1. 2019年20+个Kubernetes工具盘点
Kube集群部署工具
Minikube为Kubernetes提供一套本地实验环境，允许用户在本地安装并试用Kubernetes。该工具可为您提供试用体验以决定是否选用Kubernetes，且能够通过简单易操作的方式在笔记本电脑的虚拟机（VM）内启动一个单节点Kubernetes集群。此外，Minikube亦适用于Windows、Linux以及OSX，并且只需短短5分钟，就能够让您对Kubernetes的主要功能有所了解。最后，仅需一行命令即可启动Minikube仪表盘。
链接：
https://github.com/kubernetes/minikube
使用成本：免费
3. Kubeadm
Kubeadm是Kubernetes自版本1.4以来就默认使用的分发工具，该工具可帮助用户在现有的基础架构上体验Kubernetes的最佳实践。尽管如此，Kubeadm无法为开发人员配置基础设施。该工具的主要优势在于其可在任何环境下启动最小的可行Kubernetes集群。需要注意的是，Kubeadm内不含任何附加组件与网络设置，因此您需要手动或使用其他工具完成相关工具的安装。
链接：
https://github.com/kubernetes/kubeadm
使用成本：免费
监控工具
4. Kubebox
Kubebox是一套用于Kubernetes集群的终端控制台，其能够让用户通过美观且经典的界面对集群实时状态进行管理与监控。Kubebox能够显示容器资源的使用情况、集群监控以及容器日志等。除此之外，用户还可借助Kubebox轻松导航到目标名称空间，并在目标容器中执行相关操作，借此以快速排除故障/恢复。
链接：
https://github.com/astefanutti/kubebox
使用成本：免费
5. Kubedash
Kubedash针对Kubernetes提供了一套性能分析UI。Kubedash汇集并总结不同来源的指标，并为管理员提供高级分析数据。Kubedash使用Heapster作为数据源，在默认情况下，该数据源会在所有Kubernetes集群中以服务形式运行，从而收集各个容器的量化指标。
链接：
https://github.com/kubernetes-retired/kubedash
使用成本：免费
6. Kubernetes Operational View (Kube-ops-view)
Kube-ops-view是一款面向多个Kubernetes集群的只读系统仪表板。用户可以通过Kube-ops-view在集群、监控节点以及pod 健康 状况之间轻松导航，且其还能够为部分进程提供动画效果——例如pod的创建与终止。此外，类似于Kubedash，Kube-ops-view也将Heapster作为其数据源。
链接：
https://github.com/hjacobs/kube-ops-view
使用成本：免费
测试工具
7. Kube-monkey
Kube-monkey是Netflix公司旗下ChaosMonkey项目的Kubernetes版本。Kube-monkey是一款遵循混沌工程原理的工具，其可以随机删除Kubernetes pod，检查服务是否具备抗失效能力并帮助维持相关系统的 健康 运转。Kube-monkey也可经由TOML文件完成配置，而TOML文件不仅能够终止指定的应用程序，还可以决定恢复策略的执行时间。
链接：
https://github.com/asobti/kube-monkey
使用成本：免费
8. K8s-testsuite
K8s-testsuite由两个Helm图表组合而成，适用于网络带宽测试与单个Kubernetes集群的负载测试。负载测试模拟了带有loadbots的简单网页服务器，这些服务器可在Vegeta基础上以Kubernetes微服务的形式运行。网络测试则是在内部连续对iperf3与netperf-2.7.0运行三次。这两项测试都会生成涵盖全部结果与指标的综合日志信息。
链接：
https://github.com/mrahbar/k8s-testsuite
使用成本：免费
9. Test-infra
Test-infra是一套用于Kubernetes测试与结果验证的工具集合。Test-infra包括多种仪表板，分别用于显示 历史 记录、汇总故障以及当前正在测试的内容。用户可通过创建自定义测试作业以增强Test-infra套件。此外，Test-infra可在使用Kubetest的不同供应商平台上，通过模拟完整的Kubernetes生命周期实现端到端Kubernetes测试。
链接：
https://github.com/kubernetes/test-infra
使用成本：免费
安全工具
10. Trireme
Trireme是一项灵活且直接的Kubernetes网络策略实现方案，其适用于任何Kubernetes集群，并允许用户管理不同集群内pod之间的流量。Tririme的主要优势在于其无需任何集中式策略管理，能够轻松实现Kubernetes中所部署的两种资源的彼此交互，并且无需配合任何复杂的SDN、VLAN标签以及子网（Trireme使用常规的L3-网络）。
链接：
https://github.com/aporeto-inc/trireme-kubernetes
使用成本：免费
12. Twistlock
链接：
https://www.twistlock.com/
使用成本：每份许可证每年1700美元起（试用版免费）。
实用的CLI工具
13. Cabin
Cabin可作为Kubernetes集群远程管理的移动仪表板。用户可通过Cabin快速管理应用程序、扩展部署，并通过Android或iOS设备对整个Kubernetes集群实施故障排查。对于Kubernetes集群的运营者而言，Cabin无疑是一款强大的工具，其能够在故障发生时执行快速有效的补救措施。
链接：
https://github.com/bitnami-labs/cabin
使用成本：免费
14. Kubectx/Kubens
