### 用友U8C私有云openAPI配置详解 #### 一、前言 用友U8C私有云openAPI配置文档旨在为开发者提供一套详细的指导方案，帮助其快速掌握并应用用友U8C私有云提供的开放接口（openAPI），实现与用友U8C系统的无缝对接。通过本文档的学习，开发者能够了解如何注册账户、创建企业账号、配置系统参数以及如何使用API进行数据交互等关键步骤。 #### 二、用友云统一账户注册流程 1. **访问用友云官网**： - 访问用友云官方网站：。 - 按照提示填写相关信息完成注册过程。 2. **登录企业中心**： - 注册完成后，登录企业中心：。 - 在这里可以创建或管理您的企业账号。 3. **创建企业账号**： - 如果您还没有企业账号，可以在企业中心内创建一个新账号。 - 如果已有企业账号，则需将自己的手机号码添加为管理员权限。 #### 三、系统地址配置 在调用openAPI时，需要正确设置header参数中的`system`参数，该参数用于指定所使用的具体系统实例。`system`参数可选值为1、2、3，分别对应企业账号下的三个不同系统实例： - `1`：对应企业账号的系统一； - `2`：对应企业账号的系统二； - `3`：对应企业账号的系统三。 #### 四、API购买与测试 1. **访问API链接**： - 登录API链接：。 - 在这里可以找到所有可用的U8cloud接口列表。 2. **接口购买**： - 浏览并选择所需的接口进行购买操作。 3. **接口测试**： - 购买完成后，在“我的API”页面点击右上角的测试按钮进行初步测试。 - 测试过程中，可以根据实际需求修改`system`参数以及其他业务参数。 #### 五、代码示例与调试 1. **查看代码示例**： - 在API购买页面可以查看到各种开发语言的demo代码和参数说明，包括参数的设置及返回值解析。 - 示例页面地址：。 2. **C#语言特殊说明**： - 对于使用C#语言进行开发的用户，需要注意以下细节： - 将`req.ContentType`设置为`"application/json;charset=utf-8"`而不是默认的`"application/x-www-form-urlencoded;charset=utf-8"`。 - 这样做的目的是确保数据格式正确传递给API服务器。 #### 六、总结 通过本文档的详细介绍，相信您已经掌握了用友U8C私有云openAPI的基本配置流程。从注册账户、创建企业账号、配置系统参数，再到API购买与测试，每一步都至关重要。特别是对于C#语言开发者来说，了解特定的编码要求是成功接入API的关键。希望这些信息能够帮助您顺利地利用用友U8C私有云的开放接口实现更多应用场景。

【delphi阿里云对象存储OSS】支持 获取Bucket列表、设置Bucket权限、创建Bucket、删除Bucket、获取文件列表、上传文件、分片上传文件、下载文件、断点上传下载、复制文件、移动文件、删除文件、创建目录、删除目录等功能。api接口文档https://help.aliyun.com/document_detail/31948.html?spm=a2c4g.11174283.6.1140.5d397da2qqpbx0

一、实验要求 1、学习Hadoop开源云计算平台的安装、配置和应用。实习MapReduce并行计算程序编程。 2、撰写上机实验报告。 二、说明 1、该实验实现了Hadoop的运行环境搭建，包括虚拟机环境准备，安装JDK，安装Hadoop；配置了Hadoop的三种运行模式，包括本地运行模式，伪分布式运行模式，完全分布式运行模式；实现了MapReduce并行计算程序编程，官方自带的WordCount案例。附录记录了CentOS6.8虚拟机的安装及配置。 2、相关软件和安装包已经上传至百度网盘。 链接：https://pan.baidu.com/s/1stoNBwI8-6I0DidrQY-GrA?pwd=59yk 提取码：59yk 3、镜像自行在官网下载即可。

项目介绍 https://qtchina.blog.csdn.net/article/details/107972151

6-华为云-05 综合实验三：离线分析.zip

提出了一种适用于我国东南沿海的、简单有效的云检测算法，该算法能够实现对MODIS白天图像的自动云检测。对检测结果进行准确性估计表明，总体的云像元检测精度和无云像元检测精度均达到95％以上。

