本篇思维导图 工程实践中，标准化的可靠性设计与分析工作，包括确定产品的可靠性要求、可靠性建模、可靠性预计、特性分析和设计评审等15个工作项目。电子产品可靠性设计工作基本流程如图1所示，涉及的可靠性设计关键技术主要包括：可靠性建模技术、可靠性预计技术、可靠性分配技术、薄弱环节分析技术、特性分析与适应性设计技术、耐久性分析技术。 图1 电子产品可靠性设计工作基本流程 1 可靠性建模技术 可靠性建模技术，即建立系统产品可靠性框图及相应的可靠性数学模型（可靠性概率表达式），它是产品可靠性预计技术、可靠性分配技术的重要基础。其中，编制可靠性框图，需要深入了解产品工作过程及任务完成中的要求，通过框图直观地展示工作过程中产品所有单元之间可靠性的相互依赖关系，每个方框所代表的单元（分系统或设备、板级组件、零部件、元器件）失效概率是相互独立的；建立可靠性数学模型，需要根据可靠性框图及其定义，用普通概率法、布尔真值表法等方法拟定每个框图的可靠性数学模型。 目前，可靠性建模技术发展了适用于单功能和多功能系统的串联系统模型、并联系统模型、冗余（贮备）系统模型、表决系统模型及其组合结构的复杂网络系统模型。几种典型的可靠性框图如图2-6所示，其中，可靠度数学模型中Ri（t）表示第i个单元的可靠度、ti表示第i个单元的工作寿命。 （1）串联系统模型：由n个单元组成的串联系统，任意单元发生故障均会导致整个系统发生故障。串联系统的可靠性框图如图2所示。 图2 串联系统的可靠性框图 对于给定的工作时间t，串联系统工作寿命的可靠度数学模型： （2）并联系统模型：由n个单元组成的并联系统，所有单元都发生故障才会导致整个系统发生故障。并联系统的可靠性框图如图3所示。 图2 并联系统的可靠性框图 对于给定的工作时间t，并联系统工作寿命的可靠度数学模型： （3）冗余（贮备）系统模型：由n个单元组成的冗余（贮备）系统，其中，一个单元工作，n-1个单元贮备，当工作单元发生故障时系统能自动转向贮备单元继续工作。贮备单元失效率和工作单元失效率相等时的热贮备系统可靠性数学模型与上述并联系统模型相同。冷贮备系统可靠性框图如图4所示。 图4 冷贮备系统可靠性框图 对于给定的工作时间t，冷贮备系统工作寿命（tS=t1+t2+…+tn＞t）的可靠度数学模型（所有单元寿命均服从指数分布时）： （4）表决系统模型：由n个单元组成的表决系统，当有任意k个单元正常工作时系统就能正常工作，称为n中取k表决系统（k/n（G））。k/n（G）表决系统的可靠性框图如图5所示。 对于给定的工作时间t，k/n（G）表决系统工作寿命tS={t1，t2，…，tn}中至少有k个大于t的可靠度RS（t）数学模型（一般情况下系统由相同的单元组成，各单元可靠度相等，均为Ri（t），假设表决器完全可靠）： 2 可靠性预计技术 可靠性预计，即对设计或生产的电子设备的基本可靠性和任务可靠性进行预测，它是产品可靠性分配、可靠性设计方案评价和产品维修方案制订的重要依据。预计时，根据可靠性框图的基本可靠性模型或任务可靠性模型，导入可靠性基础数据或经验数据进行计算预计。其中，基本可靠性预计采用串联模型，预计参数是平均失效间隔时间（MTBF）或失效率（λ）；任务可靠性预计采用并联或表决系统等模型，将任务完成概率（MCSP）的预计作为预计参数，评估产品执行任务过程中完成规定功能的能力。 电子产品的创新和应用，推动了可靠性预计技术的发展。20世纪90年代，建立了基于数理统计分析及四个层面数据源的电子设备可靠性预计方法：相似设备法，用于系统层面早期设计方案的权衡；相似复杂性法和功能预计法，用于分系统设备方案优选；元器件计数法，用于设备元器件品种和数量基本确定的初步设计分析；元器件应力法，用于设备元器件详细清单和元器件所承受应力已确定的研制阶段分析。到21世纪初，电子产品在航天、航空领域广泛应用，为提高可靠性预计的合理性和准确性，发展了基于失效物理的可靠性预计方法，以解决布线特征尺寸小于130nm的大规模半导体集成电路耗损失效和SMT互连焊点疲劳失效等模式对失效率贡献凸显的问题，以及电子产品在多变环境条件下传统预计手册无法预计其可靠性的问题。 电子元器件可靠性预计是电子设备可靠性预计的核心基础。经过多年的研究发展，电子元器件可靠性预计方法已经形成两大类预计手册。 一类称为基于数理统计的失效率预计手册，其中，以GJB 299C、MIL-HDBK-217F标准为代表。手册中各类元器件失效率预计模型，是基于数理统计结果建立的经验模型，它通过大量收集整理各类元器件的现场和试验的随机失效数据，把失效时间视为随机变量，以概率论为基础建立了经验式的元器件工作失效率预计模型，其中基本失效率模型仅考虑了温度、电应力引起的失效率贡献（集成电路增加机械应力引起的失效率贡献），根据预计模型对元器件在不同温度应力水平和降额条件下的工作失效率进行统计推断和预测。 另一类称为基于失效物理的失效率预计手册[96,100]，以ANSI/VITA51.2预计手册、FIDES guide指南为代表。它通过收集整理各类元器件对其失效率贡献较大的主要应力和失效机理，利用失效机理退化模型，分别获取元器件在温度、温循、湿度、机械等相关应力条件下的典型基本失效率数据，并结合元器件在电子设备中的实际工作时间权重和各类应力加速系数，建立元器件的工作失效率预计模型，实现更切合实际的元器件失效率预测，作为传统基于数理统计的失效率预计方法的补充。 两类预计手册都建立了各类电子元器件工作失效率预计模型，积累了大量的元器件基本失效数据，在进行电子设备失效率预计时，无论哪种预计方法，都将元器件失效率或失效机理失效率简化为指数分布，视其在电子设备随机失效阶段对总体失效率的贡献为恒定失效率，这与电子设备失效率最终统计结果的浴盆曲线基本相符，这种简化处理为电子设备的可靠性预计带来了极大的便利。 （1）基于数理统计的失效率预计模型。例如：GJB 299C预计手册中的电子元器件工作失效率预计模型如下： 式中，λP是元器件工作失效率； λb是仅考虑温度和电应力的元器件基本失效率； πi是各种影响元器件工作失效率的修正因子。 如，普通晶体管及二极管的基本失效率λb模型： 普通晶体管及二极管的工作失效率λP模型： λP=λbπEπQπAπSDπrπC 模型中基本失效率λb仅考虑元器件在电应力和温度应力作用下的失效率，工作失效率λP通过环境系数πE、质量系数πQ、应用系数πA、电压应力系数πSD、额定功率或额定电流系数πr、结构系数πC的修正，调整这些影响因素对晶体管及二极管失效率带来的影响。 （2）基于失效物理的失效率预计模型。例如：FIDES guide预计手册指南的电子元器件工作失效率预计模型如下： λ=λPhysical·∏PM·∏Process 式中，λ是某类元器件的工作失效率； λPhysical是该类元器件物理因素失效率，是由于各类物理因素引起的失效率； ∏PM是零部件制造质量和技术因素的失效率修正因子； ∏Process是整机产品研发、制造和使用中的质量及技术因素的失效率修正因子。 是该类元器件的时间权重，寿命剖面第i阶段时间在一年中的比例； λphase-i是该类元器件在寿命剖面第i阶段的物理因素失效率； λ0·∏acceleration是该类元器件在寿命剖面第i阶段的物理因素总体基本失效率。 式中，∏induced是该类元器件在寿命剖面第i阶段的过应力影响调整系数； ∏Thermal是该类元器件在寿命剖面第i阶段芯片的温度加速调整系数。 上述两类预计模型均可用于电子设备的可靠性预计，区别在于元器件基本失效率的预计。前者仅考虑温度应力和电应力对基本失效率的贡献，这对传统元器件产品完全适用；后者全面考虑了芯片温度、外壳温循、引脚焊点温循、潮湿、机械等应力下的一系列失效机理的基本失效率之和，这对特征尺寸小于130nm的亚微米级、超深亚微米级半导体集成电路和高密度集成组件SMT焊点而言是必须的。 3 可靠性分配技术 可靠性分配就是把系统产品可靠性总体要求转换为产品每个单元的可靠性要求的过程。可靠性分配参数可以是：可靠度（R（t））、平均失效间隔时间（MTBF）、故障率（λ）等，分配后的参数作为产品各单元的可靠性设计指标。产品可靠性分配的基本原则是保证依据分配指标设计出来的产品满足规定的可靠性总体要求，因此产品可靠性分配包括求解下面的不等式： 式中，Ri^是分配给第i个单元的可靠性要求参数（i=1，2，3，…，n）； R*是产品可靠性总体要求参数； f是产品各单元与产品间的可靠性函数关系。 系统产品可靠性分配方法，包括：不考虑各单元重要性串联系统的等分配法，考虑产品复杂程度、技术成熟度、工作时间、环境条件等因素分值的评分分配法（目标可达性分配法），适用于与老系统相似的新设计系统产品的比例组合分配法，考虑产品各单元重要度和复杂度的分配法（AGREE分配法），针对产品较低可靠度单元提升的最少工作量分配法（可靠度再分配法）等。 实际应用中，不论采用哪种可靠性分配方法，为减少分配的重复次数和避免附加设计的反复分配，需要在规定的可靠性指标的基础上，对各单元的可靠性分配留有一定的裕量。 4 薄弱环节分析技术 薄弱环节分析技术，包括：失效模式与影响分析（FMEA）、故障树分析（FTA）、潜在电路分析（SCA）、电路容差分析（CTA）等技术。多年的研究总结和凝练，形成了标准化的FMEA、FTA、SCA、CTA方法和技术，目的是通过对电子设备产品自上而下或自下而上的全面分析，发现元器件、零部件、设备在设计和制造过程中可能存在的故障模式，以及每一种故障模式的产生原因及影响，找出潜在的薄弱环节，并提出改进措施。 5 特性分析与适应性设计技术 特性分析与适应性设计技术，包括：降额设计、冗余设计、热设计、机械强度分析、环境防护设计、有限元分析等技术。其中，降额设计使元器件使用中承受的应力低于其额定值，以达到延缓其参数退化，提高使用可靠性的目的；冗余设计是指重复配置系统中的一些部件，当系统出现故障时，让冗余的部件及时承担故障部件的工作；热设计是通过采用适当的散热方式，控制产品内部所有电子元器件的工作温度，使其在所处的工作环境条件下不超过规定的最高温度上限；机械强度分析是通过分析产品结构的机械特性，确定包装、储存、装卸、运输、维修等对产品可靠性的影响；环境防护设计是指针对影响产品可靠性的环境因素，采取必要的设计防护，减少或消除有害的环境影响，设计防护包括：温度保护、冲击和振动隔离、潮湿保护、沙尘保护、防爆、电磁兼容设计等；有限元分析是指通过采用有限元分析技术，在设计过程中对产品的机械强度、热特性、电磁场、潮气扩散等进行分析和评价，尽早发现产品承载设计结构和材料的薄弱环节及产品的过热部分。 6 耐久性分析技术 耐久性分析技术，包括：机械零部件的机械疲劳损伤、电子元器件的电耗损和热机械耗损退化等分析技术。通过对产品薄弱环节的耐久性分析，评价机械零部件的耐久性或机械疲劳寿命，评价电子元器件的耗损机理退化寿命。可通过评价产品寿命周期的载荷与应力、产品结构、材料特性和失效机理等进行耐久性分析，发现过早发生耗损故障的机械零部件、电子元器件，确定故障的根本原因和可能采取的纠正措施。   免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

