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完整充放电后,如何通过温度和电压来辅助找出老化电芯

精品微信小程序开发门户,代码全部亲测可用

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  • 作者: east
  • ( 页面18 )
储能 9月 26,2024

完整充放电后,如何通过温度和电压来辅助找出老化电芯

电压和温差

老化的电芯在完整充放电后,其电压和温差与正常电芯相比会有一些显著的区别。以下是从这两个方面提供的详细算法和分析:

电压差异

  1. 初始电压差异:
    • 正常电芯:在全新状态下,电芯的初始电压通常接近其标称电压。
    • 老化电芯:随着使用时间的增长,电芯的内阻会增加,导致初始电压略低于正常电芯。
  2. 充放电过程中的电压曲线:
    • 正常电芯:充电时电压逐渐上升至最大充电电压;放电时电压逐渐下降至最小放电电压。
    • 老化电芯:充电时电压上升速度可能较慢,且可能无法达到正常电芯的最大充电电压;放电时电压下降速度可能较快,且可能更早地降至最小放电电压以下。
  3. 计算公式:
    • 充电截止电压差异:ΔV_charge = V_max_charge_old - V_max_charge_new
    • 放电截止电压差异:ΔV_discharge = V_min_discharge_new - V_min_discharge_old
    其中,V_max_charge_old 和 V_min_discharge_old 分别是老化电芯的最大充电电压和最小放电电压;V_max_charge_new 和 V_min_discharge_new 分别是正常电芯的最大充电电压和最小放电电压。

温差差异

  1. 充放电过程中的温升:
    • 正常电芯:在充放电过程中,温度会有所上升,但通常在合理范围内。
    • 老化电芯:由于内阻增加,充放电时的能量损耗更大,导致温升更明显。
  2. 计算公式:
    • 充电温升差异:ΔT_charge = T_max_charge_old - T_max_charge_new
    • 放电温升差异:ΔT_discharge = T_max_discharge_old - T_max_discharge_new
    其中,T_max_charge_old 和 T_max_discharge_old 分别是老化电芯在充电和放电过程中的最大温度;T_max_charge_new 和 T_max_discharge_new 分别是正常电芯在充电和放电过程中的最大温度。

实际应用中的考虑因素

  • 环境温度:测量时应考虑环境温度的影响,并尽量在相同条件下进行比较。
  • 充放电速率:不同的充放电速率会影响电芯的电压和温升,因此应在相同的充放电速率下进行测试。
  • 电芯一致性:即使是同一批次的电芯,也可能存在一定的个体差异,因此应尽量使用多个样本进行统计分析。
作者 east
Android 9月 26,2024

为什么说Glide适合高性能要求的应用?

Glide是一个开源的Android库,用于处理图像加载和缓存。它被设计为高效、灵活且易于使用,特别适合高性能要求的应用程序。以下是Glide适用于高性能应用的几个原因:

  1. 内存管理:Glide自动管理内存,通过按需加载图像尺寸和使用弱引用来减少内存占用,从而避免内存溢出和提高应用性能。
  2. 异步加载:Glide在后台线程中异步加载图像,这样不会阻塞主线程,确保应用界面流畅,提升用户体验。
  3. 智能缓存策略:Glide具有复杂的缓存机制,包括内存缓存和磁盘缓存,能够有效地复用已加载的图像资源,减少重复下载,加快加载速度。
  4. 解码优化:Glide对图像解码过程进行了优化,使用硬件加速和多线程解码技术,提高了图像处理的效率。
  5. 简单的API:Glide提供了简洁直观的API,开发者可以轻松集成和自定义图像加载行为,无需深入了解底层细节。
  6. 适应多种数据源:Glide支持多种图像数据源,包括本地文件、网络URL以及应用内部资源,提供了高度的灵活性。
  7. 自动变换:Glide可以自动调整图像大小和格式,以适应不同的显示需求,减少额外的计算负担。
  8. 错误处理:Glide提供了完善的错误处理机制,当图像加载失败时,可以指定备用图片或者执行其他逻辑。

这些特性使得Glide成为处理图像密集型应用的理想选择,能够帮助开发者构建响应迅速、资源利用高效的移动应用。

作者 east
Android 9月 26,2024

Glide和Picasso在内存管理方面有哪些不同?