Kubectx是一款小型开源实用工具，其不仅能够增强Kubectl的功能表现，还能够轻松切背景，并同时与多个Kubernetes集群实现连接。另外，Kubens允许用户在Kubernetes命名空间之间进行导航。最后，这两款工具均可在bash/zsh/fishshell上提供自动补全功能。
链接：
https://github.com/ahmetb/kubectx
使用成本：免费
15. Kube-shell
Kube-shell能够在运行Kubectl时提升生产力。Kube-shell能够启用命令以实施自动补全与自动建议。此外，Kube-shell还能够提供有关执行命令的内嵌文档，其甚至还可以在输入错误时执行检索与纠正命令。因此，这是一款能够在Kubernetes控制台中改进性能与生产力的工具。
链接：
https://github.com/cloudnativelabs/kube-shell
使用成本：免费
开发工具
链接：
https://www.telepresence.io/
使用成本：免费
Helm是一款适用于Kubernetes的软件包管理器。其与APT/Yum/Homebrew类似，但作用对象为Kubernetes。Helm使用Char实现运行，而Char是一套用于为分布式应用程序构建Kubernetes资源清单的归档集。用户可通过创建Helm图表来实现应用程序共享。此外，Helm允许用户创建可重复的构建模式，并通过简单方式管理Kubernetes清单。
链接：
https://github.com/kubernetes/helm
使用成本：免费
Keel允许用户自动执行Kubernetes部署更新，并能够在专用命名空间内以Kubernetes服务的形式进行启动。通过这样的组织方式，Keel可尽可能降低环境中的额外负载水平，并显着提升鲁棒性。此外，Keel可通过标签、注释以及图表强化Kubernetes服务。因此，用户只需为每个部署或Helm版本指定更新策略，即可在存储库中出现新的应用程序版本时，由Keel自动为其更新相关环境。
链接：https://keel.sh/
使用成本：免费
持续集成
无服务器/函数工具
Kubeless是一款Kubernetes原生无服务器框架，能够在无需底层基础设施的前提下部署少量代码。Kubeless能够快速识别Kubernetes资源，并据此提供自动扩展、API路由、监控与故障排除等功能。Kubeless完全依赖于Kubernetes基元，因此Kubernetes用户也可以配合使用原生Kubernetes API服务器与API网管。
链接：
https://github.com/kubeless/kubeless
使用成本：免费
Fission是一款针对Kubernetes的快速无服务器框架，专注于提升开发人员的生产力与性能水平。Fission能够运行于任何环境下的Kubernetes集群当中：笔记本电脑、任何公有云或私有数据中心。用户可使用Python、NodeJS、Go、C#或PHP编写函数，然后再使用Fission将相关函数部署到Kubernetes集群。
链接：
https://fission.io/
使用成本：免费
原生服务发现
CoreDNS是一套由Go编写而成且用于执行DNS功能的插件。带有附加Kubernetes插件的CoreDNS可替换默认的Kube-DNS服务并实现针对基于KubernetesDNS服务发现的规范定义。除此之外，CoreDNS还能够监听经由UDP/TCP、TLS与gRPC传入的DNS请求
链接：https://coredns.io/
使用成本：免费
原生可视化与控制
23. Kubernetes Dashboard
KubernetesDashboard是一款具备Kubernetes集群通用性且基于Web的用户界面。使用这样一套本机仪表板，用户可通过更简便的方式对Kubernetes集群实施故障排查与监控。为此，用户需要在机器与KubernetesAPI服务器之间创建一条安全的通道以实现相关仪表板的访问。这款原生KubernetesDashboard依赖于Heapster数据收集器，因此您需要预先在目标系统当中安装Heapster数据收集器。
链接：https://github.com/kubernetes/dashboard#kubernetes-dashboard
使用成本：免费
2. 人类大脑的记忆方式和计算机，有什么区别
该状态机可以实现一些固定的字符转换规则。如果根据二进制计算规则设计此状态机，则可以实现自动加法计算过程。但是，仅计算就只能相当于一个简单的计算器。缺点是它缺乏内存，只能识别常规集并将其应用于常规语言。添加此磁带是为了弥补内存不足，可以识别相位语法定义的语言，并扩展功能以实现乘法和除法运算。
另外，人脑也有其缺点，即它不适合计算，因此与当前计算机不匹配。要进行简单的计算，您必须首先记住要乘的公式。实际上，计算是通过存储器实现的。另外，人脑网络实际上是对应于特定输出模式的输入模式。由于网络的复杂性，这种模式的匹配可能具有广泛的适应性，使人们能够应对复杂的现实世界。
3. 什么是云存储你如何看待云存储
云存储的几十年发展历程，其计算架构模型，也从Scale Up走向Scale Out。但是展望未来数字世界的海量需求，目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储 历史 的回顾，及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释，来揭开云存储的未来模式。
1. 云存储及其 历史
简而言之，云存储（cloud storage）就是将数字内容安全的存储在服务器上，从而任何连接互联网的设备可以方便的获取。首先让我们简单回顾一下云存储的 历史 。
云存储的早期雏形要回溯到上个世纪的90年代，也就是互联网泡沫时期（dot-com boom），当时有许多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在线数据备份服务，当然它们绝大部分也随着互联网泡沫的破碎而烟消云散了。少数幸存下来的有一家叫Veritas NetBackup最后也被Symantec收购，现在依旧提供Symantec NetBackup的在线存储服务。
