关于区块链是什么，网络上的解释多如牛毛。这里，我从通常需求的角度总结一下：在记录保存（身份存证）时，它是分布式账本（分布式数据库）；在交易或支付（跨境支付）时，它是信任机器。虽然这两种分类方法并不正交，但是对于理解区块链的应用领域有很大的好处。
关于区块链是什么，网上的解释多如牛毛。这里，我从需求的角度总结一下：当做记录保存（身份存证）时，它是分布式账本；当做交易或支付（跨境支付）时，它是信任机器。虽然这两种分类方法并不正交，但是对于理解区块链的应用方向有很大的好处。
因为Corda内置的Corda Webserver已经被标记成弃用了，一般不再提供支持；再者，springboot的生态明显占优。
本来是想以天眼查小程序作为抓包主体的，但是这两天羊了个羊实在是太火了，没办法，咱们也来追一追热点，今天我们的目标程序就是羊了个羊了！
在前面的文章中，我们一起制作了一个天眼查小程序，其中涉及到了微信小程序的抓取过程，应众多读者的要求，今天我们一起来看看微信小程序的抓包流程
Node 是 JavaScript 与底层操作系统的绑定，使得编写 JavaScript 程序读写文件、执行子进程和在网络上通信成为可能。这使得 Node 作为以下用途变得有用：
从 API 1 开始，处理 Activity 的生命周期 (lifecycle) 就是个老大难的问题，基本上开发者们都看过这两张生命周期流程图:
Spring Cloud Task是一个用于快速创建和执行短暂任务的框架。Task Launcher是Spring Cloud Task的另一个核心组件，它可以帮助我们在多个环境中部署和执行Task Application。
欢迎回到 MAD Skills 系列 课程之 Paging 3.0！在上一篇 Paging 3.0 简介 的文章中，我们讨论了 Paging 库，了解了如何将它融入到应用架构中，并将其整合进了应用的数据层。我们使用了 PagingSource 来为我们的应用获取并使用数据，以及用 PagingConfig 来创建能够提供 Flow<PagingData> 给 UI 消费的 Pager 对象。在本文中我将介绍如何在您的 UI 中实际使用 Flow<PagingData>。
在 Android 应用开发中，异步编程是不可避免的，而 Kotlin Flow 是一个强大的库，能够使异步操作更加优雅和易于管理。本文将深入探讨 Kotlin Flow 的使用方法，同时也会解析其背后的实现原理，帮助你更好地理解这一技术。
在概念上，async 就类似于 launch。它启动了一个单独的协程，这是一个轻量级的线程并与其它所有的协程一起并发的工作。不同之处在于 launch 返回一个 Job 并且不附带任何结果值，而 async 返回一个 Deferred —— 一个轻量级的非阻塞 future， 这代表了一个将会在稍后提供结果的 promise。你可以使用 .await() 在一个延期的值上得到它的最终结果， 但是 Deferred 也是一个 Job，所以如果需要的话，你可以取消它。
如果使用一些消耗 CPU 资源的阻塞代码计算数字（每次计算需要 100 毫秒）那么我们可以使用 Sequence 来表示数字：
这个系列我做了协程和Flow开发者的一系列文章的翻译，旨在了解当前协程、Flow、LiveData这样设计的原因，从设计者的角度，发现他们的问题，以及如何解决这些问题，pls enjoy it。
Kafka在大规模内部托管和管理方面确实很困难，但它提供的实际好处和功能超过了运营方面的挑战。
LiveData 的历史要追溯到 2017 年。彼时，观察者模式有效简化了开发，但诸如 RxJava 一类的库对新手而言有些太过复杂。为此，架构组件团队打造了 LiveData: 一个专用于 Android 的具备自主生命周期感知能力的可观察的数据存储器类。LiveData 被有意简化设计，这使得开发者很容易上手；而对于较为复杂的交互数据流场景，建议您使用 RxJava，这样两者结合的优势就发挥出来了。
ViewModel和LiveData最早是Google提出的AAC架构中的重要成员，那么它为什么又和协程扯上关系了呢？
上周在内部分享会上大佬同事分享了关于 Kotlin 协程的知识，之前有看过 Kotlin 协程的一些知识，以为自己还挺了解协程的，结果...