1、SQL语句执行流程 MySQL大体上可分为Server层和存储引擎层两部分。 Server层： 连接器：TCP握手后服务器来验证登陆用户身份，A用户创建连接后，管理员对A用户权限修改了也不会影响到已经创建的链接权限，必须重新登陆。 查询缓存：查询后的结果存储位置，MySQL8.0版本以后已经取消，因为查询缓存失效太频繁，得不偿失。 分析器：根据语法规则，判断你输入的这个SQL语句是否满足MySQL语法。 优化器：多种执行策略可实现目标，系统自动选择最优进行执行。 执行器：判断是否有权限，将最终任务提交到存储引擎。 存储引擎层 负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认存储引擎(经常用的也是这个)。 SQL执行顺序 2、BinLog、RedoLog、UndoLog BinLog BinLog是记录所有数据库表结构变更（例如create、alter table）以及表数据修改(insert、update、delete)的二进制日志，主从数据库同步用到的都是BinLog文件。BinLog日志文件有三种模式。 STATEMENT 模式 内容：binlog 只会记录可能引起数据变更的 sql 语句 优势：该模式下，因为没有记录实际的数据，所以日志量和 IO 都消耗很低，性能是最优的 劣势：但有些操作并不是确定的，比如 uuid() 函数会随机产生唯一标识，当依赖 binlog 回放时，该操作生成的数据与原数据必然是不同的，此时可能造成无法预料的后果。 ROW 模式 内容：在该模式下，binlog 会记录每次操作的源数据与修改后的目标数据，StreamSets就要求该模式。 优势：可以绝对精准的还原，从而保证了数据的安全与可靠，并且复制和数据恢复过程可以是并发进行的 劣势：缺点在于 binlog 体积会非常大，同时，对于修改记录多、字段长度大的操作来说，记录时性能消耗会很严重。阅读的时候也需要特殊指令来进行读取数据。 MIXED 模式 内容：是对上述STATEMENT 跟 ROW  两种模式的混合使用。 细节：对于绝大部分操作，都使用 STATEMENT 来进行 binlog 的记录，只有以下操作使用 ROW 来实现：表的存储引擎为 NDB，使用了uuid() 等不确定函数，使用了 insert delay 语句，使用了临时表 主从同步流程： 1、主节点必须启用二进制日志，记录任何修改了数据库数据的事件。 2、从节点开启一个线程（I/O Thread)把自己扮演成 mysql 的客户端，通过 mysql 协议，请求主节点的二进制日志文件中的事件 。 3、主节点启动一个线程（dump Thread），检查自己二进制日志中的事件，跟对方请求的位置对比，如果不带请求位置参数，则主节点就会从第一个日志文件中的第一个事件一个一个发送给从节点。 4、从节点接收到主节点发送过来的数据把它放置到中继日志（Relay log）文件中。并记录该次请求到主节点的具体哪一个二进制日志文件内部的哪一个位置（主节点中的二进制文件会有多个）。 5、从节点启动另外一个线程（sql Thread ），把 Relay log 中的事件读取出来，并在本地再执行一次。 mysql默认的复制方式是异步的，并且复制的时候是有并行复制能力的。主库把日志发送给从库后不管了，这样会产生一个问题就是假设主库挂了，从库处理失败了，这时候从库升为主库后，日志就丢失了。由此产生两个概念。 全同步复制 主库写入binlog后强制同步日志到从库，所有的从库都执行完成后才返回给客户端，但是很显然这个方式的话性能会受到严重影响。 半同步复制 半同步复制的逻辑是这样，从库写入日志成功后返回ACK确认给主库，主库收到至少一个从库的确认就认为写操作完成。 还可以延伸到由于主从配置不一样、主库大事务、从库压力过大、网络震荡等造成主备延迟，如何避免这个问题？主备切换的时候用可靠性优先原则还是可用性优先原则？如何判断主库Crash了？互为主备情况下如何避免主备循环复制？被删库跑路了如何正确恢复？(⊙o⊙)… 感觉越来越扯到DBA的活儿上去了。 RedoLog 可以先通过下面demo理解： 饭点记账可以把账单写在账本上也可以写在粉板上。有人赊账或者还账的话，一般有两种做法： 1、直接把账本翻出来，把这次赊的账加上去或者扣除掉。 2、先在粉板上记下这次的账，等打烊以后再把账本翻出来核算。 生意忙时选后者，因为前者太麻烦了。得在密密麻麻的记录中找到这个人的赊账总额信息，找到之后再拿出算盘计算，最后再将结果写回到账本上。 同样在MySQL中如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程IO成本、查找成本都很高。而粉板和账本配合的整个过程就是MySQL用到的是Write-Ahead Logging 技术，它的关键点就是先写日志，再写磁盘。此时账本 = BinLog，粉板 = RedoLog。 1、 记录更新时，InnoDB引擎就会先把记录写到RedoLog（粉板）里面，并更新内存。同时，InnoDB引擎会在空闲时将这个操作记录更新到磁盘里面。 2、 如果更新太多RedoLog处理不了的时候，需先将RedoLog部分数据写到磁盘，然后擦除RedoLog部分数据。RedoLog类似转盘。 RedoLog有write pos 跟checkpoint write pos ：是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。 check point：是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。 write pos和check point之间的是粉板上还空着的部分，可以用来记录新的操作。如果write pos追上checkpoint，表示粉板满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把checkpoint推进一下。 有了redo log，InnoDB就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。redolog两阶段提交：为了让binlog跟redolog两份日志之间的逻辑一致。提交流程大致如下： 1 prepare阶段 –>  2 写binlog  –> 3…

