在使用vmware server时，创建data store，提示FileNotFound: A file was not found，折腾了很久，原来都是权限惹的祸。
疫情距离我最近的一次，隔离的第10天，居家办公的第8天，希望疫情早点过去，结束隔离✊。
也许你是第一次听说这个DataStore，也许你有所耳闻，但从未使用过，不过都没有关系，随着这篇文章去熟悉DataStore。
欢迎使用 Jetpack DataStore，这是一个经过改进的全新数据存储解决方案，旨在替代原有的 SharedPreferences。Jetpack DataStore 基于 Kotlin 协程和 Flow 开发，并提供两种不同的实现: Proto DataStore 和 Preferences DataStore。其中 Proto DataStore，可以存储带有类型的对象 (使用 protocol buffers 实现)；Preferences DataStore，可以存储键值对。在 DataStore 中，数据以异步的、一致的、事务性的方式进行存储，克服了 SharedPreferences 的大部分缺点。
Jetpack DataStore 是一种改进的新数据存储解决方案，允许使用协议缓冲区存储键值对或类型化对象。
2008年4月7号，Google在Campfire One上介绍了一种简化创建、运行和构建伸缩性Web应用的工具——Google App Engine。简而言之，Google App Engine允许你本地使用Google基础设施构建Web应用，待其完工之后再将其部署到Google基础设施之上。
我们之前已经 分享 了 Proto DataStore 和 Preferences DataStore 的使用方法。这两个 DataStore 版本都会在后台使用 Protos 对数据进行序列化。您也可以使用 Kotlin 序列化，结合使用 DataStore 与自定义数据类。这有助于减少样板代码，且无需学习或依赖于 Protobuf 库，同时仍可以为数据提供架构。
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作者 / Florina Muntenescu, Android Developer Advocate
这是我在网上找到的一份 Android 键值对存储方案的性能测试对比（数越小越好）：
最近Jetpack又增加了新成员，提出了一个关于小型数据存储相关的DataStore组件。
SharedPreferences 大家应该都用过，它的槽点很多，多到我专门写了一篇文章。
常见的五种排序算法： 冒泡排序；选择排序；插入排序；归并排序；快速排序； 前三种是基本排序算法，后两个是高级的排序算法；
昨天我们深入了解了部分SharedPreferences的知识点，今天继续说说SharedPreferences，并简单谈下有没有什么替代品可以解决SharedPreferences的那些问题。
OpenDaylight中的所有数据都保存在DataStore中，并且数据以树形结构存储，可参考OpenDaylight开发中的介绍。外界对DataStore的访问有BA和BI两种方式，这两种方式具有
Jetpack DataStore是Google提出的一种数据存储解决方案，允许开发者使用key-value的方式或者是Protocol Buffers结构的数据对象。DataStore使用Kotlin协程和Flow异步来实现数据存储，旨在替换SharedPreference，目前还是alpha版本。
Viper是Go应用程序的完整配置解决方案，包括12-Factor应用程序。它旨在在应用程序中工作，并可以处理所有类型的配置需求和格式。它支持：
虽然SharedPreferences用起来比较方便，但是在一些特殊场景会产生问题。比如共享参数保存的数据较多时，初始化共享参数会把整个文件加载进内存，加载耗时可能导致主线程堵塞。又如调用apply方法保存数据时，频繁apply容易导致线程等待超时。为此Android官方推出了数据仓库DataStore，并将其作为Jetpack库的基础组件。DataStore提供了两种实现方式，分别是Preferences DataStore 和Proto DataStore，前者采用键值对存储数据，后者采用自定义类型存储数据，其中Preferences DataStore可以直接替代SharedPreferences。 由于DataStore并未集成到SDK中，而是作为第三方框架提供，因此首先要修改模块的build.gradle文件，往dependencies节点添加下面两行配置，表示导入指定版本的DataStore库：