而真正让大家耳熟能详的云存储是2006年由Amazon提供的AWS S3云存储服务，其最具有革命意义的变革是，提出了即买即用（pay-per-use）的价格模型，使得云存储的使用像水电一样可计算衡量。从此云存储以S3为标准一路绝尘，我们所熟悉的大厂，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顾客。尾随的Microsoft和Google也于2010年分别发布了类似的Azure Blob Storage和Google Storage的存储服务。
云存储真正发展的十几年中，见证了移动互联网的崛起，大数据的生机勃发，人工智能的再次复兴，并能够展望到未来物联网，无人驾驶及各类机器人自动化的世界。海量数据的产生，存储，分析，预测及应用，快速以正反馈循环方式，推进着人类 社会 向数字世界大步迈进。所以，为了适应数据存储新的需求，各家云存储产品的应用场景及价格模型，已从单一向多元发展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六类存储产品来满足各类使用场景，我会在未来的文章里针对性的细讲一下。而本文重点所探讨的是，目前云存储的基础架构体系是否能够适应未来数据存储的要求和挑战？为了回答这个问题，让我们先简单回顾一下计算机体系架构里的Scale Up和Scale Out扩展模型。
2. Scale Up和Scale Out？
Scale Up又称为垂直扩展（scale vertically）[2]，意为在单节点上添加资源，如CPU，内存和存储，在纵向上扩展从而获得更多计算或存储能力；Scale Up初期能够快速达到升级目的，操作起来相对比较简单，但随着计算或存储的要求越来越高，硬件资源的添加可能已经达到极限，不仅单节点的造价非常昂贵，维护成本很高，而且更容易留下单点故障的隐患。传统的RAID（Rendant Array of Inexpensive Disks）存储就是此种模式。
Scale Out又称为水平扩展（scale horizontally）[2]，意为在分布式环境下，通过添加节点计算或存储资源，在横向上满足更多的计算存储需求；随着计算和存储单位价格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系统，利用分布式技术可以搭建起“超级计算”中心，以及后来衍生出来的私有或公有云平台解决方案。虽然分布式系统会带来一定程度上的软件复杂度和管理困难，但由软件定义的计算和存储解决方案，能够以较低的价格和较高的鲁棒性，优雅的解决了海量增长的计算存储需求，也是目前云平台的主流技术。但它就一定能够承载未来的更加海量的需求吗？云存储的未来是什么？方向是向左还是向右？
3. 未来向左还是向右？
话说天下大势, 分久必合, 合久必分，事物发展的规律似乎从来就没有什么绝对。当下，云平台内部似乎已完全是Scale Out模式了，但当我们把镜头再拉远一点，从云平台在全球部署的每一个可用区来看，整体上它又是一个Scale Up模型，不是吗？单点投入巨大，耗费能源，使用成本高昂。而相反，随着强大的计算，存储和带宽能力能够进入寻常家庭、工作和生活等边缘节点，资源闲置或者不均衡使用也变得越来越明显。
那么，是否能够将这些边缘节点的计算存储能力结合起来，组成一个真正意义上的Scale Out平台，提供人们日益增长的计算存储需求？
可否将浪费或者不对等的资源重新组合，提供一个更加节能环保的绿色Scale Out平台？
可否摒弃中心化的单点故障和数据安全隐患，真正做到廉价高效，零数据泄露的Scale Out平台？
答案是应该可以而且必须可以！
纵观云存储平台的发展 历史 ，从单节点的Scale Up模式走向可用区内部的Scale Out模式，又从内部的Scale Out模式走向整体上相对的Scale Up模式。而未来数字世界的海量计算和存储需求的满足，一定需要真正意义上的全球Scale Out模型，那就是把边缘节点和半中心化节点高效且系统的组织起来，减少浪费，提高效率，节省成本，去除中心。将天空中几块为数不多的白云，变成漫天遍布的朵朵白云，让人们自由定价、自由选择、自由组合。
挑战虽然巨大，但未来很美好，让我们一起努力迎接云存储的明天！
[1]: History of Online Storage
[2]: Wiki Scalability
文章作者：Bruce Lee（http://PP.IO总架构师）
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云存储服务平台，很精练吧
网络解释：云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的系统。
云存储可以简单的理解为将数据保存在一个第三方空间，随时取用和处理。云存储也可以说是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。云存储对用户来讲，不只是一个简单的设备，而是整个云存储系统的一种数据访问服务。
通过集群应用，网络技术等功能把网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来工作。
云储存就是企业的公用空间（服务器)，定期有人维护不用自己操心不怕数据丢失，但是数据都会在企业无保密可言，
就是网上的存储空间，不占自身内存，要用时联网下载
云存储是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。
云存储的优势楼主有需要的话可以了解一下企业共享办公系统，可支持手机端、云端、公司服务器存储、为企业独立搭建维护企业网盘，从而实现文件归档存储、文档管理、协同办公等功能。
云存储就是将文件内存存储在云端的一种方式，不占用自己本身电脑或者手机的内存，海量存储轻松搞定，解决了很多的存储难与存储传输难的问题。
使用呆猫云盘的几大好处，企业存储资产更安全：1、使用呆猫远程桌面时可直接挂载云盘，轻松上传下载文件，支持在线修改文件。
2、项目资源统一集中管理，释放本地存储空间；支持弹性扩容，按需使用，降低本地硬件使用成本；
3、呆猫同一账号内存储互通，资源可异地共享，减少传输成本。