你好，我是 yes。 面向对象编程想必大家都耳熟能详，但是写了这么多代码你对面向对象有清晰的认识吗？ 来看看这几个问题： 到底什么是面向对象编程？ 和面向过程编程有什么区别？ 什么又称为面向对象语言、面向过程语言？ 用面向对象语言写的代码就面向对象了？ 面向对象编程真的就这么好吗？ 复杂的业务用面向对象编程就合适了吗？ 我还真没具体地定义过到底什么是面向对象编程。 所以假设有人问到底什么是面向对象编程？有什么好处？ 一时还真不知道怎么说，或者说成体系的解释。 这篇文章我就谈谈我的理解，也试着看能不能说清啥叫面向对象编程。 正文 从二进制命令到汇编语言。 从汇编语言到面向过程语言再到面向对象语言。 计算机语言的发展是为了便于人类的使用，使其更符合人类的思考方式。 计算机的思路就是取指执行，一条直道走到底，它可不会管你什么抽象，不管什么业务建模，通通得给它变成一条条指令，排好顺序让它执行。 而我们人类不一样，我们的思维在简单场景来看是一条道，但在复杂场景就需要做各种分类，才能理清楚关系，处理好事务。 就像法庭，分为法官、书记员、法警、原告、被告、证人等角色。 这么多人分好类，按照法庭审理各司其职，一个案子才能高效、顺利得审判。 再回到计算机语言来，汇编我就不说了，面向过程其实就是一条道的思路，因为起初就是按计算机的思路来编写程序。 我就拿用咖啡机煮咖啡为例，按照面向过程的流程是： 执行加咖啡豆方法 执行加水方法 执行煮咖啡方法 执行喝咖啡方法 很简单直观的操作，你可能没什么感觉，我再按面向对象思想来分析下这个流程。 在执行煮咖啡操作前要抽象出：人和咖啡机（分类），然后开始执行： 人.加咖啡豆 人.加水 咖啡机.煮 人.喝咖啡 是不是有点感觉了？ 面向过程，从名字可以得知重点是过程，而面向对象的重点是对象。 从这个例子可以看出两者的不同：面向过程是很直接的思维，一步步的执行，一条道走到底。 而面向对象是先抽象，把事物分类得到不同的类，划分每个类的职责，暴露出每个类所能执行的动作，然后按逻辑执行时调用每个类的方法即可，不关心内部的逻辑。 从例子可以看出面向对象编程执行的步骤没有变少，整体执行流程还是一样的，都是先加咖啡豆、加水、煮咖啡、喝，这个逻辑没有变。 无非就是划分了类，把每一步骤具体的实现封装了起来，散布在不同的类中。 对我们程序员来说是最最直接的感受：变的其实就是代码的分布，煮咖啡的代码实现被封装在咖啡机内部，喝咖啡的代码实现被封装在人内部，而不是在一个方法中写出来。 代码的分布确实是最直观的，但是变得不仅只是分布，而是思想上的变化。 就是上面提到的计算机思维到人类思维的变化。 我认为这个变化是因为软件的发展，业务越来越复杂。 人们用面向过程语言编写复杂的软件时，需要按照不同的功能把一些数据和函数放到不同的文件中，渐渐地人们就发现这不就是先分类吗？ 并且好像业务分析下来都能和现实世界的东西对应上？ 于是人们慢慢地总结、提炼就演变成了面向对象，再根据面向对象的特性提炼出关键点：封装、继承和多态。 而这个面向对象思想就类似我们人类面对复杂场景时候的分析思维：归类、汇总。 所以面向对象编程就成为了现在主流的编程风格，因为符合人类的思考方式。 面向过程编程和面向对象编程从思想上的变化是：从计算机思维转变成了人类的思维来编写编码。 所以我们知道面向对象编程其实是一种进步，一种更贴近人类思考方式的编码风格，是源于人们用面向过程编程时的经验总结。 至此我们知道了面向对象编程的来源，相信知晓了来源能更好的理解面向对象。 那到底什么是面向对象编程？ 面向对象编程(Object Oriented Programming，OOP)是一种编程范式或者说编程风格。 学术一点讲就是把类或对象作为基本单元来组织代码，并且运用提炼出的：封装、继承和多态来作为代码设计指导。 这其实就是面向对象编程。 其实从上面煮咖啡的流程应该能 get 到这个含义了。 OOP 说白了就是拿到需求开始分析，进行抽象建立业务模型，每个模型建立对应的类。 思考业务的交互，根据交互定义好接口并做好接口的控制访问，将于此类相关的数据和动作都封装起来。 抽象出父类，子类继承父类来进行代码的复用和扩展。 执行功能时用父类来调用，在实际代码运行过程会进行动态绑定，调用子类的实现达到多态的特性。 多态，学术点讲就是：运行时用相同的代码根据不同类型的实例呈现出不同行为的现象。 如果有新功能要实现，只需要创建一个新子类，以前的执行逻辑不需要发生变化，这就是「开闭原则」，对修改关闭，对扩展开放”。 来简单的看个代码可能会有更直观的感受，没记错的话大学时也是拿动物举例。 狗是动物、鸭子是动物，所以有个 Animal 类。 然后能发声，所以有 voice 方法。     public class Animal {      public void voice(){          System.out.println("动物的叫声");      }    } 然后搞个 Dog、Duck 继承 Animal 实现各自的 voice。     public class Dog extends Animal {      public void voice(){         System.out.println("汪汪汪~");      }    }   public  class Duck extends Animal {      public void voice(){         System.out.println("gagaga~");      }    } 然后到时候就可以实例化不同的对象来达到多态的效果。     