实时捕捉

利用Matlab执行简单命令实现图像捕捉，方便快捷地截取所需图标。

该页面介绍了mocgui，一个用于查看运动捕捉数据的Matlab软件。您可以通过git clone https://github.com/zhfe99/mocgui.git 或者从https://github.com/zhfe99/mocgui.git下载代码。将mocgui/设置为Matlab当前文件夹，并在Matlab中运行addPath以添加子目录到Matlab路径中。使用mocgui或demoMoc在Matlab中运行该程序。mocgui.zip软件包包含./data子集文件夹，./src GUI界面实现，./lib必要库函数，./addPath.m添加Matlab路径，./mocgui.m接口功能，./mocgui.fig保存窗口配置文件，以及./demoMoc.m加载和可视化运动捕捉数据的演示文件。

通过寻找信号与正弦曲线乘积的峰值，帮助精确测量特定范围内信号的频率。这种技术在处理真实世界数据时尤为有效，为频率测量提供了可靠的方法。详细信息可查阅我的博客：http://loluengo.blogspot.com

捕捉运行很久的SQL — 使用以下SQL语句可以识别并追踪在Oracle数据库中运行时间较长的SQL进程： SELECT username, SID, opname, ROUND(sofar * 100 / totalwork, 0) || '%' AS progress, time_remaining, sql_text FROM v$session_longops, v$sql WHERE time_remaining > 0 AND sql_address = address AND sql_hash_value = hash_value; 这段代码将捕捉正在执行的SQL操作的进度，显示用户名（username）、会话ID（SID）、操作名称（opname）、完成进度（progress）、剩余时间（time_remaining），以及对应的SQL文本（sql_text）。 使用这段代码，可以高效监控数据库中长时间运行的SQL语句，帮助快速识别性能瓶颈，优化系统运行效率。

MATLAB 学习必备资料，欢迎查阅。

Storm 简化了集群中实时计算的开发和扩展。它好比实时处理领域的 Hadoop，确保每条消息都被处理，并在小型集群中达到每秒百万级的处理速度。更强大的是，Storm 支持多种编程语言进行开发。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

Storm组件包含以下部分：Topology是storm中运行的一个实时应用程序。Nimbus负责资源分配和任务调度。Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker运行具体处理组件逻辑的进程。Task是worker中每一个spout/bolt的线程。Spout在一个Topology中产生源数据流的组件。Bolt在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Tuple是一次消息传递的基本单元。Stream grouping是消息的分组方法。

Matlab开发涉及实时遥测功能，包括获取加速度、档位、速度、温度和时间等变量。

知识准备： 分布式系统概念 Storm 架构和组件 代码编写： 创建 Spout 和 Bolt 定义数据流拓扑 程序发布： 本地模式和集群模式 故障处理和监控