第一个被广泛接受的视频压缩标准MPEG-2于1996年被采纳，随后数字卫星电视得到了快速发展。下一个标准是MPEG-4 part 10（H.264/AVC），它提供了两倍的视频数据压缩率。它于2003年被采纳，导致了DVB-T/ C systems、互联网电视的发展以及各种视频共享和视频通信服务的出现。从2010年到2013年，联合视频编码联合协作小组（JCT-VC）积极致力于创建下一个视频压缩标准，开发者称之为高效视频编码（HEVC）；它实现了数字视频数据压缩率的两倍增长。这一标准于2013年获得批准。同年，由谷歌开发的VP9标准被采纳，据称在视频数据压缩率上不逊于HEVC。
长期以来，Kimball方法一直是维度数据建模技术的标准。根据Kimball的说法，“时间概念渗透到数据仓库的每个角落”。这在数据分析的背景下意味着什么？在较高的层面上，现代分析可以被视为随着时间的推移不断变化的数据的聚合。问题在于，不断变化的数据不仅包括新的添加，还包括对先前数据集的更改。
本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse。我们很高兴地宣布，用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse。
安全地删除没有任何特殊属性的文件相对而言简单而直接：安全删除程序使用安全删除模式简单地覆盖文件。较为复杂的是安全地删除 Windows NT/2K 压缩、加密和稀疏文件，以及安全地清理磁盘可用空间。 压缩、加密和稀疏文件由 NTFS 以 16 群集块方式管理。如果某个程序向此类文件的现有部分写入数据，则 NTFS 会分配磁盘上的新空间来存储新数据，并在写入新数据后取消分配该文件先前占用的群集。NTFS 采取此保守方法的原因与数据完整性有关，而且对于压缩和稀疏文件，这样可以在出现新分配大于现有分配（新的压缩数
Apache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。
前言 看完本系列前面几篇之后，估计大家也还是有点懵逼，本系列前八篇也都是参考RxSwift官方文档和一些概念做的解读。上几篇文章概念性的东西有点多，一时也是很难全部记住，大家脑子里面知道有这么个概念就行，用的时候，再来查阅一番，慢慢就掌握了。 本篇主要来深入了解一些RxSwift实战中用到的一些重要知识点，这里面有很多自己的理解，所以不免会有一些错误的地方，还请大家多多交流，如有发现错误的地方，欢迎评论。 概念 Rx系列的核心就是Observable Sequence这个相信大家心中已经有所了解了，这里不再
Combine.framework 是Apple在2019 WWDC 上基于Swift推出的函数响应框架（Functional Reactive Programming）,支持Apple全平台的操作系统（iOS13+，macOS 10.15+等）。函数式响应框架无论在哪个平台早已流行泛滥，开源的Rx更是实现了各种语言的响应式编程框架。Apple在这个时候推出响应式框架，无疑是对自己护城河的进一步巩固。事实上SwiftUI的数据驱动就是依赖Combine。
使用 Git 的最佳方式一直存在争议。那是因为 Git 本身只详细说明了基本的分支操作，这使得它的使用模式: 即分支模型——常常成为用户有意见的地方。虽然Git 分支模型能够帮助开发者减少其在更改代码库时带来的冲突。
1.EgoHumans: An Egocentric 3D Multi-Human Benchmark(ICCV 2023 oral)
技术雷达是ThoughtWorks每半年发布一次的技术趋势报告，它持续追踪有趣的技术是如何发展的，我们将其称之为条目。技术雷达使用象限和环对其进行分类，不同象限代表不同种类的技术，而环则代表我们对其作出的成熟度评估。
作者 | ThoughtWorks 编辑 | Tina 技术雷达是 ThoughtWorks 每半年发布一次的技术趋势报告，它持续追踪有趣的技术是如何发展的，我们将其称之为条目。技术雷达使用象限和环对其进行分类，不同象限代表不同种类的技术，而环则代表我们对其作出的成熟度评估。 经过半年的追踪与沉淀，ThoughtWorks TAB（ThoughtWorks 技术咨询委员会）根据我们在多个行业中的实践案例，为技术者产出了第 24 期技术雷达。对百余个技术条目进行分析，阐述它们目前的成熟度，并提供了相应的技术选