Glide和Picasso在内存管理方面的差异

Glide和Picasso都是流行的Android图像加载库,它们在内存管理方面有所不同,主要体现在以下几个方面:

  1. 图片解码和存储格式:
    • Glide默认使用RGB_565格式解码图片,这种格式不支持透明度,每个像素占用2个字节,有助于减少内存占用。
    • Picasso默认使用ARGB_8888格式解码图片,支持透明度,每个像素占用4个字节,但可能导致更高的内存使用。
  2. 缓存策略:
    • Glide缓存的图片尺寸与ImageView的实际显示尺寸相匹配,这样可以减少内存中不必要的数据量。
    • Picasso通常缓存全尺寸的图片,这意味着即使ImageView的尺寸较小,也会加载完整尺寸的图片到内存中,可能导致更多的内存使用。
  3. Bitmap复用:
    • Glide使用Bitmap Pool来复用Bitmap对象,这样可以减少内存分配和垃圾收集的压力。
    • Picasso没有明确提及使用Bitmap Pool的信息,因此可能不会有同样的优化措施。
  4. 自动管理请求:
    • Glide根据Activity/Fragment的生命周期自动管理图像加载请求,确保在适当的时机释放资源。
    • Picasso虽然也提供了一定程度的生命周期感知,但可能不如Glide精细。
  5. 处理回收的Bitmap:
    • Glide会主动回收不再需要的Bitmap,进一步减轻系统的回收压力。
    • Picasso的文档中没有明确提到这一点,因此可能不会有同样的主动回收机制。

Glide在内存管理方面提供了更多的优化措施,如使用更节省内存的图片格式、智能缓存策略和Bitmap复用,这些都有助于减少内存使用和避免OutOfMemory错误.

作者 east
Android 9月 26,2024

Android图片框架对比

在Android开发中,图片加载框架是用来简化图片下载、缓存和显示的工具。目前市面上有几个流行的图片加载框架,包括Glide、Picasso和Fresco。它们各自有不同的特点和优化点,适用于不同的应用场景。

以下是这三个框架的对比:

对比维度GlidePicassoFresco
缓存机制3级缓存(内存+磁盘+网络)2级缓存(内存+网络),依赖OkHttp的本地缓存2级内存缓存+1级磁盘缓存
内存管理内存友好,默认使用RGB_565格式默认使用ARGB_8888格式,内存占用较大图片存储在匿名共享内存,减少OOM风险
图片格式支持支持GIF、WebP等不支持GIF,但支持WebP支持GIF和WebP
生命周期集成支持,与Activity/Fragment生命周期一致不直接支持,但可以通过配置实现支持,通过Drawees模块实现
图片解码优化支持多种图片解码优化支持图片压缩转换以减少内存消耗支持渐进式解码,提高加载效率
API复杂度相对复杂,配置灵活链式调用,使用简单功能强大但API较为复杂
社区活跃度和更新频率Google支持,活跃更新Square公司维护,定期更新Facebook开发,持续维护
应用场景适用于高性能要求和多样化媒体加载适合快速集成和简单图片加载适合对图片处理要求较高的应用

根据上述对比,如果你的应用对图片加载性能和多样性有较高要求,Glide可能是最佳选择。如果你追求简单易用,Picasso可能更适合你。而如果你的应用需要高级图片处理功能,如渐进式加载和自定义图片解码,Fresco可能是更好的选择。不过,Fresco的APIs更为复杂,可能需要更多的学习和集成工作。

作者 east
Hbase 9月 26,2024

HBase中的Observer型协处理器通常用于哪些场合?

HBase中的Observer型协处理器主要用于以下几种场合:

  1. 增强数据操作的功能:RegionObserver提供了客户端的数据操纵事件钩子,如Get、Put、Delete、Scan等,可以在这些操作发生时插入自定义逻辑,以实现如审计、权限检查、数据验证等附加功能。 
  2. 监控和维护WAL(Write-Ahead Log):WALObserver提供了WAL相关操作的钩子,可以用于优化WAL的写入性能或实施WAL数据的额外安全措施。 
  3. 管理元数据和执行DDL操作:MasterObserver提供了对数据表生命周期管理的钩子,如创建、删除、修改表等,可以用于实现自动分区、负载均衡或其他集群级别的管理任务。 
  4. 实现触发器式的自动化处理:Observer型协处理器可以根据预设的规则和条件,在数据变更时自动执行特定的操作,类似于关系数据库中的触发器,提高了系统的自动化水平和响应能力。 
  5. 扩展HBase的功能:用户可以利用Observer接口开发新的功能,并将这些功能作为协处理器嵌入到HBase中,从而为HBase增加定制化的业务逻辑或性能优化
作者 east
Hbase 9月 26,2024

HBase协处理器如何影响HBase的性能表现?

