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Elasticsearch系列—生產數據備份恢復方案

前言

生產環境中運行的組件,只要有數據存儲,定時備份、災難恢復是必修課,mysql數據庫的備份方案已經非常成熟,Elasticsearch也同樣有成熟的數據備份、恢復方案,我們來了解一下。

概要

本篇介紹Elasticsearch生產集群數據的數據備份、恢復和升級的常規操作。

curl命令

curl是Linux操作的必備工具,Elasticsearch生產環境的搭建,不能保證都能使用kibana訪問到,而Elasticsearch Restful API都可以使用curl工具來完成訪問。

使用curl還有一個好處:有些操作需要一連串的請求才能完成,我們可以使用shell腳本將這些關聯的操作,封裝到腳本里,後續使用起來就非常方便。

如果有定時執行的命令,也是使用shell將一系列操作封裝好,運用Linux自帶的crontab進行觸發。

後續的一些操作命令,將會用curl來完成,並且只需要將完整的curl請求拷貝到kibana的dev tools上,kibana能夠自動轉化成我們之前常見的請求,非常方便。

在Linux下的請求命令:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/music/children/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
'

完整的命令拷貝到dev tools里時,自動會變成:

GET /music/children/_search
{

  "query": {

    "match_all": {}

  }

}

這工具真是強大,不過反過來操作不行的,我已經試過了。

curl命令,有Body體的,記得加上-H 'Content-Type: application/json'?pretty參數可以讓響應結果格式化輸出

數據備份

我們知道Elasticsearch的索引拆分成多個shard進行存儲在磁盤裡,shard雖然分了primary shard和replica shard,可以保證集群的數據不丟失,數據訪問不間斷,但如果機房停電導致集群節點全部宕機這種重大事故時,我們就需要提前定期地對數據進行備份,以防萬一。

既然是磁盤文件存儲,那存儲介質的選擇就有很多了:本地磁盤,NAS,文件存儲服務器(如FastDFS、HDFS等),各種雲存儲(Amazon S3, 阿里雲OSS)等

同樣的,Elasticsearch也提供snapshot api命令來完成數據備份操作,可以把集群當前的狀態和數據全部存儲到一個其他目錄上,本地路徑或網絡路徑均可,並且支持增量備份。可以根據數據量來決定備份的執行頻率,增量備份的速度還是很快的。

創建備份倉庫

我們把倉庫地址暫定為本地磁盤的/home/esuser/esbackup目錄,

首先,我們需要在elasticsearch.yml配置文件中加上

path.repo: /home/esuser/esbackup

並重啟Elasticsearch。

啟動成功后,發送創建倉庫的請求:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/esbackup?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
    "type": "fs", 
    "settings": {
        "location": "/home/esuser/esbackup",
        "max_snapshot_bytes_per_sec" : "50mb", 
        "max_restore_bytes_per_sec" : "50mb"
    }
}
'
{"acknowledged":true}
[esuser@elasticsearch02 ~]$ 

參數解釋:

  • type: 倉庫的類型名稱,請求里都是fs,表示file system。
  • location: 倉庫的地址,要與elasticsearch.yml配置文件相同,否則會報錯
  • max_snapshot_bytes_per_sec: 指定數據從Elasticsearch到倉庫(數據備份)的寫入速度上限,默認是20mb/s
  • max_restore_bytes_per_sec: 指定數據從倉庫到Elasticsearch(數據恢復)的寫入速度上限,默認也是20mb/s

用於限流的兩個參數,需要根據實際的網絡進行設置,如果備份目錄在同一局域網內,可以設置得大一些,便於加快備份和恢復的速度。

也有查詢命令可以看倉庫的信息:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/esbackup?pretty'

{"esbackup":{"type":"fs","settings":{"location":"/home/esuser/esbackup","max_restore_bytes_per_sec":"50mb","max_snapshot_bytes_per_sec":"50mb"}}}

[esuser@elasticsearch02 ~]$

使用hdfs創建倉庫

大數據這塊跟hadoop生態整合還是非常推薦的方案,數據備份這塊可以用hadoop下的hdfs分佈式文件存儲系統,關於hadoop集群的搭建方法,需要自行完成,本篇末尾有補充說明,可供參考。

對Elasticsearch來說,需要安裝repository-hdfs的插件,我們的Elasticsearch版本是6.3.1,對應的插件則使用repository-hdfs-6.3.1.zip,hadoop則使用2.8.1版本的。

插件下載安裝命令:

./elasticsearch-plugin install https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch-plugins/repository-hdfs/repository-hdfs-6.3.1.zip

如果生產環境的服務器無法連接外網,可以先在其他機器上下載好,上傳到生產服務器,解壓到本地,再執行安裝:

./elasticsearch-plugin install file:///opt/elasticsearch/repository-hdfs-6.3.1

安裝完成後記得重啟Elasticsearch節點。

查看節點狀態:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XGET elasticsearch02:9200/_cat/nodes?v

ip             heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
192.168.17.137           38          95   2    0.03    0.03     0.05 mdi       *      node-1
創建hdfs倉庫

先查看節點的shard信息

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_count?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
 {
     "query": {
         "match_all": {}
     }
}'


{
  "count" : 5392,
  "_shards" : {
    "total" : 108,
    "successful" : 108,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  }
}

創建一個hdfs的倉庫,名稱為hdfsbackup

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPUT  'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
 {
   "type": "hdfs",
   "settings": {
     "uri": "hdfs://elasticsearch02:9000/",
     "path": "/home/esuser/hdfsbackup",
   "conf.dfs.client.read.shortcircuit": "false",
   "max_snapshot_bytes_per_sec" : "50mb", 
     "max_restore_bytes_per_sec" : "50mb"
   }
 }'

{
  "acknowledged" : true
}
驗證倉庫

倉庫創建好了之後,可以用verify命令驗證一下:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/_verify?pretty'
{
  "nodes" : {
    "A1s1uus7TpuDSiT4xFLOoQ" : {
      "name" : "node-1"
    }
  }
}
索引備份

倉庫創建好並驗證完成后,可以執行snapshot api對索引進行備份了,

如果不指定索引名稱,表示備份當前所有open狀態的索引都備份,還有一個參數wait_for_completion,表示是否需要等待備份完成后才響應結果,默認是false,請求提交後會立即返回,然後備份操作在後台異步執行,如果設置為true,請求就變成同步方式,後台備份完成后,才會有響應。建議使用默認值即可,有時備份的整個過程會持續1-2小時。

示例1:備份所有的索引,備份名稱為snapshot_20200122

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122?pretty'
{
  "accepted" : true
}

示例2:備份索引music的數據,備份名稱為snapshot_20200122_02,並指定wait_for_completion為true

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122_02?wait_for_completion=true&pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
  "indices": "music",
  "ignore_unavailable": true,
  "include_global_state": false,
  "partial": true
}'


{
  "snapshot" : {
    "snapshot" : "snapshot_20200122_02",
    "uuid" : "KRXnzc6XSWagCQO92EQx6A",
    "version_id" : 6030199,
    "version" : "6.3.1",
    "indices" : [
      "music"
    ],
    "include_global_state" : false,
    "state" : "SUCCESS",
    "start_time" : "2020-01-22T07:11:06.594Z",
    "start_time_in_millis" : 1579677066594,
    "end_time" : "2020-01-22T07:11:07.313Z",
    "end_time_in_millis" : 1579677067313,
    "duration_in_millis" : 719,
    "failures" : [ ],
    "shards" : {
      "total" : 5,
      "failed" : 0,
      "successful" : 5
    }
  }
}

這條命令中幾個參數介紹:

  • indices:索引名稱,允許寫多個,用”,”分隔,支持通配符。
  • ignore_unavailable:可選值true/false,如果為true,indices里不存在的index就可以忽略掉,備份操作正常執行,默認是false,如果某個index不存在,備份操作會提示失敗。
  • include_global_state:可選值true/false,含義是要不要備份集群的全局state數據。
  • partial:可選值true/false,是否支持備份部分shard的數據。默認值為false,如果索引的部分primary shard不可用,partial為false時備份過程會提示失敗。

