为何在PID控制中较少使用D参数？
最编程
2024-02-03 16:16:47
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原因一:三个参数使得调节难度骤增。
如果PI调节有x*x种可能组合，那么PID就有x*x*x种可能组合。
原因二:PI控制往往能取得较好效果。
实际过程大多可用过阻尼非震荡过程描述，因此如果参数整定合适，PI控制就可以取得较好效果。
原因三:微分环节容易引进高频测量噪声。
微分环节的传递函数形式为:s，显然分子阶次比分母高一，容易引进测量噪声。
原因四:微分环节的滤波时间常数难确定。
由于微分环节容易引进高频测量噪声，必须引进微分滤波时间常数。滤波时间常数通常取为0.01-0.1倍微分时间常数。然而这只是经验法。如何选取最佳滤波时间常数仍是难题。
原因五:PID的稳定性分析显著难于PI。
稳定性是控制的前提。如何确定微分时间常数和滤波时间常数，以使得闭环系统稳定，并不简单。
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正负偏差变量 即 d2+、d2- 分别表示决策值中超出和未达到目标值的部分。而 di+、di- 均大于 0 刚性约束和目标约束（柔性目标约束有偏差） 在多目标规划中，>=/<= 在刚性约束中保持不变。当需要将约束条件转换为柔性约束条件时，需要将 >=/<= 更改为 =（因为已经有 d2+、d2- 用来表示正负偏差），并附加上 (+dii-di+) 注意这里是 +di、-di+！之所以是 +di，-di+，是因为需要将目标还原为最接近的原始刚性约束条件 优先级因素和权重因素 对多个目标进行优先排序和优先排序 目标规划的目标函数 是所有偏差变量的加权和。值得注意的是，这个加权和都取最小值。而 di+ 和 dii- 并不一定要出现在每个不同的需求层次中。具体分析需要具体问题具体分析 下面是一个例子： 题目中说设备 B 既要求充分利用，又要求尽可能不加班，那么列出的时间计量表达式即为：min z = P3 (d3- + d3 +) 使用 + 而不是 -d3 + 的原因是：正负偏差不可能同时存在，必须有 di+di=0 （因为判定值不可能同时大于目标值和小于目标值），而前面是 min，所以只要取 + 并让 di+ 和 dii- 都为正值即可。因此，得出以下规则： 最后，给出示例和相应的解法： 问题：某企业生产 A 和 B 两种产品，需要使用 A、B、C 三种设备。下表显示了与工时和设备使用限制有关的产品利润率。问该企业应如何组织生产以实现下列目标？ (1) 力争利润目标不低于 1 500 美元； (2) 考虑到市场需求，A、B 两种产品的生产比例应尽量保持在 1：2； (3）设备 A 是贵重设备，严禁超时使用； (4）设备 C 可以适当加班，但要控制；设备 B 要求充分利用，但尽量不加班。 从重要性来看，设备 B 的重要性是设备 C 的三倍。 建立相应的目标规划模型并求解。 解：设企业生产 A、B 两种产品的件数分别为 x1、x2，并建立相应的目标计划模型： 以下为顺序求解法，利用 LINGO 求解： 1 级目标： 模型。 设置。 variable/1..2/:x;! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;！所需软约束数量（g=dplus=dminus 数量）及相关参数； s_con(s_con_num);！ s_con(s_con_num,variable):c;！软约束系数； 结束集 数据。 g=1500 0 16 15. c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(1);！第一个目标函数；！对应于 min=z 的第一小部分；！ 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ！使用设置完成的数据构建软约束表达式； ！ !软约束表达式 @for(variable:@gin(x)); ！将变量约束为整数； ! 结束 此时，第一级目标的最优值为 0，第一级偏差为 0： 第二级目标： !求 dminus(1)=0，然后求解第二级目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;！设置：变量/1..2/:x; ！ s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;！软约束数量及相关参数； s_con(s_con_num(s_con_num));！ s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;！ 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(2)+dplus(2);！第二个目标函数 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ！ 软约束表达式；！ dminus(1)=0; ！第一个目标结果 @for(variable:@gin(x)); ！ 结束 此时，第二个目标的最优值为 0，偏差为 0： 第三目标 !