RecyclerView 从诞生至今，因其具有良好的灵活性、可扩展性而深受人们的爱好。目前已经被开发者广泛应用到App中。本文主要针对 RecyclerView 的可扩展性进行详解，将 RecyclerView 玩出新花样 —— 利用 RecyclerView 实现复杂布局。如果你还对 RecyclerView 不熟悉，建议你先把 RecyclerView 的常规用法学习了再来看本文。
安卓外部存储，即将数据存储在sdcard中，当然存储的前提是手机或者模拟器先具有sdcard目录 然而上一句话还是有歧义的。 事实上所有的安卓设备都有外部存储和内部存储，这两个名称来源于安卓的早期设备，那个时候的设备内部存储确实是固定的，而外部存储确实是可以像U盘一样移动的。但是在后来的设备中，很多中高端机器都将自己的机身存储扩展到了8G以上，他们将存储在概念上分成了"内部internal" 和"外部external" 两部分，但其实都在手机内部。所以不管安卓手机是否有可移动的sdcard，他们总是有外部存
https://www.ednchina.com/news/20171121-PCI-E.html
历经一些周折，成功装配出了NAS一套硬件，本文记录相关信息。 配置思路 需要未来可扩展至 micro-ATX 主板的机箱 需要预留8个3.5寸硬盘位 通风散热好，配置易维护 初始装配便宜比较重要，同时充分利用主板资源 未来可扩展出软路由功能 硬件配置 项目 配置 链接 价格 备注 主板 华擎 J3455 ITX 咸鱼 400 ITX 小板，可以满足基本的NAS需求 机箱 Treasure宝藏 1u/SFXmATX8盘位NAS机箱 淘宝 699 颜值还可以，用料厚实，主板硬盘上下布局
PlantUML提供salt模块用来帮助用户来设计图形接口，从而帮助用户快速开发产品模型。 简单对话框 @startsalt {+ 是否关闭窗口？ [确定] | [取消] } @endsalt
在设计系统时，您将面临的最关键的系统设计选择之一是选择合适的数据库管理系统（DBMS）。SQL 与 NoSQL 数据库之间的选择可以极大地影响系统的整体性能、可扩展性和通常的成功。这就是为什么我们在系统设计中详细比较了SQL 与 NoSQL 数据库，以帮助您在设计可扩展系统时确定选择哪个数据库。我们还将讨论 SQL 或 NoSQL 数据库更适合的可能性、NoSQL 数据库的类型以及各种 SQL 服务器配置。
最近心里长草了，虽说已经过了爱折腾的年纪，可是想要自己DIY一个NAS的想法却越来越强烈，主要原因是——穷，群晖的机器很好，可是太贵，而且配置不高，能买得起的自己瞧不起，瞧的起的又买不起。这样的结果就是每天都在看，越看草长的就越高，最后一狠心，咬牙跺脚把草割了吧，自己DIY一个。 先晒下配置清单：
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库，有什么特点，用在什么场景，和传统关系型数据库的区别与联系，以及开源解决方案调研。
追踪静止和移动的目标是自动驾驶技术领域最为需要的核心技术之一。来源于多种传感器的信号，包括摄像头，雷达，以及激光雷达（基于脉冲激光的测距设备）等传感器组合的组合体来估计位置，速度，轨迹以及目标的种类，例如其他车辆和行人。详情请见：Link（原文中的链接是无效的因此我将原作者的文章连接替换了）
最近游戏好像老是在GMA950之类的显卡上出现问题 查了一下,应该是因为它不支持硬件VertexShader造成的吧 具体解决方法待查 GMA 900 应用在采用了Intel i915G芯片组的主板上。 核心频率 333 MHz RAMDAC时钟 400 MHz T/L 软件模拟（无硬件T&L支持） 像素流水线 4 像素填充率 1333百万像素/秒 顶点着色引擎 1 (v2.0) (软件) 像素着色引擎 4 (v2.0) (硬件) OpenGL 1.4 DirectX 9.0 视频 硬件运动补偿（MPEG
此参考系统在PCIe Gen2 x4 下实测双向收发速率 >1600MByte/s。包含所有FPGA端源文件， PC端驱动和 C++/matlab/python 等参考代码。
苹果诞生 回忆上次内容 上次时代华纳公司 凭借手中的影视ip和资本 吞并了雅达利公司 此时 雅达利公司 曾经开发过pong的 优秀员工 乔布斯 还在 印度禅修 寻找自我 📷 看到游戏行业 蓬勃发
我的8GC6卡,APPS2SD后,因为不满意分区容量,所以就想删除分区重新分配容量. 删除分区方法:我的电脑---管理---磁盘管理--里删除了EXT3分区, 结果导致TF卡变成FAT格式且没有容
