流工具使用，但卻解決了人們的燃眉之急。我們現在部分手機上還有雲端保存照片的功能。
實際的雲存儲並不是這么簡單，引用一下網路：
雲存儲是建立在雲計算的基礎上，為雲計算服務。對於我們似乎太深奧，但又息息相關，我們只需要知道它是好東西就行了。不單單能當作個人網路上的儲存空間。
4. 汽車ESP是啥
ESP英文全稱Electronic Stability Program，中文稱作車身電子穩定系統，是博世（Bosch）公司的專利[1]。10年前，博世是第一家把電子穩定程序（ESP）投入量產的公司。因為ESP是博世公司的專利產品，所以只有博世公司的車身電子穩定系統才可稱之為ESP。在博世公司之後，也有很多公司研發出了類似的系統，如日產研發的車輛行駛動力學調整系統（Vehicle Dynamic Control 簡稱VDC）[2]，豐田研發的車輛穩定控制系統（Vehicle Stability Control 簡稱VSC）[3]，本田研發的車輛穩定性控制系統（Vehicle Stability Assist Control 簡稱VSA）[4]，寶馬研發的動態穩定控制系統（Dynamic Stability Control 簡稱DSC）[5]等等。ESP概述ESP系統實際是一種牽引力控制系統，與其他牽引力控制系統比較，ESP不但控制驅動輪，而且可控制從動輪。如後輪驅動汽車常出現的轉向過多情況，此時後輪失控而甩尾，ESP便會剎慢外側的前輪來穩定車子；在轉向過少時，為了校正循跡方向，ESP則會剎慢內後輪，從而校正行駛方向。ESP系統包含ABS（防抱死剎車系統）及ASR（防側滑系統），是這兩種系統功能上的延伸。因此，ESP稱得上是當前汽車防滑裝置的最高級形式。ESP系統由控制單元及轉向感測器（監測方向盤的轉向角度）、車輪感測器（監測各個車輪的速度轉動）、側滑感測器（監測車體繞垂直軸線轉動的狀態）、橫向加速度感測器（監測汽車轉彎時的離心力）等組成。控制單元通過這些感測器的信號對車輛的運行狀態進行判斷，進而發出控制指令。有ESP與只有ABS及ASR的汽車，它們之間的差別在於ABS及ASR只能被動地作出反應，而ESP則能夠探測和分析車況並糾正駕駛的錯誤，防患於未然。ESP對過度轉向或不足轉向特別敏感，例如汽車在路滑時左拐過度轉向（轉彎太急）時會產生向右側甩尾，感測器感覺到滑動就會迅速制動右前輪使其恢復附著力，產生一種相反的轉矩而使汽車保持在原來的車道上。當然，任何事物都有一個度的范圍，如果駕車者盲目開快車，現在的任何安全裝置都難以保全;ESP的組成部分1、感測器：轉向感測器、車輪感測器、側滑感測器、橫向加速度感測器、方向盤油門剎車踏板感測器等。這些感測器負責採集車身狀態的數據。2、ESP電腦：將感測器採集到的數據進行計算，算出車身狀態然後跟存儲器裡面預先設定的數據進行比對。當電腦計算數據超出存儲器預存的數值，即車身臨近失控或者已經失控的時候則命令執行器工作，以保證車身行駛狀態能夠盡量滿足駕駛員的意圖。3、執行器：說白了ESP的執行器就是4個車輪的剎車系統，其實ESP就是幫駕駛員踩剎車。和沒有ESP的車不同的是，裝備有ESP的車其剎車系統具有蓄壓功能。簡單的說蓄壓就是電腦可以根據需要，在駕駛員沒踩剎車的時候替駕駛員向某個車輪的制動油管加壓好讓這個車輪產生制動力。另外ESP還能控制發動機的動力輸出什麼的，反正是相關的設備他都能插一腿！4、與駕駛員的溝通：儀表盤上的ESP燈。ESP的關鍵技術現在比較典型的汽車控制系統的結構，包括傳統制動系統真空助力器、管路和制動器、感測器儼個輪速感測器、方向盤轉角感測器、側向加速度感測器、橫擺角速度感測器、制動主缸壓力感測器、液壓調節器、汽車穩定性控制電子控制單元和輔助系統發動機管理系統。所以，系統的開發有賴於以下幾個關鍵技術的突破①感測技術的改進」。