求 dminus(2)=0，然后求解第三个目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;！设置：变量/1..2/:x; ！ s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;！软约束数量及相关参数； s_con(s_con_num(s_con_num));！ s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;！ 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=3*dminus(3)+3*dplus(3)+dminus(4);！第三个目标函数。 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ！ 软约束表达式；！ dminus(1)=0; ！第一个目标约束条件； ！ dminus(2)+dplus(2)=0; ！第二个目标约束条件 @for(variable:@gin(x));！ 结束 最终结果为 x1=2，x2=4，dplus(1)=100，最优利润为
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PID 控制中 P、I 和 D 参数的作用是什么？
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腾讯视频直播 02-推流-美颜滤镜 同样，腾讯云提供了 setBeautyFilter 方法来设置美颜风格、磨皮程度、美白程度和泛红程度 //style 磨皮风格：0：平滑 1：自然 2：朦胧 //美容级别：0-9。值为 0 时关闭美颜效果。默认值：0，关闭美颜效果。 //美白级别：取值 0-9。值为 0 时，将关闭美白效果。默认值：0，关闭美白效果。 //ruddyLevel：取值范围为 0-9。值为 0 时关闭美白效果。默认值：0，关闭美白效果。 public boolean setBeautyFilter(int style, int beautyLevel, int whiteningLevel, int ruddyLevel);; public boolean setBeautyFilter(int style, int beautyLevel, int whiteningLevel, int ruddyLevel) 滤镜 setFilter 方法可以设置滤镜效果，滤镜本身是一个直方图文件。setSpecialRatio 方法可以设置滤镜的程度，从 0 到 1，越大滤镜效果越明显，默认值为 0.5。 Bitmap bitmap = BitmapUtils.decodeResource(getResources, R.drawable.langman); if (mLivePusher) if (mLivePusher ! = null) { mLivePusher.setFilter(bmp)； } 控制摄像头 腾讯云 sdk 默认为前置摄像头（可以通过修改 TXLivePushConfig 的配置函数 setFrontCamera 来修改默认值），调用一次 switchCamera 就切换一次，注意切换摄像头前要确保 TXLivePushConfig 和 TXLivePusher 对象已经初始化。 mLivePushConfig.setFrontCamera(true); // 默认前置摄像头。 mLivePusher.switchCamera; //切换摄像头。 ⑦ 设置徽标水印 腾讯视频云目前支持两种设置水印的方式：一种是在流媒体 SDK 中设置水印，原理是在 SDK 中对视频进行编码前在画面中设置水印。另一种方式是在云端设置水印，即由云端解析视频并添加水印标识。 建议使用 SDK 添加水印，因为在云端添加水印会有问题。下面是添加水印的 SDK 介绍： //设置视频水印 mLivePushConfig.setWatermark(BitmapFactory.decodeResource(getResources,R.drawable.watermark), 10, 10); // 最后两个参数是视频的水印。 //最后两个参数是水印位置的 X 轴和 Y 轴坐标。 mLivePusher.setConfig(mLivePushConfig)； 如果需要对水印图像的位置进行模型适配，则需要调用水印规范化接口。 /设置视频水印 mLivePushConfig.setWatermark(mBitmap, 0.02f, 0.05f, 0.2f); //参数为水印图像。 //参数包括水印图像的位图、水印位置的 X 轴坐标、水印位置的 Y 轴坐标和水印宽度。后三个参数的范围是 [0，1]。 // 最后两个参数是水印位置的 X 轴坐标和 Y 轴坐标。 mLivePusher.setConfig(mLivePushConfig)； TXLivePushConfig 中的 setHardwareAcceleration 方法可以启用或禁用硬件编码。 