4、呆猫云盘与渲云网盘存储互通，使用渲云提交渲染任务时，内网同步，文件秒传，节省传输时间。
5、支持高并发读取资产文件，可同一账号最多可支持上千台机器同时读取云盘文件，提高工作效率。
6、高性能存储，百万级IOPS，超高算力助力设计行业发展。
7、云盘基于域控的安全策略，免受病毒攻击；提供多副本可靠性机制，即使机器出现故障，也不会引起数据丢失。
把你需要存储的数据放到网上，不占用你自己设备的内存，当你需要使用时从网上下载。这之间会产生数据流量。
云存储其实我们都经历过，2013年-2016年蓬勃发展，而后被玩坏的云盘，就是典型代表，虽然我们控制权益不多，只能上传下载，离线，共享，基本当作网络硬盘和交流工具使用，但却解决了人们的燃眉之急。我们现在部分手机上还有云端保存照片的功能。
实际的云存储并不是这么简单，引用一下网络：
云存储是建立在云计算的基础上，为云计算服务。对于我们似乎太深奥，但又息息相关，我们只需要知道它是好东西就行了。不单单能当作个人网络上的储存空间。
4. 汽车ESP是啥
ESP英文全称Electronic Stability Program，中文称作车身电子稳定系统，是博世（Bosch）公司的专利[1]。10年前，博世是第一家把电子稳定程序（ESP）投入量产的公司。因为ESP是博世公司的专利产品，所以只有博世公司的车身电子稳定系统才可称之为ESP。在博世公司之后，也有很多公司研发出了类似的系统，如日产研发的车辆行驶动力学调整系统（Vehicle Dynamic Control 简称VDC）[2]，丰田研发的车辆稳定控制系统（Vehicle Stability Control 简称VSC）[3]，本田研发的车辆稳定性控制系统（Vehicle Stability Assist Control 简称VSA）[4]，宝马研发的动态稳定控制系统（Dynamic Stability Control 简称DSC）[5]等等。ESP概述ESP系统实际是一种牵引力控制系统，与其他牵引力控制系统比较，ESP不但控制驱动轮，而且可控制从动轮。如后轮驱动汽车常出现的转向过多情况，此时后轮失控而甩尾，ESP便会刹慢外侧的前轮来稳定车子；在转向过少时，为了校正循迹方向，ESP则会刹慢内后轮，从而校正行驶方向。ESP系统包含ABS（防抱死刹车系统）及ASR（防侧滑系统），是这两种系统功能上的延伸。因此，ESP称得上是当前汽车防滑装置的最高级形式。ESP系统由控制单元及转向传感器（监测方向盘的转向角度）、车轮传感器（监测各个车轮的速度转动）、侧滑传感器（监测车体绕垂直轴线转动的状态）、横向加速度传感器（监测汽车转弯时的离心力）等组成。控制单元通过这些传感器的信号对车辆的运行状态进行判断，进而发出控制指令。有ESP与只有ABS及ASR的汽车，它们之间的差别在于ABS及ASR只能被动地作出反应，而ESP则能够探测和分析车况并纠正驾驶的错误，防患于未然。ESP对过度转向或不足转向特别敏感，例如汽车在路滑时左拐过度转向（转弯太急）时会产生向右侧甩尾，传感器感觉到滑动就会迅速制动右前轮使其恢复附着力，产生一种相反的转矩而使汽车保持在原来的车道上。当然，任何事物都有一个度的范围，如果驾车者盲目开快车，现在的任何安全装置都难以保全;ESP的组成部分1、传感器：转向传感器、车轮传感器、侧滑传感器、横向加速度传感器、方向盘油门刹车踏板传感器等。这些传感器负责采集车身状态的数据。2、ESP电脑：将传感器采集到的数据进行计算，算出车身状态然后跟存储器里面预先设定的数据进行比对。当电脑计算数据超出存储器预存的数值，即车身临近失控或者已经失控的时候则命令执行器工作，以保证车身行驶状态能够尽量满足驾驶员的意图。3、执行器：说白了ESP的执行器就是4个车轮的刹车系统，其实ESP就是帮驾驶员踩刹车。和没有ESP的车不同的是，装备有ESP的车其刹车系统具有蓄压功能。简单的说蓄压就是电脑可以根据需要，在驾驶员没踩刹车的时候替驾驶员向某个车轮的制动油管加压好让这个车轮产生制动力。另外ESP还能控制发动机的动力输出什么的，反正是相关的设备他都能插一腿！4、与驾驶员的沟通：仪表盘上的ESP灯。ESP的关键技术现在比较典型的汽车控制系统的结构，包括传统制动系统真空助力器、管路和制动器、传感器俨个轮速传感器、方向盘转角传感器、侧向加速度传感器、横摆角速度传感器、制动主缸压力传感器、液压调节器、汽车稳定性控制电子控制单元和辅助系统发动机管理系统。所以，系统的开发有赖于以下几个关键技术的突破①传感技术的改进”。在系统中使用的传感器有汽车横摆角速度传感器、侧向加速度传感器、方向盘转角传感器、制动压力传感器及节气门开度传感器等，它们都是系统中不可缺少的重要部件。提高他们的可靠性并降低成本一直是这方面的开发人员追求的目标。②体积小、重量轻、低成本液压制动作动系统的结构设计。③的软、硬件设计。由于的需要估计车辆运行的状态变量和计算相应的运动控制量，所以计算处理能力和程序容量要比系统大数倍。一般采用多结构。而软件的研究则是研究的重中之重，基于模型的现代控制理论已经很难适应这样一个复杂系统的控制，必须寻求鲁棒性较强的非线性控制算法。④通过完善控制功能。的与发动机、传动系的通过互联，使其能更好地发挥控制功能。例如自动变速器将当前的机械传动比、液力变矩器变矩比和所在档位等信息传给，以估算驱动轮上的驱动力。当识别出是在低附着系数路面时，它会禁止驾驶员挂低档。在这种路面上起步时，会告知传系应事先挂入二档，这将显着改善大功率轿车的起步舒适性。
5. 计算智能的概要
计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。这些方法具有以下共同的要素：自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条件、指示结果的方法、控制过程的参数。计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。在并行搜索、联想记忆、模式识别、知识自动获取等方面得到了广泛的应用。
典型的代表如遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、蚁群算法、微粒群算法，都是一种仿生算法，基于“从大自然中获取智慧”的理念，通过人们对自然界独特规律的认知，提取出适合获取知识的一套计算工具。总的来说，通过自适应学习的特性，这些算法达到了全局优化的目的。