在系統中使用的感測器有汽車橫擺角速度感測器、側向加速度感測器、方向盤轉角感測器、制動壓力感測器及節氣門開度感測器等，它們都是系統中不可缺少的重要部件。提高他們的可靠性並降低成本一直是這方面的開發人員追求的目標。②體積小、重量輕、低成本液壓制動作動系統的結構設計。③的軟、硬體設計。由於的需要估計車輛運行的狀態變數和計算相應的運動控制量，所以計算處理能力和程序容量要比系統大數倍。一般採用多結構。而軟體的研究則是研究的重中之重，基於模型的現代控制理論已經很難適應這樣一個復雜系統的控制，必須尋求魯棒性較強的非線性控制演算法。④通過完善控制功能。的與發動機、傳動系的通過互聯，使其能更好地發揮控制功能。例如自動變速器將當前的機械傳動比、液力變矩器變矩比和所在檔位等信息傳給，以估算驅動輪上的驅動力。當識別出是在低附著系數路面時，它會禁止駕駛員掛低檔。在這種路面上起步時，會告知傳系應事先掛入二檔，這將顯著改善大功率轎車的起步舒適性。
5. 計算智能的概要
計算智能的主要方法有人工神經網路、遺傳演算法、遺傳程序、演化程序、局部搜索、模擬退火等等。這些方法具有以下共同的要素：自適應的結構、隨機產生的或指定的初始狀態、適應度的評測函數、修改結構的操作、系統狀態存儲器、終止計算的條件、指示結果的方法、控制過程的參數。計算智能的這些方法具有自學習、自組織、自適應的特徵和簡單、通用、魯棒性強、適於並行處理的優點。在並行搜索、聯想記憶、模式識別、知識自動獲取等方面得到了廣泛的應用。
典型的代表如遺傳演算法、免疫演算法、模擬退火演算法、蟻群演算法、微粒群演算法，都是一種仿生演算法，基於「從大自然中獲取智慧」的理念，通過人們對自然界獨特規律的認知，提取出適合獲取知識的一套計算工具。總的來說，通過自適應學習的特性，這些演算法達到了全局優化的目的。
6. 多維存取方法有許多要求需要滿足的條件有哪些
1，動態性
當數據對象從資料庫中以任何給定順序的命令，如插入或刪除時，存取方法應該可以持續地保持其變遷軌跡。
2.第二/第三級的存儲管理
盡管主存在不斷增長，但在主存中不可能存放整個資料庫。因此，存取方法需具備自動訪問第二/三級存儲設備的能力。
3。支持多種運算
存取方法應不支持有損其他運算(如刪除)的運算(如查詢)。
4.輸入數據的獨立性
當輸入數據有偏差時，存取方法應保持它們的效率。這一點對在不同維上分布不同的數據是非常重要的。
5簡單性
在特殊情況下，錯綜復雜的訪問方法經常會出錯，因此在大規模的應用中不要求有足夠的魯棒性。
6.擴展性
存取方法應適應未來資料庫的增長。
7.時間效率
空間查找應當是快速的。一個主要的設計目標是需要滿足一維B一樹的性能特徵:首先，忽略數據的插入順序，對於所有可能的輸入數據的分布，存取方法應當在最壞情況下的查找性能保證是對數級的。其次，最壞條件的性能應當對所有d維屬性的任意組合都能保持一致。
8空間效率
一個索引佔用的空間應比索引指向的存儲數據所佔用的空間要小，因此可保證存儲數據的有效應用。
9.同步性和恢復性
在現代資料庫中，多個用戶同時在對資料庫更新、恢復及插入數據，存取方法應提供魯棒性的技術對這些處理予以支持，這時高效率就處於次要地位。
10 最小的影響
將訪問方法集成到一個資料庫系統中，對系統中的現有功能影響最小。
7. 視頻編碼器H.265與H.264有什麼區別
存儲空間：
視頻編碼H.265：相同時間，相同解析度的視頻，佔用存儲小。
視頻編碼H.264：相同時間，相同解析度的視頻，佔用的空間達到視頻編碼H.265的兩倍左右。
畫質：
視頻編碼H.265：存儲空間一樣大，畫質更為清晰。
視頻編碼H.264：存儲空間一樣大，畫質較低。
(7)存儲器魯棒性擴展閱讀：
H.265是ITU-T VCEG繼H.264之後所制定的新的視頻編碼標准。H.265標准圍繞著現有的視頻編碼標准H.264，保留原來的某些技術，同時對一些相關的技術加以改進。新技術使用先進的技術用以改善碼流、編碼質量、延時和演算法復雜度之間的關系，達到最優化設置。