原文作者 | 西蒙·罗杰斯（Simon Rogers） 来自《卫报》 Lineker译 《卫报》数据博客编辑西蒙·罗杰斯（Simon Rogers）精选了十个可以在线欣赏“迷人”数据的网站。 Information is Beautiful Data journalist and design whiz David McCandless’ Information is Beautiful blog is a treasure-trove of cool visualisations and mash-ups
链接: https://adamj.eu/tech/2020/03/10/django-check-constraints-sum-percentage-fields/
列表是一组有序的数据，每个列表中的数据项称为元素 在 JS 中，列表的元素可以是任意数据类型，且列表保存多少元素没有事先限定 要设计列表的抽象数据类型，我们需要列出列表的属性及方法：
Viper 是适用于 Go 应用程序（包括 Twelve-Factor App）的完整配置解决方案。它被设计为在应用程序中工作，并且可以处理所有类型的配置需求和格式。它支持：
上一篇我们探讨了k3s单进程如何实现了对k8s各个服务的管理，我们通过单点部署的方式给大家展现了k3s运行时的效果。而在面向生产环境的实践中，高可用HA是我们无法避免的问题，k3s本身也历经多个版本的迭代，HA方案也进行了不断优化，形成了目前的比较稳定的HA方案。k3s的HA方案中，主要关注以下几点：
这一章我们聊聊有哪些方案可以不用微调直接让大模型支持超长文本输入，注意这里主要针对无限输入场景。之前在BERT系列中我们就介绍过稀疏注意力和片段递归的一些长文本建模方案长文本建模 BigBird & Longformer & Reformer & Performer，不过以上方案无一例外都需要在训练阶段引入。针对当前大模型微调成本高的问题，更多研究放到如何在模型外部支持长文本输入。先讨论下为啥当前的大模型会在推理时存在输入长度的限制，主要有以下几点原因
作者 / Amanda Alexander, Product Manager, Android
本文是基于最新的1.0.0-alpha08版本，文章有现成的分装好的方法，可以直接拿来用，使用前，先介绍下DataStore的特性
最近在看了《数据结构与算法JavaScript描述》这本书，对大学里学的数据结构做了一次复习（其实差不多忘干净了，哈哈）。如果能将这些知识捡起来，融入到实际工作当中，估计编码水平将是一次质的飞跃。带着这个美好的愿望，开始学习吧O(∩_∩)O~~ 我们知道在JS中，常常用来组织数据的无非是数组和对象（这些基础就不介绍了）。但在数据结构中，还有一些抽象的数据类型：列表、栈、队列、链表、字典、散列、集合、二叉树、图等，可以用来更好的对实际场景建模。当然这些数据类型，原生JS不支持，那么就需要通过封装来模拟，其底层
如果您的基础架构由相互交互的多个应用程序组成,则您可能会遇到保护服务之间的通信安全以防止未经身份验证的请求的问题。
导语：Xcode 作为 iOS 开发绕不开的 IDE 代码编辑功能很强大，但是在编辑大型工程时总是遇到代码高亮、代码提示失效，建立代码索引慢等问题。本文抽丝剥茧，介绍了 Xcode 代码索引的工作原理，并提出了一种跨设备共享代码索引的方案，在企微落地后优化了90%的全量索引耗时。
大数据前几年各种概念争论很多，NoSQL/NewSQL，CAP/BASE概念一堆堆的，现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网，分控，各种数据分析等等具体场景。 概念很高大上，搞得久了就会发现，大部分都还是数据仓库的衍伸，所以我们称呼这个为“新数仓”，我准备写一系列相关的文章，有没有同学愿意一起来的？请联系我。前面有一些相关文章，大家可以看看： 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的国内开发者现状，可能不全，有更多信息或者纠正的，请给我留言。 1
现在数据已经有了，现在主要就是Compose UI的设计。完成本篇文章，效果图如下：
在之前的文章中，我们已经了解到如何设置一个多节点的etcd集群。在本文中，我们将利用相同的基础架构来设置和配置一个基于K3s的高可用Kubernetes集群。