6. 多维存取方法有许多要求需要满足的条件有哪些
1，动态性
当数据对象从数据库中以任何给定顺序的命令，如插入或删除时，存取方法应该可以持续地保持其变迁轨迹。
2.第二/第三级的存储管理
尽管主存在不断增长，但在主存中不可能存放整个数据库。因此，存取方法需具备自动访问第二/三级存储设备的能力。
3。支持多种运算
存取方法应不支持有损其他运算(如删除)的运算(如查询)。
4.输入数据的独立性
当输入数据有偏差时，存取方法应保持它们的效率。这一点对在不同维上分布不同的数据是非常重要的。
5简单性
在特殊情况下，错综复杂的访问方法经常会出错，因此在大规模的应用中不要求有足够的鲁棒性。
6.扩展性
存取方法应适应未来数据库的增长。
7.时间效率
空间查找应当是快速的。一个主要的设计目标是需要满足一维B一树的性能特征:首先，忽略数据的插入顺序，对于所有可能的输入数据的分布，存取方法应当在最坏情况下的查找性能保证是对数级的。其次，最坏条件的性能应当对所有d维属性的任意组合都能保持一致。
8空间效率
一个索引占用的空间应比索引指向的存储数据所占用的空间要小，因此可保证存储数据的有效应用。
9.同步性和恢复性
在现代数据库中，多个用户同时在对数据库更新、恢复及插入数据，存取方法应提供鲁棒性的技术对这些处理予以支持，这时高效率就处于次要地位。
10 最小的影响
将访问方法集成到一个数据库系统中，对系统中的现有功能影响最小。
7. 视频编码器H.265与H.264有什么区别
存储空间：
视频编码H.265：相同时间，相同分辨率的视频，占用存储小。
视频编码H.264：相同时间，相同分辨率的视频，占用的空间达到视频编码H.265的两倍左右。
画质：
视频编码H.265：存储空间一样大，画质更为清晰。
视频编码H.264：存储空间一样大，画质较低。
(7)存储器鲁棒性扩展阅读：
H.265是ITU-T VCEG继H.264之后所制定的新的视频编码标准。H.265标准围绕着现有的视频编码标准H.264，保留原来的某些技术，同时对一些相关的技术加以改进。新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置。
具体的研究内容包括：提高压缩效率、提高鲁棒性和错误恢复能力、减少实时的时延、减少信道获取时间和随机接入时延、降低复杂度等。H.264由于算法优化，可以低于1Mbps的速度实现标清数字图像传送；H.265则可以实现利用1~2Mbps的传输速度传送720P普通高清音视频传送。
8. 数据结构课程设计 图的应用 内容：1、创建AOE网用只保存出边的邻接表表示的存储结构。
这是我们的老师问的重点，考点。打印出有关准了！
第1章：
1.1：数据结构课程：算法设计的讨论中，各种逻辑结构的数据结构存储在计算机以及各种操作的任务。
1.2：数据是客观描述的东西数字字符以及所有的能量输入到计算机，由计算机可以接收各种集合的统称。
数据元素：一组数据的事情被称为是一个数据元素，这是基本的数据单元。
数据输入：数据元素都具有独立意义的，不可分割的单位最低识别。
数据结构的概念包含三个区域：操作的数据，数据的存储结构数据的逻辑结构。
1.3逻辑结构的数据指的是代表在此集合中定义的数据元素的集合的数据元素之间的逻辑关系，关系数，该数据结构可以分为三种类型：线性结构的树结构中，和图。
1.4：的物理结构被称为在作为数据存储结构，也被称为数据元素和它们之间的关系，在计算机存储。
数据存储结构，有两种基本形式：顺序存储结构和链存储结构。
2.1：算法：一个算法是由有限的规则集，以确定一个特定类型的操作序列中所出现的问题的一个解决办法，其规则。该算法的规则需要满足以下五个特点：
输入 - 零个或多个输入数据算法。
输出 - 具有一个或多个输出数据的，具有特定的关系，与输入数据的算法。
差 - 算法必须结束后的执行和差一步。
确定性 - 算法的每一步必须明确和毫不含糊的意思。
可行性 - 算法，每一步都必须是基本的，他们的原则是，能准确地使用笔和纸做有限的时间就可以完成。
差的两个最重要的特征算法的可行性。
2.2：算法和数据结构：上述数据结构的算法建立了描述的数据结构的操作需要的算法。
算法设计依赖于数据的逻辑结构，算法相关的数据结构存储结构。
2.3：算法设计应该满足以下五个目标：
正确的算法应该是准确的，以满足应用程序的问题，这是算法设计的基本目标。
鲁棒性：即使输入的数据是不恰当的，该算法还可以做出相应的处理，不会造成不可控制的结果
时间效率高的算法的执行时间越短，时间效率越高。果实。
高空间效率：占用更少的存储空间，当执行算法时，空间的效率就越高。
可读性：可读性的算法，有利于人们的理解的算法。
2.4：时效性，复杂性度量算法39（课本）。
2.5：递归定义：所定义的，直接或间接地，用它自己的一个概念。递归定义两个条件：
至少一个初始定义的非递归的，如1！ = 1。
已知函数值逐渐递归计算未知函数的值，如第（n-1）！定义为n！ 。
章：线性表
1.1线性形式：线性表是由n个（> = 0）类型相同的数据元素a0的，α1，α2，... AN-1，构成的有限序列，记为：LinearList =（A0，A1，A2，...，1）
元件ai是一个整数，浮点数字，字符，对象。 n是数的线性形式的元素的长度的线性形式。如果n = 0，然后空表的LinearList。如果n> 0，则A0毫无前兆的元素，1没有继任元素，AI（0 <I <N-1），只有一个直接前体元素AI-1，和一个直接后继元素艾+1。
1.2线性表的顺序存储在一组连续的内存单元，用于存储物理内存的存储顺序线性表的逻辑顺序线性表元素的数据元素的顺序。
线性表中的数据元素的数据类型的数据集所占用的每个元素C字节地址是A0存储
禄（A0），AI禄（ ai）条，该存储的地址是：的LOC（AI）=（a0）的的Loc + * c的
阵列被顺序存储在随机存取存储器的结构，该结构中占有一组由下标识别元件的连续的存储单元，单元地址的下标是一个线性函数。
1.3：插入和删除操作的表，你要移动的数据元素的顺序。移动平均数的数据表长度的一半。 （课本第50页）