具體的研究內容包括：提高壓縮效率、提高魯棒性和錯誤恢復能力、減少實時的時延、減少信道獲取時間和隨機接入時延、降低復雜度等。H.264由於演算法優化，可以低於1Mbps的速度實現標清數字圖像傳送；H.265則可以實現利用1~2Mbps的傳輸速度傳送720P普通高清音視頻傳送。
8. 數據結構課程設計 圖的應用 內容：1、創建AOE網用只保存出邊的鄰接表表示的存儲結構。
這是我們的老師問的重點，考點。列印出有關准了！
第1章：
1.1：數據結構課程：演算法設計的討論中，各種邏輯結構的數據結構存儲在計算機以及各種操作的任務。
1.2：數據是客觀描述的東西數字字元以及所有的能量輸入到計算機，由計算機可以接收各種集合的統稱。
數據元素：一組數據的事情被稱為是一個數據元素，這是基本的數據單元。
數據輸入：數據元素都具有獨立意義的，不可分割的單位最低識別。
數據結構的概念包含三個區域：操作的數據，數據的存儲結構數據的邏輯結構。
1.3邏輯結構的數據指的是代表在此集合中定義的數據元素的集合的數據元素之間的邏輯關系，關系數，該數據結構可以分為三種類型：線性結構的樹結構中，和圖。
1.4：的物理結構被稱為在作為數據存儲結構，也被稱為數據元素和它們之間的關系，在計算機存儲。
數據存儲結構，有兩種基本形式：順序存儲結構和鏈存儲結構。
2.1：演算法：一個演算法是由有限的規則集，以確定一個特定類型的操作序列中所出現的問題的一個解決辦法，其規則。該演算法的規則需要滿足以下五個特點：
輸入 - 零個或多個輸入數據演算法。
輸出 - 具有一個或多個輸出數據的，具有特定的關系，與輸入數據的演算法。
差 - 演算法必須結束後的執行和差一步。
確定性 - 演算法的每一步必須明確和毫不含糊的意思。
可行性 - 演算法，每一步都必須是基本的，他們的原則是，能准確地使用筆和紙做有限的時間就可以完成。
差的兩個最重要的特徵演算法的可行性。
2.2：演算法和數據結構：上述數據結構的演算法建立了描述的數據結構的操作需要的演算法。
演算法設計依賴於數據的邏輯結構，演算法相關的數據結構存儲結構。
2.3：演算法設計應該滿足以下五個目標：
正確的演算法應該是准確的，以滿足應用程序的問題，這是演算法設計的基本目標。
魯棒性：即使輸入的數據是不恰當的，該演算法還可以做出相應的處理，不會造成不可控制的結果
時間效率高的演算法的執行時間越短，時間效率越高。果實。
高空間效率：佔用更少的存儲空間，當執行演算法時，空間的效率就越高。
可讀性：可讀性的演算法，有利於人們的理解的演算法。
2.4：時效性，復雜性度量演算法39（課本）。
2.5：遞歸定義：所定義的，直接或間接地，用它自己的一個概念。遞歸定義兩個條件：
至少一個初始定義的非遞歸的，如1！ = 1。
已知函數值逐漸遞歸計算未知函數的值，如第（n-1）！定義為n！ 。
章：線性表
1.1線性形式：線性表是由n個（> = 0）類型相同的數據元素a0的，α1，α2，... AN-1，構成的有限序列，記為：LinearList =（A0，A1，A2，...，1）
元件ai是一個整數，浮點數字，字元，對象。 n是數的線性形式的元素的長度的線性形式。如果n = 0，然後空表的LinearList。如果n> 0，則A0毫無前兆的元素，1沒有繼任元素，AI（0 <I <N-1），只有一個直接前體元素AI-1，和一個直接後繼元素艾+1。
1.2線性表的順序存儲在一組連續的內存單元，用於存儲物理內存的存儲順序線性表的邏輯順序線性表元素的數據元素的順序。
線性表中的數據元素的數據類型的數據集所佔用的每個元素C位元組地址是A0存儲
祿（A0），AI祿（ ai）條，該存儲的地址是：的LOC（AI）=（a0）的的Loc + * c的
陣列被順序存儲在隨機存取存儲器的結構，該結構中佔有一組由下標識別元件的連續的存儲單元，單元地址的下標是一個線性函數。
