1.通达信一个指标公式里的指标指标这一句的含义是什么？大神来帮忙解答
2.zkt考勤机怎么导出数据
3.股票代码后zK什么意思
4.ZK Score ：零知识证明的硬件排名标准
5.Alluxio 客户端源码分析

通达信一个指标公式里的这一句的含义是什么？大神来帮忙解答

       首先这句代码中把最高价和最低价做了两次偏移平均处理每次参数都是周期

       XMA(XMA(HIGH,),)和XMA(XMA(LOW,),)),这样的效果是让均线更平滑,

       然后用平滑处理后的最高价均线减最低价均线,将两线的差值,加在最高价均线上,

       输出形式是,蓝色(COLORBLUE)的虚线(DOTLINE),这应该能做出一个上轨效果,

       以下是我加的只为了显示上轨效果:

       按照各个逻辑,那如果用最低价均线减去这个差值就应该是下轨效果

       如果把收盘价也这么做双重平滑处理当中线,那就有了上轨下轨和中轨了

       注意这个指标是未来函数做的.

zkt考勤机怎么导出数据

       首先我们要确保考勤机和安装了ZKTeco软件的PC在同一网段。然后我们打开考勤软件。源码源码

       选中我们的指标指标设备（如果有多个设备，在右边可以看到设备编号的源码源码），选中“连接设备”。指标指标

       右下角连接成功后，源码源码手机源码视频我们在左侧选择“从设备下载记录数据”，指标指标把设备上的源码源码最新数据下载到本地pc上面来。下载完毕后，指标指标其实我们就可以断开连接了，源码源码后面的指标指标操作本地都可以进行了。

       现在我们点击“统计报表”。源码源码

       这时候会弹出一个新的指标指标窗口，我们就可以在这里进行导出报表的源码源码操作了。

       我们在左边的指标指标下拉框选中想要导出的分组，点击“查询统计”。

       下面的一排选项卡，可以针对每天的考勤数据进行不同指标做出统计，可以根据需要自由选择。然后我们点击“导出数据”。

       在左边的多选框，我们可以勾选出我们导出的Excel需要保留的列名，点击确认选择保存位置即可导出。

股票代码后zK什么意思

       在股票市场中，每支股票都有属于自己的app开源码股票代码。而股票代码后缀字母则代表着不同的含义，其中，“zK”是比较常见的一个后缀。

       zK是股票代码后缀字母，它是指那些被列为“中证细分”的股票。具体来说，中证细分指标包括了中证全指、中证、创业板、中小板等指数的细分行业指数。这些股票一般来说都是比较小众的、市值不是很大的公司。

       第二段：投资zK股票要注意些什么？

       由于zK股票所代表的公司规模较小，所以其风险相对较高。投资者在选择这些股票时需要较谨慎，避免盲目跟随热度流行买入。投资前应对公司基本面、财务状况等进行深入研究，而非轻易妄出手。

       第三段：zK股票投资的机会和挑战

       虽然zK股票投资风险较高，但同时也有可以挖掘的投资机会。由于其市值较小、被市场忽视，有时候zK股票会出现一些低估值的geany源码安装情况。如果能通过深入研究发现其中有被低估的公司，就有机会在价格合理的情况下买入。当然，这是一项需要投资者有实力、有研究精力的投资策略，对于初入股市的新手不建议尝试。

ZK Score ：零知识证明的硬件排名标准

       零知识证明（ZKPs）技术正逐渐成为主流，借鉴成熟技术如AI的经验，建立清晰的比较框架以评估不同ZK技术栈变得至关重要。为此，提出ZK Score，即硬件层面每焦耳证明数量的上限，用以衡量ZK技术的效率。

       借鉴AI领域的经验，AI训练随着计算能力的进步而加速，硬件加速成为关键。AI基准测试（如MLPerf）通过硬件设备间的竞争衡量性能，为ZK领域提供灵感。AI基准测试的兴起显示了标准化、公平性与可复现性对于评估机器学习系统性能的重要性。

