首先我们先了解一下乐吾乐，【乐吾乐2D可视化组态软件】是乐吾乐科技完全自主研发、集动态数据显示和事件交互于一体的可视化工具，把复杂、变化、多样、有价值的大数据变成直观易懂、实时显示的可视化交互显示，具有跨平台、实时监控、动态交互、高效、可扩展、支持自动算法等特点，最大程度减少研发和运维的成本，并致力于普通业务人员0代码开发实现web组态、SCADA等场景。是拥有为电力能源、水利、物联网、工业互联网、智慧城市、智慧医疗、智慧农业、IT运维等提供解决方案的可视化平台。乐吾乐公司开源的是他提供的核心库，但是GitHub上下载的组态编辑器并不是开源的，网上找了一圈也没见有比较好的组态编辑器，加上最近项
Title：DAGMapper:LearningtoMapbyDiscoveringLaneTopology题目：DAGMapper：通过发现车道拓扑学习制作地图DAG：有向无环图目标：通过车辆的一次通过获得的3D感官数据来绘制复杂高速公路的车道边界，这些车道由于分叉和合并而包含拓扑变化。方法：首先利用安装在自动驾驶汽车上的激光雷达来构建一个鸟瞰世界的视图(BEV)。然后，我们利用一个深度网络提取下一车道网络的精确几何和拓扑。输入：一个BEV聚合的激光雷达强度图像\(D\)输出：由深度神经网络参数化的车道边界的DAG（与车道边界相对应的结构化折线的集合）。难点：高速公路由于分叉和合并而包含复杂
Title：DAGMapper:LearningtoMapbyDiscoveringLaneTopology题目：DAGMapper：通过发现车道拓扑学习制作地图DAG：有向无环图目标：通过车辆的一次通过获得的3D感官数据来绘制复杂高速公路的车道边界，这些车道由于分叉和合并而包含拓扑变化。方法：首先利用安装在自动驾驶汽车上的激光雷达来构建一个鸟瞰世界的视图(BEV)。然后，我们利用一个深度网络提取下一车道网络的精确几何和拓扑。输入：一个BEV聚合的激光雷达强度图像\(D\)输出：由深度神经网络参数化的车道边界的DAG（与车道边界相对应的结构化折线的集合）。难点：高速公路由于分叉和合并而包含复杂
Hadoop版本：2.9.2什么是机架感知通常大型Hadoop集群是以机架的形式来组织的，同一个机架上的不同节点间的网络状况比不同机架之间的更为理想，NameNode设法将数据块副本保存在不同的机架上以提高容错性。HDFS不能够自动判断集群中各个DataNode的网络状况情况，Hadoop允许集群的管理员通过配置net.topology.script.file.name参数来确定节点所处的机架，配置文件提供了ip到rackid的翻译。NameNode通过这个配置知道集群中各个DataNode机器的rackid。如果net.topology.script.file.name没有设定，则每个ip都
Hadoop版本：2.9.2什么是机架感知通常大型Hadoop集群是以机架的形式来组织的，同一个机架上的不同节点间的网络状况比不同机架之间的更为理想，NameNode设法将数据块副本保存在不同的机架上以提高容错性。HDFS不能够自动判断集群中各个DataNode的网络状况情况，Hadoop允许集群的管理员通过配置net.topology.script.file.name参数来确定节点所处的机架，配置文件提供了ip到rackid的翻译。NameNode通过这个配置知道集群中各个DataNode机器的rackid。如果net.topology.script.file.name没有设定，则每个ip都
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Hadoop版本：2.9.2什么是机架感知通常大型Hadoop集群是以机架的形式来组织的，同一个机架上的不同节点间的网络状况比不同机架之间的更为理想，NameNode设法将数据块副本保存在不同的机架上以提高容错性。HDFS不能够自动判断集群中各个DataNode的网络状况情况，Hadoop允许集群的管理员通过配置net.topology.script.file.name参数来确定节点所处的机架，配置文件提供了ip到rackid的翻译。NameNode通过这个配置知道集群中各个DataNode机器的rackid。如果net.topology.script.file.name没有