大家好，我今天演讲的内容是Opera视频在非洲面临的一些挑战。不知道大家还记不记得Opera，大约在1995年，Opera浏览器是和IE一起推出的。虽然Opera目前在国内的市场份额已经很小，但是Opera在欧美仅浏览器仍大量的用户。Opera内部也在孵化除了浏览器之外的新产品，下面就和大家聊一聊。
新的 Sentry SDK 应遵循 Unified API，使用一致的术语来指代概念。本文档说明了 Unified API 是什么以及为什么它存在。
sambamba 主要是由Artem Tarasov开发的一款高效的生物信息学工具，主要用于处理大规模的测序数据，尤其是针对SAM/BAM格式的文件。这个软件的设计目的是为了提供比现有工具(samtools)更快的性能，特别是在多核处理器系统上，它利用多核处理并显著缩短处理时间。其具有以下特性：
ZIP是最广泛使用的归档文件格式，支持无损数据压缩。ZIP文件是包含一个或多个压缩文件或目录的数据容器
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在本节中，我们将讨论重要的概念和术语，这些概念和术语有助于理解并有效使用这些原语。
Fayson在前面的文章《如何在Hadoop中处理小文件》和《如何使用Impala合并小文件》中介绍了什么是Hadoop中的小文件，以及常见的处理方法。这里Fayson再补充一篇文章进行说明。
随机接入点（RAPs）在视频娱乐应用中非常重要。它们指的是编码视频流中的特定点，观众可以在这些点开始播放，而不必等待整个码流加载。这个技术在调谐或切换频道的广播以及自适应流中尤为重要，在自适应流中，视频流通常被划分为较小的片段，并根据观众的带宽和设备能力动态传输。
之前介绍了RAC在Objective-C环境下RACSignal信号订阅使用流程、宏定义以及各种信号的操作使用。作为函数式响应编程的代表，就不得不提RxSwift。 在swift环境下，RAC的孪生兄弟RxSwift同样提供了相同的框架使用，并且基于swift语言的优点，RxSwift甚至能够更简洁地开发业务代码。关于RxSwift的优点，大把大把的人在夸。我自己的感受是，虽然学习曲线比较陡峭，学习成本很高，一旦掌握了其开发技巧，收获要比想象中多，值得去学习并实践的框架。 接下来先看一个最常用的例子，swift环境中搭建一个简单的tableView。这里往往需要遵循TableView相关的各种代理方法，下面是使用结构体生成一串简单的数组并放入tableView中显示内容。
上一章讨论了数据模型与查询语言，即向数据库给出数据时数据的格式以及数据查询的机制，其可以理解为从应用开发者的角度出发讨论了上述两件事情。本章将从「数据库」的角度来进行讨论，即如何存储给出的数据以及如何在要求查询时找到所需的数据，所介绍的存储引擎可以用于传统的关系数据库和大多数 NoSQL 数据库。
ReactiveX 最近刚刚把接手的OC项目搞定，经过深思熟虑后，本人决定下个项目起就使用Swift(学了这么久的Swift还没真正用到实际项目里。。。)，而恰巧RxSwift已经出来有一些时间了，语法也基本上稳定，遂只身前来试探试探这RxSwift，接着就做了个小Demo，有兴趣的同学可以瞧一瞧~ Exhibition 结构 . ├── Controller │ └── LXFViewController.swift // 主视图控制器 ├── Extension │ └── Res
第一时间关注程序猿（媛）身边的故事 最近，我们发布了一些教程促使你了解 Git 基础知识和在团队环境中使用 Git。谈论的指令已经足够帮助一个开发者在 Git 世界中生存。在这次教程中，我们尝试如何在有效的时间内充分掌握提供的 Git 特性。 说明：文中一些指令包含指令的部分在方括号中（如：git add -p [file_name]）。在这些案例中，你可以不用方括号，选择插入一些必要的数字，标识符等等。 01 Git 自动完成 如果你通过命令行运行 Git 命令，每一次通过手动敲来完成是令人烦恼的。为了帮
在 swift 环境下开发，网络请求框架最知名就是 Alamofire ，AFN网络请求框架 swift 版本。其强大的功能和多种自定义网络请求，方便性不言而喻。首先来看下在 RxSwift 框架中，其本身也给我们进行的网络请求的封装。如果是在简单的网络请求环境下，可以利用 RxSwift 框架提供的方法来快速实现网络请求响应。 RxSwift框架中，将 URLSession 进行了封装，在 URLSession+Rx.swift文件下，可以找到 RxSwift 为我们提供了四种方法