       然而，AI基准测试的实现涉及多方合作与长时间迭代。为ZK设计类似的基准测试体系虽然具有挑战性，但重要性不容忽视。voice xml 源码尽管AI领域在硬件性能评估上已有成熟框架，ZK领域在硬件标准一致性方面仍需努力。

       在硬件性能简介中，ZK计算主要在CPU上进行，GPU、FPGA和ASIC也作为目标设备。K矿机与Nvidia RTX GPU的比较展示了性能与总拥有成本（TCO）的考量，揭示了硬件选择对ZK效率的影响。

       ZK硬件性能的关键考量在于总拥有成本，结合功耗与设备价值，ZK Score作为衡量ZK系统效率的指标，提供了简洁而直观的评估方式。通过聚焦模乘法吞吐量，ZK Score能够标准化比较不同系统的性能。

       在低级原语层面，模乘法和椭圆曲线算术构成了ZK协议的基础。Barret和Montgomery算法是常用的模乘法实现，它们已经经历了多年的实践检验，进一步优化的潜力有限。在更高层，椭圆曲线算术提供了丰富的设计空间以优化性能。

       为提高ZK系统的效率，通过基准测试明确性能瓶颈，优化模乘法与椭圆曲线操作，1.0101的源码以及标准化评估方法，是提升硬件性能的关键。ZK Score的引入为实现这一目标提供了初步框架。

       比较方法的陷阱包括理论层面的复杂性、实现层面的局限以及端到端基准测试的挑战。复杂性理论提供渐近性能分析，但无法反映实际应用的效率。实现层面的方法侧重于特定硬件的系统设置，难以普遍适用。端到端基准测试虽试图全面覆盖，但实施难度大。

       最终，ZK Score作为ZK硬件性能评估的潜在步骤，强调了标准化、公平性与可复现性在比较ZK系统时的重要性。实现这一目标需要ZK社区共同努力，借鉴AI领域的经验，制定标准以提高ZK技术的评估与应用效率。

Alluxio 客户端源码分析

       Alluxio是一个用于云分析和人工智能的开源数据编排技术，作为分布式文件系统，采用与HDFS相似的主从架构。系统中包含一个或多个Master节点存储集群元数据信息，以及Worker节点管理缓存的数据块。本文将深入分析Alluxio客户端的实现。

       创建客户端逻辑在类alluxio.client.file.FileSystem中，简单示例代码如下。

       客户端初始化包括调用FileSystem.Context.create创建客户端对象的上下文，在此过程中需要初始化客户端以创建与Master和Worker连接的连接池。若启用了配置alluxio.user.metrics.collection.enabled，将启动后台守护线程定时与Master节点进行心跳传输监控指标信息。同时，客户端初始化时还会创建负责重新初始化的后台线程，定期从Master拉取配置文件的哈希值，若Master节点配置发生变化，则重新初始化客户端，期间阻塞所有请求直到重新初始化完成。

       创建具有缓存功能的客户端在客户端初始化后，调用FileSystem.Factory.create进行客户端创建。客户端实现分为BaseFileSystem、MetadataCachingBaseFileSystem和LocalCacheFileSystem三种，其中MetadataCachingBaseFileSystem和LocalCacheFileSystem对BaseFileSystem进行封装，提供元数据和数据缓存功能。BaseFileSystem的调用主要分为三大类：纯元数据操作、读取文件操作和写入文件操作。针对元数据操作，直接调用对应GRPC接口（例如listStatus）。接下来，将介绍客户端如何与Master节点进行通信以及读取和写入的流程。

       客户端需要先通过MasterInquireClient接口获取主节点地址，当前有三种实现：PollingMasterInquireClient、SingleMasterInquireClient和ZkMasterInquireClient。其中，PollingMasterInquireClient是针对嵌入式日志模式下选择主节点的实现类，SingleMasterInquireClient用于选择单节点Master节点，ZkMasterInquireClient用于Zookeeper模式下的主节点选择。因为Alluxio中只有主节点启动GRPC服务，其他节点连接客户端会断开，PollingMasterInquireClient会依次轮询所有主节点，直到找到可以连接的节点。之后，客户端记录该主节点，如果无法连接主节点，则重新调用PollingMasterInquireClient过程以连接新的主节点。