HBase协处理器(Coprocessor)是HBase中的一个高级功能,它允许用户将自定义的逻辑代码运行在HBase的RegionServer上,直接接触和处理数据。协处理器的引入可以显著影响HBase的性能表现,具体体现在以下几个方面:

  1. 减少数据通信开销:通过在RegionServer端执行计算,协处理器可以减少客户端和服务器之间的数据通信量,从而提高计算性能。 
  2. 实现高效的数据操作:协处理器可以用来执行求和、计数、排序等操作,这些操作在RegionServer端完成后,只需将处理结果返回给客户端,这样可以大幅提升操作效率。 
  3. 扩展HBase功能:协处理器不仅可以优化现有操作,还可以用来扩展HBase的功能,如实现二级索引、访问控制等,这些功能的加入可以改善数据检索速度和系统的安全性。 
  4. 潜在的性能风险:尽管协处理器可以提升性能,但如果协处理器的实现不善,可能会成为性能瓶颈。没有资源隔离的协处理器可能会消耗过多的系统资源,影响集群的稳定性和响应速度。 
作者 east
Hbase 9月 26,2024

HBase协处理器与传统数据库中的触发器有何不同?

HBase协处理器与传统数据库中的触发器主要有以下几点不同:

  1. 应用场景和目的:HBase协处理器是NoSQL数据库HBase中的一个高级特性,用于在RegionServer级别执行自定义逻辑,如建立二级索引、复杂过滤器和访问控制等。而传统数据库中的触发器通常用于在数据修改前后自动执行特定的操作,以维护数据完整性或执行自动化任务。
  2. 执行时机和位置:协处理器的代码直接运行在RegionServer上,可以在数据操作发生时(如Put、Get等)被触发,执行与数据相关的计算或操作。触发器则是数据库管理系统内置的功能,在数据库层面上监控和响应数据变化事件。
  3. 功能和灵活性:协处理器不仅限于触发器的功能,它们可以执行更广泛的操作,包括但不限于数据验证、计算聚合、执行存储过程等。触发器的功能相对受限,通常专注于对数据变更的即时响应。
  4. 性能影响:由于协处理器在数据存储的地方执行计算,可以减少网络通信开销,提高数据处理的效率。触发器虽然可以优化数据库操作,但可能不会像协处理器那样显著减少数据在网络中的传输。
  5. 安全性和风险:协处理器具有较高的权限,可以直接访问和修改数据,这可能带来安全风险。触发器通常运行在数据库的权限模型之下,受到更严格的安全控制。
作者 east
储能, 数据仓库 9月 25,2024

离线数仓月度统计要注意时间窗口问题(跨天统计导致违背现实物理规律)

在做物联网项目,要按月统计电压差和温度差时,刚开始最容易想到的是找出当月电压最大值和电压最小值,然后按求压差。最后统计结果是压差都很大。而实际上,是要找出某个小的周期内的温差,这种跨很大时间范围的压差并没有实际意义。

下面是先按天计算最大值,然后再按当月求最大值的sql:

SELECT ds, 
       max(max_diff_u) AS daily_max_diff 
FROM (
    SELECT ds, 
           cu, 
           max(value) - min(value) AS max_diff_u 
    FROM (
        SELECT id, 
               value, 
               ds 
        FROM your_table_name e 
        WHERE pid rlike '\\.U$' 
          AND (char_length(pid) - char_length(REPLACE(pid, '.', ''))) = 8 
          AND ds <= '${yes_date}' 
          AND (value < 4.9 OR value > 2.5) 
          AND ds >= from_timestamp(DATE_TRUNC('MONTH', from_unixtime(cast(unix_timestamp('${yes_date}','yyyyMMdd') AS bigint))), 'yyyyMMdd')
    ) AS daily_values 
    GROUP BY ds, pid
) AS daily_diffs 
GROUP BY ds
ORDER BY ds;
作者 east
Android 9月 25,2024

Android热修复技术是如何保证修复过程中的安全性的?

Android热修复技术通过多种手段确保修复过程的安全性:

  1. 类加载器隔离:热修复技术通常利用Java的类加载器机制来隔离旧版本和新版本的代码。通过创建新的类加载器来加载修复补丁,这样可以在不影响现有应用运行的情况下,逐步替换错误的类。这种隔离策略防止了新旧代码之间的直接冲突,确保了应用的稳定性。 
  2. 双亲委托模型:Android的类加载器遵循双亲委托模型,这意味着在尝试加载一个类之前,会先委托给其父加载器加载。这种设计有助于保护系统类不被随意覆盖,增加了安全性。 
  3. 代码验证:在加载修复代码之前,热修复框架会进行一系列的验证步骤,包括签名验证和完整性校验,以确保补丁来源可靠且未被篡改。这一步骤是防止恶意代码注入的关键安全措施。 
  4. 监控和回滚机制:热修复框架通常内置监控机制,用于跟踪修复后的应用表现。如果检测到问题,可以迅速回滚到修复前的状态,从而最小化潜在风险。 
  5. 兼容性测试:在部署热修复之前,会进行广泛的测试,以确保修复在不同版本和配置的设备上都能正常工作。这有助于识别和解决可能导致应用崩溃或行为异常的兼容性问题。
作者 east
Android 9月 25,2024

为什么说热修复相比于传统更新方式更受用户欢迎?