在实际开发中，我们经常遇到需要在ListView或RecycleView头部添加ViewPager实现Banner轮播效果，并需要添加下拉刷新，上拉加载功能。
在区块链的前史教科书中，2018年可能被称为“大北”年。2017年对可扩展区块链体系的强烈抗议导致许多公司企图处理扩展问题，并逐步意识到它不是那么简单。这导致了一系列的行业动乱。无数的交流渠道受到影响，从而影响基础设施钱包的开发环境。各种都是苦涩的眼泪。今日，让咱们来谈谈关于区块链开展的一些事情。在咱们开端之前，让咱们回顾一下区块链的过去。
此行代码将名为 “ceshi.txt” 的文本文件中的数据导入到 MATLAB 中，并存储在变量 data 中，以便进行后续处理。
在前一篇文章《【思路】已经入门前端了，想再提升前端水平，但没有思路怎么办呢？》中，写了在已经有一些前端基础，算是已经入门的情况下，提高前端水平的思路和方向。今天再来详细说一下，做例子与提高能力之间的关系。 提高， 每个同学都明白，当你学的差不多的时候，就要尽一切可能去找实习或是初、中级前端职位。为什么要这么做？因为要挣钱嘛。但这不是全部的原因，更重要的原因在于，“你可以尽快的开始积累工作经验，提高技术水平”。可以这么说，真正有水平的前端牛人，他们的技术水平都是在实际工作中得以不断提高的。 但有许多同学，因为
之前写的脚本中获取 IP 地址时，未考虑虚拟网卡的情况（docker 创建的虚拟网卡），导致脚本失败，故总结下网卡相关知识。
粒子滤波（particle filter）是一种常见的滤波算法，广泛应用于目标跟踪、移动机器人等领域。网络上有不少关于粒子滤波的资料，但大多是直接给出了粒子滤波的相关公式和证明，或较为直观上的解释。作者在学习粒子滤波的过程中对一些概念和操作时常感到突兀，后来发现想要完整了解粒子滤波，需要首先了解前因，逐渐深入才能理解粒子滤波，而不是直接学习粒子滤波这个方法。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 英特尔的GPU“大招”——硬件产品和软件生态——终于一起来了。 AI时代，GPU对计算加速的重要性毋庸置疑。 连英特尔也承认，进入海量智能设备和数据指数增长的时代后，需要将重点从CPU转移到跨CPU、GPU、FPGA和其他加速器的混合架构。英特尔将其称之为“XPU”愿景。 今天，英特尔发布了“XPU”愿景中的两个重要产品： 1、首款数据中心独立显卡，即英特尔服务器GPU 2、用于统一和简化的跨XPU体系架构编程的oneAPI Gold工具包
上一节我们认识了数据库，了解了数据库事务是什么，索引是如何提升数据库性能的，现在我们来学习下大家常说的一些数据库，MySQL、mongoDB、kv等等这些又有什么区别。本文中，SQL 与 NoSQL 代表关系型数据库与非关系型数据库，当然，SQL ≠ 关系型数据库，这里用作简写。
PCS7是STEP7+WINCC+SFC+CFC+各种工具软件的集合，软件包本身集成了APL库和面板等，经过编译就会自动生成画面。
计算机基础（二） 设计架构 一般消费者常说的电脑通常指的就是x86的个人电脑架构。早期两大主流x86开发商（Intel, AMD）的CPU架构与设计理念都有些许差异。 1、CPU 1．Intel芯片架构 北桥：负责链接速度较快的CPU、内存与显卡接口等元件。 南桥：负责连接速度较慢的设备接口，包括硬盘、USB、网卡等等。 由于北桥最重要的就是CPU 与内存之间的桥接，因此目前的主流架构中，大多将北桥内存控制器整合到CPU封装当中了。 早期芯片组分南北桥，北桥可以连接C
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。
Matrix for iOS/macOS 是一款微信团队研发并日常使用的性能探针工具，目前集成在iOS和macOS微信的APM（Application Performance Manage）平台中使用。
B & R自动化专注于设计和质量，其产品应用于广泛的行业。寻求可靠、持久和有效产品的公司依赖于B & R自动化。
最近有点忙，项目进度跟的比较紧。最近需求那边让我们写一个左右和上下都可滑动的列表，用来展示多个Title的值。这里我把需求简化了一下。老规矩，先看图。 在看到需求的时候，有在网上看看有没有别人造好的轮
本操作法实例是3#高炉与4#风机（高炉与鼓风机）网络通讯、数据采集、数据交互采用的网关设备一种操作法。
我们要存储1000万个用户详细信息和500万个电影详细信息。我们正在寻找一个高度可用的数据库。我们可以协调用户详细信息和电影详细信息的一致性。存储此类大数据的最佳选择是Cassandra。