if (mHWVideoEncode){ if (mLivePushConfig ! = null) { if (Build.VERSION.SDK_INT < 18){ Toast.makeText(getApplicationContext, "Hardware acceleration failed, current phone API level is too low (min 18)"、 Toast.LENGTH_SHORT).show； mHWVideoEncode = false; } } } } mLivePushConfig.setHardwareAcceleration(mHWVideoEncode ? TXLiveConstants.ENCODE_VIDEO_HARDWARE : TXLiveConstants.ENCODE_VIDEO_SOFTWARE)； mLivePusher.setConfig(mLivePushConfig)； // 如果您不确定何时启用硬件加速，建议将其设置为 ENCODE_VIDEO_AUTO。 // 默认情况下启用软件编码，但如果手机的 CPU 使用率超过 80% 或帧速率为 10，SDK 将自动切换到硬件编码。 ⑨ 后台推流 在常规模式下，一旦应用程序进入后台，摄像头捕捉数据的能力就会被 Android 禁用，这意味着 SDK 无法继续捕捉和编码音频和视频数据。如果我们什么都不做，故事就会按照下面的脚本发展： 阶段 1（背景剪切后 10 秒 ->）- CDN 无法将视频流传输给观众，因为没有数据，观众看到的是主帧。 阶段 2（10 秒-> 70 秒）--观众一方的播放器因无法接收到直播流而退出，房间里空无一人。 第 3 阶段（70 秒后）--服务器直接断开了推送流媒体的 RTMP 链接，主播需要重新打开直播才能继续。 主播可能只是短暂地接了一个紧急电话，但各云提供商的安全措施会迫使主播的直播提前结束。 1) 设置 setPauseFlag 在开始推流之前，使用 TXLivePushConfig 的 setPauseImg 接口设置一个等待图像，其含义建议为 "主播将暂时离开，稍后再回来"。
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@Validated和@Valid区别-1.分组 @Validated：提供了一个分组功能，可以在入参验证时，根据不同的分组采用不同的验证机制。没有添加分组属性时，默认验证没有分组的验证属性。 伪代码如下： public interface First{ } public interface Second{ } public class UserModel { @NotNull(message = "{id.empty}", groups = { First.class }) private int id; @NotNull(message = "{username.empty}", groups = { First.class, Second.class }) private String username; @NotNull(message = "{content.empty}", groups = { First.class, Second.class }) private String content; ｝ public String save(@Validated( { Second.class }) UserModel userModel, BindingResult result) { if (result.hasErrors) { return "validate/error"; } return "redirect:/success"; } 对一个参数需要多种验证方式时，也可通过分配不同的组达到目的。例： @NotEmpty(groups = { First.class }) @Size(min = 3, max = 8, groups = { Second.class }) private String name; 分组还支持组序列 默认情况下，不同组别的约束验证是无序的，然而在某些情况下，约束验证的顺序却很重要，如下面两个例子：（1）第二个组中的约束验证依赖于一个稳定状态来运行，而这个稳定状态是由第一个组来进行验证的。（2）某个组的验证比较耗时，CPU 和内存的使用率相对比较大，最优的选择是将其放在最后进行验证。因此，在进行组验证的时候尚需提供一种有序的验证方式，这就提出了组序列的概念。 一个组可以定义为其他组的序列，使用它进行验证的时候必须符合该序列规定的顺序。在使用组序列验证的时候，如果序列前边的组验证失败，则后面的组将不再给予验证。 public interface GroupA { } public interface GroupB { } @GroupSequence( { GroupA.class, GroupB.class }) public interface Group { } public @ResponseBody String addPeople(@Validated({Group.class}) People p,BindingResult result) { if(result.hasErrors) { return "0"; } return "1"; } @Valid：作为标准JSR-303规范，还没有吸收分组的功能。 