public class Test{      private Animal animal;      public void setAnimal(Animal animal) {        this.animal = animal;      }      public void voice(){          animal.voice();      }    } 多态带来的好处，无非就是 Test 里面代码不用动，你想要狗叫你就 new Dog 然后 set 进去，如果要鸭子就  new Duck 然后 set 进去。 如果加入了新动物那就建一个新动物类 set 进去就行，符合开闭原则。 和面向过程编程有什么区别？ 其实从上面煮咖啡和动物的这两个例子应该能感受出来区别。 最重要的是思想上的区别，上面也已经提到了。 还有一点就是数据和动作。 面向过程编程这种编程风格是以过程作为基本单元来组织代码的，过程其实就是动作，对应到代码中来就是函数，面向过程中函数和数据是分离的，数据其实就是成员变量。 而面向对象编程的类中数据和动作是在一起的，这也是两者的一个显著的区别。 什么又称为面向对象语言、面向过程语言 面向对象语言其实就是有现成的语法机制来支持类、对象的语言，比如 Java。 当然还要有支持继承、多态的语法机制。 面向过程语言就反着理解，没有现成的语法机制来支持类、对象等基本单元来组织代码。 当然不是你用了面向对象语言写出来的代码就面向对象了。 你要通篇就一个 class，一堆杂乱无章都往里面塞，不归类、没有封装的意识，一条直到，这可不叫面向对象编程。 当然也不是用面向过程语言就写不出面向对象的代码，只是由于语法层面的不支持，写起来没那么方便，需要用一些手段，具体就不展开了。 所以语言只是为了更好的支持编程范式，重要的还是思想上的转变。 面向对象编程真的就这么好吗？ 结论先上：软件设计没有银弹，没有最好的，只有合适的。 前面也提到了面向对象更符合人类的思考方式，这其实就是优势，能…

作为一个合格的打工人，每天早出晚归是必不可少的，上下班的通勤问题也时刻困扰着我们。有时明明距公司只有几公里的距离，却不得不花上半小时来等公交或开车，开车又经常遇上闹心的堵车；坐地铁则被挤得喘不过气来。总之，打工人生活不易。一个操作简单又便携的交通工具，如电动车成了很好的近距离通勤解决方案。 芯讯通SIM7070G 电动车Tracker解决方案 电动车方便了我们的生活，但也容易丢失。搭载芯讯通NB模组SIM7070G的智能tracker很好的解决了这一难题。该智能tracker是在目前两车（电瓶车和摩托车）防盗技术差和交通管制困难的基础上开发的，可对两车进行全空间、全时段监控，有效提升了盗窃两车案件侦破率，从而降低盗窃两车犯罪率，实现对两车的高效管控。 实时定位 SIM7070G是一款多频段的NB-IoT 无线通信模块，采用了68PIN LCC封装。内置SIM7070G的电动车tracker，不仅功耗低，且可以实现网络全覆盖。无需复杂组网、网络接入方便，同时高精度的定位功能实时定位车辆位置。通过SIM7070G，数据请求信息可以连接至后台服务器，服务器按照产品内置密钥解密通讯报文，并解析识别产品ID和IMEI，将其进行绑定。服务器通讯通过设备的ID识别终端设备，并将消息推送到终端用户app上。因此用户可以在手机上查看电瓶车的实时位置。 防盗报警 当电动车被异常挪动时，手机上也会收到报警提示。即使电瓶车不幸丢失，也可以通过定位快速找回，减少损失。 电池监测 可以对电动车电瓶电量进行监测，确保电量始终在线，发现异常可及时发出警告。 轨迹回放 SIM7070G还支持骑行数据记录和轨迹回放。对于外卖骑手等需要精准路线的职业，可以很好的记录骑手的位置。并通过后台数据分析规划最优路线。 打工人，你骑上电动车了吗？ 世健提供免费样品、参考设计以及技术指导，有成功案例。 原文转自芯讯通SIMComWirelessSolutions 关于世健   免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

01 摩尔定律 英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。 戈登·摩尔 摩尔定律的核心内容主要有三个： 一是集成更多的晶体管，每隔两年单芯片集成的晶体管数目翻一番； 二是实现更高的性能，每隔两年性能提高一倍； 三是实现更低的价格，单个晶体管的价格每隔两年下降一倍。 摩尔定律被称为“半导体行业的传奇定律”，它不仅揭示了信息技术进步的速度，更在接下来的半个世纪中，犹如一只无形大手般推动了整个半导体行业的变革。 02 梅特卡夫定律 1993年，乔治·吉尔德提出梅特卡夫定律：一个网络的价值等于该网络内的节点数的平方，而且该网络的价值与联网的用户数的平方成正比。 该定律表明，一个网络的用户数目越多，那么整个网络和该网络内的每台计算机的价值也就越大。 用公式再来说明一下： 网络设备之间可能连接数 网络可能连接数C可以表示为： C = n(n-1)/2 (1) 网络的经济价值V表示为： V=C2 (2) 互联性驱动经济价值，这就能明白万物互联对运营商等企业的价值了。 03 吉尔德定律 乔治·吉尔德（数字时代三大思想家之一）提出吉尔德定律（又称胜利者浪费定律）：最为成功的商业运作模式是价格最低的资源将会被尽可能的消耗，以此来保存最昂贵的资源。 吉尔德定律被描述为：在未来25年，主干网的带宽每6个月增长一倍，其增长速度是摩尔定律预测的 CPU 增长速度的3倍并预言将来上网会免费。 网络速度提升、价格下降，这不就是提速降费的惠民政策吗？ 摩尔定律、梅特卡夫定律和吉尔德定律的三大趋势，共同推动着通信网络和信息社会飞速发展。 