clear path(forest怎么读)
clear path，forest怎么读？
forest 读法：英 ['fɒrɪst] 美 ['fɔrɪst]
释义：
1、vt. 植树于，使成为森林
2、n. 森林
3、n. (Forest)人名；(法)福雷；(英、西)福雷斯特
例句：
1、They used axes to clear a path through the forest.
他们用斧子开辟出一条穿过森林的小道。
2、The (notes of the) hunting horn resounded through the forest.
猎号（的声音）在森林中回响。
扩展资料：
forest的近义词：
woodland 读法：英 ['wʊdlənd] 美 ['wʊdlənd]
释义：
1、n. 林地；森林
2、adj. 林地的；居住在森林中的
3、n. (Woodland)人名；(英)伍德兰
windows7窗口的基本功能？
1.显示校准功能
Windows 7 拥有显示校准向导功能可以让用户适当的调整屏幕的亮度，所以用户不会在浏览照片和文本时遇到显示问题。之前的Windows上浏览照片时有可能会出现亮度过大等问题。现在问题解决了，只要用户按住 WIN+R 然后输入 "DCCW"即可。
2.Clear Type 文本调谐器 Windows
7自带的文本调谐器能解决文字显示不清晰的问题，要启动这个功能，可以在“控制面板”中单击“显示”，再单击“调整Clear Type 文本”即可。
3.把当前窗口停靠在屏幕左侧
把当前窗口停靠在屏幕左侧近乎疯狂的窗口们所困扰，并且很难把他们都弄到一边。现在我们使用键盘的快捷键就可以很轻松的做到了。按WIN+左键把它靠到屏幕的左边去吧。
4.显示或隐藏浏览预览面板
按 ALT+P 隐藏或者显示浏览的预览窗口。
5.电源管理故障排除
Windows 7可以告诉用户的系统用了多少电或者为用户提供关于电源使用以及每个程序和设备的相关问题的详细信息。用户可以使用以下这个方法去优化用户的电池，延长它 的使用寿命。按 WIN+R 输入POWERCFG -ENERGY -OUTPUT PATHFILENAME 一分钟后就会生成一个energy-report.html文件在用户设定的文件夹内。(例如 POWERCFG -ENERGY -output c:一种后会在C盘根目录下生成energy-report.html 里面有详细的电源描述。)
6.炫酷切换窗口
Windows 7自带了类似XP系统中“冷切换”的功能，更炫酷，更实用。按下Win+Tab键来实现吧。
7.自定义电源按钮
如果用户很少关闭用户的电脑，但是用户会时常的重启它或者让它睡眠，那么在这里用户有一种选择就是用其他的行为来取代用户的关机按钮。右键单击开始--属性--电源按钮动作 然后用户就可以在所给的选项中随意的选择了。
8.打开windows资源浏览器
按WIN+E打开新的windows资源浏览器。
你见过最美的英语句子有哪些？
Great people have dreams, others have wishes.
伟人拥有梦想，常人只有愿望。
We are very strong, and we are fearless.
我们非常坚强，我们无所畏惧。
If we really want to succeed in life,
如果我们真的想在人生中取得成功，
We must get rid of all the excuses for laziness.
我们必须摆脱所有懒惰的借口。
We can not get up early.
我们不能早起！
We can not work hard.
我们不能努力工作！
We can not run fast.
我们不能跑得很快！
We can not make progress.
我们不能取得什么进步！
We can not do this.
我们不能这样做！
We can not do that.
我们不能那样做！
And then quit...
然后，渐渐地退出……
Finally we have to give up.
最后，我们不得不放弃。
We can do everything on the way to success!
在通往成功的道路上，我们可以做到任何事！
We feel the taste of struggle is the sweetest!
我们觉得拼搏的滋味是最甜美的！
My dear friends, today is a new day.
亲爱的朋友们，今天是新的一天。
Let's go all out for our own dreams!
