根据 小二乘计算结果可以估计 AR(2)模型如下 tttt uPPP +−+= −− 21 639.0637.1939.611 , 测定系数 R2=0.9996。根据 Prais-Winsten 方法的 终结果，可以估计 AR(2)模型如下 tttt uPPP +−+= −− 21 421.042.1645.899 测定系数 R2=0.9993。比较这两种结果及其相关的检验参数可以看到，基于 小二乘法的结 果精度更高一些。当然，确定自回归模型不仅仅依据上述统计参数，还有其他预测方面的指 标，在此不拟详述。 比较一阶自回归模型的预测标准差（SEP_1）和二阶自回归模型的预测标准差（SEP_2）， 可以看到，二阶自回归模型的 SEP 值更小，这意味着二阶自回归模型的预测精度更高（参 见图 11-2-11 和图 11-2-17）。 图 11-2-17 二阶自回归过程创制的新变量（局部） 类似地，我们可以进行三阶自回归、四阶自回归乃至更高阶自回归分析。以三阶自回归 分析为例，滞后序列的创制和及其结果如下（图 11-2-18、图 11-2-19）。

Visual Leak Detector是一款免费的、健全的、开源的Visual C++内存泄露检测系统。相比Visual C++自带的内存检测机制，Visual Leak Detector可以显示导致内存泄露的完整内存分配调用堆栈。 最新版本2.5.1安装程序下载

【基于单片机的煤气泄漏报警系统设计】 随着科技的发展，单片机和计算机技术的广泛应用，人们对家庭安全的需求日益增长。煤气作为一种重要的生活能源，其泄漏可能导致人员中毒甚至爆炸，对人身安全和财产安全构成严重威胁。因此，设计一套基于单片机的煤气泄漏报警系统显得尤为必要。 该系统利用增强型51单片机作为核心控制器，具有电路简洁、成本低廉、性能稳定的特点。51单片机是一种广泛应用的微处理器，它能高效地处理各种控制任务。在这个系统中，51单片机负责接收和处理来自MQ-2气体传感器的数据。MQ-2气体传感器专门用于检测煤气和液化气等可燃气体的浓度，当环境中煤气泄漏达到一定阈值时，传感器将发送信号给单片机。 报警系统在接收到气体浓度超标的信息后，会立即触发灯光和声音报警，提醒居民及时采取措施，避免危险的发生。这样的设计不仅提高了报警的实时性，也确保了系统的易用性和实用性。此外，考虑到智能家居的发展趋势，这个报警系统还可以融入智能家庭网络，成为整体安全系统的一部分，通过网络连接与其他智能设备协同工作，实现远程监控和报警。 论文内容涵盖了从系统设计到实施的全过程，包括以下几个方面： 1. **系统架构设计**：详细阐述了系统硬件和软件的组成，如传感器选择、单片机型号、报警装置的电路设计等。 2. **系统实现**：描述了如何编程单片机来解析传感器数据，以及如何控制报警设备启动。 3. **性能测试**：进行了系统功能验证和性能测试，确保在实际环境中能准确检测煤气泄漏并可靠报警。 4. **安全性与可靠性分析**：讨论了系统可能面临的干扰因素和应对策略，确保系统在各种条件下都能稳定运行。 5. **应用与前景**：分析了该系统在住宅小区、公共场所等不同场景的应用潜力，以及未来可能的技术升级方向，如与物联网的结合。 论文结构包括封面、原创性声明、摘要、目录、引言、正文、结论、参考文献、致谢和附录等部分，遵循了学术论文的标准格式。同时，对于理工科设计论文，要求正文字数不少于1万字，并提供了任务书、开题报告、外文译文等相关附件，以全面展示研究过程和成果。 这篇基于单片机的煤气泄漏报警系统设计学士学位论文，深入探讨了如何利用现代电子技术和单片机实现一种经济、有效的安全防护措施，为提高家庭和社区的安全水平提供了有力的技术支持。

内存泄漏检查器 Mem-leak-checker 是一个小型库（库和程序），它将在您的程序中查找内存泄漏。 为什么要创建新的内存分析工具 当我在工作中需要用于嵌入式系统的小型无锁内存分析工具时，我开始了这个项目。 这个嵌入式系统 (ARMv5) 无法运行 valgrind 或 memtrace 或许多其他工具，因为在其上运行的应用程序占用了 90% 的 CPU 时间。 因为没有什么东西这么小和这么快。 我决定编写自己的工具。 不使用互斥锁且不创建巨大回溯的工具。 特征 小的 无锁（在记录时） 多平台（x86，ARM，...） 易于使用 容易编译 如何编译 项目由 autotools “供电”，您需要工具：autotools 和 libtool。 Ubuntu 用户可以通过命令安装这些工具： apt-get install autoconf automake libtool 如果