作者：George Stoica, Daniel Bolya, Jakob Bjorner, Taylor Hearn, Judy Hoffman
这是一篇较为完整的介绍Apache Paimon和Flink进阶应用的文章，你最好收藏一波。
Observable<T>类是RxSwift框架的基础。其作用就像是一条流水线，让观察者可以实时获取对所有可观察对象所触发的事件，也就是说以此来实现对UI的实时更新或数据、事件等实时处理。 与之前介绍RAC类似，Observable对象所触发的事件有： next，触发时将可观察对象的新值传递给观察者 completed，可观察对象的生命周期正常结束并不再响应触发事件 error，可观察对象出现错误导致其生命周期终止
事务作为抽象层，允许应用忽略DB 内部一些复杂并发问题和某些硬件、软件故障，简化应用层的处理逻辑：事务中止（transaction abort），而应用仅需重试。对复杂访问模式，事务可大大减少需要考虑的潜在错误情景数量。
Rx响应式编程的系列框架中，很多朋友对RxJava是最熟悉的，其实它还有很多同胞。比如：RxKotin, RxSwift，RxPhp, RxGo, RxNet, RxJS...，一想到iOS必定对RxSwift很熟悉, Android开发对RxJava却情有独钟！今天就来涨涨RxKotin的姿势！
前言 本篇文章将要学习RxSwift中数学和集合操作符，在RxSwift中包括了： toArray reduce concat toArray 将一个Observable序列转化为一个数组，并转换为一个新的Observable序列发射，然后结束。 let disposeBag = DisposeBag() Observable.of(1,2,3,4,5).toArray().subscribe(onNext: {print($0)}).disposed(by: disposeBag) 运行结果:
Git是什么？ Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统（没有之一，不接受任何反驳）。
1. 并查集解决的是连通块的问题，常见操作有，判断两个元素是否在同一个连通块当中，两个非同一连通块的元素合并到一个连通块当中。 并查集和堆的结构类似，都是采用数组存储下一个节点的下标的方式来抽象成一棵树，只不过堆的数组对应的是一棵二叉树，而并查集的数组对应的是森林，可以抽象成很多的树，并且每棵树也不一定是二叉树，任意形状均可。 初始化数组时，数组存储内容均为自己的下标，表示每个节点的父节点都是自己，previous译为先前的，在这里正好表示某一个元素的父节点元素下标是多少。 合并两个节点，实际上是合并这两个节点分别对应的根节点，这里可能会有人有疑问，为什么不合并非根节点呢？如果你合并非根节点，让非根节点指向另一个非根节点，那么2棵树直接变成三棵树了。并查集合并算法的性能瓶颈其实是在找根的操作上，如果一棵树的高度是N，那么找根的时间复杂度其实就是O(N)了，这样的效率实际上是很低的，所以后面会进行三种方式的优化。 统计并查集中树的个数其实也比较简单，只需要统计根节点是自己的节点个数即可。
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理，也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开，分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
个人比较喜欢 git add -p. 这增加了“补丁模式”的变化，这是一个内置的命令行程序。它遍历了每个更改，并要求确认是否要执行它们。
既是可监听序列 也是 观察者，如：field.text/switch.on/segmentedControl选中/datePick选中/…
文/ Dhruv Garg, Dhaval Patel, Ketan Duvedi
提起 C++ 这门已有 38 年历史的语言，大家或多或少都会有一定的了解，“面向对象”、“过程式编程”这些词汇立刻在脑海中浮现出来。“高性能”、“高复杂性”这两大标签，也伴随着 C++ 多年来一直在众多语言中独树一帜。 而我们在实际项目的开发过程中发现，同一个功能，综合考虑前期开发、后期 bug 与 UI 还原等阶段的人力投入，使用 Web 技术栈 来实现前端页面，研发效率大约是 平台原生开发 的 2 到 3 倍。这其中开发效率的差异，让我们好奇去深入探究其中的原因。 近年来崛起的前端三大框架 Angul