1.3：插入和刪除操作的表，你要移動的數據元素的順序。移動平均數的數據表長度的一半。 （課本第50頁）
1.4：線性連鎖店特定的地址分散的存儲單元中存儲的數據元素，數據元素的邏輯上相鄰的物理位置，不一定相鄰，必須使用額外的信息表示的數據元素之間的順序關系。
它包括兩個領域：數據欄位和地址欄位。通常會成為節點。 （課本第55和第56頁）
1.5單鏈表（課本56）
單鏈表的遍歷節點 P =頭，而（p! = NULL）{P接入節點，P = p.next;}
單鏈表的插入和刪除操作是非常簡單的，只是改變了節點之間的鏈接，而無需移動數據元素。
單鏈表插入操作：1）空表中插入/頭插入2）中間插入/尾插入
（頭== NULL）節點 q =，新節點（X）;
{頭=新的節點（X）= p.next q.next
}其他{P下= Q;
節點 Q =的新：節點（X）;干預或尾部插入不會改變，單表
q.next頭指針head =頭;
頭= Q;
}
單鏈表，刪除操作如下：
頭刪除：頭=頭。下;
中/尾Delete（刪除）：（p??.next！= NULL）{p.next p.next.next;}
循環單鏈表：如果一個單鏈表的最後下一個鏈中的節點保存單鏈表頭指針頭值的單鏈表成為一個環狀結構，稱為循環單鏈表。 （課本67）
如果後面是一個單鏈表尾指針，執行（rear.next =頭;)語句，從而使一個單鏈表的圓形單鏈表。當head.next ==頭，圓形單鏈表是空的。
1.6：雙鏈表的結構：雙向鏈表的每個節點有兩個鏈域，分別指向其前任和繼任者節點，
當head.next == NULL雙向鏈表是空的。
讓，p是非洲一個點在一個雙向鏈表節點的兩端，建立了如下的關系：P = p.next.prev = p.prev.next。
雙向鏈表的插入和刪除：1）插入2）刪除
Q =新DLinkNode（X）; p.prev.next = p.next; BR />
q.prev = p.prev; q.next = P（p.next = NULL）{
p.prev.next = Q p.prev Q;（p.next）上一個p.prev;}
循環雙向鏈表：當head.next ==頭head.prev ==頭圓的雙向鏈表是空的。
章：棧和隊列
1.1棧：棧是一種特殊的線性表，插入和刪除操作只允許一個結束行表。允許的操作的一端稱為堆棧頂部的是不允許的操作在一端被稱為堆棧的底部。堆棧順序棧和鏈棧。
棧操作，將元素稱為壓入堆棧，刪除元素的操作稱為堆棧。元素的統稱為一個空棧。
的堆疊順序：後進先出法，最後疊出。 （75個問題）。
1.2：隊列：隊列是一種特殊的線性表，插入和刪除操作的線性表的兩端，分別。
要求入隊的元素插入到隊列中，允許入隊尾的一端稱為刪除元素，讓一個團隊的一端稱為對手。在隊列中沒有元素被稱為空隊列。隊列是一個先入先出。
章：字元串
1.1：字元串是一種特殊的線性表，其特殊性是線性表的每個元素是一個字元。一個字元串，表示為：S =「s0s1s2 ... SN-1」，其中n> = 0，s是一個字元串的名字，一對序列的字元括在雙引號s0s1s2 ...的sn-1是一個字元串值，SI（= 0,1，2，... n-1的）是一組特定的字元中的一個字元。被稱為在一個字元串中的字元的數目的長度的字元串。
0長度的字元串稱為空字元串
子串子組成的子序列，表示為「由一個或多個空格字元字元串的空白字元串。叫s的子串，任意連續字元的字元串，叫子主字元串的子串的ID是指在主字元串中的子字元串的第一個字元的序列號。
字元串比較：兩字元串可以比較平等，同等規模的（子）兩個字元串相等的充要條件是相同的兩個字元串的長度（串），且每個對應的相同位置上的字元。
/>兩個字元串的大小來確定的相應位置上的第一個字元的大小，字元比較順序從頭開始依次向後。對應的字元的位置都是一樣的，當兩個不同長度的字元串，較長的字元串定義比「大」。