04 库梅定律 2011年，斯坦福大学的教授乔纳森·库梅（Jonathan Koomey）发现了库梅定律：单位运算的电耗量，每一年半就降低一半，从计算机诞生开始，都会持续下去。 21世纪，摩尔定律和库梅定律具有同等重要的地位。 库梅定律 vs 摩尔定律 库梅指出，从1946年第一台电子计算机ENIAC诞生之日算起，相同的计算量所需能耗一降再降。 微软和英特尔曾经联手对ENIAC的峰值功耗进行了计算——每秒运行5000次加法，所需功耗为150千瓦。如今仅仅是ENIAC时期的四万分之一。 ENIAC （占地面积达170平方米，重30吨） 物联网的基础是数据，如何采集世界的数据？ 其中一个解决方案是利用库梅定律，建立遍布于世界的传感器网络，和计算机进行连接，建立自动化获得世界信息的范式，更好地收集世界的数据。 我们要建立大思维，正如我们的五官等感官都在收集信息供给我们处理，你的大脑会不断比较，从而建立一个关于世界的图景。 05 尼尔森定律 1998年，嘉卡伯·尼尔森（Jakob Nielsen）提出互联网宽带的尼尔森定律：高端用户带宽将以平均每年50%的增幅增长，每21个月带宽速率将增长一倍。 这也是指数化增长的曲线，这也是为什么现在很多大的电信公司，价格一降再降，但是仍然可以从中获得丰厚利润的主要原因。回顾宽带用户的发展情况其增长趋势很好地与该定律吻合。 06 库帕定律 马丁·库帕（Martin Lawrence Cooper）提出库伯定律：无线网络容量每30个月增加一倍。 库帕大哥大的发明者，被称为移动电话之父。 马丁·库帕 有人说，“库伯定律”比“摩尔定律”更加经典，更加坚不可摧。 从1897 年吉列尔莫·马可尼（ Guglielmo Marconi）用无线电报传递莫尔斯电码，到今天4G通信技术的应用，这个定律都被认为是正确的。 而且更酷的是，无线射频传递过程中的信息量，不同于芯片上的晶体管，它不存在物理空间的极限限制，只要架设更多的线路，更多的带宽，搭建更多的终端，信息传输量就会永无止境地向上递增。 07 Edholm带宽定律 菲尔·埃德霍尔姆（Phil Edholm）提出Edholm带宽定律：人们对于无线短距离通信的带宽需求基本每隔18个月翻一番；为了满足日益增长的带宽需求，可以采用更先进的调制技术提高频带利用率,或者通过采用多种复用方式来增加信道容量。 Edholm带宽定律 在未来，无线网络的传输效率会和有线网络的传输效率逐渐趋同，无线网络和有线网络相互融合，是通信技术发展到一定阶段后必然会有的结果。 08 巴尔特定律 巴特尔定律：从一根光纤中导出的数据量，每9个月就会翻一倍，这也意味着在光纤网络中，数据传输成本每9个月的时间就会下降一半。 09 香农定律 1948年，美国工程师克劳德·香农（Claude Elwood Shannon）提出香农定律：如果把网络带宽比喻为车道宽度，那么网速就好比汽车在车道上行驶的速度；汽车在车道上行驶得快或者不快，要受限于车道宽度的大小，车道上正有多少辆汽车在行驶等诸多干扰性因素。 香农定律的数学公式 克劳德·香农在工程和数学界是一位响当当的人物，在20世纪30-40年代的工作为他赢得了“信息时代之父”（ father of the information age ）的称号。 克劳德·香农 10 墨菲定律 墨菲定律是一种心理学效应，由爱德华·墨菲（Edward A. Murphy）提出：凡事只要有可能出错，那就一定会出错。 墨菲定律自被提出之日起便被广泛应用于各个行业的安全生产管理中，通信行业也不例外。 举几个扎心的例子： 凡是有可能停电的基站，那就一定会停电； 凡是有可能发生断网的日子，那就一定会断网； 凡是有可能发生安全事故的工程施工，那就一定会发生事故。 “墨菲定律”是通信行业的铁律，不要有侥幸心理，请保持敬畏之心。 END 来源：U学在线，作者易安 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

天天都在用电子元器件，里面长什么样？ 想看看吗？ 今天小编带大家看看电子元器件不为人熟知的内部结构~ 小知识  制作元器件的横截面，一般需要经过以下步骤： 1）将元器件使用环氧树脂抽真空浸泡进行固定。 2）使用研磨或者切割去掉元器件表层部分。 3）对剩余部分进行抛光，显示清晰的截面图像。 4）在放大镜或者显微镜下进行拍照观察。 多图预警！！ 下面是元器件经过切割研磨后的横截面照片。 1 表贴电容 2 薄膜电容 3 电解电容 4 瓷片电容 5 钽电容 6 金属膜电阻 7 淡粉电阻 8 色环电感 9 LED 10 二极管 11 三极管 12 按钮 13 滑动单刀双掷开关 14 双排插针 15 干簧管继电器 16 DB9接头 17 电子管 18 网络变压器 19 纽扣电池 20 驻极体MIC 21 七段数码管 22 光耦 23 耳机接头 24 BGA封装 END 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

4D Systems的pixxiLCD图形显示器是易于集成的理想解决方案，可快速、经济高效地推向市场。该系列嵌入式显示器提供了多种选择，使得开发人员可以为几乎所有应用找到合适的全彩人机接口(HMI)。儒卓力在电子商务网站提供该系列产品。 4D LABS的可配置PIXXI-28或PIXXI-44 GPU支持多种功能，包括触摸检测、microSD或串行闪存、GPIO和ADC，以及多个毫秒计时器、UART和I²C通信。 这些显示器具有不同的形状和尺寸，例如1.3英寸的圆形版本，或2英寸、2.5英寸或3.9英寸的矩形版本。 此外，根据应用要求，还提供电容式和非触摸式显示器以供选择。 pixxiLCD嵌入式图形显示器具有一个标准15针带状电缆连接器，其间距为0.5mm，带有ZIF插座接口，通过该接口可以将UART、I/O、I²C和带有复位信号的电源引出/引入显示器。 4D Workshop4 IDE开发人员软件与现有的所有pixxiLCD系列显示器兼容，为系统编程提供了广泛的可能性。 如要了解有关4D新型pixxiLCD系列的更多信息和直接订购选项，请访问儒卓力电子商务平台。