本研究专注于分析和总结不同自然表面及云层的光谱特性，并提出了一种基于光谱分析的MODIS云检测算法。MODIS是中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）的缩写，由美国宇航局（NASA）发射的地球观测卫星搭载，用以监测地球环境和变化。MODIS具有36个波段，覆盖可见光、近红外和热红外等区域，广泛应用于气候研究、资源探测、环境监测等多个领域。 文章首先概述了遥感影像中云对信息获取的影响，指出云是遥感信号传播的障碍物，会造成遥感数据利用率和精度的下降，因此云检测对于提高遥感数据的应用价值具有重要意义。目前，MODIS数据的云检测算法主要分为基于可见光反射率、基于近红外反射率和基于热红外通道亮温及亮温差的算法。尽管已有的算法取得了一定成果，但还没有一种算法能够适用于所有类型云的检测。 在本研究中，作者基于对不同地物及云层光谱特性的分析，提出了一个通用的多光谱云检测算法。该算法结合了MODIS影像的不同波段，特别是中红外6通道（1.64μm）和中红外26通道（1.38μm），利用云层在这些波段的特定光谱特性来识别云。 1. 反射光谱特性分析 1.1 云的反射光谱特性 云层在太阳光照射下，其反射率在可见光和近红外波段较高。由于云对太阳光的散射作用，反射率随波长增加而逐渐减小。特别是在中红外波段，由于大气水汽的影响，低层云的辐射难以到达传感器，而高层冰云（如卷云）由于其湿度低，具有较高的反射率。 1.2 植物的反射光谱特性 植物的反射光谱特性在可见光和近红外波段表现得较为明显。由于叶绿素的吸收作用，在蓝波段和红波段，叶绿素强烈吸收辐射能，形成吸收谷；而在这两个波段之间，由于吸收较少，形成绿色反射峰。在近红外波段，叶的反射及透射率较高，吸收较少。 1.3 土壤的反射光谱特性 土壤对太阳光的反射和吸收特性不同，不存在透射现象。土壤的反射率在不同波段存在波动，自然状态下的土地表面反射曲线呈现特定的“峰-谷”形态。 2. 多光谱云检测算法研究 本研究提出的多光谱云检测算法主要基于可见光通道（0.67μm）、中红外6通道（1.64μm）和中红外26通道（1.38μm）的组合。该算法能够有效地在不同地表覆盖条件下识别云层。例如，利用中红外通道内由于水汽吸收导致的地面辐射衰减现象，可以区分地表和高云系的卷云，因为卷云在这一通道的反射率较高。 3. 结论与应用 通过研究，证明了所提出的多光谱云检测算法在不同地表上具有良好的通用性和有效性。该算法能够为遥感影像处理提供准确的云覆盖信息，有助于提升遥感数据的利用率和质量。此外，该算法的研究成果不仅为云检测领域提供了新的方法，也为其他遥感应用中的目标识别、数据分类提供了理论和实践指导。 文章还提到，目前多数基于MODIS数据的多光谱云检测算法已经比较成熟并开始实际应用。然而，本研究提出的算法依然有其独特之处，特别是在不同下垫面上的通用性，有望在遥感数据处理的实践中得到更广泛的应用。随着技术的进步和算法的不断改进，相信未来能够开发出更加高效准确的云检测算法，为地球空间信息的获取提供有力支持。