表引擎是ClickHouse设计实现中的一大特色。可以说，是表引擎决定了一张数据表最终的“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，截至本书完成时，其共拥有合并树、外部存储、内存、文件、接口和其他6大类20多种表引擎。而在这众多的表引擎中，又属合并树（MergeTree）表引擎及其家族系列(*MergeTree)最为强大，在生产环境的绝大部分场景中，都会使用此系列的表引擎。因为只有合并树系列的表引擎才支持主键索引、数据分区、数据副本和数据采样这些特性，同时也只有此系列的表引擎支持ALTER相关操作。合并树家族自身也拥有多种表引擎的变种。其中MergeTree作为家族中最基础的表引擎，提供了主键索引、数据分区、数据副本和数据采样等基本能力，而家族中其他的表引擎则在MergeTree的基础之上各有所长。例如ReplacingMergeTree表引擎具有删除重复数据的特性，而SummingMergeTree表引擎则会按照排序键自动聚合数据。如果给合并树系列的表引擎加上Replicated前缀，又会得到一组支持数据副本的表引擎，例如ReplicatedMergeTree、ReplicatedReplacingMergeTree、ReplicatedSummingMergeTree等。合并树表引擎家族如图所示：
我们称 Zstandard 或 Zstd 是一种快速的无损压缩算法，是针对 zlib 级别的实时压缩方案，以及更好的压缩比。它由一个非常快的熵阶段，由 Huff0 和 FSE 库提供。这个项目是作为开源的 BSD 许可收费的库，以及一个生成和解码 .zst 格式。
这本书可以让你用 Swift 来编写响应式编程代码。但是到底什么是 RxSwift, 这里有很好的定义：
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前，需要大家深入了解phoenix的架构，这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析，实现低延迟应用是通过结合下面两个优势： 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储，为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成，如Spark，Hive，Pig，Flume和Map
如在OC中使用AFNetworking一般,Swift我们用Alamofire来做网络库.而Moya在Alamofire的基础上又封装了一层:
在其核心，Hudi维护了在不同时刻对表执行的所有操作的时间轴，这有助于提供表的瞬时视图，与此同时也有效地支持按到达顺序的数据检索。Hudi的瞬时特性包括以下部分：
distinctUntilChanged的作用是，相邻的重复事件不产生新的事件，所以搜索中使用distinctUntilChanged可以保证只有每次触发的搜索都是不同的字符串，也可以保证输入停止后只会触发一次搜索。
本文介绍eBay广告数据平台的基本情况，并对比分析了ClickHouse与Druid的使用特点。基于ClickHouse表现出的良好性能和扩展能力，本文介绍了如何将eBay广告系统从Druid迁移至ClickHouse，希望能为同业人员带来一定的启发。
这次打算单独将 tableView 在 RxSwift 框架中的使用整理成一篇文章。tableView 在日常开发中是接触到最多的UI控件之一，在 RxSwift 框架中也帮我们封装好了关于 tableview 的使用方法。自从接触了 RxSwift 的框架，关于 tableview 基本就不用再繁琐地去实现系统提供的各种代理方法，几行代码搞定关于 tableview 的一切。顺便吐槽一下编译器RxSwift代码提示总是无法及时显示，甚至得手写方法名和参数，尤其是 tableview ...
本文翻译自RxSwift and the awesome things you can do with Reactive Programming — Part I(需要科学上网)
HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍，非常赞！大力推荐！
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