使用snapshot api對數據的備份是增量進行的,執行snapshotting的時候,Elasticsearch會分析已經存在於倉庫中的snapshot對應的index file,在前一次snapshot基礎上,僅備份創建的或者發生過修改的index files。這就允許多個snapshot在倉庫中可以用一種緊湊的模式來存儲,非常節省存儲空間,並且snapshotting過程是不會阻塞所有的Elasticsearch讀寫操作的。

同樣的,snapshot作為數據快照,在它之後寫入index中的數據,是不會反應到這次snapshot中的,snapshot數據的內容包含index的副本,也可以選擇是否保存全局的cluster元數據,元數據裡面包含了全局的cluster設置和template。

每次只能執行一次snapshot操作,如果某個shard正在被snapshot備份,那麼這個shard此時就不能被移動到其他node上去,這會影響shard rebalance的操作。只有在snapshot結束之後,這個shard才能夠被移動到其他的node上去。

查看snapshot備份列表
  1. 查看倉庫內所有的備份列表
curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/_all?pretty'
  1. 查看單個備份數據
[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122_02?pretty'
{
  "snapshots" : [
    {
      "snapshot" : "snapshot_20200122_02",
      "uuid" : "KRXnzc6XSWagCQO92EQx6A",
      "version_id" : 6030199,
      "version" : "6.3.1",
      "indices" : [
        "music"
      ],
      "include_global_state" : false,
      "state" : "SUCCESS",
      "start_time" : "2020-01-22T07:11:06.594Z",
      "start_time_in_millis" : 1579677066594,
      "end_time" : "2020-01-22T07:11:07.313Z",
      "end_time_in_millis" : 1579677067313,
      "duration_in_millis" : 719,
      "failures" : [ ],
      "shards" : {
        "total" : 5,
        "failed" : 0,
        "successful" : 5
      }
    }
  ]
}
刪除snapshot備份

如果需要刪除某個snapshot備份快照,一定要使用delete命令,造成別自個跑到服務器目錄下做rm操作,因為snapshot是增量備份的,裏面有各種依賴關係,極可能損壞backup數據,記住不要上來就自己干文件,讓人家標準的命令來執行,命令如下:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XDELETE 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122?pretty'
{
  "acknowledged" : true
}
查看備份進度

備份過程長短視數據量而定,wait_for_completion設置為true雖然可以同步得到結果,但時間太長的話也不現實,我們是希望備份操作後台自己搞,我們時不時的看看進度就行,其實還是調用的snapshot的get操作命令,加上_status參數即可,備份過程中會显示什麼時間開始的,有幾個shard在備份等等信息:

curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122_02/_status?pretty'

取消備份

正在備份的數據可以執行取消,使用的是delete命令:

curl -XDELETE 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122?pretty'

這個命令有兩個作用:

  1. 如果備份正在進行中,那麼取消備份操作,並且刪除備份了一半的數據。
  2. 如果備份已經完成,直接刪除備份數據。

數據恢復

生產環境的備份操作,是定期執行的,執行的頻率看實際的數據量,有1天執行1次的,有4小時一次的,簡單的操作是使用shell腳本封裝備份的命令,然後使用Linux的crontab定時執行。

既然數據有備份,那如果數據出現異常,或者需要使用到備份數據時,恢復操作就能派上用場了。

常規恢復

數據恢復使用restore命令,示例如下:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122_02/_restore?pretty'
{
  "accepted" : true
}

注意一下被恢復的索引,必須全部是close狀態的,否則會報錯,關閉索引的命令:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPOST  'http://elasticsearch02:9200/music/_close?pretty'

恢復完成后,索引自動還原成open狀態。

同樣有些參數可以進行選擇:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122_02/_restore
{
    "indices": "music", 
	"ignore_unavailable": true,
	"include_global_state": true
}

默認會把備份數據里的索引全部還原,我們可以使用indices參數指定需要恢復的索引名稱。同樣可以使用wait_for_completion參數,ignore_unavailable、partial和include_global_state與備份時效果相同,不贅述。

監控restore的進度

與備份類似,調用的recovery的get操作命令查看恢復的進度:

curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/music/_recovery?pretty'

music為索引名稱。

取消restore

與備份類似,delete正在恢復的索引可以取消恢復過程:

curl -XDELETE 'http://elasticsearch02:9200/music'

集群升級

我們現在使用的版本是6.3.1,目前官網最新版本已經是7.5.2了,如果沒有重大的變更或嚴重bug報告的情況下,一般是不需要做升級,畢竟升級有風險,發布要謹慎。

這裏就簡單說一下通用的步驟,謹慎操作:

  1. 查看官網最新版本的文檔,從當前版本到目標版本的升級,有哪些變化,新加入的功能和修復的bug。
  2. 在開發環境或測試環境先執行升級,相應的插件也做一次匹配升級,穩定運行幾個項目版本周期后,再考慮生產環境的升級事宜。
  3. 升級前對數據進行全量的備份,萬一升級失敗,還有挽救的餘地。
  4. 申請生產環境升級的時間窗口,逐個node進行升級驗證。

補充hadoop集群搭建

Elasticsearch的數據備份,通常建議的實踐方案是結合hadoop的hdfs文件存儲,這裏我們搭建一個hadoop的集群環境用作演示,hadoop相關的基礎知識請自行了解,已經掌握的童鞋可以跳過。

版本環境:
hadoop 2.8.1

虛擬機環境

hadoop集群至少需要3個節點。我們選用elasticsearch02、elasticsearch03、elasticsearch04三台機器用於搭建。

  1. 下載解壓

官網下載hadoop-2.8.1.tar.gz,解壓至/opt/hadoop目錄

  1. 設置環境變量

演示環境擁有root權限,就介紹一種最簡單的設置方法,修改/etc/profile文件,添加變量後記得source一下該文件。


[root@elasticsearch02 ~]# vi /etc/profile

# 文件末尾添加
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-2.8.1
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

[root@elasticsearch02 ~]# source /etc/profile
  1. 創建hadoop數據目錄,啟動hadoop時我們使用esuser賬戶,就在/home/esuser下創建目錄,如 /home/esuser/hadoopdata

  2. 修改hadoop的配置文件,在/opt/hadoop/hadoop-2.8.1/etc/hadoop目錄下,基本上是添加配置,涉及的配置文件:

  • core-site.xml
  • hdfs-site.xml
  • yarn-site.xml
  • mapred-site.xml
  • slaves(注:我們選定elasticsearch02為master,其餘兩個為slave)

示例修改如下:

core-site.xml

<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://elasticsearch02:9000</value>
</property>

hdfs-site.xml

<property>
  <name>dfs.namenode.name.dir</name>
  <value>/home/esuser/hadoopdata/namenode</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.datanode.data.dir</name>
  <value>/home/esuser/hadoopdata/datanode</value>
</property>

yarn-site.xml

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
  <value>elasticsearch02</value>
</property>

mapred-site.xml

<property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>

slaves

elasticsearch03
elasticsearch04
  1. 拷貝設置后的文件到另外兩台機器上
scp -r /opt/hadoop/hadoop-2.8.1 esuser@elasticsearch03:/opt/hadoop/hadoop-2.8.1
scp -r /opt/hadoop/hadoop-2.8.1 esuser@elasticsearch04:/opt/hadoop/hadoop-2.8.1

拷貝的文件有點大,需要等一會兒,拷貝完成后,在elasticsearch03、elasticsearch04再設置一次HADOOP_HOME環境變量

  1. 啟動集群

格式化namenode,在hadoop master節點(elasticsearch02),HADOOP_HOME/sbin目錄下執行hdfs namenode -format

執行啟動命令:start-dfs.sh
這個啟動過程會建立到elasticsearch03、elasticsearch04的ssh連接,輸入esuser的密碼即可,也可以提前建立好免密ssh連接。

我們只需要用它的hdfs服務,其他的組件可以不啟動。

驗證啟動是否成功,三台機器分別輸入jps,看下面的進程,如無意外理論上應該是這樣:
elasticsearch02:NameNode、SecondaryNameNode
elasticsearch03:DataNode
elasticsearch04:DataNode