让我们为自己的梦想全力以赴！
现在学习分布式锁还来得及吗？
来得及，学无止境！
多线程情况下对共享资源的操作需要加锁，避免数据被写乱，在分布式系统中，这个问题也是存在的，此时就需要一个分布式锁服务。常见的分布式锁实现一般是基于DB、Redis、zookeeper。下面笔者会按照顺序分析下这3种分布式锁的设计与实现，想直接看分布式锁总结的小伙伴可直接翻到文档末尾处。分布式锁的实现由多种方式，但是不管怎样，分布式锁一般要有以下特点：排他性：任意时刻，只能有一个client能获取到锁容错性：分布式锁服务一般要满足AP，也就是说，只要分布式锁服务集群节点大部分存活，client就可以进行加锁解锁操作避免死锁：分布式锁一定能得到释放，即使client在释放之前崩溃或者网络不可达除了以上特点之外，分布式锁最好也能满足可重入、高性能、阻塞锁特性（AQS这种，能够及时从阻塞状态唤醒）等，下面就话不多说，赶紧上（开往分布式锁的设计与实现的）车~DB锁在数据库新建一张表用于控制并发控制，表结构可以如下所示：CREATE TABLE `lock_table` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL COMMENT '主键', `key_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '分布式key', `memo` varchar(43) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '可记录操作内容', `update_time` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`id`,`key_id`), UNIQUE KEY `key_id` (`key_id`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;key_id作为分布式key用来并发控制，memo可用来记录一些操作内容（比如memo可用来支持重入特性，标记下当前加锁的client和加锁次数）。将key_id设置为唯一索引，保证了针对同一个key_id只有一个加锁（数据插入）能成功。此时lock和unlock伪代码如下：def lock ： exec sql: insert into lock_table(key_id, memo, update_time) values (key_id, memo, NOW()) if result == true : return true else : return falsedef unlock ： exec sql: delete from lock_table where key_id = 'key_id' and memo = 'memo'注意，伪代码中的lock操作是非阻塞锁，也就是tryLock，如果想实现阻塞（或者阻塞超时）加锁，只修反复执行lock伪代码直到加锁成功为止即可。基于DB的分布式锁其实有一个问题，那就是如果加锁成功后，client端宕机或者由于网络原因导致没有解锁，那么其他client就无法对该key_id进行加锁并且无法释放了。为了能够让锁失效，需要在应用层加上定时任务，去删除过期还未解锁的记录，比如删除2分钟前未解锁的伪代码如下：def clear_timeout_lock : exec sql : delete from lock_table where update_time < ADDTIME(NOW(),'-00:02:00')因为单实例DB的TPS一般为几百，所以基于DB的分布式性能上限一般也是1k以下，一般在并发量不大的场景下该分布式锁是满足需求的，不会出现性能问题。不过DB作为分布式锁服务需要考虑单点问题，对于分布式系统来说是不允许出现单点的，一般通过数据库的同步复制，以及使用vip切换Master就能解决这个问题。以上DB分布式锁是通过insert来实现的，如果加锁的数据已经在数据库中存在，那么用select xxx where key_id = xxx for udpate方式来做也是可以的。顺便在此给大家推荐一个Java架构方面的交流学习群：698581634，进群即可免费获取Java架构学习资料：里面有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系，群里一定有你需要的资料，大家赶紧加群吧。Redis锁Redis锁是通过以下命令对资源进行加锁：set key_id key_value NX PX expireTime其中，set nx命令只会在key不存在时给key进行赋值，px用来设置key过期时间，key_value一般是随机值，用来保证释放锁的安全性（释放时会判断是否是之前设置过的随机值，只有是才释放锁）。由于资源设置了过期时间，一定时间后锁会自动释放。set nx保证并发加锁时只有一个client能设置成功（Redis内部是单线程，并且数据存在内存中，也就是说redis内部执行命令是不会有多线程同步问题的），此时的lock/unlock伪代码如下：def lock: if (redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'ex', ARGV[2], 'nx')) then return true end return falsedef unlock: if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) then redis.call('del', KEYS[1]) return true end return false分布式锁服务中的一个问题如果一个获取到锁的client因为某种原因导致没能及时释放锁，并且redis因为超时释放了锁，另外一个client获取到了锁，此时情况如下图所示： 那么如何解决这个问题呢，一种方案是引入锁续约机制，也就是获取锁之后，释放锁之前，会定时进行锁续约，比如以锁超时时间的1/3为间隔周期进行锁续约。关于开源的redis的分布式锁实现有很多，比较出名的有redisson、百度的dlock，关于分布式锁，笔者也写了一个简易版的分布式锁redis-lock，主要是增加了锁续约和可同时针对多个key加锁的机制。对于高可用性，一般可以通过集群或者master-slave来解决，redis锁优势是性能出色，劣势就是由于数据在内存中，一旦缓存服务宕机，锁数据就丢失了。像redis自带复制功能，可以对数据可靠性有一定的保证，但是由于复制也是异步完成的，因此依然可能出现master节点写入锁数据而未同步到slave节点的时候宕机，锁数据丢失问题。