2.注解地方 @Validated：可以用在类型、方法和方法参数上。但是不能用在成员属性（字段）上 @Valid：可以用在方法、构造函数、方法参数和成员属性（字段）上 两者是否能用于成员属性（字段）上直接影响能否提供嵌套验证的功能。 3.嵌套验证 在比较两者嵌套验证时，先说明下什么叫做嵌套验证。 比如我们现在有个实体叫做Item： public class Item { @NotNull(message = "id不能为空") @Min(value = 1, message = "id必须为正整数") private Long id; @NotNull(message = "props不能为空") @Size(min = 1, message = "至少要有一个属性") private List<Prop> props; } Item带有很多属性，属性里面有：pid、vid、pidName和vidName，如下所示： public class Prop { @NotNull(message = "pid不能为空") @Min(value = 1, message = "pid必须为正整数") private Long pid; @NotNull(message = "vid不能为空") @Min(value = 1, message = "vid必须为正整数") private Long vid; @NotBlank(message = "pidName不能为空") private String pidName; @NotBlank(message = "vidName不能为空") private String vidName; } 属性这个实体也有自己的验证机制，比如pid和vid不能为空，pidName和vidName不能为空等。 现在我们有个ItemController接受一个Item的入参，想要对Item进行验证，如下所示： @RestController public class ItemController { @RequestMapping("/item/add") public void addItem(@Validated Item item, BindingResult bindingResult) { doSomething; } } 在上图中，如果Item实体的props属性不额外加注释，只有@NotNull和@Size，无论入参采用@Validated还是@Valid验证，Spring Validation框架只会对Item的id和props做非空和数量验证，不会对props字段里的Prop实体进行字段验证，也就是@Validated和@Valid加在方法参数前，都不会自动对参数进行嵌套验证。也就是说如果传的List中有Prop的pid为空或者是负数，入参验证不会检测出来。 为了能够进行嵌套验证，必须手动在Item实体的props字段上明确指出这个字段里面的实体也要进行验证。由于@Validated不能用在成员属性（字段）上，但是@Valid能加在成员属性（字段）上，而且@Valid类注解上也说明了它支持嵌套验证功能，那么我们能够推断出：@Valid加在方法参数时并不能够自动进行嵌套验证，而是用在需要嵌套验证类的相应字段上，来配合方法参数上@Validated或@Valid来进行嵌套验证。 我们修改Item类如下所示： public class Item { @NotNull(message = "id不能为空") @Min(value = 1, message = "id必须为正整数") private Long id; @Valid // 嵌套验证必须用@Valid @NotNull(message = "props不能为空") @Size(min = 1, message = "props至少要有一个自定义属性") private List<Prop> props; } 然后我们在ItemController的addItem函数上再使用@Validated或者@Valid，就能对Item的入参进行嵌套验证。此时Item里面的props如果含有Prop的相应字段为空的情况，Spring Validation框架就会检测出来，bindingResult就会记录相应的错误。 总结一下@Validated和@Valid在嵌套验证功能上的区别：
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为何在PID控制中较少使用D参数？
