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Netty之缓冲区ByteBuf解读(一)

Netty 在数据传输过程中,会使用缓冲区设计来提高传输效率。虽然,Java 在 NIO 编程中已提供 ByteBuffer 类进行使用,但是在使用过程中,其编码方式相对来说不太友好,也存在一定的不足。所以高性能的 Netty 框架实现了一套更加强大,完善的 ByteBuf,其设计理念也是堪称一绝。 ...

ytao丨杨滔 发布于 2020-01-18 02:13 评论(0)阅读(22)
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非关系数据库与redis安装

1、什么是 NoSQL? NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意为反 SQL 运动,是一项全新的数据库革命性运动,2000 年 前就有人提出,发展至 2009 年趋势越发高涨。它是指运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的 关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 ...

叶落西南 发布于 2020-01-18 00:42 评论(0)阅读(27)
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RocketMQ客户端加载流程

 这节介绍RocketMQ客户端的启动流程,即Consumer和Producer的启动流程。 1. 客户端demo  首先先看下客户端的demo Producer: Producer和Consumer的启动类似,在初始化然后进行必要设置(主要是客户端所属的Group和NameSe ...

啊驼 发布于 2020-01-18 00:29 评论(0)阅读(32)
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关于Log4Net的使用及配置方式

[TOC] 志铭 2020年1月17日 23:18:37 0.简介 Log4Net库是Apache log4j框架在 .NET平台下的实现,其开源免费。它可以将日志分不同的等级,以不同的格式,输出到不同的媒介。 官网地址:http://www.dtj.1818015.com/075/log4net/index ...

shanzm 发布于 2020-01-17 23:33 评论(0)阅读(47)
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H5录音音频可视化-实时波形频谱绘制、频率直方图

这段时间给 "GitHub Recorder开源库" 添加了两个新的音频可视化功能,比以前单一的动态波形显示丰富了好多(下图后两行是不是比第一行看起来丰满些);趁热打铁写了一个音频可视化相关扩展测试代码,下面这张就是测试Gif截图,看起来还算过得去, "测试地址" 上面这些波形、频率的计算和显示都是 ...

xiangyuecn 发布于 2020-01-17 23:18 评论(0)阅读(68)
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搞定SpringBoot多数据源(2):动态数据源

[toc] 一句话概括:使用动态数据源对多个数据库进行操作,灵活,简洁。 1. 引言 对于多个数据库的处理,上一篇文章《 "搞定SpringBoot多数据源(1):多套源策略" 》已有提及,有多套数据源、动态数据源、参数化变更数据源等方式,本文是第二篇:“动态数据源”。动态数据源可以解决多套数据源的 ...

Mason技术记录 发布于 2020-01-17 23:06 评论(0)阅读(43)
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常见基本数据结构——散列

散列表的实现通常叫做散列。散列是一种用于以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术。但是任何排序的信息都不会得到有效的支持。所以FindMax(),FindMin(),以及以线性时间打印的操作都是散列所不支持的。 理想的散列表数据结构值不过是一个包含有关键字的具有固定大小的数组。 关键字映射的函数叫做 ...

Baby-Lily 发布于 2020-01-17 22:54 评论(0)阅读(33)
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android:整理drawable(shapdrawable)(二)

前言 bitmapdrawable 与nithpathdrawable 完结,接下来是shapedrawable。 shapedrawable是使用频率最高的drawable 可见其重要性。 shapedrawable shapedrawable 有 rectangle、oval、line、ring ...

族语1996 发布于 2020-01-17 22:52 评论(0)阅读(31)
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Java小白集合源码的学习系列:Vector

[toc] Vector源码学习 前文传送门: "Java小白集合源码的学习系列:LinkedList" "Java小白集合源码的学习系列:ArrayList" Vector是JDK1.0中的集合,是集合中的老大哥,其中大部分的方法都被 synchronized 关键字所修饰,与ArrayList和 ...

天乔巴夏丶 发布于 2020-01-17 22:51 评论(0)阅读(31)
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JVM性能优化系列-(2) 垃圾收集器与内存分配策略

目前已经更新完《Java并发编程》和《Docker教程》,欢迎关注【后端精进之路】,轻松阅读全部文章。 Java并发编程: "Java并发编程系列 (1) 并发编程基础" "Java并发编程系列 (2) 线程的并发工具类" "Java并发编程系列 (3) 原子操作与CAS" "Java并发编程系列 ...

后端精进之路 发布于 2020-01-17 22:42 评论(0)阅读(28)
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CSS中使用文本阴影与元素阴影

文本阴影介绍 在 中使用 属性设置文本阴影,该属性一共有 个属性值如:水平阴影、垂直阴影、(清晰度或模糊距离)、阴影颜色。 属性值说明,在文本阴影实践中:第一个值是设置阴影水平方向移动,第二个值是设置阴影垂直方向移动,第三个值是设置阴影模糊距离,第四个值是设置阴影颜色。 属性值可以设置为负数。 文本 ...