章：數組和廣義表
1.1：數組是一種數據結構，數據元素具有相同的數據類型的邏輯結構是一維數組。線性表，多維數組是一個線性延伸的表。
1.2：一維數組：順序存儲結構的一維數組。佔用的的一組的一個一維陣列連續的存儲單元。
集數組的第一個元素A0為LOC（A0），每個元素所佔用的的?位元組，艾祿元素的數組的存儲地址的存儲地址（AI ）：LOC（AI）= LOC（A0）+ I * C
陣列的識別等元素，元素的線性函數地址標，下標可以唯一地標識一個元素的程序的時間是O（1），這樣一個陣列的隨機存取結構，這是最大的優點陣列。
1.3多維數組的遍歷：有兩種類型的訂單：行主序和列主序列。
行主序：主序的行為，增量的訪問數組元素的行，後訪問的第i行的所有元素，然後訪問第i行+1個元素同一行，列用柱增量訪問數組元素。
A00，A01，... a0的第（n-1），A10，A11，... A1的第（n-1），...的（m- 1）0（M-1）1，...，（M-1）（N-1）
2）列主序星主序列，按列遞增訪問訪問的第j列的所有元素的數組元素，然後進入第j +1列在同一列列的增量訪問數組元素的元素。
多維數組的存儲結構：多維數組是一結合以上的一維數組，有兩個的組合。
靜態多維數組的的序列存儲結構：根據行和列的順序存儲的主序列的主序列。
行主順序存儲的元素，聯合開展活動的地址是：LOC（AIJ）= LOC（A00）+（I * N + J）* C
存儲在列主序時，LOC（AIJ）= LOC （A00）+（十*米+）* c的
動態多維數組的存儲結構。
一個二維數組元素的地址是兩個下標線性函數。要麼存儲結構，多維數組基於一維數組，因此只能在指定的值嗎？兩個訪問操作，而不是插入和刪除操作。
第六章：
樹是非線性結構的數據元素（節點）之間的層次關系。拔根外結在樹結構中，只有一個直接前體結可以是零到多個直接後繼節點。根前體節點。
樹是一組有限的N（N> = 0）一個節點（樹中的元素通常被稱為節點），N = 0的樹稱為空樹; n> 0的大樹下T;
/> _at_一個特殊的節點稱為根節點，其後繼節點，無前驅節點。
@在除了其他以外的根節點被劃分成m個（m> = 0）一個相互交叉的集合T0，T1，T3 ......，TM-1，在每個集合鈦（0 <= I <M）本身是一棵樹，稱為根的子樹。
樹的遞歸定義的。節點的基本單位是一棵大樹，組成的一個子樹，幾棵樹不相交的子樹的樹節點，每個節點在樹的根的子樹的樹的數量。因此，樹的節點，該節點的非線性結構之間的層次關系。
節點的前驅節點，即，相反，它的父節點的後繼節點的節點稱為子節點的樹，只有根沒有父節點，其他節點有且只有一個父節點。
具有相同的父節點之間的多個節點稱為兄弟從根節點到它的父節點的祖先。通過所有大的節點的後代節點是指所有的孩子們的節點節點，和孩子的孩子。
節點節點有子樹的樹。度為0的節點的節點稱為葉節點，也稱為終端節點以外的樹中的節點的葉節點被稱為分支節點，也被稱為非葉節點和非終端節點。的樹度是指，在每個節點的度的最大值樹。
節點級別的屬性反應節點樹的位置。公約的其他節點的父節點級別加1的水平層次結構的根節點。顯然，同樣的水平的兄弟姐妹。
樹節點的樹，樹的高度或深度是最高水平。
讓樹中的x節點的父節點的Y字路口，的有序對（x，y）的被稱為分支連接這兩個節點，也稱為邊緣。
設（X0，X1，...，XK-1）是由樹節點在一個序列中，點（xi，羲1）（0 <= <k-1個）側是樹木，以及該序列被稱為路徑從X0 XK-1的路徑長度是在路徑上的邊的數目
定義的樹，結子樹T0，T1 .....，TM-1並沒有秩序，可以交換位置，稱為無序樹，簡稱為樹。節點的子樹T0，T1 ... TM-1由左到右的順序，不能交換位置，為一個有序的樹，樹說。