同時在瀏覽器上輸入hadoop master的控制台地址:http://192.168.17.137:50070/dfshealth.html#tab-overview,應該能看到這兩個界面:

datanodes看到2個結點,表示集群啟動成功,如果只能看到一個或一個都沒有,可以查看相應的日誌:/opt/hadoop/hadoop-2.8.1/logs

Error: JAVA_HOME is not set and could not be found 錯誤解決辦法

這個明明已經設置了JAVA_HOME,並且export命令也能看到,啟動時死活就是不行,不跟他杠了,直接在/opt/hadoop/hadoop-2.8.1/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件加上

export JAVA_HOME="/opt/jdk1.8.0_211"

小結

本篇主要以hadoop分佈式文件存儲為背景,講解了Elasticsearch數據的備份與恢復,可以了解一下。集群版本升級這類操作,實踐起來比較複雜,受項目本身影響比較大,這裏就簡單提及要注意的地方,沒有作詳細的案例操作,真要有版本升級的操作,請各位慎重操作,多驗證,確保測試環境充分測試后再上生產,記得數據要備份。

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Accord.NET重啟4.0 開發

Accord.NET Framework是在AForge.NET基礎上封裝和進一步開發來的。功能也很強大,因為AForge.NET更注重與一些底層和廣度,而Accord.NET Framework更注重與機器學習這個專業,在其基礎上提供了更多統計分析和處理函數,包括圖像處理和計算機視覺算法,所以側重點不同,但都非常有用。 官方網站:http://accord-framework.net/

在項目中斷2年時間之後,作者cesarsouza 在2020年5月1日更新了項目狀態, 他在歐洲完成博士,雖然他的工作中主要使用Python完成他的工作,但是他喜歡C#/.NET,一直在考慮Accprd.NET的發展問題,5月15日重新設定了4.0 版本的路線圖https://github.com/accord-net/framework/issues/2123,  其中他寫道:“我看到這個項目仍然被認為對許多人有用,我不認為讓項目消亡符合任何人的利益。我最初認為這個項目將由ML.NET取代,但事實並非如此。我們可以轉換框架,轉而與它合作。”

我們在ML.NET的最初宣布文章中有Accord.NET的影子:

CNTK 已經死了,目前只有 Tensoflow.NET在蓬勃發展,發展的情況很不錯,隨着Accord.NET的加入,這個生態又重新激活,期待大家一起加入,推動.NET機器學習生態的發展。

(一)框架的三大功能模塊

Accord.NET框架主要有三個大的功能性模塊。

  • 分別為科學技術,
  • 信號與圖像處理,
  • 支持組件。

下面將對3個模型的命名空間和功能進行簡單介紹。可以讓大家更快的接觸和了解其功能是否是自己想要的,下面是主要的命名空間介紹。

(二) 科學計算

Accord.Math:包括矩陣擴展程序,以及一組矩陣數值計算和分解的方法,也包括一些約束和非約束問題的數值優化算法,還有一些特殊函數以及其他一些輔助工具。

Accord.Statistics:包含概率分佈、假設檢驗、線性和邏輯回歸等統計模型和方法,隱馬爾科夫模型,(隱藏)條件隨機域、主成分分析、偏最小二乘判別分析、內核方法和許多其他相關的技術。

Accord.MachineLearning: 為機器學習應用程序提供包括支持向量機,決策樹,樸素貝恭弘=叶 恭弘斯模型,k-means聚類算法,高斯混合模型和通用算法如Ransac,交叉驗證和網格搜索等算法。

Accord.Neuro:包括大量的神經網絡學習算法,如Levenberg-Marquardt,Parallel Resilient Backpropagation,Nguyen-Widrow初始化算法,深層的信念網絡和許多其他神經網絡相關的算法。具體看參考幫助文檔。

(三)信號與圖像處理

Accord.Imaging:包含特徵點探測器(如Harris, SURF, FAST and  FREAK),圖像過濾器、圖像匹配和圖像拼接方法,還有一些特徵提取器。

Accord.Audio:包含一些機器學習和統計應用程序說需要的處理、轉換過濾器以及處理音頻信號的方法。

Accord.Vision:實時人臉檢測和跟蹤,以及對人流圖像中的一般的檢測、跟蹤和轉換方法,還有動態模板匹配追蹤器。

(四) 支持組件

主要是為上述一些組件提供數據显示,繪圖的控件,分為以下幾個命名空間:

Accord.Controls:包括科學計算應用程序常見的柱狀圖、散點圖和表格數據瀏覽。

Accord.Controls.Imaging:包括用來显示和處理的圖像的WinForm控件,包含一個方便快速显示圖像的對話框。

Accord.Controls.Audio:显示波形和音頻相關性信息的WinForm控件。

Accord.Controls.Vision:包括跟蹤頭部,臉部和手部運動以及其他計算機視覺相關的任務WinForm控件。

(五) 支持的算法介紹

下面將Accord.NET框架包括的主要功能算法按照類別進行介紹。來源主要是官網介紹,進行了簡單的翻譯和整理。

1、分類(Classification)

SVM(支持向量機,類SupportVectorMachine、類KernelSupportVectorMachine、類SequentialMinimalOptimization—序列最小優化算法)、

K-NN鄰近算法(類KNearestNeighbors);

Logistic Regression(邏輯回歸)、

Decision Trees(決策樹,類DecisionTree、ID3Learning、C45Learning)、

Neural Networks(神經網絡)、

Deep Learning(深度學習)

(Deep Neural Networks深層神經網絡)、

Levenberg-Marquardt with Bayesian Regularization、

Restricted Boltzmann Machines(限制玻耳茲曼機)、

Sequence classification (序列分類),

Hidden Markov Classifiers and Hidden Conditional Random Fields(隱馬爾科夫分類器和隱藏條件隨機域)。

2、回歸(Regression)

Multiple linear regression(多元線性回歸-單因變量多自變量)、

SimpleLinearRegression(線性回歸,類SimpleLinearRegression)、

Multivariate linear regression(多元線性回歸-多因變量多自變量)、polynomial regression (多項式回歸)、logarithmic regression(對數回歸)、Logistic regression(邏輯回歸)、multinomial logistic regression(多項式邏輯回歸)(softmax) and generalized linear models(廣義線性模型)、L2-regularized L2-loss logistic regression , L2-regularized logistic regression , L1-regularized logistic regression , L2-regularized logistic regression in the dual form and regression support vector machines。

3、聚類(Clustering)

K-Means、K-Modes、Mean-Shift(均值漂移)、Gaussian Mixture Models(高斯混合模型)、Binary Split(二元分裂)、Deep Belief Networks(深層的信念網絡)、 Restricted Boltzmann Machines(限制玻耳茲曼機)。聚類算法可以應用於任意數據,包括圖像、數據表、視頻和音頻。

4、概率分佈(Distributions)

包括40多個分佈的參數和非參數估計。包括一些常見的分佈如正態分佈、柯西分佈、超幾何分佈、泊松分佈、伯努利;也包括一些特殊的分佈如Kolmogorov-Smirnov , Nakagami、Weibull、and Von-Mises distributions。也包括多元分佈如多元正態分佈、Multinomial 、Independent 、Joint and Mixture distributions。

5、假設檢驗(Hypothesis Tests)

超過35統計假設測試,包括單向和雙向方差分析測試、非參數測試如Kolmogorov-Smirnov測試和媒體中的信號測試。contingency table tests such as the Kappa test,with variations for multiple tables , as well as the Bhapkar and Bowker tests; and the more traditional Chi-Square , Z , F , T and Wald tests .

6、核方法(Kernel Methods)

內核支持向量機,多類和多標籤向量機、序列最小優化、最小二乘學習、概率學習。Including special methods for linear machines such as LIBLINEAR’s methods for Linear Coordinate Descent , Linear Newton Method , Probabilistic Coordinate Descent , Probabilistic Coordinate Descent in the Dual , Probabilistic Newton Method for L1 and L2 machines in both the dual and primal formulations .