随着设备制造商希望通过实时监控设备来提高资产利用率、延长设备的使用寿命，以及通过采用预测性维护技术来降低维护成本和设备停机时间，从而提高设备的吞吐量，状态监控应用变得越来越重要。状态监控也被用于提升制造质量和制造工厂的安全性。 鉴于计划外停机的成本可能占总制造成本的近四分之一，所以采用预测性维护有望大幅节省成本并提高生产力。关注状态监控的工业市场报告显示，这个市场的复合年均增长率预计在25%至40%之间，主要受两大增长领域推动。第一，是增加智能传感器的部署数量，用于监测资产的运行状况;第二，是加大人工智能和高级分析的使用，将资产运行状况数据转化为可执行的见解，以部署预测性维护功能，创造以服务为基础的新型预测性维护业务模式机遇。新型状态监控的部署增长涉及各种行业，包括水和废水处理、制造、食品和饮料、制药、金属和采矿、能源、石油和天然气装置等。在这些行业中，状态监控应用不再局限于传统的旋转设备应用(泵、压缩机和风机)，而是扩展到适合CNC机床、机床、编码器、传送带、机器人和仪器仪表等新应用。要使状态监控应用不断得到发展，需要解决的一个关键挑战是，实现智能传感器与更高级别的管理系统之间的连接，后者根据从被监控的资产获取的信息实施操作。 图1：状态监控应用 截止目前，状态监控应用一直使用有线或无线连接解决方案，具体由终端应用要求决定。无线连接解决方案在部署方面存在优势，但带宽和/或电池寿命通常受到限制。有线连接解决方案有时受到数据带宽限制，在恶劣的工业环境下无法支持长距离传输，且通常需要采用单独的电源线。基于100BASE-TX/10BASE-T的现有的工业以太网解决方案通过带PoE的CAT-5或CAT-6/e电缆提供高达100-Mb速率的高数据带宽，但覆盖距离在100米之内，且不能在危险区域内使用，因为它们是高功率解决方案。状态监控应用需要能够支持潜在的远程传感器，这些传感器需要在一个空间和功率受限的IP66/67外壳中进行远程通信，因为该外壳被部署在恶劣的工业环境中。这些受限的传感器节点应用需要采用一种低功耗、高数据带宽的通信解决方案，通过一根低成本、易于安装的电缆(采用小型电缆接头)将电能和数据传输到传感器节点。 由IEEE制定的新单对以太网(SPE)物理层标准为传输资产运行状况信息，实施状态监控应用提供了新的连接解决方案。10BASE-T1L是在2019年11月7日经过IEEE认证的新以太网物理层标准(IEEE 802.3cg-2019)。这将通过与现场级器件的无缝以太网连接显著提高工厂运营效率，变革自动化行业。10BASE-T1L解决了至今为止一直限制现场使用以太网的挑战。这些挑战包括功率、带宽、布线、距离、数据岛以及本质安全0区(危险区域)应用。通过解决后装升级以及前装安装的挑战，10BASE-T1L将有助于获得以前无法获取的新资产运行状况信息，并将它们无缝传送给控制层、云/私人服务器。这些新的见解将通过从现场资产到云或私人服务器的融合以太网网络(请参见图2)，让数据分析、运营见解和生产力提高成为可能。 而10BASE-T1L无需采用传统通信用于连接至控制和管理网络的耗电复杂网关，可跨信息技术(IT)和操作技术(OT)网络使能融合以太网网络。通过此融合网络，可简化安装和器件更换，加快网络调试和配置。最终将加快软件更新，简化根本原因分析和现场级资产维护。10BASE-T1L物理层与消息传输协议(MQTT)融合，为现场资产提供消息传输协议，其中，低功耗智能传感器仅占用少量内存空间。MQTT将资产运行状况信息直接与云或私人服务器连接，以实施高级数据分析，进而采用预测性维护技术。 要与支持10BASE-T1L的现场资产通信，需要具有集成介质访问控制(MAC)的主机处理器、无源介质转换器或具有10BASE-T1L端口的交换机。无需其他软件、自定义TCP/IP堆栈和特殊驱动程序(请参见图3)。这就使10BASE-T1L器件具有明显优势： 图2：融合IT/OT网络上的资产运行状况信息 图3：采用10BASE-T1L PHY的现场资产、智能传感器连接 • 10BASE-T1L是一种功耗极低的物理层技术，可以采用高数据带宽连接解决方案实现极低功耗的智能传感器部署。 • 通过10BASE-T1L连接的智能传感器可通过网络访问，并可随时随地远程更新。传感器变得越来越复杂，软件也更有可能更新。现在，通过快速以太网连接，可在现实时间段内做到这一点。 • 访问高级以太网网络诊断工具简化根本原因分析。 • 通过单条长达或超过1千米的双绞线(在单条双绞线上同时传输功率和数据)，提高智能传感器安装的灵活性。 • 现在，通过在现场资产上运行的网络服务器，我们可以远程获取并随时随地访问资产运行状况信息，使得维护人员无需再“四处走动”来监控资产运行状况，帮助大幅节省了成本。 ADIN1100(ADI的10BASE-T1L PHY)可以在超过1200米长的单条双绞线上实现更低功耗的以太网连接，其功耗仅为39 mW。采用10BASE-T1L之后，可在单条双绞线上同时提供功率和数据。10-Mb数据带宽通信链路可在同一条电缆上传输大量功率，为现场资产提供智能传感器、功率和连接带宽，以实现新型状态监控应用。采用10BASE-T1L连接之后，获取资产运行状况信息变得更加容易，因为这些信息现在可通过融合IT/OT以太网网络获取。10BASE-T1L可在危险区域内使用(本质安全区域0)，用于实施过程自动化部署，有时候被称为以太网APL。