Java 内存泄漏排查解决过程详解 Java 内存泄漏是一种常见的错误，会导致服务不可用或性能下降。本文将详细介绍一次 Java 内存泄漏的排查解决过程，通过示例代码和实际案例，帮助读者更好地理解和排查 Java 内存泄漏。 一、问题描述 在本次值班中，我们的探测服务突然出现了大量的超时报警邮件，多数执行栈都在 java.io.BufferedReader.readLine 方法中。我们的服务使用 Java 编写，主要进行报警邮件处理、Bug 排查和运营 issue 处理。 二、问题分析 通过查看执行栈信息，我们发现问题可能是网络问题导致的超时。进一步分析发现，问题可能是探测服务在发送 HTTP 请求时，数据包在网络层转发中丢失导致的超时。通过查看服务器日志记录，我们确认了服务器响应完全正常。 三、问题解决 我们首先联系运维和网络组，确认了当时的网络状态。网络组同学回复说是我们探测服务所在机房的交换机老旧，存在未知的转发瓶颈，正在优化。我们通过服务器和监控看到各个接口的指标都很正常，自己测试了下接口也完全 OK。 四、内存泄漏排查 在解决网络问题后，我们发现我们的探测进程 CPU 占用率特别高，达到了 900%。我们使用 jstat 命令查看了 Java 进程的 GC 状态，果然，FULL GC 达到了每秒一次。我们怀疑是内存泄漏导致的 FULL GC。 五、内存泄漏解决 我们使用 jstack 命令保存了线程栈的现场，然后使用 jmap 命令保存了堆现场。我们重启了探测服务，报警邮件终于停止了。 六、总结 本文详细介绍了一次 Java 内存泄漏的排查解决过程。通过实际案例和示例代码，我们了解了 Java 内存泄漏的排查方法和解决步骤。Java 内存泄漏是一种常见的错误，会导致服务不可用或性能下降。只有通过细致的排查和解决，才能确保服务的可靠性和性能。 七、结论 本文对 Java 内存泄漏的排查解决过程进行了详细的介绍，希望能对读者有所帮助。在实际工作中，我们需要细致地排查问题，找到问题的根源，才能真正地解决问题。

Vinifera-监控Github上的内部泄漏 Github监控工具 :robot: 自2019年12月以来，我们一直在生产中使用Vinifera，并帮助我们预防了安全事件。 Vinifera最初是一个内部项目，以确保我们公共捐助的安全，并监控Github上的潜在泄漏。 我们认为，这将有助于其他公司在公共资源（如Github）方面加强他们的安全卫生。 什么是Vinifera？ Vinifera允许公司/组织监视公共资产，以查找有关内部代码泄漏和潜在违规的参考。 有时，开发人员可能会偶然泄漏内部代码和凭据。 Vinifera旨在帮助公司在适当的时候发现这些违规行为并对此事件做出响应。 它是如何工作的？ Vinifera监视属于该组织的开发人员，监视和扫描公共贡献，以通过查找定义的引用来查找潜在的违规和违反内部/秘密/专有代码的行为。 Vinifera通过同步组织用户来工作。 对于每个用户，所

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基于无线传感网络的气体泄漏源定位在环境监测、安全防护和污染控制等多个领域具有重要意义。提出一种基于分布式最小均方差(D-MMSE)序贯估计的气体泄漏源定位算法。其通过构建一个包含节点之间信息增益与网络能量消耗两方面参数的信息融合目标函数,并对目标函数寻优实现路由节点的调度与选择。所选节点在其测量值和前节点估计值并通过与邻居节点信息交互的基础上完成气体泄漏源位置参数估计量及其方差的更新与传递。为了降低网络能耗,邻居节点集的选择半径随估计量方差做动态调整。仿真分析表明所提算法对比单节点序贯估计定位算法在一定的

VLD是一款用于Visual C++的免费的内存泄露检测工具。他的特点有：可以得到内存泄漏点的调用堆栈，如果可以的话，还可以得到其所在文件及行号； 可以得到泄露内存的完整数据； 可以设置内存泄露报告的级别；

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