kimmking
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你好，请问不支持中文怎么解决？
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内容概要：本文深入探讨了酷信即时通讯应用在2022年的技术创新，涵盖多个关键技术点。首先介绍了TIO版本从3.2.8升级到3.6.2所带来的显著性能提升，特别是在消息推送方面的优化，如引入消息队列机制，提高了消息推送的稳定性和效率。其次讨论了文件存储解决方案的选择，酷信摒弃传统的FastDFS，转向MinIO，实现了更简便的部署和更高的稳定性。最后强调了酷信通信端代码的全面开源，允许开发者参与改进，形成了良好的技术生态系统。此外，文中还展示了具体的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些技术。 适合人群：对即时通讯技术和分布式系统感兴趣的软件工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解即时通讯系统内部运作机制的人士，尤其是关注高性能、高可靠性和可扩展性的技术人员。通过学习酷信的技术实现，能够为自身项目的架构设计提供有价值的参考。 其他说明：文章不仅限于理论讲解，还包括大量实用的代码片段，便于读者实践操作。同时，开源策略使得酷信成为了一个优秀的学习样本，鼓励更多的开发者参与到即时通讯领域的创新中来。
内容概要：本文详细介绍了利用LabVIEW进行Excel文件读取的方法，主要采用了状态机架构和ActiveX技术。状态机用于管理不同操作阶段之间的平滑过渡，而ActiveX则负责与Excel应用程序进行通信。文中展示了如何通过状态机实现Excel文件的初始化、打开、遍历Sheet页以及数据处理等功能，并强调了不依赖完整Office套装的特点。此外，还探讨了动态创建选项卡和表格控件的技术细节，以及使用引用传递减少内存占用的有效措施。同时，针对可能出现的问题提供了相应的解决办法，如确保Excel进程正确关闭和处理隐藏Sheet页的方式。 适合人群：对LabVIEW有一定了解并希望深入掌握其与外部软件（如Excel）交互能力的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要频繁处理大量Excel数据的企业级应用场景，特别是在那些无法安装完整Office套件的环境中。通过本方案可以快速读取Excel文件内容并在LabVIEW界面上直观展示，提高工作效率。 其他说明：本文不仅提供了一种创新性的LabVIEW与Excel交互解决方案，而且对于状态机的设计思路也有详细的阐述，有助于读者更好地理解和应用这一重要概念。
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内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB进行OFDM和OTFS调制解调及其在高斯白噪声（AWGN）和频率选择性衰落信道下的性能仿真。文中涵盖了16QAM、QPSK调制，LDPC和Turbo信道编码的具体实现，并讨论了保护间隔（CP）和信道均衡（如ZF、MMSE）的方法。此外，还简要介绍了OTFS作为一种新兴调制技术的优势及其与时频域处理的区别。通过详细的代码示例和理论解释，展示了不同调制方式、编码技术和信道条件下误比特率（BER）的变化情况。 适合人群：通信工程专业的学生、研究人员以及从事无线通信系统开发的技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握OFDM和OTFS的基本原理和技术细节；②评估不同调制方式、信道编码和信道条件对通信系统性能的影响；③为实际通信系统的优化设计提供参考依据。 其他说明：附带完整的MATLAB代码包，包括OFDM/OTFS发射接收链、多径信道模型、多种均衡器实现和BER测试框架等，便于读者动手实践。
内容概要：本文深入探讨了Linux内核开发调试方法框架，全面覆盖了从前期准备到具体调试工具和技术的应用。文章首先介绍了Linux内核的重要性及其开发挑战，强调了调试在内核开发中的关键作用。随后，详细阐述了调试前的必备工作，包括确认bug的存在、了解内核版本号、深入理解内核代码、确保bug可复现以及最小化系统。接着，文章介绍了内核调试配置选项，如“Magic SysRq key”和“Kernel debugging”等关键配置项，以及调试原子操作的设置。在引发bug与打印信息方面，讲解了BUG()和BUG_ON()宏、dump_stack()函数的作用，并深入解析了printk()函数的健壮性、局限性及LOG等级设定。文件系统如procfs、sysfs和debugfs在调试中的应用也被详细说明。最后，介绍了ftrace与trace-cmd、kprobe与systemtap、KGDB与KGT等调试工具和技术。; 适合人群：具备一定Linux基础知识和编程经验的研发人员，尤其是从事操作系统开发、内核优化或嵌入式系统开发的工程师。; 使用场景及目标：①帮助开发者在内核开发过程中快速定位和解决bug；②提升对内核代码的理解，掌握内核调试的常用工具和方法；③通过实际案例和具体技术手段，提高内核开发的效率和稳定性。; 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合了大量实际案例和具体操作步骤，旨在帮助读者全面掌握Linux内核调试的精髓。随着技术的进步，未来内核调试有望借助AI和机器学习实现智能化和自动化，进一步提升调试效率。
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