1.4：线性连锁店特定的地址分散的存储单元中存储的数据元素，数据元素的逻辑上相邻的物理位置，不一定相邻，必须使用额外的信息表示的数据元素之间的顺序关系。
它包括两个领域：数据字段和地址字段。通常会成为节点。 （课本第55和第56页）
1.5单链表（课本56）
单链表的遍历节点 P =头，而（p! = NULL）{P接入节点，P = p.next;}
单链表的插入和删除操作是非常简单的，只是改变了节点之间的链接，而无需移动数据元素。
单链表插入操作：1）空表中插入/头插入2）中间插入/尾插入
（头== NULL）节点 q =，新节点（X）;
{头=新的节点（X）= p.next q.next
}其他{P下= Q;
节点 Q =的新：节点（X）;干预或尾部插入不会改变，单表
q.next头指针head =头;
头= Q;
}
单链表，删除操作如下：
头删除：头=头。下;
中/尾Delete（删除）：（p??.next！= NULL）{p.next p.next.next;}
循环单链表：如果一个单链表的最后下一个链中的节点保存单链表头指针头值的单链表成为一个环状结构，称为循环单链表。 （课本67）
如果后面是一个单链表尾指针，执行（rear.next =头;)语句，从而使一个单链表的圆形单链表。当head.next ==头，圆形单链表是空的。
1.6：双链表的结构：双向链表的每个节点有两个链域，分别指向其前任和继任者节点，
当head.next == NULL双向链表是空的。
让，p是非洲一个点在一个双向链表节点的两端，建立了如下的关系：P = p.next.prev = p.prev.next。
双向链表的插入和删除：1）插入2）删除
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）上一个p.prev;}
循环双向链表：当head.next ==头head.prev ==头圆的双向链表是空的。
章：栈和队列
1.1栈：栈是一种特殊的线性表，插入和删除操作只允许一个结束行表。允许的操作的一端称为堆栈顶部的是不允许的操作在一端被称为堆栈的底部。堆栈顺序栈和链栈。
栈操作，将元素称为压入堆栈，删除元素的操作称为堆栈。元素的统称为一个空栈。
的堆叠顺序：后进先出法，最后叠出。 （75个问题）。
1.2：队列：队列是一种特殊的线性表，插入和删除操作的线性表的两端，分别。
要求入队的元素插入到队列中，允许入队尾的一端称为删除元素，让一个团队的一端称为对手。在队列中没有元素被称为空队列。队列是一个先入先出。
章：字符串
1.1：字符串是一种特殊的线性表，其特殊性是线性表的每个元素是一个字符。一个字符串，表示为：S =“s0s1s2 ... SN-1”，其中n> = 0，s是一个字符串的名字，一对序列的字符括在双引号s0s1s2 ...的sn-1是一个字符串值，SI（= 0,1，2，... n-1的）是一组特定的字符中的一个字符。被称为在一个字符串中的字符的数目的长度的字符串。
0长度的字符串称为空字符串
子串子组成的子序列，表示为“由一个或多个空格字符字符串的空白字符串。叫s的子串，任意连续字符的字符串，叫子主字符串的子串的ID是指在主字符串中的子字符串的第一个字符的序列号。
字符串比较：两字符串可以比较平等，同等规模的（子）两个字符串相等的充要条件是相同的两个字符串的长度（串），且每个对应的相同位置上的字符。
/>两个字符串的大小来确定的相应位置上的第一个字符的大小，字符比较顺序从头开始依次向后。对应的字符的位置都是一样的，当两个不同长度的字符串，较长的字符串定义比“大”。
章：数组和广义表
1.1：数组是一种数据结构，数据元素具有相同的数据类型的逻辑结构是一维数组。线性表，多维数组是一个线性延伸的表。
1.2：一维数组：顺序存储结构的一维数组。占用的的一组的一个一维阵列连续的存储单元。
集数组的第一个元素A0为LOC（A0），每个元素所占用的的?字节，艾禄元素的数组的存储地址的存储地址（AI ）：LOC（AI）= LOC（A0）+ I * C
阵列的识别等元素，元素的线性函数地址标，下标可以唯一地标识一个元素的程序的时间是O（1），这样一个阵列的随机存取结构，这是最大的优点阵列。
1.3多维数组的遍历：有两种类型的订单：行主序和列主序列。
行主序：主序的行为，增量的访问数组元素的行，后访问的第i行的所有元素，然后访问第i行+1个元素同一行，列用柱增量访问数组元素。
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，按列递增访问访问的第j列的所有元素的数组元素，然后进入第j +1列在同一列列的增量访问数组元素的元素。
多维数组的存储结构：多维数组是一结合以上的一维数组，有两个的组合。
静态多维数组的的序列存储结构：根据行和列的顺序存储的主序列的主序列。
行主顺序存储的元素，联合开展活动的地址是：LOC（AIJ）= LOC（A00）+（I * N + J）* C
存储在列主序时，LOC（AIJ）= LOC （A00）+（十*米+）* c的
动态多维数组的存储结构。
一个二维数组元素的地址是两个下标线性函数。要么存储结构，多维数组基于一维数组，因此只能在指定的值吗？两个访问操作，而不是插入和删除操作。
第六章：
树是非线性结构的数据元素（节点）之间的层次关系。拔根外结在树结构中，只有一个直接前体结可以是零到多个直接后继节点。根前体节点。
树是一组有限的N（N> = 0）一个节点（树中的元素通常被称为节点），N = 0的树称为空树; n> 0的大树下T;
/> _at_一个特殊的节点称为根节点，其后继节点，无前驱节点。
@在除了其他以外的根节点被划分成m个（m> = 0）一个相互交叉的集合T0，T1，T3 ......，TM-1，在每个集合钛（0 <= I <M）本身是一棵树，称为根的子树。
树的递归定义的。节点的基本单位是一棵大树，组成的一个子树，几棵树不相交的子树的树节点，每个节点在树的根的子树的树的数量。因此，树的节点，该节点的非线性结构之间的层次关系。
节点的前驱节点，即，相反，它的父节点的后继节点的节点称为子节点的树，只有根没有父节点，其他节点有且只有一个父节点。