在使用了一段时间的C430T之后，笔者决定写这么一篇文章。一来是为了给准备入手的朋友一点参考，二来是锻炼写作水平。
我们上篇提到的 卡尔曼滤波（参见我的另一篇文章： 卡尔曼滤波理论讲解与应用（matlab和python））是用于线性系统，预测（运动）模型和观测模型是在假设高斯和线性情况下进行的。简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布的系统中，但是现实中并不是所有的系统都符合这样 。另外高斯分布在非线性系统中的传递结果将不再是高斯分布。那如何解决这个问题呢？扩展卡尔曼滤波就是干这个事的。
英特尔此次同时推出了全新服务器GPU和oneAPI软件，意味着英特尔开始释放XPU的强大实力。
这次是讲Android存储路径及IO的基本操作。因为我们在开发的时候会经常这种方便的需求。这篇文章的内容我写的可能很少，都没有细写。别吐槽。o(￣︶￣)o
less -N SRR10502964.sam | cut -f 1,3 # 输出文件中的第一列和第三列
观察者模式是一个使用频率非常高的模式，他最常用的地方是GUI系统和订阅-发布系统。 该模式的最重要的作用就是解耦，使观察者和被观察者之间依赖尽可能小，甚至好无依赖。
YugabyteDB 2.0版本的核心功能之一是与PostgreSQL兼容的YugabyteDB SQL（YSQL）API。在这篇文章中，我们将从性能和可扩展性两个方面，比较YSQL与其他两个兼容PostgreSQL的分布式SQL数据库——Amazon Aurora PostgreSQL和CockroachDB。 SQL基准测试表明，YSQL的可扩展性是Amazon Aurora能达到的最大吞吐量的10倍。此外，对于类似的硬件配置，YSQL和Amazon Aurora相比，吞吐量提高了近2倍，延迟却只有
css3新增盒模型阴影 box-shadow:[inset] x y blur [spread] color 参数 inset：投影方式 inset：内投影 不给：外投影 x、y：阴影偏移 blur：模糊半径 spread：扩展阴影半径 先扩展原有形状，再开始画阴影 Color
RAID5的空间利用率高、读出速度快、安全性高、不需要专门的校验码磁盘，而且解决了写入速度相对较慢的问题。尽管优点很多但还是会有出现故障的情况，当遇到RAID-5磁盘阵列的两块盘掉线，表现为两块硬盘亮黄灯应该怎么办呢？
大家好，我近期刚完成了一个商城类的软件，首页就是用recyclerview的多布局实现的，近期的优化让我不得不去深入的了解一下recycleview这个控件。
不可否认，每个设备的带宽需求每天都在增加，多媒体数据是这种不断增长的需求背后的驱动力。
我们先看一个效果，问题说的就是中间的Grid效果在Scrollview 嵌套recyclerview显示问题，在Android Api 24是好的，不过在5,1,1版本（api 22）缺出现了问题 最
在上一篇文章《还在担心报表不好做？不用怕，试试这个方法》（三）中，小编为大家分享了数据间的主从关系及单元格布局。主要讲解数据之间的主从关系，以及如何在单元格中表示这种关系。
文章：PLV-IEKF: Consistent Visual-Inertial Odometry using Points, Lines, and Vanishing Points
MySQL在达到一定数据量（我的经验是3T、单表1亿）时，复杂查询会有明显的延迟。继续分库分表，会严重增加业务复杂性，尤其对很多非互联网产品来说，急需一个分布式存储。
当数据库的数据量非常大时，水平切分和垂直拆分都是常见的降低库空间，提升库性能的方法。
1.面向操作的关系型数据库 典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商 数据储存方法:表格 流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL 优点：完善的生态环境保护，事务保证/数据一致性 缺点：严苛的数据模型界定，数据库拓展限制，和非结构型的结合应用较难。
与USES Integrated Solutions合作开发的AGX Inference Server是一款由NVIDIA Jetson平台提供支持的超低功耗，高性能AI工作站。该推理服务器运行NVIDIA最强大的深度学习软件库，解决了大规模部署边缘解决方案的挑战。板载12x Jetson AGX Xavier模块均通过具有10G上行链路功能（XDG201）的专用管理型以太网交换机通过千兆位以太网结构连接。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