热修复技术相比于传统更新方式受到用户欢迎的原因主要包括以下几点:

  1. 无需重新安装应用:热修复通过下发补丁包,允许已安装的客户端动态更新,用户无需手动下载和安装新版本,从而提供了更加流畅的用户体验。 
  2. 实时修复问题:热修复能够实现实时修复,一旦检测到问题,可以立即推送补丁,减少了问题对用户造成的影响。 
  3. 减少用户等待时间:用户不需要等待应用商店审核和新版本的下载,补丁通常体积较小,可以通过移动网络快速下载并应用,显著缩短了修复时间。 
  4. 提高修复成功率:热修复技术通常具有较高的修复成功率,能够将应用中的缺陷降至最低,保障了应用的稳定性和可靠性。 
  5. 最小化应用中断:由于热修复不需要重启应用,因此在修复过程中用户可以继续使用应用,不会因为更新而导致服务中断。 
  6. 降低维护成本:开发者可以快速响应和解决线上问题,减少了紧急发布新版本的频率,从而降低了维护成本和复杂性。 
作者 east
Android 9月 25,2024

目前市场上常见的Android热修复框架有哪些?

常见的Android热修复框架

Android热修复框架允许开发者在不更新应用程序的情况下修复生产环境中出现的问题。根据最新的信息,以下是一些市场上常见的Android热修复框架:

  • Tinker:由腾讯开发,支持Java层的热修复,包括dex和so文件的增量更新。 
  • Robust:美团开发的热修复框架,支持实时热修复,兼容所有Android版本,并且已经适配了Google的R8代码优化工具。 
  • AndFix:阿里巴巴开源的热修复框架,支持从Android 2.3到7.0的版本,但已停止更新。 
  • Sophix:阿里巴巴的热修复解决方案,是AndFix的升级版,提供了全面的升级和改进。 
  • Qzone超级补丁框架:腾讯QQ空间团队开发的热修复框架,采用dex分包方案,但未开源。 
  • QFix:手Q团队开源的热修复框架,同样基于dex分包方案。 
作者 east
海豚调度器 9月 24,2024

海豚调度器如何设置上游的表生成数据成功才继续执行

在海豚调度器(Dolphin Scheduler)1.3.5 中,你可以通过以下步骤设置工作流中的任务,以检查 Hive 表是否为空,并根据结果决定是否执行后续任务。以下是详细步骤:

步骤 1: 创建 Hive 表检查任务

  1. 创建一个 Shell 脚本任务:该任务将执行 Hive 查询以检查指定表是否为空。
    • 在 Dolphin Scheduler 中,创建一个新的任务,选择 Shell 作为任务类型。
    • 编写脚本如下:
#!/bin/bash
# 检查 Hive 表是否为空
HIVE_TABLE_NAME="your_hive_table_name"  # 替换为你的 Hive 表名

COUNT=$(hive -S -e "SELECT COUNT(*) FROM ${HIVE_TABLE_NAME};")

if [ "$COUNT" -eq 0 ]; then
    echo "Table is empty"
    exit 1  # 返回非零值表示表为空
else
    echo "Table is not empty"
    exit 0  # 返回零值表示表不为空
fi
  1. 保存并命名该任务,例如命名为 check_hive_table_empty。

步骤 2: 创建后续任务

  1. 创建后续的任务:这些任务将根据 Hive 表是否为空而决定是否执行。例如,创建一个新的任务,命名为 run_after_check。
  2. 设置相应的任务逻辑。这些可以是任何你需要执行的操作,比如数据处理、报告生成等。

步骤 3: 设置任务依赖关系

  1. 创建一个工作流:在 Dolphin Scheduler 中创建一个新的工作流。
  2. 添加任务:
    • 将 check_hive_table_empty 任务添加到工作流中。
    • 将 run_after_check 任务也添加到工作流中。
  3. 设置依赖关系:
    • 选择 run_after_check 任务,设置其依赖于 check_hive_table_empty 任务。
    • 在依赖配置中,选择“成功”状态。这意味着只有当 check_hive_table_empty 任务成功运行且表不为空时,run_after_check 才会被执行。

步骤 4: 测试和验证工作流

  1. 启动工作流:手动启动工作流,观察任务的执行情况。
  2. 查看日志:检查 check_hive_table_empty 的日志,确认其正确判断了 Hive 表是否为空。
  3. 验证后续任务:根据 Hive 表的状态,确认后续任务是否被正确执行或跳过。

注意事项

  • 确保 Hive 和 Dolphin Scheduler 的连接正常。
  • 检查权限设置,确保你有权限访问 Hive 表。
  • 可以根据需要调整任务超时时间和重试策略,以确保工作流的稳定性。

通过以上步骤,你能够在 Dolphin Scheduler 中实现根据 Hive 表内容动态控制工作流的执行。

作者 east

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