如果您尚未设置Sitemap站点地图，请立即进行设置。不仅因为百度搜索推送需要到Sitemap，而大部分搜索引擎都认可sitemap的标准，能够在一定程度上提升搜索引擎发现你的网站的新内容。
嗨，猫头虎博主来报道！今天我们的话题是Go在Google App Engine上的全面可用性。🎉 如果你有一个Go应用搁置在那里，或者计划开发一个，现在是时候将它部署到App Engine上了。本文将介绍这一新里程碑以及它对Go开发者的意义。
通过将一个单一应用划分为多个原子服务的方式，可以提供更好的灵活性，可扩展性以及重用服务的能力。然而微服务对安全有特殊的要求：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 📷 自定义搜索引擎 📷 Have you ever wanted to create a custom Google search engine that s
上周小编已经介绍了什么是数据结构，没看过的同学，可以点击《JavaScript 数据结构：什么是数据结构》，今天小编会和大家一起学习栈和队列。
运行VMware Workstatioin的机器必须拥有64比特的CPU，而CPU也必须支持VT-X技术
以前觉得sqlmap自己玩得挺溜了，结果最近有一个任务，需要调用sqlmap api接口来验证存在sql注入漏洞的站点，一开始听到这个任务觉得完了，可能完成不了了。后来我去网上搜了搜相关的资料，发现关于这方面的资料确实挺少的，于是参观了一下sqlmap的源码，大致摸清楚了如何调用api接口。因此，笔者打算写一篇完整些的文章，才有了本文。笔者技术有限，有错误或者写的不好的地方敬请谅解！
在Go中，我们可以使用GoMock工具来创建模拟对象。GoMock是由golang团队开发的一个模拟库，它可以自动根据接口生成模拟对象，非常方便。这个库最近归档了，还可以用一段时间，同类库技术和用法都差不多。
喵，猫头虎博主今天要带你探索Go语言与Google App Engine（GAE）的结合。🔍 在Google I/O发布会上，Go被宣布为GAE的下一个实验性特性。这不仅是Go在云服务平台的一大步，也为想要轻松部署web应用的开发者提供了新的可能。加入我，让我们一起了解Go如何在GAE上激发潜力，将应用推向云端！
集合的定义与实现 我们先来看看集合的几个定义： • 不包含任何成员的集合称为空集，全集则是包含一切可能成员的集合。 • 如果两个集合的成员完全相同，则称两个集合相等。 • 如果一个集合中所有的成员都属于另外一个集合，则前一集合称为后一集合的子集。 我们再来看看集合的操作： • 并集将两个集合中的成员进行合并，得到一个新集合。 • 交集两个集合中共同存在的成员组成一个新的集合。 • 补集属于一个集合而不属于另一个集合的成员组成的集合。 好了，现在我们要开始实现集合了。Set类依然基于数组，数组用来存储数据
内容来源：2018 年 8 月 7 日，VMware大中华区原厂高级技术讲师史峻在“VMware直播分享 第二期”进行《vSAN常见错误故障排错》演讲分享。IT 大咖说经主办方和演讲者审阅授权转载发布。
Viper是适用于Go应用程序的完整配置解决方案。它被设计用于在应用程序中工作，并且可以处理所有类型的配置需求和格式;
VMware，一个优秀的虚拟化平台。其拥有优秀的 Api 和稳定的性能，其也拥有完善的 SDK，但是官方的 SDK 并不好用，今天我们就用简单的例子来认识一款简单好用的 VMware 的 Python 库，它就是 pyVmomi。
Spring Data 的委托是为数据访问提供熟悉且符合 Spring 的编程模型，同时仍保留着相关数据存储的特殊特征。
开发应用程序通常是一项复杂的任务，涉及许多组件。 开发所有这些组件可能非常耗时。 Java 数据对象 API (JDO) 旨在减少花费的一些时间，提供一个 API 以允许 Java 开发人员将面向对象的数据持久化到任何数据库中，并提供一种使用与开发人员相同的 Java 语法的查询语言。
micrometer 中自带了很多其他框架的指标信息，可以很方便的通过 prometheus 进行采集和监控，常用的有 JVM 的信息，Http 请求的信息，Tomcat 线程的信息等。
哈喽，大家好，我是asong。今天想与大家分享Go语言中结构体标签是怎么使用的，以及怎样定制自己的结构体标签解析。
作者简介：智智方，西安电子科技大学硕士研究生，主要研究方向为SDN与网络安全，邮箱：675520574@qq.com
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