在本章"jmeter第7章 高级篇之阿里云Linux服务器压测接口实战"中，我们将深入探讨如何利用Apache JMeter这一强大的性能测试工具，进行针对阿里云Linux服务器上的接口性能测试。JMeter是一款开源、跨平台的Java应用程序，专为负载测试和服务端应用分析设计。本章节将主要涉及以下几个核心知识点： 1. **JMeter基础**：我们需要了解JMeter的基本架构和组件，如线程组、采样器、监听器、断言等，以及它们在性能测试中的作用。线程组模拟用户并发，采样器执行HTTP请求，监听器用于收集和展示测试结果，而断言则用来验证响应数据是否符合预期。 2. **远程测试**：JMeter支持分布式测试，这意味着可以在多台机器上运行测试，提高测试的并发度。阿里云Linux服务器作为远程节点，可以加入到JMeter的分布式测试环境中，以实现更大规模的压力测试。 3. **阿里云环境配置**：在阿里云Linux服务器上安装JMeter，需要确保系统满足JMeter的运行需求，包括Java环境的安装与配置。同时，为了进行接口测试，可能还需要安装相关依赖库，如cURL或wget。 4. **接口测试脚本创建**：学习如何在JMeter中创建HTTP请求采样器，配置接口的URL、方法（GET/POST等）、参数、头信息等。对于复杂的接口调用，可能需要用到JSON Path提取器或正则表达式提取器来处理动态参数。 5. **压力测试策略**：理解不同的压力测试策略，例如逐步增加负载（ramp-up）、持续测试（soak test）、脉冲测试（pulse test）等。根据实际业务场景选择合适的测试方案，以准确评估系统的性能极限。 6. **性能指标监控**：在测试过程中，会关注一系列性能指标，如吞吐量（requests per second）、响应时间、错误率等。通过JMeter的监听器（如聚合报告、响应时间图等）收集这些数据，并结合阿里云服务器上的系统监控工具（如云监控、top、iostat等），分析服务器资源使用情况。 7. **结果分析与优化**：基于测试结果，分析系统的瓶颈，可能是CPU、内存、网络、I/O等资源。根据分析结果进行系统调优，例如调整服务器配置、优化代码或数据库查询，以提高接口的响应速度和系统稳定性。 8. **异常处理与断言**：设置合适的断言来验证接口的返回值，确保在高并发情况下，服务依然能够正确处理请求。同时，了解如何捕获和处理异常，以模拟真实世界的错误情况。 9. **测试报告生成**：学会如何使用JMeter的报告功能，生成详细的测试报告，以便向团队或管理层展示测试结果和性能改进情况。 通过本章的学习，你将掌握在阿里云Linux服务器环境下，利用JMeter进行接口性能测试的全面技能，从而为系统的稳定性和可扩展性提供有力保障。

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物流配送路线规划是物流行业中一个至关重要的环节，它涉及到如何高效、经济地将货物从发货地送达收货地。在“物流配送路线规划云平台”中，我们看到一个基于Web的解决方案，它借鉴了淘宝等电商平台的物流路线设计，旨在为用户提供便捷、智能的路线规划服务。下面将详细介绍这一系统的相关知识点。 路线规划系统的核心在于算法。常见的算法有贪心算法、Dijkstra算法、A*搜索算法以及遗传算法等。贪心算法是一种局部最优解的策略，每次选择当前最优决策，但不保证全局最优。Dijkstra算法则用于找到图中两点间的最短路径，适合于没有负权边的情况。A*搜索算法是在Dijkstra基础上加入了启发式信息，提高了搜索效率。而遗传算法则是模拟生物进化过程，通过迭代优化求解问题，适用于解决多目标、多约束的复杂问题。在物流配送场景中，可能会根据实际情况选择不同的算法来优化路线。 云平台的运用使得路线规划能够实现大规模数据处理和实时更新。云计算提供弹性计算资源，能够处理大量的配送订单和交通信息，同时支持多用户并发操作。此外，云平台还可能集成大数据分析，通过对历史数据的学习，预测交通状况，进一步提升路线规划的准确性和时效性。 在“物流配送路线规云平台文档介绍.docx”中，很可能会详细阐述系统的功能模块、操作流程、性能指标以及具体算法的应用实例。文档可能包括系统架构设计，如前端界面展示、后端数据处理、数据库设计等。同时，文档可能还会提到系统的扩展性和可维护性，以适应业务增长和变化的需求。 至于“物流配送路线规划云平台”这个文件，可能是系统开发源代码、配置文件或者演示版本的安装包。通过分析这些文件，我们可以深入了解系统内部的工作机制，包括数据交互、算法实现、接口设计等方面。 物流配送路线规划云平台结合了现代信息技术与物流管理的理论，通过智能化的算法和云服务，解决了物流行业中的路线规划难题，提升了配送效率，降低了运营成本。这一系统对于物流公司、电商平台以及广大物流从业者来说，无疑是一大利器。