# Redis主从同步机制
## 引言
在分布式系统中，数据的一致性是一个非常重要的问题。Redis作为一种常用的内存数据库，为了保证数据的高可用和持久化，提供了主从同步机制。本文将介绍Redis主从同步的基本原理和使用方法，并通过一个示例代码来演示。
## Redis主从同步原理
Redis主从同步是通过复制(replication)机制实现的，主节点负责将数据同步到从节点。主节点将命令
原创
2023-11-12 04:21:19
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技术改变世界，梦想成就自我校园招聘专场 --华为2012实验室.自动驾驶团队·招聘信息：对象：海外/国内优秀高校博士及海外硕士。(团队国内硕士已招)毕业时间：2021.1~2022.12工作地点：上海招聘时间：2021.1
原创
2022-10-09 23:10:32
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文章目录PNC和ComMPNC管理NM PDU结构及PNC信息位置如何理解节点关联PNCPNC状态管理ComM 通道状态管理 PNC和ComMPNC 和 ComM层的Channel不是一个概念，ComM的Channel对应具体的物理总线数。在ComM模块中，一个Channel可以对应一个PNC，也可以对应多个PNC。PNC管理PNC（Partial Network Cluster） 即“局部网络
引领汽车行业革新的五大步骤步骤一：登录云端仿真环境步骤二：打开DreamView步骤三：播放离线数据包步骤四：PNC Monitor 内置
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2024-04-19 14:08:12
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比如：CAN 1在CAN BUS 1上收到一帧网络管理报文，包含PNC #n = 1，且P唤醒。所以，可以将KL15硬线看作主动唤醒源。
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2022-12-06 11:10:57
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启动Apollo系统cd application-pnc
aem start
aem enter运行以下指令，打开Dreamview交互系统。aem bootstrap start --plus#打开Drwamview，点击左下角资源中心。查看云端地图资源:buildtool map list -r赛事地图:本次比赛使用的地图是xh_2024_contest，在步骤一中可以看到，该地图的编号
原创
2024-04-24 12:33:21
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网站：aHR0cDovL2pnc2IuYWdyaS5jbi9jb250cm9sbGVyP1NFUlZJQ0VfSUQ9UkVHSVNUUllfSkNTSl9NUkhRX1NIT1dfU0VSVklDRSZyZWNvcmRwZXJwYWdlPTE1Jm5ld3NlYXJjaD10cnVlJmxvZ2luX3Jlc3VsdF9zaWduPW5vbG9naW4= 安装 player后开始正常操作：1
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2021-05-18 00:33:00
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简介 这是一个老外两年前写的项目，见：https://github.com/pnc/IconButton。它可以使一个Button的图片与文字一起居中，如下图： 以前要实现这种效果却是用一个Layout和一个ImageView一个TextView来实现它的同学，看到这个项目的这一刻，满满的感动有木有
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2017-09-26 13:33:00
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题目：约数之和题意：求 A^B的约数之和对9901取模的答案，A,B在[0, 5∗1075*10^75∗107]中，A，B不能同时为0题解：约数之和定理：证明：首先我们可知一个数 A 可以拆分为：A=p1a∗p2b.....∗pncA=p1^a*p2^b.....*pn^cA=p1a∗p2b.....∗pnc ，(ppp 代表质数)则 AAA 的约数个数为 (a+1)∗(b+1...
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2022-09-19 09:53:55
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1原理2在windows主机上搭建mysql57主从复制1 首先在同一台主机上搭建两个mysql服务2 然后配置文件注意修改后mysql得重启21 主库配置文件22 从库配置文件3 在主库添加一个用户repl并制定replication权限4 保持主从mysql的rtzc_pnc_base 数据库初始状态一致5 在主数据库里面运行show master statusG6 在从库设置它的maste
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2023-11-25 19:23:37
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无人车轨迹规划机制介绍完前面的模块和组件部分的具体技术，在最后一部分就综合介绍一下Planning规划模块的整体流程。整个流程主要分两部分：1. 参考线提供器独立子线程：参考线提供的功能已经在指引线提供器: ReferenceLineProvider中讲解完毕。他根据车辆当前的定位信息(来自Localization模块)和底盘信息(来自Chassis模块)，构建规划与控制地图: Pnc Map。参
目录Apollo主要组成Apollo五个核心部件Apollo开放式软件栈高精地图基本概念与定位、感知和规划的关系Apollo 高精地图的构建Apollo主要组成apollo 主要包括参考车辆平台、参考硬件平台、开源软件平台、云服务平台；其中的主要模块为：高精地图、定位、感知、预测、规划、控制（PNC）；⾼精地图⼏乎⽀持着软件栈的所有其他模块，尤其是定位、感知、规划和决策；在定位中，我们将讨论⻋辆如
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2024-04-22 11:21:11
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传感器标定是无人车最基础也是最核心的模块之一。作为软件层提供的第一项服务，标定质量和准确度极大地影响着感知、定位地图、PNC 等模块。在 Apollo 开源自动驾驶平台中，我们提供了丰富的多传感器标定服务，如激光雷达、惯导、摄像头、多普勒雷达等多种传感器之间的标定。算法覆盖常规 Level 2-Level 4 级别自动驾驶的传感器配置和标定需求。在本文中，我们将从 L4 传感器标定中两项核心服务（
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2024-03-12 10:12:14
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对于自动驾驶来说，建图是必不可少的，目前主流厂商技术都在从HD到"无图"进行过渡筹备中，不过想要最终实现真正的"无图"还是有很长的一段路要走。 对于建图来说，包含了很多的道路元素，车道线，停止线，斑马线，导流属性，道路边缘以及中心线(包含引导线)等。这里，中心线的预测通常是根据轨迹，通过数学公式进行拟合，目前学术上逐渐采用模型进行预测，但是对于下游(PNC)来说，还是存在不够平滑，曲率不够精准等问题，不过这个不在本次方案讨论范围内，先忽略，以后有空可以写一写。 道路边界对于PNC来说也是至关重要，约束车辆行驶范围，避免物理碰撞发生。通常道路边界的生成有几种方法，一种是当做车道线的一部分，跟着模型一起输出，但是没有车道线的特征明显，容易漏检，而且道路边界是异形的，基于分割的方案会比基于Anchor的方案效果稳定一些。另一种是HD的方法，根据处理后的车道线，按照距离和规则等虚拟出道路边界线。本文给出一种新的解决方案，略微繁琐，但是优点是可以延用已有的公开数据集进行处理生成，快速落地验证，缺点是本方案不具备时效性，是离线的方法。
原创
2024-03-23 22:36:03
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