顺便在此给大家推荐一个Java架构方面的交流学习群：698581634，进群即可免费获取Java架构学习资料：里面有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系，群里一定有你需要的资料，大家赶紧加群吧。zookeeper分布式锁ZooKeeper是一个高可用的分布式协调服务，由雅虎创建，是Google Chubby的开源实现。ZooKeeper提供了一项基本的服务：分布式锁服务。zookeeper重要的3个特征是：zab协议、node存储模型和watcher机制。通过zab协议保证数据一致性，zookeeper集群部署保证可用性，node存储在内存中，提高了数据操作性能，使用watcher机制，实现了通知机制（比如加锁成功的client释放锁时可以通知到其他client）。zookeeper node模型支持临时节点特性，即client写入的数据时临时数据，当客户端宕机时临时数据会被删除，这样就不需要给锁增加超时释放机制了。当针对同一个path并发多个创建请求时，只有一个client能创建成功，这个特性用来实现分布式锁。注意：如果client端没有宕机，由于网络原因导致zookeeper服务与client心跳失败，那么zookeeper也会把临时数据给删除掉的，这时如果client还在操作共享数据，是有一定风险的。基于zookeeper实现分布式锁，相对于基于redis和DB的实现来说，使用上更容易，效率与稳定性较好。curator封装了对zookeeper的api操作，同时也封装了一些高级特性，如：Cache事件监听、选举、分布式锁、分布式计数器、分布式Barrier等，使用curator进行分布式加锁示例如下： org.apache.curator curator-framework 2.12.0 org.apache.curator curator-recipes 2.12.0public static void main(String[] args) throws Exception { String lockPath = "/curator_recipes_lock_path"; CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("192.168.193.128:2181") .retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)).build(); client.start(); InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath); Runnable task = () -> { try { lock.acquire(); try { System.out.println("zookeeper acquire success: " + Thread.currentThread().getName()); Thread.sleep(1000); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { lock.release(); } } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } }; ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); for (int i = 0; i < 1000; i++) { executor.execute(task); } LockSupport.park();}总结从上面介绍的3种分布式锁的设计与实现中，我们可以看出每种实现都有各自的特点，针对潜在的问题有不同的解决方案，归纳如下：性能：redis > zookeeper > db。避免死锁：DB通过应用层设置定时任务来删除过期还未释放的锁，redis通过设置超时时间来解决，而zookeeper是通过临时节点来解决。可用性：DB可通过数据库同步复制，vip切换master来解决，redis可通过集群或者master-slave方式来解决，zookeeper本身自己是通过zab协议集群部署来解决的。注意，DB和redis的复制一般都是异步的，也就是说某些时刻分布式锁发生故障可能存在数据不一致问题，而zookeeper本身通过zab协议保证集群内(至少n/2+1个)节点数据一致性。锁唤醒：DB和redis分布式锁一般不支持唤醒机制（也可以通过应用层自己做轮询检测锁是否空闲，空闲就唤醒内部加锁线程），zookeeper可通过本身的watcher/notify机制来做。使用分布式锁，安全性上和多线程（同一个进程内）加锁是没法比的，可能由于网络原因，分布式锁服务（因为超时或者认为client挂了）将加锁资源给删除了，如果client端继续操作共享资源，此时是有隐患的。因此，对于分布式锁，一个是尽量提高分布式锁服务的可用性，另一个就是要部署同一内网，尽量降低网络问题发生几率。这样来看，貌似分布式锁服务不是“完美”的（PS：技术貌似也不好做到十全十美 :( ），那么开发人员该如何选择分布式锁呢？最好是结合自己的业务实际场景，来选择不同的分布式锁实现，一般来说，基于redis的分布式锁服务应用较多。
matlab中pv模块如何使用？
PV（photovoltaic）模块是 MATLAB 中用于建立光伏模型、模拟光伏系统电性能的模块。要使用 PV 模块建立光伏系统的模型，可按照以下步骤：
1. 打开 MATLAB 软件，在命令窗口中输入 "simulink" 命令，打开 Simulink 建模界面。
2. 在 Simulink 建模界面中，依次点击 File -> New -> Model，创建一个新的模型。
3. 在模型中，从 Simulink Library Browser 工具箱中找到 "Simscape" 工具箱，将其拖拽到模型中。
4. 在 "Simscape" 工具箱中，可以找到 "Simscape Electrical" 工具箱，在其中选择 "PV" 模块，并将其拖拽到模型中。
5. 在模型中连接 PV 模块的输入和输出端口，例如将 PV 模块的输出端口连接到一个 Scope 模块，以便观察模拟结果。
6. 在 PV 模块参数设置中，可以设置光伏组件的额定参数、电气参数等，例如设置组件的公称电流、公称电压、开路电压、短路电流等。
7. 在模型中连接环境模型，例如添加 SM模块来模拟太阳光的照射和温度的影响。
8. 进行时间域仿真或者其它仿真，模拟光伏系统的发电性能结果。
总之，PV 模块提供了快速构建光伏系统模型的工具、模块以及仿真技术，可以有效地评估光伏系统的性能和寿命，对于研究光伏系统设计、优化等工作具有很大帮助。