7、圖像(Imaging)

興趣和特徵點探測器如Harris,FREAK,SURF,FAST。灰度共生矩陣,Border following,Bag-of-Visual-Words (BoW),RANSAC-based homography estimation , integral images , haralick textural feature extraction , and dense descriptors such as histogram of oriented gradients (HOG) and Local Binary Pattern (LBP).Several image filters for image processing applications such as difference of Gaussians , Gabor , Niblack and Sauvola thresholding。還有幾個圖像處理中經常用到的圖像過濾器。

8、音頻信號(Audio and Signal)

音頻信號的加載、解析、保存、過濾和轉換,如在空間域和頻域應用音頻過濾器。WAV文件、音頻捕捉、時域濾波器,高通,低通,波整流過濾器。Frequency-domain operators such as differential rectification filter and comb filter with Dirac’s delta functions . Signal generators for Cosine , Impulse , Square signals.

9、視覺(Vision)

實時人臉檢測和跟蹤,以及圖像流中檢測、跟蹤、轉換的一般的檢測方法。Contains cascade definitions , Camshift and Dynamic Template Matching trackers . Includes pre-created classifiers for human faces and some facial features such as noses。

10、降維技術

SVD奇異值分解(OctaveEnvironment.svd方法);

PCA主成分分析(類PrincipalComponent);

ICA獨立成份分析(類IndependentComponetAnalysis)

11、算法精度測算

混淆矩陣(類ConfusionMatrix);

ROC曲線評估(類ReceiverOperatingCharacteristic);

Bootstrap算法(自助算法;類(Bootstrap));

CrossValidation算法(交叉檢驗;類(CrossValidation));

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.Net Core微服務入門全紀錄(一)——項目搭建

前言

寫這篇博客主要目的是記錄一下自己的學習過程,只能是簡單入門級別的,因為水平有限就寫到哪算哪吧,寫的不對之處歡迎指正。
代碼放在:https://github.com/xiajingren/NetCoreMicroserviceDemo

什麼是微服務?

關於微服務的概念解釋網上有很多…
個人理解,微服務是一種系統架構模式,它和語言無關,和框架無關,和工具無關,和服務器環境無關…
微服務思想是將傳統的單體系統按照業務拆分成多個職責單一、且可獨立運行的接口服務。至於服務如何拆分,沒有明確的定義。
幾乎任何後端語言都能做微服務開發。
微服務也並不是完美無缺的,微服務架構會帶來更多的問題,增加系統的複雜度,引入更多的技術棧…

創建項目

一個客戶端,一個產品服務,一個訂單服務。3個項目都是asp.net core web應用程序。創建項目的時候記得啟用一下Docker支持,或者後面添加也行。

為產品、訂單服務添加一些基礎代碼,就簡單的返回一下 服務名稱,當前時間,服務的ip、端口。

在Docker中運行服務

為了方便,我使用Docker來運行服務,不用Docker也行,關於docker的安裝及基本使用就不介紹了。

  • build鏡像:

在項目根目錄打開PowerShell窗口執行:docker build -t productapi -f ./Product.API/Dockerfile .

Successfully代表build成功了。

  • 運行容器:

執行:docker run -d -p 9050:80 --name productservice productapi

執行:docker ps查看運行的容器:

沒問題,使用瀏覽器訪問一下接口:

也沒問題,其中的ip端口是Docker容器內部的ip端口,所以端口是80,這個無所謂。

  • 產品服務部署好了,下面部署一下訂單服務,也是同樣的流程,就把指令簡單貼一下吧:

build鏡像:docker build -t orderapi -f ./Order.API/Dockerfile .
運行容器:docker run -d -p 9060:80 --name orderservice orderapi
瀏覽器訪問一下:

OK,訂單服務也部署完成了。

客戶端調用

客戶端我這裏只做了一個web客戶端,實際可能是各種業務系統、什麼PC端、手機端、小程序。。。這個明白就好,為了簡單就不搞那麼多了。

  • 因為客戶端需要http請求服務端接口,所以需要一個http請求客戶端,我個人比較習慣RestSharp,安利一波:https://github.com/restsharp/RestSharp

  • 添加基礎代碼:

IServiceHelper.cs:

    public interface IServiceHelper
    {
        /// <summary>
        /// 獲取產品數據
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        Task<string> GetProduct();

        /// <summary>
        /// 獲取訂單數據
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        Task<string> GetOrder();
    }

ServiceHelper.cs:

    public class ServiceHelper : IServiceHelper
    {
        public async Task<string> GetOrder()
        {
            string serviceUrl = "http://localhost:9060";//訂單服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            var Client = new RestClient(serviceUrl);
            var request = new RestRequest("/orders", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }

        public async Task<string> GetProduct()
        {
            string serviceUrl = "http://localhost:9050";//產品服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            var Client = new RestClient(serviceUrl);
            var request = new RestRequest("/products", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }
    }

Startup.cs:

    public class Startup
    {
        public Startup(IConfiguration configuration)
        {
            Configuration = configuration;
        }

        public IConfiguration Configuration { get; }

        // This method gets called by the runtime. Use this method to add services to the container.
        public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
        {
            services.AddControllersWithViews();
            
            //注入IServiceHelper
            services.AddSingleton<IServiceHelper, ServiceHelper>();
        }

        // This method gets called by the runtime. Use this method to configure the HTTP request pipeline.
        public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
        {
            if (env.IsDevelopment())
            {
                app.UseDeveloperExceptionPage();
            }
            else
            {
                app.UseExceptionHandler("/Home/Error");
            }
            app.UseStaticFiles();

            app.UseRouting();

            app.UseAuthorization();

            app.UseEndpoints(endpoints =>
            {
                endpoints.MapControllerRoute(
                    name: "default",
                    pattern: "{controller=Home}/{action=Index}/{id?}");
            });
        }
    }

HomeController.cs:

    public class HomeController : Controller
    {
        private readonly ILogger<HomeController> _logger;
        private readonly IServiceHelper _serviceHelper;

        public HomeController(ILogger<HomeController> logger, IServiceHelper serviceHelper)
        {
            _logger = logger;
            _serviceHelper = serviceHelper;
        }

        public async Task<IActionResult> Index()
        {
            ViewBag.OrderData = await _serviceHelper.GetOrder();
            ViewBag.ProductData = await _serviceHelper.GetProduct();

            return View();
        }

        public IActionResult Privacy()
        {
            return View();
        }

        [ResponseCache(Duration = 0, Location = ResponseCacheLocation.None, NoStore = true)]
        public IActionResult Error()
        {
            return View(new ErrorViewModel { RequestId = Activity.Current?.Id ?? HttpContext.TraceIdentifier });
        }
    }

Index.cshtml:

@{
    ViewData["Title"] = "Home Page";
}

<div class="text-center">
    <h1 class="display-4">Welcome</h1>
    <p>
        @ViewBag.OrderData
    </p>
    <p>
        @ViewBag.ProductData
    </p>
</div>

代碼比較簡單,這裏就不用docker了,直接控制台啟動,使用瀏覽器訪問:

  • 一切正常。進行到這裏,各個服務也獨立運行了,客戶端也能正常調用了,貌似算是完成一個簡易的微服務了。但是,微服務架構最重要的原則就是——“高可用”。以上的做法明顯不能滿足高可用性,因為任何一個服務掛掉,所有依賴這個服務的業務系統都會受影響。

停止一下訂單服務:docker stop orderservice

訂單服務停止,導致客戶端業務系統無法獲取訂單數據。
要解決這個問題,很容易想到:集群。

簡單的服務集群

既然單個服務實例有掛掉的風險,那麼部署多個服務實例就好了嘛,只要大家不同時全掛就行。

  • 使用docker運行多個服務實例:
docker run -d -p 9061:80 --name orderservice1 orderapi
docker run -d -p 9062:80 --name orderservice2 orderapi
docker run -d -p 9051:80 --name productservice1 productapi
docker run -d -p 9052:80 --name productservice2 productapi

現在訂單服務和產品服務都增加到3個服務實例。

  • 那麼稍微改造一下客戶端代碼吧:
    ServiceHelper.cs:
public class ServiceHelper : IServiceHelper
    {
        public async Task<string> GetOrder()
        {
            string[] serviceUrls = { "http://localhost:9060", "http://localhost:9061", "http://localhost:9062" };//訂單服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            //每次隨機訪問一個服務實例
            var Client = new RestClient(serviceUrls[new Random().Next(0, 3)]);
            var request = new RestRequest("/orders", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }

        public async Task<string> GetProduct()
        {
            string[] serviceUrls = { "http://localhost:9050", "http://localhost:9051", "http://localhost:9052" };//產品服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            //每次隨機訪問一個服務實例
            var Client = new RestClient(serviceUrls[new Random().Next(0, 3)]);
            var request = new RestRequest("/products", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }
    }