微笑是最初的信仰 发布于 2020-01-17 22:09 评论(0)阅读(33)
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我与Git的那些破事(下)--分支模型

在上篇文章中,我提到了Git的基本概念和一些本人实际项目中的总结。然而,最近读了Vincent Driessen写的一篇文章,觉得他总结的太好了,站在他肩膀上忍不住将自己的理解分享出来。Vincent Driessen的文章连接放在本文最下方,有需要的童鞋可去参考一二。 话不多上,干货顶上。 分支模 ...

吴家二少 发布于 2020-01-17 21:40 评论(0)阅读(147)
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2D地图擦除算法

. 关于2D地图擦除算法,去年我写过一个实现,勉强实现了地形擦除,但跟最终效果还相差甚远,这次我写了一个完整的实现,在此记录,留个印象。 . 去年的版本 " " ,因为受限于当时框架用GDI实现的渲染器,只有擦除地形没有擦除地图,这次换了OpenGL渲染器,终于可以实现最终效果了。 这个算法看似简单 ...

落单的毛毛虫 发布于 2020-01-17 21:39 评论(1)阅读(64)
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2019 ICCV、CVPR、ICLR之视频预测读书笔记

2019 ICCV、CVPR、ICLR之视频预测读书笔记 作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 视频预测、时空序列预测 ICCV 2019 CVP github地址:https://github.com/JudyYe/CVP ? 这是卡耐基梅隆和facebook的一篇pa ...

ManWingloeng 发布于 2020-01-17 21:10 评论(0)阅读(63)
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云原生时代 来看看十年前李彦宏、马化腾和马云对云计算的评价

在容器、Kubernetes、DevOps,以及微服务等技术的推动下,2020年云原生势不可挡。 .NET Core 也非常契合 云原生对应用运行时的不同需求,.NET Core和kubernetes 同年诞生发展, 2018年kubernetes 已经奠定了在容器编排领域的王者地位,2019年越来... ...

张善友 发布于 2020-01-17 21:05 评论(4)阅读(324)
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微信公众号开发 (3) 菜单处理

一、前言 1. "微信公众号开发 (1) 微信接入认证成为开发者" 2. "微信公众号开发 (2) 消息处理" 本文将实现 1. 根据 和`AppSecret access_token` 2. 自定义菜单( 、`查询菜单 删除菜单`) 微信文档中提示的一些注意点: 1. access_token的 ...

郑清 发布于 2020-01-17 20:09 评论(2)阅读(111)
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零拷贝

概念 1. 零拷贝 CPU不执行数据从一个存储区域到另一个存储区域的任务。所以同一个存储区域之间的拷贝也属于零拷贝。 2. DMA DMA(Direct Memory Access,直接存储器访问)。将一批数据从源地址搬运到目的地址去而不经过CPU的干预。相关知识可以参考 "DMA之理解" 3. I ...

开了肯 发布于 2020-01-17 19:59 评论(0)阅读(74)
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使用rabbitmq手动确认消息的,定时获取队列消息实现

描述问题 最近项目中因为有些数据,需要推送到第三方系统中,因为数据会一直增加,并且需要与第三方系统做相关交互。 相关业务 本着不影响线上运行效率的思想,我们将增加的消息放入rabbitmq,使用另一个应用获取消费,因为数据只是推送,并且业务的数据有15分钟左右的更新策略,对实时性不是很高所以我们需要 ...

Visitors 发布于 2020-01-17 19:46 评论(0)阅读(85)
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使用Merkle树检测数据不一致(翻译)

背景 Cassandra的逆熵功能使用Merkle树来检测副本之间的数据不一致。 定义 Merkle树是一种哈希树,其中的叶子包含各个数据块的哈希值,父节点包含其各自的子节点的哈希值。它提供了一种有效的方法来查找副本上存储的数据块中的差异,并减少了传输以比较数据块的数据量。 Cassandra的Me ...

聚变归来 发布于 2020-01-17 18:51 评论(0)阅读(54)
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机器学习-特征工程-Missing value和Category encoding

好了,大家现在进入到机器学习中的一块核心部分了,那就是特征工程,洋文叫做Feature Engineering。实际在机器学习的应用中,真正用于算法的结构分析和部署的工作只占很少的一部分,相反,用于特征工程的时间基本都占70%以上,因为是实际的工作中,绝大部分的数据都是非标数据。因而这一块的内容是非 ...

HappyPuppy 发布于 2020-01-17 18:51 评论(0)阅读(68)
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