       数据读取流程始于BaseFileSystem.openFile函数，首先通过getStatus向Master节点获取文件元数据，然后检查文件是否为目录或未写入完成等条件，若出现异常则抛出异常。寻找合适的Worker节点根据getStatus获取的文件信息中包含所有块的信息，通过偏移量计算当前所需读取的块编号，并寻找最接近客户端并持有该块的Worker节点，从该节点读取数据。判断最接近客户端的Worker逻辑位于BlockLocationUtils.nearest，考虑使用domain socket进行短路读取时的Worker节点地址一致性。根据配置项alluxio.worker.data.server.domain.socket.address，判断每个Worker使用的domain socket路径是否一致。如果没有使用域名socket信息寻找到最近的Worker节点，则根据配置项alluxio.user.ufs.block.read.location.policy选择一个Worker节点进行读取。若客户端和数据块在同一节点上，则通过短路读取直接从本地文件系统读取数据，否则通过与Worker节点建立GRPC通信读取文件。

       如果无法通过短路读取数据，客户端会回退到使用GRPC连接与选中的Worker节点通信。首先判断是否可以通过domain socket连接Worker节点，优先选择使用domain socket方式。创建基于GRPC的块输入流代码位于BlockInStream.createGrpcBlockInStream。通过GRPC进行连接时，每次读取一个chunk大小并缓存chunk，减少RPC调用次数提高性能，chunk大小由配置alluxio.user.network.reader.chunk.size.bytes决定。

       读取数据块完成后或出现异常终止，Worker节点会自动释放针对该块的写入锁。读取异常处理策略是记录失败的Worker节点，尝试从其他Worker节点读取，直到达到重试次数上限或没有可用的Worker节点。

       若无法通过本地Worker节点读取数据，则客户端尝试发起异步缓存请求。若启用了配置alluxio.user.file.passive.cache.enabled且存在本地Worker节点，则向本地Worker节点发起异步缓存请求，否则向负责读取该块数据的Worker节点发起请求。

       数据写入流程首先向Master节点发送CreateFile请求，Master验证请求合法性并返回新文件的基本信息。根据不同的写入类型，进行不同操作。如果是THROUGH或CACHE_THROUGH等需要直接写入底层文件系统的写入类型，则选择一个Worker节点处理写入到UFS的数据。对于MUST_CACHE、CACHE_THROUGH、ASYNC_THROUGH等需要缓存数据到Worker节点上的写入类型，则打开另一个流负责将每个写入的块缓存到不同的Worker上。写入worker缓存块流程类似于读取流程，若写入的Worker与客户端在同一个主机上，则使用短路写直接将块数据写入Worker本地，无需通过网络发送到Worker上。数据完成写入后，客户端向Master节点发送completeFile请求，表示文件已写入完成。

       写入失败时，取消当前流以及所有使用过的输出流，删除所有缓存的块和底层存储中的数据，与读取流程不同，写入失败后不进行重试。

       零拷贝实现用于优化写入和读取流程中WriteRequest和ReadResponse消息体积大的问题，通过配置alluxio.user.streaming.zerocopy.enabled开启零拷贝特性。Alluxio通过实现了GRPC的MethodDescriptor.Marshaller和Drainable接口来实现GRPC零拷贝特性。MethodDescriptor.Marshaller负责对消息序列化和反序列化的抽象，用于自定义消息序列化和反序列化行为。Drainable扩展java.io.InputStream，提供将所有内容转移到OutputStream的方法，避免数据拷贝，优化内容直接写入OutputStream的过程。

       总结，阅读客户端代码有助于了解Alluxio体系结构，明白读取和写入数据时的数据流向。深入理解Alluxio客户端实现对于后续阅读其他Alluxio代码非常有帮助。