當然拿到這些服務地址可以自己做複雜的負載均衡策略,比如輪詢,隨機,權重等等 都行,甚至在中間弄個nginx也可以。這些不是重點,所以就簡單做一個隨機吧,每次請求來了隨便訪問一個服務實例。

  • 瀏覽器測試一下:

    可以看到請求被隨機分配了。但是這種做法依然不安全,如果隨機訪問到的實例剛好掛掉,那麼業務系統依然會出問題。
    簡單處理思路是:
    1.如果某個地址請求失敗了,那麼換一個地址接着執行。
    2.如果某個地址的請求連續多次失敗了,那麼就移除這個地址,下次就不會訪問到它了。
    。。。。。。
    業務系統實現以上邏輯,基本上風險就很低了,也算是大大增加了系統可用性了。

  • 然後思考另一個問題:

實際應用中,上層的業務系統可能非常多,為了保證可用性,每個業務系統都去考慮服務實例掛沒掛掉嗎?
而且實際應用中服務實例的數量或者地址大多是不固定的,例如雙十一來了,流量大了,增加了一堆服務實例,這時候每個業務系統再去配置文件里配置一下這些地址嗎?雙十一過了又去把配置刪掉嗎?顯然是不現實的,服務必須要做到可靈活伸縮。

  • 這時候就引入一個名詞:服務註冊與發現

未完待續…

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  27. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – Blazor 實戰系列(七)
  28. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – Blazor 實戰系列(八)
  29. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – Blazor 實戰系列(九)
  30. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – 終結篇之發布項目

上一篇完成了博客的分頁查詢文章列表頁面的數據綁定和分頁功能,本篇將繼續完成剩下的幾個頁面。

在開始主題之前重新解決上一篇的最後一個問題,當點擊了頭部組件的/posts鏈接時直接強制刷新了頁面,經過查看文檔和實踐有了更好的解決方案。

先將頭部組件Header.razor中的NavLink恢復成<NavLink class="menu-item" href="posts">Posts</NavLink>,不需要點擊事件了。

然後在Posts.razor中添加生命周期函數OnParametersSetAsync(),在初始化完成后執行。

/// <summary>
/// 初始化完成后執行
/// </summary>
/// <returns></returns>
protected override async Task OnParametersSetAsync()
{
    if (!page.HasValue)
    {
        page = 1;
        await RenderPage(page);
    }
}

判斷當前page參數是否有值,有值的話說明請求肯定是來自於翻頁,當page沒有值的時候就說明是頭部的菜單點進來的。那麼此時給page賦值為1,調用API加載數據即可。

分類列表

Categories.razor是分類列表頁面,上篇文章已經實現了從API獲取數據的方法,所以這裏就很簡單了,指定接受類型,然後在生命周期初始化OnInitializedAsync()中去獲取數據。

@code{
    /// <summary>
    /// categories
    /// </summary>
    private ServiceResult<IEnumerable<QueryCategoryDto>> categories;

    /// <summary>
    /// 初始化
    /// </summary>
    protected override async Task OnInitializedAsync()
    {
        // 獲取數據
        categories = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<IEnumerable<QueryCategoryDto>>>($"/blog/categories");
    }
}

當獲取到數據的時候進行綁定,沒有數據的時候還是显示加載中的組件<Loading />讓他轉圈圈。

@if (categories == null)
{
    <Loading />
}
else
{
    <div class="container">
        <div class="post-wrap categories">
            <h2 class="post-title">-&nbsp;Categories&nbsp;-</h2>
            <div class="categories-card">
                @if (categories.Success && categories.Result.Any())
                {
                    @foreach (var item in categories.Result)
                    {
                        <div class="card-item">
                            <div class="categories">
                                <a href="/category/@item.DisplayName/">
                                    <h3>
                                        <i class="iconfont iconcode" style="padding-right:3px"></i>
                                        @item.CategoryName
                                    </h3>
                                    <small>(@item.Count)</small>
                                </a>
                            </div>
                        </div>
                    }
                }
                else
                {
                    <ErrorTip />
                }
            </div>
        </div>
    </div>
}

直接循環返回的數據列表categories.Result,綁定數據就好,當獲取失敗或者沒有返回數據的時候显示錯誤提示組件<ErrorTip />

標籤列表

Categories.razor是標籤列表頁面,和分類列表HTML結構差不多一樣的,除了返回類型和接口地址不一樣,將上面代碼複製過來改改即可。

@code{
    /// <summary>
    /// tags
    /// </summary>
    private ServiceResult<IEnumerable<QueryTagDto>> tags;

    /// <summary>
    /// 初始化
    /// </summary>
    protected override async Task OnInitializedAsync()
    {
        // 獲取數據
        tags = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<IEnumerable<QueryTagDto>>>($"/blog/tags");
    }
}
@if (tags == null)
{
    <Loading />
}
else
{
    <div class="container">
        <div class="post-wrap tags">
            <h2 class="post-title">-&nbsp;Tags&nbsp;-</h2>
            <div class="tag-cloud-tags">
                @if (tags.Success && tags.Result.Any())
                {
                    @foreach (var item in tags.Result)
                    {
                        <a href="/tag/@item.DisplayName/">@item.TagName<small>(@item.Count)</small></a>
                    }
                }
                else
                {
                    <ErrorTip />
                }
            </div>
        </div>
    </div>
}

友鏈列表

FriendLinks.razor是友情鏈接列表頁面,實現方式和上面兩個套路一模一樣。

@code {
    /// <summary>
    /// friendlinks
    /// </summary>
    private ServiceResult<IEnumerable<FriendLinkDto>> friendlinks;

    /// <summary>
    /// 初始化
    /// </summary>
    protected override async Task OnInitializedAsync()
    {
        // 獲取數據
        friendlinks = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<IEnumerable<FriendLinkDto>>>($"/blog/friendlinks");
    }
}
@if (friendlinks == null)
{
    <Loading />
}
else
{
    <div class="container">
        <div class="post-wrap categories">
            <h2 class="post-title">-&nbsp;FriendLinks&nbsp;-</h2>
            <div class="categories-card">
                @if (friendlinks.Success && friendlinks.Result.Any())
                {
                    @foreach (var item in friendlinks.Result)
                    {
                        <div class="card-item">
                            <div class="categories">
                                <a target="_blank" href="@item.LinkUrl">
                                    <h3>@item.Title</h3>
                                </a>
                            </div>
                        </div>
                    }
                }
                else
                {
                    <ErrorTip />
                }
            </div>
        </div>
    </div>
}

文章列表(分類)

Posts.Category.razor是根據分類查詢文章列表頁面,他接受一個參數name,我們要根據name去API查詢數據然後綁定頁面即可。

這裏的參數name實際上就是從標籤列表傳遞過來的DisplayName的值,它是一個比較友好的名稱,我們還要通過這個值去查詢真正的分類名稱進行展示,所以這裏需要調用兩個API,這點在設計API的時候沒有考慮好,我們其實可以將這兩個API合併變成一個,後續再進行優化吧,這裏就請求兩次。

添加兩個接收參數:分類名稱和返回的文章列表數據。

/// <summary>
/// 分類名稱
/// </summary>
private string categoryName;

/// <summary>
/// 文章列表數據
/// </summary>
private ServiceResult<IEnumerable<QueryPostDto>> posts;