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Grid++Report 锐浪报表开发常见问题解答集锦-报表设计 问：怎样在设计时打印预览报表？ 答：为了及时查看报表的设计效果，Grid++Report 报表设计应用程序提供了四种查看视图：普通视图、页面视图、预览视图与查询视图。通过窗口下边的 Tab 按钮可以在四种视图中任意切换。在预览视图中查看报表的打印预览效果，在查询视图中查看报表的查询显示效果。如果在报表的记录集提供了数据源连接串与查询 SQL，在进入预览视图与查询视图时会利用数据源连接串与查询 SQL 从数据源中自动取数,否则 Grid++Report 将自动生成模拟数据进行模拟打印预览与查询显示。注意：在预览视图与查询视图中看到的报表运行结果有可能与在你程序中的最终运行结果有差异，因为在报表的生成过程中我们可以在程序中对报表的生成行为进行一定的控制。 问：怎样用 Grid++Report 设计交叉表？ 答：Grid++Report 没有提供专门实现交叉表的功能，其它的报表构件提供的交叉表功能一般也比较死板和功能有限。利用 Grid++Report 的编程接口可以做出灵活多变，功能丰富的交叉表。示例程序 CrossTab 就是一个实现交叉表的例子程序，认真领会此例子程序，你就可以做出自己想要各种交叉表，并能提取一些共用代码，便于重复使用。 问：怎样设置整个报表的缺省字体？ 答：设置报表主对象的字体属性，也就是设置了整个报表的缺省字体。如果改变报表主对象的字体属性，则没有专门的设置字体属性的子对象的字体属性也跟随改变。同样每个报表节与明细网格也有字体属性，他们的字体属性也就是其拥有的子对象的缺省字体。 问：怎样在打印时限制一页的输出行数？ 答：设定明细网格的内容行的‘每页行数(RowsPerPage)’属性即可。另外要注意‘调节行高(AdjustRowHeight)’属性值：为真时根据页面的输出高度自动调整行的高度，使整个页面的输出区域充满。为假时按设计时的高度输出行。 问：怎样显示中文大写金额？ 答：将对象的“格式(Format)”属性设为 “$$” 及可，可以设置格式的对象有：字段(IGRField)、参数(IGRParameter)、系统变量(IGRSystemVarBox)与综合文字框(IGRMemoBox)，其中综合文字框是在报表式上设格式。 问：能否实现自定义纸张与票据打印？ 答：Grid++Report 完全支持自定义纸张的打印，只要在报表设定时在页面设置中选定自定义纸张，并指定准确的纸张尺寸。当然要在最终输出时得道合适的打印结果，输出打印机必须支持自定义纸张打印。Windows2000/XP/2003 操作系统上可以在打印机上定义自定义纸张，也可以采用这种方式实现自定义纸张打印。 问：怎样实现 0 值不打印？ 答：直接设置格式串就可以，在“数字格式”设置对话框中选定“0 不显示”，就会得到合适的格式串。也可以通过直接录入格式串来指定 0 不显示，但格式串必须符合 Grid++Report 的规定格式。另一种实现办法是在报表获取明细记录数据时，在 BeforePostRecord 事件中将值为零的字段设为空，调用字段的 Clear 方法将字段置为空。 问：怎样实现多栏报表? 答：在明细网格上设‘页栏数（PageColumnCount）’属性值大于 1 即可。通过 Grid++Report 的“页栏输出顺序”还可以指定多栏报表的输出顺序是“先从上到下”还是“先从左到右”。 问：如何实现票据套打？ 答：Grid++Report 为实现票据套打做了很多专门的安排：报表设计器提供了页面设计模式，按照设定的纸张尺寸显示设计面板，如果将空白票据的扫描图设为设计背景图，在定位报表内容的输出位置会非常方便。报表部件可以设定打印类别，非套打输出的内容在套打打印模式下就不会输出。 问：Grid++Report 有没有横向分页功能？ 答：回答是肯定的，在列的总宽度超过打印页面的输出宽度时，Grid++Report 可以另起新页输出剩余的列，如果左边存在锁定列，锁定列可以在后面的新页中重复输出，这样可以保证关键数据列在每一页都有输出。仔细体会 Grid++Report 提供的多种打印适应策略，选用最合适的方式。Grid++Report 的多种打印适应策略为开发动态报表提供了很好的支持。 问：怎样实现报表本页小计功能？ 答：定义一个报表分组,将本分组定义为页分组，在本分组的分组头与分组尾上定义统计。页分组就是在每页产生一个分组项，在每页的上端与下端都会分别显示页分组的分组头与分组尾，页分组不用定义分组依据字段。 报表运行 问：怎样与数据库建立连接? 答：如果在设计报表时指定了数据集的数据源连接串与查询 SQL 语句，Grid++Report 采用拉模式直接从数据源取得报表数据，Grid++Report 利用 OLE DB 从数据源取数，OLE DB 提供了广泛的数据源操作能力。如果 Grid++Report 的数据来源采用推模式，即 Grid++Report 不直接与数据库建立连接，各种编程语言/平台都提供了很好的数据库连接方式，并且易于操作，应用程序在报表主对象(IGridppReport)的 FetchRecord 事件中将数据传入，例子程序提供了各种编程语言填入数据的通用方法，对C++Builder 和 Delphi 还进行了专门的包装，直接关联 TDataSet 对象也可以将 TDataSet 对象中的数据传给报表。 问：打印时能否对打印纸张进行自适应？支持表格的折行打印吗? 答：Grid++Report 在打印时采用多种适应策略，通过设置明细网格(IGRDetailGrid)的‘打印策略(PrintAdaptMethod)’属性指定打印策略。(1)丢弃：按设计时列的宽度输出，超出范围的内容不显示。