森林是一家集M（M> = 0）樹獨立彼此的樹。森林與根節點成了樹，它變得森林刪除樹的根節點。
二叉樹的性質：如果水平根節點1，二叉樹i層最多2個電源的i-1（> = 1）的一個節點。
二叉樹性質：k個二進制樹的高度，一個節點最多少2的第k個功率。
二叉樹性質：設置一個二進制樹的葉節點n0時，2度的節點n2的，n0時= n2的1。
一個完整的二進制樹的高度為k，第k個功率減去一個節點的二進制樹。完整二進制樹，在每一層中的節點的數量達到最大值。連續編號公約根節點完整的二進制樹節點編號為0，從根，由上到下，由左到右的典型數量。
一個有n個節點的二叉樹的高度K表，如果每個節點的滿二叉樹的高度K序列號??N-1
節點一到一一對應，樹二叉樹是完全二叉樹。
滿二叉樹是完全二叉樹，完全二叉樹是不一定是完整的二進制樹。完整的二進位的1到k-1層的第k層的完整二進制樹的不滿，和該層的所有節點必須集中在該層上的左側的一定位置。 BR />
二叉樹的性質：完全二叉樹的n個節點，其高度k = log2n +1
二叉樹的絕對值的性質：一個完整??的二進制樹， n個節點，節點是我
@如果i = 0，i為根節點，沒有父節點，如果i> 0，那麼我的父節點的序列號，[（我1）/ 2]。
@ 2I +1 <n然後我離開子節點數量2I +1，否則我沒有左孩子。
@ 2I +2 <N，然後我右邊的子節點數量2I +2，否則，我無權孩子。遍歷一個二叉樹遍歷
按照一定的規則和二叉樹訪問二叉樹節點，每個節點只訪問一次。三階
二叉樹遍歷
1：先根序的根節點，遍歷左子樹，遍歷右子樹。
2根序遍歷左子樹，訪問右子樹，遍歷右子樹。
3：後根序遍歷左子樹，遍歷右子樹，訪問根結點。
第一根序遍歷根節點的第一次訪問;後根序遍歷根節點的最後一次訪問根序遍歷，左子樹的根節點訪問節點之前，後根節點，該節點的子樹的訪問。
二叉樹的插入和刪除操作P147
二叉樹水平穿越P149
練習P167 6-10,6-19
第七章
指定的收集和頂點組成的集合之間的關系圖一個數據從側面線條。頂點之間的關系變得邊緣。圖G詞彙是G =（V，E），V是一組有限的頂點A，E是一組有限的邊緣，V = {A | A是一組數據元素}
E = {（A，B）A，B到V}或E = { | AB屬於V和路徑，（ A，B）}，其中所述路徑（A，B）從頂點A到B的單向路徑，即路徑（A??，B）是一個方向。
無向圖中的東西沒有邊緣的方向，每條邊的兩個頂點亂亂的。
圖中的邊，每邊兩個頂點有序的方向說。
完整的圖形數量已達上限圖中的邊。n個頂點的完全畫報Kn的號碼完全圖Kn為n *（n-1個）/ 2的邊緣的數目，以完全圖的邊緣的數目，Kn的N *（正1）。
子：設圖G ==（V，E），G'=（V'，E'），V'V和E'包含在E，則G 「是G的一個子圖，如果G'的一個子G.
連通圖：無向圖G，VI Vi和Vj的從頂點到Vj路徑，被稱為圖G聯通，任何對頂點Vi和Vj（Vi是不等於VJ）是聯通的，則G是一個連通圖。大大聯通聯通元件的非連通子圖的所謂的圖表。
強大的圖形：從Vi到Vj的路徑有一條小路，圖中每對頂點Vi和Vj（六等於VJ）之間，也有一條線從Vi到Vj的路徑，也有從Vi到Vj的路徑，圖中表示強連通圖。極大強連通子圖稱為非強連通圖，強連通的圖形組件的身影。
圖的遍歷
遍歷圖是圖G的任一頂點V，圖中的線的邊緣，達到和訪問圖中的所有頂點，每個頂點僅被訪問一次。遍歷圖要考慮三個問題：
_at_指定遍歷第一可能與多個頂點相鄰的頂點
@「之間相鄰頂點的訪問順序。
@循環的數字可能訪問一個頂點可以按照訪問一個頂點到頂點。
深度優先搜索
圖的深度優先搜索策略是訪問一個頂點v，然後找到V到另一個沒有被訪問的相鄰的路徑頂點w的訪問，等等執行通過一個較長的路徑到達最遠的頂點，頂點v的鄰接頂點都被訪問，然後返回到以前訪問的頂點，然後再尋找其他的訪問路徑。