然後在OnInitializedAsync()初始化方法中調用API獲取數據,賦值給變量。

/// <summary>
/// 初始化
/// </summary>
protected override async Task OnInitializedAsync()
{
    // TODO:獲取數據,可以在API中合併這兩個請求。
    var category = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<string>>($"/blog/category?name={name}");
    posts = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<IEnumerable<QueryPostDto>>>($"/blog/posts/category?name={name}");

    if (category.Success)
    {
        categoryName = category.Result;
    }
}

有了數據,直接在頁面上進行循環綁定。

@if (posts == null)
{
    <Loading />
}
else
{
    <div class="container">
        <div class="post-wrap tags">
            @if (categoryName != null)
            {
                <h2 class="post-title">-&nbsp;Category&nbsp;·&nbsp;@categoryName&nbsp;-</h2>
            }
        </div>
        <div class="post-wrap archive">
            @if (posts.Success && posts.Result.Any())
            {
                @foreach (var item in posts.Result)
                {
                    <h3>@item.Year</h3>
                    @foreach (var post in item.Posts)
                    {
                        <article class="archive-item">
                            <NavLink href="@("/post"+post.Url)">@post.Title</NavLink>
                            <span class="archive-item-date">@post.CreationTime</span>
                        </article>
                    }
                }
            }
            else
            {
                <ErrorTip />
            }
        </div>
    </div>
}

文章列表(標籤)

Posts.Tag.razor是根據標籤查詢文章列表,這個和分類查詢文章列表實現方式一樣,直接上代碼。

@code {
    /// <summary>
    /// 標籤名稱參數
    /// </summary>
    [Parameter]
    public string name { get; set; }

    /// <summary>
    /// 標籤名稱
    /// </summary>
    private string tagName;

    /// <summary>
    /// 文章列表數據
    /// </summary>
    private ServiceResult<IEnumerable<QueryPostDto>> posts;

    /// <summary>
    /// 初始化
    /// </summary>
    protected override async Task OnInitializedAsync()
    {
        // TODO:獲取數據,可以在API中合併這兩個請求。
        var tag = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<string>>($"/blog/tag?name={name}");
        posts = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<IEnumerable<QueryPostDto>>>($"/blog/posts/tag?name={name}");

        if (tag.Success)
        {
            tagName = tag.Result;
        }
    }
}
@if (posts == null)
{
    <Loading />
}
else
{
    <div class="container">
        <div class="post-wrap tags">
            @if (tagName != null)
            {
                <h2 class="post-title">-&nbsp;Tag&nbsp;·&nbsp;@tagName&nbsp;-</h2>
            }
        </div>
        <div class="post-wrap archive">
            @if (posts.Success && posts.Result.Any())
            {
                @foreach (var item in posts.Result)
                {
                    <h3>@item.Year</h3>
                    @foreach (var post in item.Posts)
                    {
                        <article class="archive-item">
                            <NavLink href="@("/post"+post.Url)">@post.Title</NavLink>
                            <span class="archive-item-date">@post.CreationTime</span>
                        </article>
                    }
                }
            }
            else
            {
                <ErrorTip />
            }
        </div>
    </div>
}

以上完成了以上幾個頁面的數據綁定,頁面之間的跳轉已經關聯起來了,然後還剩下文章詳情頁,大家可以先自己動手完成它,今天就到這裏,未完待續…

開源地址:https://github.com/Meowv/Blog/tree/blog_tutorial

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分類
發燒車訊

吉利大法好!沃爾沃去年銷量創紀錄,換髮第二春!

2016年沃爾沃汽車進一步確立了在自動駕駛、電氣化及安全領域的領先地位,建立了新的商業聯盟,並不斷推出全新的產品,打造立足全球的生產製造基地。2016年沃爾沃汽車斥資5億美元在美國南卡羅來納州興建工廠,將生產基於SpA架構的車型,初期將聘用2,000餘名員工。

沃爾沃汽車集團近日發布2016年銷售業績显示,2016年沃爾沃汽車全球共實現銷量534,332輛,同比增長6.2%,連續三年創銷量紀錄。2016年沃爾沃汽車在全球各大市場銷量齊頭並進,在中國和北美兩大市場均實現了兩位數增幅,西歐市場表現強勁,沃爾沃汽車全球復興第二階段持續加速。

S90

沃爾沃全新90系車型2016年銷量飄紅,其中XC90車型銷量較2015年激增了125%,印證了沃爾沃全新的設計語言及創新科技在全球取得成功,為未來沃爾沃全新車型的上市,打下堅實的基礎。同時,沃爾沃XC60車型年銷量達到161,092輛,自2008年投放市場以來,連續九年屢創銷量紀錄。

XC90

2016年沃爾沃汽車在中國市場銷量達90,930輛,同比增長11.5%。中國依然是沃爾沃汽車全球最大單一市場。其中,國產沃爾沃XC60和S60L是沃爾沃汽車在中國市場最暢銷的車型。

沃爾沃汽車2016年在美國市場銷量增幅達18.1%,是美國增速最快的豪華汽車品牌之一,實現年銷量82,726輛。其中沃爾沃XC90和XC60最受美國消費者歡迎,市場表現出眾。得益於德國、英國、法國和意大利等主要市場強勁業績的推動,2016年沃爾沃汽車在西歐銷量增長4.1%,達到206,144輛。

沃爾沃汽車2016年實現銷量破紀錄的同時,通過全球復興和品牌重新定位持續強化與其他豪華品牌的競爭優勢。2016年沃爾沃汽車進一步確立了在自動駕駛、電氣化及安全領域的領先地位,建立了新的商業聯盟,並不斷推出全新的產品,打造立足全球的生產製造基地。

2016年沃爾沃汽車斥資5億美元在美國南卡羅來納州興建工廠,將生產基於SpA架構的車型,初期將聘用2,000餘名員工。2016年沃爾沃汽車發布了中國製造戰略,在提升產能的同時,將中國打造成了面向全球市場的生產和出口基地。沃爾沃大慶工廠生產旗艦級全新S90系家族,成都工廠生產現款60系及未來全新60系車型,基於CMA架構的全新40系車型正在規劃中,將在距上海以南350公里的路橋工廠投產。

2016年9月,隨着沃爾沃全新V90 Cross Country旅行越界車的上市,沃爾沃全新90系車型已全部完成換代。其中XC90車型更是榮獲120多個國際大獎,充分展現了沃爾沃全新SpA架構在設計、技術等方面的領先優勢。

V90 Cross Country

未來幾年,沃爾沃汽車將以每年兩款全新車型的速度完成全部產品換代。2017年將推出基於SpA架構的全新XC60車型,以及基於CMA架構的首款40系產品——全新XC40車型;在新能源領域,2016年沃爾沃汽車發布了全方位的電氣化戰略,將在全系車型中引入插電式混合動力系統,並在2019年之前推出首款純電動車,到2025年將實現新能源車型累計銷量100萬輛。

2016年沃爾沃汽車與優步(Uber)公司攜手合作開發自動駕駛技術,與瑞典奧托立夫公司(Autoliv)合作建立了合資公司——Zenuity,致力於設計和開發自動駕駛軟件及高級駕駛輔助系統,將為快速發展的全球市場提供自動駕駛軟件等服務。這也是豪華汽車品牌首次與一線供應商聯手開發相關技術,將為汽車行業帶來重大變革。

2017年沃爾沃汽車將在瑞典總部哥德堡進一步推動Drive Me自動駕駛測試項目。作為目前全球最先進、最前沿的自動駕駛測試項目,沃爾沃汽車將提供100輛XC90自動駕駛汽車用於普通居民在真實的日常環境中出行使用。未來,沃爾沃汽車還將在中國與英國啟動DriveMe自動駕駛測試項目。

隨着全球復興進度的加快及全新商業模式的拓展,沃爾沃汽車不僅是全球豪華汽車製造商,還將成為了一家全球高端移動出行公司。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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分類
發燒車訊

20萬就能買到全新寶馬轎車?!因為它真的來了

新車基於UKL前驅平台打造,1系三廂將會是前驅車型,新車的動力系統或為1。5T 136馬力+6速自動變速箱,2。0T 192馬力/231馬力+8擋手自一體變速箱,其中官方聲稱1。5T車型的百公里油耗最低可以達到5。5L。新車將會有無鑰匙啟動、抬頭显示、倒車影像、全景天窗、LED大燈、pM2。

寶馬1系三廂自從誕生的那一刻就備受關注,吸睛無數,小編也和大家一樣,時刻關注着寶馬1系三廂的所有信息。畢竟,哪個男人心裏沒有這一個藍天白雲夢,開寶馬也是很多人的心愿。