具有相同的父节点之间的多个节点称为兄弟从根节点到它的父节点的祖先。通过所有大的节点的后代节点是指所有的孩子们的节点节点，和孩子的孩子。
节点节点有子树的树。度为0的节点的节点称为叶节点，也称为终端节点以外的树中的节点的叶节点被称为分支节点，也被称为非叶节点和非终端节点。的树度是指，在每个节点的度的最大值树。
节点级别的属性反应节点树的位置。公约的其他节点的父节点级别加1的水平层次结构的根节点。显然，同样的水平的兄弟姐妹。
树节点的树，树的高度或深度是最高水平。
让树中的x节点的父节点的Y字路口，的有序对（x，y）的被称为分支连接这两个节点，也称为边缘。
设（X0，X1，...，XK-1）是由树节点在一个序列中，点（xi，羲1）（0 <= <k-1个）侧是树木，以及该序列被称为路径从X0 XK-1的路径长度是在路径上的边的数目
定义的树，结子树T0，T1 .....，TM-1并没有秩序，可以交换位置，称为无序树，简称为树。节点的子树T0，T1 ... TM-1由左到右的顺序，不能交换位置，为一个有序的树，树说。
森林是一家集M（M> = 0）树独立彼此的树。森林与根节点成了树，它变得森林删除树的根节点。
二叉树的性质：如果水平根节点1，二叉树i层最多2个电源的i-1（> = 1）的一个节点。
二叉树性质：k个二进制树的高度，一个节点最多少2的第k个功率。
二叉树性质：设置一个二进制树的叶节点n0时，2度的节点n2的，n0时= n2的1。
一个完整的二进制树的高度为k，第k个功率减去一个节点的二进制树。完整二进制树，在每一层中的节点的数量达到最大值。连续编号公约根节点完整的二进制树节点编号为0，从根，由上到下，由左到右的典型数量。
一个有n个节点的二叉树的高度K表，如果每个节点的满二叉树的高度K序列号??N-1
节点一到一一对应，树二叉树是完全二叉树。
满二叉树是完全二叉树，完全二叉树是不一定是完整的二进制树。完整的二进位的1到k-1层的第k层的完整二进制树的不满，和该层的所有节点必须集中在该层上的左侧的一定位置。 BR />
二叉树的性质：完全二叉树的n个节点，其高度k = log2n +1
二叉树的绝对值的性质：一个完整??的二进制树， n个节点，节点是我
@如果i = 0，i为根节点，没有父节点，如果i> 0，那么我的父节点的序列号，[（我1）/ 2]。
@ 2I +1 <n然后我离开子节点数量2I +1，否则我没有左孩子。
@ 2I +2 <N，然后我右边的子节点数量2I +2，否则，我无权孩子。遍历一个二叉树遍历
按照一定的规则和二叉树访问二叉树节点，每个节点只访问一次。三阶
二叉树遍历
1：先根序的根节点，遍历左子树，遍历右子树。
2根序遍历左子树，访问右子树，遍历右子树。
3：后根序遍历左子树，遍历右子树，访问根结点。
第一根序遍历根节点的第一次访问;后根序遍历根节点的最后一次访问根序遍历，左子树的根节点访问节点之前，后根节点，该节点的子树的访问。
二叉树的插入和删除操作P147
二叉树水平穿越P149
练习P167 6-10,6-19
第七章
指定的收集和顶点组成的集合之间的关系图一个数据从侧面线条。顶点之间的关系变得边缘。图G词汇是G =（V，E），V是一组有限的顶点A，E是一组有限的边缘，V = {A | A是一组数据元素}
E = {（A，B）A，B到V}或E = { | AB属于V和路径，（ A，B）}，其中所述路径（A，B）从顶点A到B的单向路径，即路径（A??，B）是一个方向。
无向图中的东西没有边缘的方向，每条边的两个顶点乱乱的。
图中的边，每边两个顶点有序的方向说。
完整的图形数量已达上限图中的边。n个顶点的完全画报Kn的号码完全图Kn为n *（n-1个）/ 2的边缘的数目，以完全图的边缘的数目，Kn的N *（正1）。
子：设图G ==（V，E），G'=（V'，E'），V'V和E'包含在E，则G “是G的一个子图，如果G'的一个子G.
连通图：无向图G，VI Vi和Vj的从顶点到Vj路径，被称为图G联通，任何对顶点Vi和Vj（Vi是不等于VJ）是联通的，则G是一个连通图。大大联通联通元件的非连通子图的所谓的图表。
强大的图形：从Vi到Vj的路径有一条小路，图中每对顶点Vi和Vj（六等于VJ）之间，也有一条线从Vi到Vj的路径，也有从Vi到Vj的路径，图中表示强连通图。极大强连通子图称为非强连通图，强连通的图形组件的身影。
图的遍历
遍历图是图G的任一顶点V，图中的线的边缘，达到和访问图中的所有顶点，每个顶点仅被访问一次。遍历图要考虑三个问题：
_at_指定遍历第一可能与多个顶点相邻的顶点
@“之间相邻顶点的访问顺序。
@循环的数字可能访问一个顶点可以按照访问一个顶点到顶点。
深度优先搜索
图的深度优先搜索策略是访问一个顶点v，然后找到V到另一个没有被访问的相邻的路径顶点w的访问，等等执行通过一个较长的路径到达最远的顶点，顶点v的邻接顶点都被访问，然后返回到以前访问的顶点，然后再寻找其他的访问路径。
图的深度优先搜索遍历算法P188
联通环无向图或树挂在树中，并成为叶，其他顶点称为分支点。图被称为连接的组件树在森林，树木森林。
树的循环，这样的树必须拥有环沉重的一面（否则他环路），如果任何一方的树去掉，变成森林，成为非联通图;树加一个缘，形成一个循环，而不是一棵树。P191
生成树和生成森林：
一个连接的有向图的生成树是一个很小的联通生成子图，其中包含了所有的原始图的顶点（N），足以构成一棵树的n-1个边。
非联通的无向图，连通图，组件生成的图表的形式在地图上生成森林
图生成图表或森林不仅从不同的顶点不同的行程不同的生成树或森林。
生成树，任何树木，只有任意两个顶点之间的路径
第八章
二进制搜索算法中描述的P206，P207
二叉排序树和它的发现：
二叉树的二叉排序树空树，或具有以下属性：
@每个节点都有一个关键字作为搜索的基础上，关键字的所有节点并不相互一致的。
>
@左子树的节点不为空，左子树节点的关键字是小于节点的关键字;
@％的左，右子树的节点是二进制排序树。
在二叉排序树的节点的值，求的值，算法描述如下：
@从根结点根节点，让p
关键字的值P节点，如果他们是平等的，然后找到成功;较小的值值的p的左子树继续寻找，如果该值值大，右边的p子树继续搜索。