(2)绕行：按设计时列的宽度输出，如果在当前行不能完整输出，则另起新行进行输出。(3)缩放适应：对所有列的输出宽度进行按比例地缩放，使总宽度等于页面的输出宽度。(4)缩小适应：如果列的总宽度小于页面的输出宽度，对所有列的输出宽度进行按比例地缩小，使总宽度等于页面的输出宽度。(5)横向分页：超范围的列在新页中输出。(6)横向分页并重复锁定列。 问：如何改变缺省打印预览窗口的窗口标题？ 答：改变报表主对象的‘标题(Title)’属性即可。 问：利用集合对象的编程接口取子对象的接口引用，但不是自己期望的结果。 答：Grid++Report中所有集合对象的下标索引都是从 1 开始，另按对象的名称查找对象的接口引用时，名称字符是不区分大小写的。 问：怎样在运行时控制报表中各个对象的可见性？即怎样在运行时显示或隐藏对象？ 答：在报表主对象(GridppReport)的 SectionFormat 事件中设定相应报表子对象的可见(Visible)属性即可。 问：报表主对象重新载入数据，设计器中为什么没有反映新载入的数据？ 答：应调用 IGRDesigner 的 Reload 方法。 问：怎样实现不进入打印预览界面，直接将报表打印出来？
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【Netty】「萌新入门」（七）ByteBuf 的性能优化-堆内存的分配和释放都是由 Java 虚拟机自动管理的，这意味着它们可以快速地被分配和释放，但是也会产生一些开销。 直接内存需要手动分配和释放，因为它由操作系统管理，这使得分配和释放的速度更快，但是也需要更多的系统资源。 另外，直接内存可以映射到本地文件中，这对于需要频繁读写文件的应用程序非常有用。 此外，直接内存还可以避免在使用 NIO 进行网络传输时发生数据拷贝的情况。在使用传统的 I/O 时，数据必须先从文件或网络中读取到堆内存中，然后再从堆内存中复制到直接缓冲区中，最后再通过 SocketChannel 发送到网络中。而使用直接缓冲区时，数据可以直接从文件或网络中读取到直接缓冲区中，并且可以直接从直接缓冲区中发送到网络中，避免了不必要的数据拷贝和内存分配。 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer 方法来创建基于直接内存的 ByteBuf： ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer 方法来创建基于堆内存的 ByteBuf： ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); 注意： 直接内存是一种特殊的内存分配方式，可以通过在堆外申请内存来避免 JVM 堆内存的限制，从而提高读写性能和降低 GC 压力。但是，直接内存的创建和销毁代价昂贵，因此需要慎重使用。 此外，由于直接内存不受 JVM 垃圾回收的管理，我们需要主动释放这部分内存，否则会造成内存泄漏。通常情况下，可以使用 ByteBuffer.clear 方法来释放直接内存中的数据，或者使用 ByteBuffer.cleaner 方法来手动释放直接内存空间。 测试代码： public static void testCreateByteBuf { ByteBuf buf = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(16); System.out.println(buf.getClass); ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); System.out.println(heapBuf.getClass); ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); System.out.println(directBuf.getClass); } 运行结果： class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf 池化技术 在 Netty 中，池化技术指的是通过对象池来重用已经创建的对象，从而避免了频繁地创建和销毁对象，这种技术可以提高系统的性能和可伸缩性。 通过设置 VM options，来决定池化功能是否开启： -Dio.netty.allocator.type={unpooled|pooled} 在 Netty 4.1 版本以后，非 Android 平台默认启用池化实现，Android 平台启用非池化实现； 这里我们使用非池化功能进行测试，依旧使用的是上面的测试代码 testCreateByteBuf，运行结果如下所示： class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf 可以看到，ByteBuf 类由 PooledUnsafeDirectByteBuf 变成了 UnpooledUnsafeDirectByteBuf； 在没有池化的情况下，每次使用都需要创建新的 ByteBuf 实例，这个操作会涉及到内存的分配和初始化，如果是直接内存则代价更为昂贵，而且频繁的内存分配也可能导致内存碎片问题，增加 GC 压力。 