但是寶馬作為豪華品牌,價格不是每個消費者都能承受的起的。寶馬進口1系的價格不是很貴,但是國人就是對兩廂車有一定的排斥心理,比較鍾愛三廂車,所以即使進口1系兩廂的價格足夠便宜,但是買單的人照樣不多。

當然,寶馬3系是三廂車,但是3系的價格在30萬左右,還是有點小貴。所以在20萬級別這個領域,出現了一個市場空缺。如果能有一台20萬的三廂寶馬,這應該是極好的選擇。

看看奧迪A3就知道了,作為豪華品牌的A3將價格做到了20萬元左右,在這個沒有直接競爭對手的領域,A3的銷量好的一塌糊塗,A3在11月份交出了9883輛的銷量,將近萬輛的銷量足以看出來這個細分市場有很大的潛力。

所以寶馬義不容辭的推出了國產版的1系三廂。

寶馬1系三廂版基於Compact Sedan概念車打造出來的,新車的設計借鑒了概念車的設計元素,同時也具有着寶馬家族化的設計風格,前大燈的造型與3系比較相似,側麵線條比較平直,從外觀看像是縮小的3系,看起來短小精悍,富有運動感。

內飾看起來還是那麼熟悉的感覺,畢竟也是採用了寶馬家族化的設計特徵,中控台造型很有層次感,並配備了8.8英寸液晶屏,同時還有大面積的鍍鉻裝飾,可以增強內飾的精緻感。

新車基於UKL前驅平台打造,1系三廂將會是前驅車型,新車的動力系統或為1.5T 136馬力+6速自動變速箱,2.0T 192馬力/231馬力+8擋手自一體變速箱,其中官方聲稱1.5T車型的百公里油耗最低可以達到5.5L。

新車將會有無鑰匙啟動、抬頭显示、倒車影像、全景天窗、LED大燈、pM2.5濾清器等,這些都是國人比較看重的配置。新車的預售價為20.5萬起,這就意味着也許不到20萬的價格就可以買到帥氣的三廂寶馬,估計很多消費者都會心動吧!如果實際售價能比預售價還低一點的話,那麼A3就會瞬間感到壓力了。

競爭對手

奧迪A3

指導價:18.49-28.10萬

A3在國內的成就有目共睹,但是它真正的競爭對手預計會在2月份正式上市銷售,憑藉著“藍天白雲”在國內的號召力,A3將會面臨很大壓力,那麼它能否守住自己的陣地,就讓我們拭目以待吧!本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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發燒車訊

售價降低還換裝1.5T 這款合資轎車不輸思域

輪轂方面使用的是美規思域Si上的18英寸旋風式輪轂,樣式非常漂亮。內飾:基本沒有變化內飾方面也僅僅進行了一些小改動,基本保持着舊款的設計。但是增加了配色,導航也終於被加入到車機裏面。依舊使用着数字显示式儀錶盤,這是一種用過都說好的設計,数字显示的時速一目瞭然,而且較高的位置真有點抬頭显示的感覺。

前言

本田思域可謂是現今緊湊型轎車的當紅辣子雞,即使需要加價也難以阻擋人們對它的喜愛之情,其中最吸引他們的就是思域上那款動力油耗表現出色的1.5T發動機以及極高的配置。而最近本田為我們帶來2017款本田傑德,這輛大兩廂汽車更換了十代思域上的1.5T發動機,功率雖然有所降低,但是配置更為豐富,那麼它具體又有着怎樣的升級呢?又是否值得購買呢?

傑德定位非常獨特,你可以將它當做一輛旅行車,也可以將其當做是MpV。而本田定位它是一輛緊湊型汽車,在筆者的眼中它是一輛大兩廂車,首先來自老款思域的平台讓它有着轎車般的駕駛感受,其次6座的布局實在和7座MpV有差異。這次2017款傑德的定價為12.99-17.99萬,購買門檻比起之前更低了。

外觀:更換了LED光源以及新增配色,更為精神

2017款傑德增加了新翠綠、波爾多紅等車身顏色,更為個性以及好看。在前臉方面進氣格柵增加了少許鍍鉻裝飾,看着更為時尚,而這種家族史設計使得傑德前臉更像是雅閣。

而集成了LED日間行車燈的LED大燈非常醒目,亮度相當高,不過這是1.5T中高配車型的專利,1.8L以及1.5T最低配都與這LED大燈無緣。

尾燈也同樣使用了LED燈源,辨識率更高,關鍵的一點是視覺效果更佳。除此以外,傑德使用了雙邊共雙出的排氣管設計,看着有一點性能味。

離地間隙提升了10mm,舊款托底的毛病減弱不少,但是有一點需要注意,傑德是一輛兩廂車,對於兩廂車而言這個離地間隙已經是很大的了。輪轂方面使用的是美規思域Si上的18英寸旋風式輪轂,樣式非常漂亮。

內飾:基本沒有變化

內飾方面也僅僅進行了一些小改動,基本保持着舊款的設計。但是增加了配色,導航也終於被加入到車機裏面。

依舊使用着数字显示式儀錶盤,這是一種用過都說好的設計,数字显示的時速一目瞭然,而且較高的位置真有點抬頭显示的感覺。

配置:提升不少,但尚未完美

這次配置上的提升是比較明顯的,讓傑德競爭力一下子提升不少,增加了LED大燈、日間行車燈、LED尾燈、18英寸輪轂、併線輔助系統、車道偏離系統、主動剎車、自適應巡航系統等,而且1.5T車型全系標配了全景天窗。

傑德似乎是想要向思域看齊,但傑德卻沒有思域上的自動駐車以及电子手剎,稍顯遺憾,而且作為最低配車型並沒有配備ESp車身穩定系統。總的而言,傑德在配置上以及性價比上提升不少。

動力:最大的亮點

一直以來,傑德都是被當做是老款思域的重造產物,使用了同樣的平台,同樣的動力總成。底盤表現非常出色,但1.8L自然吸氣發動機卻難以挑起重擔,油耗以及耐用度優秀,卻給人白開水的感覺。這次加入的1.5T發動機,就像是辣椒一樣一下子把這款大兩廂車變得勁爆刺激味蕾。最大功率115千瓦,最大扭矩203牛米,比起思域上略有下降,依然是優秀水平,可以理解為思域上的1.5T低功率版本。

和這款1.5T渦輪增壓發動機相配合的依然是CVT變速箱,和思域一樣,根據思域上平均8.5L的實測油耗,我們有理由相信使用同款發動機的傑德油耗也能同樣優秀。

這一次2017款本田傑德的上市把之前的一些小問題幾乎都解決了,更低的價格、換上了更強悍的動力總成、加入了導航、更豐富的舒適性配置以及安全配置,這樣看來傑德是越趨完美。加上同價位並沒有相似的競爭對手,傑德可能會成為東本的第二個思域。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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發燒車訊

為何有點小錢的人都不願買國產車?

廢話這麼多,歸根結底說白了就是一個字 – 錢。當你的財力和社會地位提升起來后,相信你的內心自然會有答案。

2016年汽車圈發生了很多事,其中令叫獸印象最深的是自主品牌的叫好聲四起,銷量上也取得了空前的突破。不過當叫獸冷靜下來理智的想一想,當下自主品牌真的是形勢一片大好,即將崛起了嗎?