重复前面的步骤，直到你找到成功或p是空的，如果p是空的，则搜索不成功。
/>练习8-6
IX直接插入排序算法描述：P228
冒泡排序算法的描述：P232
快速排序算法描述P233 / a>
直接选择排序算法P236
直接选择排序算法如下：
公共静态无效的selectSort（INT []表）{
>
为（int i = 0; table.length-1; ??i + +）{
诠释分钟= I;
（研究= I +1; J <table.length; J + +）{
（表[J]表[分钟]）
分钟= J; />
（min! = I）{
诠释TEMP =表[I];
表[I] ==表[分钟]; BR />
表[分钟] =温度;
}
}
}
}
堆排序是完全二叉树的应用程序的完全二叉树的特点，充分利用一个选择排序。
/>堆的定义：设n个元素的数据序列{K0，K1，....海里-1}中，当且仅当满足下列关系
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}称为最小最大堆或堆。最低（大）堆作为一个完整的二进制树的遍历序列的水平，任何节点关键字是小于或等于（大于或等于）的值，它的子节点关键字因此，根结点的值的最小值（大）。根据二叉树，完全二叉树的性质（0 <= n）的节点，如果有孩子，左孩子为2i +1个节点，右孩子为2i +2节点。
我希望能对您有所帮助。
9. 4.工业机器人系统是一种集硬件与软件于一体的新型 。硬件涉及 与 。软件则是
工业机器人系统是一种集硬件和软件于一体，硬件涉及伺服电机、伺服控制器、轴控制单元、比例阀、稳压阀以及计量泵等；而软件则是专业软件，比如DURR系列为3D-onsite\Intouch\Eco-Screen等，ABB系列则为Rob-studio等。
10. 汽车sep什么意识
LZ是不是写错了，是ESP 车身电子稳定系统
ESP概述
ESP系统实际是一种牵引力控制系统，与其他牵引力控制系统比较，ESP不但控制驱动轮，而且可控制从动轮。如后轮驱动汽车常出现的转向过多情况，此时后轮失控而甩尾，ESP便会刹慢外侧的前轮来稳定车子；在转向过少时，为了校正循迹方向，ESP则会刹慢内后轮，从而校正行驶方向。 ESP系统包含ABS（防抱死刹车系统）及ASR（防侧滑系统），是这两种系统功能上的延伸。因此，ESP称得上是当前汽车防滑装置的最高级形式。ESP系统由控制
单元及转向传感器（监测方向盘的转向角度）、车轮传感器（监测各个车轮的速度转动）、侧滑传感器（监测车体绕垂直轴线转动的状态）、横向加速度传感器（监测汽车转弯时的离心力）等组成。控制单元通过这些传感器的信号对车辆的运行状态进行判断，进而发出控制指令。有ESP与只有ABS及ASR的汽车，它们之间的差别在于ABS及ASR只能被动地作出反应，而ESP则能够探测和分析车况并纠正驾驶的错误，防患于未然。ESP对过度转向或不足转向特别敏感，例如汽车在路滑时左拐过度转向（转弯太急）时会产生向右侧甩尾，传感器感觉到滑动就会迅速制动右前轮使其恢复附着力，产生一种相反的转矩而使汽车保持在原来的车道上。
ESP的组成部分
1、传感器：转向传感器、车轮传感器、侧滑传感器、横向加速度传感器、方向盘油门刹车踏板传感器等。这些传感器负责采集车身状态的数据。
2、ESP电脑：将传感器采集到的数据进行计算，算出车身状态然后跟存储器里面预先设定的数据进行比对。当电脑计算数据超出存储器预存的数值，即车身临近失控或者已经失控的时候则命令执行器工作，以保证车身行驶状态能够尽量满足驾驶员的意图。
3、执行器：说白了ESP的执行器就是4个车轮的刹车系统，其实ESP就是帮驾驶员踩刹车。和没有ESP的车不同的是，装备有ESP的车其刹车系统具有蓄压功能。简单的说蓄压就是电脑可以根据需要，在驾驶员没踩刹车的时候替驾驶员向某个车轮的制动油管加压好让这个车轮产生制动力。另外ESP还能控制发动机的动力输出什么的，反正是相关的设备他都能插一腿！
4、与驾驶员的沟通：仪表盘上的ESP灯。
ESP的关键技术
现在比较典型的汽车控制系统的结构，包括传统制动系统真空助力器、管路和制动器、传感器俨个轮速传感器、方向盘转角传感器、侧向加速度传感器、横摆角速度传感器、制动主缸压力传感器、液压调节器、汽车稳定性控制电子控制单元和辅助系统发动机管理系统。
所以，系统的开发有赖于以下几个关键技术的突破
①传感技术的改进”。在系统中使用的传感器有汽车横摆角速度传感器、侧向加速度传感器、方向盘转角传感器、制动压力传感器及节气门开度传感器等，它们都是系统中不可缺少的重要部件。提高他们的可靠性并降低成本一直是这方面的开发人员追求的目标。
②体积小、重量轻、低成本液压制动作动系统的结构设计。
③软、硬件设计。由于的需要估计车辆运行的状态变量和计算相应的运动控制量，所以计算处理能力和程序容量要比系统大数倍。一般采用多结构。而软件的研究则是研究的重中之重，基于模型的现代控制理论已经很难适应这样一个复杂系统的控制，必须寻求鲁棒性较强的非线性控制算法。
④通过完善控制功能。的与发动机、传动系的通过互联，使其能更好地发挥控制功能。例如自动变速器将当前的机械传动比、液力变矩器变矩比和所在档位等信息传给，以估算驱动轮上的驱动力。当识别出是在低附着系数路面时，它会禁止驾驶员挂低档。在这种路面上起步时，会告知传系应事先挂入二档，这将显着改善大功率轿车的起步舒适性。
ESP的工作过程
1、当车辆左转出现转向不足的时候（就是速度太快拐不过来了）。ESP各个传感器会把转向不足的消息告诉电脑，然后电脑就控制左后轮制动，产生一个拉力和一个扭力来对抗车头向右推的转向不足趋势。
2、还是左转，后轮抓地不足或者后驱车油门踩猛了出现转向过度的时候（就是甩屁股）。ESP会控制右前轮制动，同时减小发动机输出的功率。纠正错误的转向姿态。
3、直线刹车由于地面附着力不均匀出现跑偏的时候（这时有ABS的车也会出现，我下雪的时候老在雪地上这么玩，这时候车身会向抓地强的一边跑偏）。ESP会控制附着力强的轮子减小制动力，让车按照驾驶员预想的行驶线路前进。同样当一边刹车一边转向的时候ESP也会控制某些车轮增大制动力或者减小制动力让车子按照驾驶员的意图行进。
ESP最重要的特点
就是它的主动性，如果说ABS是被动地作出反应，那么ESP却可以做到防患于未然。