圖的深度優先搜索遍歷演算法P188
聯通環無向圖或樹掛在樹中，並成為葉，其他頂點稱為分支點。圖被稱為連接的組件樹在森林，樹木森林。
樹的循環，這樣的樹必須擁有環沉重的一面（否則他環路），如果任何一方的樹去掉，變成森林，成為非聯通圖;樹加一個緣，形成一個循環，而不是一棵樹。P191
生成樹和生成森林：
一個連接的有向圖的生成樹是一個很小的聯通生成子圖，其中包含了所有的原始圖的頂點（N），足以構成一棵樹的n-1個邊。
非聯通的無向圖，連通圖，組件生成的圖表的形式在地圖上生成森林
圖生成圖表或森林不僅從不同的頂點不同的行程不同的生成樹或森林。
生成樹，任何樹木，只有任意兩個頂點之間的路徑
第八章
二進制搜索演算法中描述的P206，P207
二叉排序樹和它的發現：
二叉樹的二叉排序樹空樹，或具有以下屬性：
@每個節點都有一個關鍵字作為搜索的基礎上，關鍵字的所有節點並不相互一致的。
>
@左子樹的節點不為空，左子樹節點的關鍵字是小於節點的關鍵字;
@％的左，右子樹的節點是二進制排序樹。
在二叉排序樹的節點的值，求的值，演算法描述如下：
@從根結點根節點，讓p
關鍵字的值P節點，如果他們是平等的，然後找到成功;較小的值值的p的左子樹繼續尋找，如果該值值大，右邊的p子樹繼續搜索。
重復前面的步驟，直到你找到成功或p是空的，如果p是空的，則搜索不成功。
/>練習8-6
IX直接插入排序演算法描述：P228
冒泡排序演算法的描述：P232
快速排序演算法描述P233 / a>
直接選擇排序演算法P236
直接選擇排序演算法如下：
公共靜態無效的selectSort（INT []表）{
>
為（int i = 0; table.length-1; ??i + +）{
詮釋分鍾= I;
（研究= I +1; J <table.length; J + +）{
（表[J]表[分鍾]）
分鍾= J; />
（min! = I）{
詮釋TEMP =表[I];
表[I] ==表[分鍾]; BR />
表[分鍾] =溫度;
}
}
}
}
堆排序是完全二叉樹的應用程序的完全二叉樹的特點，充分利用一個選擇排序。
/>堆的定義：設n個元素的數據序列{K0，K1，....海里-1}中，當且僅當滿足下列關系
K1 <= k2i +1和き<= k2i +2 I = 0,1,2,3，...... [N / 2 -1]
KI> == k2i +1和ki> = 2I +2我= 0,1,2,3，...... [N/2-1]，序列{K0，K1 ....... KN-1}稱為最小最大堆或堆。最低（大）堆作為一個完整的二進制樹的遍歷序列的水平，任何節點關鍵字是小於或等於（大於或等於）的值，它的子節點關鍵字因此，根結點的值的最小值（大）。根據二叉樹，完全二叉樹的性質（0 <= n）的節點，如果有孩子，左孩子為2i +1個節點，右孩子為2i +2節點。
我希望能對您有所幫助。
9. 4.工業機器人系統是一種集硬體與軟體於一體的新型 。硬體涉及 與 。軟體則是
工業機器人系統是一種集硬體和軟體於一體，硬體涉及伺服電機、伺服控制器、軸控制單元、比例閥、穩壓閥以及計量泵等；而軟體則是專業軟體，比如DURR系列為3D-onsite\Intouch\Eco-Screen等，ABB系列則為Rob-studio等。
10. 汽車sep什麼意識
LZ是不是寫錯了，是ESP 車身電子穩定系統
ESP概述
ESP系統實際是一種牽引力控制系統，與其他牽引力控制系統比較，ESP不但控制驅動輪，而且可控制從動輪。如後輪驅動汽車常出現的轉向過多情況，此時後輪失控而甩尾，ESP便會剎慢外側的前輪來穩定車子；在轉向過少時，為了校正循跡方向，ESP則會剎慢內後輪，從而校正行駛方向。 ESP系統包含ABS（防抱死剎車系統）及ASR（防側滑系統），是這兩種系統功能上的延伸。因此，ESP稱得上是當前汽車防滑裝置的最高級形式。ESP系統由控制