廢話這麼多,歸根結底說白了就是一個字 – 錢。當你的財力和社會地位提升起來后,相信你的內心自然會有答案。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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好開、省油還有科技感,教授把這輛車推薦給挑剔的朋友們

聽了的介紹,三位老同學都下定決心要買17款新蒙迪歐了,我想既然他們都將是17款新蒙迪歐的車主了,所以約了他們提車三個月之後回來探討一些用車的經驗。三個月後,和三位老同學再次相聚,討論一下蒙迪歐的用車心得。智行第一位同學,也就是那位駕齡不長的女司機,她說讓她印象最深刻的還是17款新蒙迪歐的LKA車道保持輔助系統,一旦車輛在無意識情況下偏離車道,系統將通過震動方向盤和儀錶盤信息提醒,並輔助她重回當前行駛車道,這讓她在高速公路上行駛時避免了偏離車道所造成的危險。

身邊的朋友知道喜歡玩車

於是經常能收到他們的諮詢

什麼十萬買啥車、二十萬買啥車

諸如此類的問題

其實都可以輕鬆應對的

然而就像廣東話說的

“上得山多終遇虎”

也會有天被問題難住

三個月前的同學聚會

有三位老同學說他們感情好

想買同一輛車,都要二十萬出頭而且夠大氣的

首先女同學是一名女司機

作為職業女性的她,要經常跑高速

而且她還是新手

所以她要我推薦一輛好開、安全的車給她

第二位同學則是環保主義者

什麼都不管,就要油耗低

(大哥,外觀大氣的車好難找油耗低的吧)

第三位同學是一名技術宅

典型的IT男

需要一輛有技術含量的車子

聽了他們的要求后,第一時間是吐槽根本沒有這樣的車。但兢兢業業鍥而不舍的我在網上做了大量的搜索之後,發現有一輛車非常適合這三位老同學,那就是長安福特的17款新蒙迪歐。

17款新蒙迪歐指導價17.98萬起,首先在價格上是符合要求的,然後在外觀上,馬丁式的家族前臉、LED大燈、2850mm的長軸距、以及肌肉感十足的車身線條,時尚個性又不失沉穩的外觀能讓不同年齡層的人接受。

內飾方面,採用了對稱式的布局,整體的內飾簡潔明了,多媒體系統也已經升級到第三代的SYNC操作系統,操作更加流暢,功能也更加完善。除此以外,旋鈕式換擋的設計也讓車內的檔次感提升不少。

行駛方面,拿2.0T車型來說,最大馬力達到245ps,搭配調校成熟的6AT手自一體變速箱,動力表現充沛且平順,絲毫不用擔心有小馬拉大車的感覺;底盤方面採用了多連桿獨立后懸架,整體偏向於舒適的調校,對細碎顛簸的過濾十分徹底。可以看出,實際的行駛表現也很符合蒙迪歐的定位。

聽了的介紹,三位老同學都下定決心要買17款新蒙迪歐了,我想既然他們都將是17款新蒙迪歐的車主了,所以約了他們提車三個月之後回來探討一些用車的經驗。

三個月後,和三位老同學再次相聚,討論一下蒙迪歐的用車心得。

智行

第一位同學,也就是那位駕齡不長的女司機,她說讓她印象最深刻的還是17款新蒙迪歐的LKA車道保持輔助系統,一旦車輛在無意識情況下偏離車道,系統將通過震動方向盤和儀錶盤信息提醒,並輔助她重回當前行駛車道,這讓她在高速公路上行駛時避免了偏離車道所造成的危險。

除此以外,對於這位新手司機來說,帶行人識別功能的智能感應制動保護系統、以及只需控制油門和剎車,即可輕鬆把車停在理想位置的主動泊車輔助系統和ACC全速智能自適應巡航控制系統都讓她駕駛蒙迪歐的過程更加輕鬆。另外,車廂內的10個安全氣囊的環繞式防護也讓她駕駛的過程中更加安心。

智擎

至於那位作為環保主義者的老同學,關注油耗的他對17款新蒙迪歐的EcoBoost雙渦流渦輪增壓直噴發動機贊不絕口,因為先進的雙渦流渦輪增壓技術能有效緩解低速時的遲滯性,使峰值扭矩提早爆發,帶來更佳的燃油經濟性。

而為了達到更好的節能環保效果,他選擇了Hybrid車型,17款新蒙迪歐的混合動力版本採用阿特金森循環發動機配合電動機,並搭載eCVT電控無級變速器,讓燃油與電力良好融合,高效環保,帶來煥然一新的駕駛體驗與樂趣。

智聯

最後一位老同學就是做IT男的技術宅,他最滿意的就是17款新蒙迪歐搭載的福特派TM互聯技術,只需要在手機中下載福特派TM應用,就可以遠程控制車輛並且通過手機來查看燃油剩餘量等車輛概況,十分方面。

在多媒體功能方面,車主可以通過藍牙或者USB數據線將手機和車輛相連,來拓展多媒體的功能,同時,17款新蒙迪歐的多媒體系統支持智能聲控以及智能中文手寫輸入,支持多字連寫,讓人機之間的交互變得更加簡單。

總結

其實早就知道17款新蒙迪歐的三大亮點能夠讓我的這三位老同學滿足,“智行”讓駕駛更加輕鬆而且安全、“智擎”在提供充沛動力的同時又保證了良好的燃油經濟性、“智聯”則結合了時下流行的智能手機,既提供了用車的便利,又豐富了多媒體功能。三管齊下,相信不只是我的這三位老同學,廣大的消費者都會被17款新蒙迪歐吸引到。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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大發現!國3汽車的PM2.5居然比國5低?

接下來是國三的車。所以僅從pM2。5的指數上來看,老車的成績不一定差,新車的成績也不一定好,反而車況才是更重要的因素。而那些所謂的專家。其實之前其他網友測試汽車尾氣pM2。5指數得出驚人的結果。(汽車尾氣比空氣乾淨,聽着很扯,畢竟你不可能整天去吸尾氣),就有專家出來表明,汽車的排放導致的污染並非只是直接的pM排放污染,而是“二次反應”。

一到冬季,pM指數和霧霾就成了熱門話題,這個時候汽車就會慣例被推上輿論焦點,近期國六排放標準的出台也進一步表明了相關部門的觀點—“霧霾的很大成因就是因為汽車的排放”。每次說到空氣污染提得最多的就是pM2.5指數。

pM指數那麼多,為什麼偏偏是pM2.5?

pM的英文全稱為particulate Matter (顆粒物),而数字2.5是指這種顆粒物的空氣動力學直徑(aerodynamic diameter)為2.5微米( pM10則是指粒徑等於、小於10微米的顆粒物)。粒徑越小、密度越低,顆粒沉降得越慢。如果再有一些外力引起空氣微小的擾動,這些細小的顆粒即使在無風的條件下,最終也很難沉降到地面上,它們會一直在空中“遊盪”,成為危害人體健康的罪魁禍首。

而我們常說的pM2.5的濃度或其他污染氣體的濃度是指每立方米空氣中這種污染物的質量含量,它反映了空氣的污染程度,這個值越高,就代表空氣污染越嚴重。由於空氣中污染物的種類很多,如:可吸入顆粒物、二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳及臭氧等,為了統一評估,我國的環保部門,將每一種污染物的濃度都換算成統一的空氣污染指數,然後對外發布。俗話說病從口入,那麼我們今天就從源頭-用儀器來測試一下汽車尾氣的pM2.5指數。

在此之前我們先看下香煙的pM指數,直接爆表,所以能戒煙朋友趕緊戒煙了。

接着測試一下國4的車。(所測汽車均為公司同事車輛)

然後是國5的車!

接下來是國三的車。

所以僅從pM2.5的指數上來看,老車的成績不一定差,新車的成績也不一定好,反而車況才是更重要的因素。

而那些所謂的專家。。。

其實之前其他網友測試汽車尾氣pM2.5指數得出驚人的結果。。。

(汽車尾氣比空氣乾淨,聽着很扯,畢竟你不可能整天去吸尾氣),就有專家出來表明,汽車的排放導致的污染並非只是直接的pM排放污染,而是“二次反應”。

這樣一群吃瓜群眾就懵逼了,你是博士后,你說什麼都對,就像一直聽說F1產生的下壓力足以讓其貼在牆上跑,但是從來沒有見過,不相信這件事的人也找不到反駁的理由。

不管汽車的排放是不是元兇(因為現在霧霾這個鍋汽車已經背定了),相關部門對新車排放的要求越來越高並沒錯,畢竟排放再少也是排放。假設之前國三標準滿分是100分,當年生產的汽車再優秀,也只能得100。

現在國五標準出來了,直接就說滿分是150,100分不及格,也不給你重考的機會(限制進京、限制遷入等),這種把能夠達到要求的老車也一刀切那就有點想不通了,對於車迷來說最大的損失就是中國就永遠不會有老爺車文化,因為在相關部門眼中只有報廢車。

最後通過數據計算可以知道廣州的車輛密度比北京還要高,但是空氣質量卻要好不少,所以愛吃烤鴨的小夥伴趕緊把烤鴨吃個夠,說不定哪天烤鴨也分黃標鴨!!!

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