使用池化技术可以避免频繁内存分配带来的开销，并且重用池中的 ByteBuf 实例，减少了内存占用和内存碎片问题。另外，池化技术还可以采用类似 jemalloc 的内存分配算法，进一步提升分配效率。 在高并发环境下，池化技术的优点更加明显，因为内存的分配和释放都是比较耗时的操作，频繁的内存分配和释放会导致系统性能下降，甚至可能出现内存溢出的风险。使用池化技术可以将内存分配和释放的操作集中到预先分配的池中，从而有效地降低系统的内存开销和风险。 内存释放 当在 Netty 中使用 ByteBuf 来处理数据时，需要特别注意内存回收问题。 Netty 提供了不同类型的 ByteBuf 实现，包括堆内存（JVM 内存）实现 UnpooledHeapByteBuf 和堆外内存（直接内存）实现 UnpooledDirectByteBuf，以及池化技术实现的 PooledByteBuf 及其子类。 UnpooledHeapByteBuf：通过 Java 的垃圾回收机制来自动回收内存； UnpooledDirectByteBuf：由于 JVM 的垃圾回收机制无法管理这些内存，因此需要手动调用 release 方法来释放内存； PooledByteBuf：使用了池化机制，需要更复杂的规则来回收内存; 由于池化技术的特殊性质，释放 PooledByteBuf 对象所使用的内存并不是立即被回收的，而是被放入一个内存池中，待下次分配内存时再次使用。因此，释放 PooledByteBuf 对象的内存可能会延迟到后续的某个时间点。为了避免内存泄漏和占用过多内存，我们需要根据实际情况来设置池化技术的相关参数，以便及时回收内存； Netty 采用了引用计数法来控制 ByteBuf 对象的内存回收，在博文 「源码解析」ByteBuf 的引用计数机制 中将会通过解读源码的形式对 ByteBuf 的引用计数法进行深入理解； 每个 ByteBuf 对象被创建时，都会初始化为1，表示该对象的初始计数为1。 在使用 ByteBuf 对象过程中，如果当前 handler 已经使用完该对象，需要通过调用 release 方法将计数减1，当计数为0时，底层内存会被回收，该对象也就被销毁了。此时即使 ByteBuf 对象还在，其各个方法均无法正常使用。 但是，如果当前 handler 还需要继续使用该对象，可以通过调用 retain 方法将计数加1，这样即使其他 handler 已经调用了 release 方法，该对象的内存仍然不会被回收。这种机制可以有效地避免了内存泄漏和意外访问已经释放的内存的情况。 一般来说，应该尽可能地保证 retain 和 release 方法成对出现，以确保计数正确。
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[Halcon&拟合] 拟合直线边缘并计算距离-图像预处理： 一般是去噪或抠图（blob分析抠图或手绘ROI区域抠图）两方面 轮廓提取： 1）boundary：区域轮廓提取 2）edges_sub_pix：图像轮廓提取 3）threshold_sub_pix：图像轮廓提取 使用算子edges_sub_pix进行亚像素的边缘提取最为普遍。其用到的滤波器有Deriche, Lanser, Shen, or Canny filters。 关于这几个滤波器的对比，帮助文档有如下介绍： Deriche, Lanser, Shen为递归滤波器，Canny 为掩膜滤波器； 递归滤波器的执行时间不依赖滤波器的大小，Canny的执行时间与滤波器大小成正相关。 参数alpha数值越大，Deriche, Lanser, Shen滤波器宽度越小，平滑越差，细节越突出，而Canny效果相反。 分割、联合（根据情况而定） 分割算子： segment_contours_xld：可分割’lines’，‘lines_circles’，‘lines_ellipses’，原理是多边形逼近，逼近程度通过算子中后两个阀值参数控制。 联合算子： 临近：union_adjacent_contours_xld (Operator) 共线：union_collinear_contours_xld (Operator) 共圆：union_cocircular_contours_xld (Operator) 拟合 fit_line_contour_xld：拟合直线 fit_line_contour_xld：拟合圆 fit_ellipse_contour_xld：拟合椭圆 fit_rectangle2_contour_xld：拟合矩形 注：有时候在拟合轮廓之前需要判断一下轮廓属性，以确定应拟合成直线还是还是圆，可通过算子：get_contour_global_attrib_xld (SingleSegment,‘cont_approx’,)名字：获取轮廓属性描述：用于确定应拟合成直线还是还是圆参数：SingleSegment：输入轮廓(input_object)cont_approx：属性名称，即采用什么方式去计算 ，一般用这个参数就可以了(input_control)Attrib：属性值： Attrib>0：拟合圆,否则拟合直线(output_control) ) 求距离 二、示例：