單元及轉向感測器（監測方向盤的轉向角度）、車輪感測器（監測各個車輪的速度轉動）、側滑感測器（監測車體繞垂直軸線轉動的狀態）、橫向加速度感測器（監測汽車轉彎時的離心力）等組成。控制單元通過這些感測器的信號對車輛的運行狀態進行判斷，進而發出控制指令。有ESP與只有ABS及ASR的汽車，它們之間的差別在於ABS及ASR只能被動地作出反應，而ESP則能夠探測和分析車況並糾正駕駛的錯誤，防患於未然。ESP對過度轉向或不足轉向特別敏感，例如汽車在路滑時左拐過度轉向（轉彎太急）時會產生向右側甩尾，感測器感覺到滑動就會迅速制動右前輪使其恢復附著力，產生一種相反的轉矩而使汽車保持在原來的車道上。
ESP的組成部分
1、感測器：轉向感測器、車輪感測器、側滑感測器、橫向加速度感測器、方向盤油門剎車踏板感測器等。這些感測器負責採集車身狀態的數據。
2、ESP電腦：將感測器採集到的數據進行計算，算出車身狀態然後跟存儲器裡面預先設定的數據進行比對。當電腦計算數據超出存儲器預存的數值，即車身臨近失控或者已經失控的時候則命令執行器工作，以保證車身行駛狀態能夠盡量滿足駕駛員的意圖。
3、執行器：說白了ESP的執行器就是4個車輪的剎車系統，其實ESP就是幫駕駛員踩剎車。和沒有ESP的車不同的是，裝備有ESP的車其剎車系統具有蓄壓功能。簡單的說蓄壓就是電腦可以根據需要，在駕駛員沒踩剎車的時候替駕駛員向某個車輪的制動油管加壓好讓這個車輪產生制動力。另外ESP還能控制發動機的動力輸出什麼的，反正是相關的設備他都能插一腿！
4、與駕駛員的溝通：儀表盤上的ESP燈。
ESP的關鍵技術
現在比較典型的汽車控制系統的結構，包括傳統制動系統真空助力器、管路和制動器、感測器儼個輪速感測器、方向盤轉角感測器、側向加速度感測器、橫擺角速度感測器、制動主缸壓力感測器、液壓調節器、汽車穩定性控制電子控制單元和輔助系統發動機管理系統。
所以，系統的開發有賴於以下幾個關鍵技術的突破
①感測技術的改進」。在系統中使用的感測器有汽車橫擺角速度感測器、側向加速度感測器、方向盤轉角感測器、制動壓力感測器及節氣門開度感測器等，它們都是系統中不可缺少的重要部件。提高他們的可靠性並降低成本一直是這方面的開發人員追求的目標。
②體積小、重量輕、低成本液壓制動作動系統的結構設計。
③軟、硬體設計。由於的需要估計車輛運行的狀態變數和計算相應的運動控制量，所以計算處理能力和程序容量要比系統大數倍。一般採用多結構。而軟體的研究則是研究的重中之重，基於模型的現代控制理論已經很難適應這樣一個復雜系統的控制，必須尋求魯棒性較強的非線性控制演算法。
④通過完善控制功能。的與發動機、傳動系的通過互聯，使其能更好地發揮控制功能。例如自動變速器將當前的機械傳動比、液力變矩器變矩比和所在檔位等信息傳給，以估算驅動輪上的驅動力。當識別出是在低附著系數路面時，它會禁止駕駛員掛低檔。在這種路面上起步時，會告知傳系應事先掛入二檔，這將顯著改善大功率轎車的起步舒適性。
ESP的工作過程
1、當車輛左轉出現轉向不足的時候（就是速度太快拐不過來了）。ESP各個感測器會把轉向不足的消息告訴電腦，然後電腦就控制左後輪制動，產生一個拉力和一個扭力來對抗車頭向右推的轉向不足趨勢。
2、還是左轉，後輪抓地不足或者後驅車油門踩猛了出現轉向過度的時候（就是甩屁股）。ESP會控制右前輪制動，同時減小發動機輸出的功率。糾正錯誤的轉向姿態。
3、直線剎車由於地面附著力不均勻出現跑偏的時候（這時有ABS的車也會出現，我下雪的時候老在雪地上這么玩，這時候車身會向抓地強的一邊跑偏）。ESP會控制附著力強的輪子減小制動力，讓車按照駕駛員預想的行駛線路前進。同樣當一邊剎車一邊轉向的時候ESP也會控制某些車輪增大制動力或者減小制動力讓車子按照駕駛員的意圖行進。
ESP最重要的特點
就是它的主動性，如果說ABS是被動地作出反應，那麼ESP卻可以做到防患於未然。