10BASE-T1L/以太网APL将提供新的低功耗连接解决方案，将资产运行状况监测智能传感器连接到用于实施AI和高级分析的高级数据管理系统，从而将资产运行状况数据转换为可操作的信息，以部署新的预测维护服务。 图4：ADI公司，状态监控功能 ADI公司为状态监控应用提供完整的系统级解决方案，实现对现场资产的实时监控。ADI致力于利用在检测、信号处理、连接、机械封装技术和AI等领域数十年的经验，实现下一代状态监控应用。ADI OtoSense™是一款AI驱动的平台，能够实时传感和解译声音、振动、压力、电流或温度等信息，用于连续状态监控和按需诊断，以在各级客户系统中实现AI集成。它可以实时在终端上的现场资产上运行(在线和离线)，以对现场资产实施持续状态监控。ADI OtoSense™可以自行检测异常，通过与状态监控领域专家交互不断学习，可创建数字指纹以帮助识别故障，并可以提早预测故障，从而避免发生代价高昂的停机、损坏或重大故障。 将ADI在检测、信号链和系统设计考量等方面的深厚领域知识与我们的AI检测和解译平台融合，帮助客户更快部署新状态监控系统;通过访问更高质量的数据和信息，从他们的状态监控解决方案中获取更多价值;改善客户的制造工艺，延长设备的现场使用寿命，减少意外停机时间，同时保持最高水平的质量和安全。ADI的状态监控系统级解决方案提供技术和信息，为部署的设备创建新的、高价值的预测性维护服务产品。

12月18日，2020重庆Micro LED产业创新论坛暨康佳半导体显示技术及产品发布会盛大开幕。本次活动以“未来芯视界”为主题，由重庆市璧山区人民政府和康佳集团联合主办，汇聚了显示领域的权威专家、学者和产业链上下游企业，共同探讨显示产业的创新发展。 论坛围绕Micro LED的技术变革、量产化进程和产品市场等议题展开讨论，充分肯定了新型显示技术的广阔发展前景和多样化终端场景应用。为进一步推进Micro LED技术实现消费级应用，康佳集团正式发布APHAEA Micro LED未来屏产品矩阵，涵盖点间距从P1.2至P0.12等多形态、多场景小间距产品，加快实现全场景显示应用。 本次发布会上，康佳集团正式发布Micro LED手表APHAEA Watch，其搭载的P0.12 AM-LTPS Micro LED微晶屏，点间距缩小至0.12mm，具备百万级超高对比度和高达1500nits的屏幕亮度，能够呈现更加细腻真实的色彩细节，依托重庆康佳光电技术研究院自主HMT技术，实现多种产品形态，开辟更加多样化的使用场景。 康佳集团发布的玻璃基P0.375 Micro LED显示屏，采用了Flip chip倒装技术和散热性更好、成本更低、功耗更小的玻璃基板材料，成功突破正装芯片的点间距极限，大幅降低产品生产成本，进一步增强市场竞争力，重塑半导体产业生产格局。 发布会现场，P0.49 Micro LED小间距显示屏、P0.9 Micro LED小间距显示屏、P1.2 Micro LED动态柔性显示屏也同步亮相，凭借高亮度、高对比度等突出优势，康佳集团以差异化的小间距产品持续渗透车载显示、智慧商显等多个应用领域，还原世界最本真的色彩体系，刷新用户感官体验。同台展出的还有“次世代电视”，采用75英寸Mini LED屏，具备8K纯彩超高分辨率及5000+多分区控光，让用户体验所见即所得的沉浸感。此外，现场展出的65英寸V1 Pro，采用OLED自发光屏幕，可达到870000:1的动态对比度，充分还原自然的色彩，画面层次更丰富，还全新搭载了AI升降摄像头，支持人脸识别、高清视频通话、运动健身指导等功能，轻松满足用户的智慧交互体验，持续引领智慧屏迭代升级。 康佳集团此次展示的全系产品具备“还原自然，融合生态，突破精晰，普及大屏”四大核心特点。面对显示技术升级趋势，康佳集团持续以科技创新为核心驱动力，通过战略变革、技术创新、生态融合等创新路径，探索产品多元形态，为行业发展注入新生活力，为用户创造更美好的视觉体验，开启未来视界的无限可能。

根据相关调查显示，截至2020年，全国变频器潜在市场约为1200-1800万亿元，而国内累计推广应用变频器调速装置800-1200万kw设备仅为80-120亿元，而美日欧的各大变频器厂商基本上占据了95%以上的变频器市场份额。这说明国内的变频器市场的潜力非常巨大，有大量的订单需求，但是美日欧等头部变频器仍占据明显优势。 变频器是应用变频技术和微电子技术，通过改变电机的工作电源频率来控制交流电动机。目前，变频器广泛应用在工业互联网领域，并且随着制造业的工业自动化程度逐渐提升，变频器的应用场景得到进一步的拓展。 在工业领域中，变频器最直接的功能就是节能，通过变频器调速后，风机、泵类等设备的节电率可达到20%-60%。变频器对于一些耗能较大、调速方式复杂的设备来说，节能效果明显。同时，变频器还可以简化工业设备的操作和控制系统，既提供了产品成品率，又提高了整个设备的控制水平。 而对于电动机来说，经常需要正反转调整，传统方式很容易出现换相不当而导致的烧毁问题，这对于变频器来说就可以很好的避免。变频器通过改变变频器内部逆变管的开关顺序，就可以实现输出换相。同时变频系统启动比较平缓，并可以任意设置加减速时间，可以有效保护电动机，延长使用寿命。 根据机械工业信息研究院产业与市场研究所市场研究部显示，排名前十的变频器品牌仅有德力西是国内自主品牌，而其他九个位置全都被西门子、ABB、施耐德等国外头部品牌占据，这些品牌大多都在国内设置工厂或者外资品牌，占据国内绝大部分市场。近日，头部品牌之一的施耐德电气最近在西安召开2020施耐德电气APML水冷模块化变频器发布会暨低压系统变频产线落地西安开工仪式，发布了全新的水冷模块化变频器，再一次升级变频器产品线和服务。 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！