链接：https://juejin.im/post/6854573211930066951
Flow是JavaScript代码的静态类型检查器。 它可以帮助您提高工作效率。 让您的代码更快，更智能，更自信，更大规模。
题图摄于广深高铁 1 背景介绍 联邦学习为打破“数据孤岛”而生，然而随着越来越多的机构投身到联邦学习领域，不同架构的联邦学习系统之间逐渐形成了新的“孤岛”现象，互联互通显得越发重要。FATE 2.0版本以全面互通为设计理念，是业内首个采用开源方式对应用层、调度、通信、异构计算（算法）等四个层面进行改造，实现了系统与系统、系统与算法、算法与算法之间异构互通的能力。 FATE 2.0互联互通整体架构示意图如下图所示。从上而下，从不同层次定义了东西向和南北向协议接口规范。方便各个厂商根据自身特点，分层和分
首先我们创建我们的项目，项目的主文件目录就叫KisFlow，且在Github上创建对应的仓库： https://github.com/aceld/kis-flow 然后将项目代码clone到本地。
mitmproxy由三大功能模块组成,mitmproxy、mitmweb、mitmdump。
原文链接：https://proandroiddev.com/using-livedata-flow-in-mvvm-part-i-a98fe06077a0
原文：http://sparkdata.org/?p=423&utm_source=tuicool&utm_medium=referral 作者：京东大数据技术保障团队 概述 自Google发布Ten
java Doc https://www.activiti.org/javadocs/
Flow 是一种基于流的编程模型，本文我们将向大家介绍响应式编程以及其在 Android 开发中的实践，您将了解到如何将生命周期、旋转及切换到后台等状态绑定到 Flow 中，并且测试它们是否能按照预期执行。
作为目前最为高效的流处理框架之一，Flink在我们的大数据平台产品中得到了广泛运用。为了简化开发，我们对Flink做了一些封装，以满足我们自己的产品需求。
https://docs.corda.net/permissioning.html
很久以来，我一直在寻找一个适合小型团队独立项目的 git 协同工作流。主要原因是实际工作中很难在繁忙的迭代中兼顾真正的协同和代码质量管理。造成的现象就是在一个以月维度发布版本的产品中出现各种各样的分支、hotfix。到底哪个是主线，哪个分支修复了哪些问题、不同的分支是否与主线同步更新都是未知数。如果不叫一个从开始就参与到项目中的人给你做介绍，很难去做维护。
Spring Cloud Data Flow 和 Spring Cloud Task 是两个非常有用的 Spring Cloud 组件，用于实现任务调度和管理。Spring Cloud Data Flow 是一个集成工具，用于构建和部署大规模数据流和批处理应用程序。Spring Cloud Task 是一个轻量级的框架，用于开发短暂的任务和微服务。这两个框架可以集成在一起，为您提供一个完整的任务调度和管理解决方案。
题图摄于颐和园 （本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室工程师，联邦学习 FATE / KubeFATE 开源项目贡献者。） 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学，请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。 相关文章： 使用Docker Compose 部署FATE v1.5.0 VMware招聘联邦学习和云原生开发工程师 概要 联邦学习开源框架 FATE 发布了1.5版本。由于该版本为长期支持版本（LTS），因此无论是在性能和稳定性上相对于之前的版本都有了比较大的提升，建议还
mitmproxy是一个支持HTTP和HTTPS的抓包程序，有类似Fiddler、Charles的功能，只不过它是一个控制台的形式操作。 mitmproxy还有两个关联组件。一个是mitmdump，它是mitmproxy的命令行接口，利用它我们可以对接Python脚本，用Python实现监听后的处理。另一个是mitmweb，它是一个Web程序，通过它我们可以清楚观察mitmproxy捕获的请求。 下面我们来了解它们的用法。 一、准备工作 请确保已经正确安装好了mitmproxy，并且手机和PC处于同一个
在指派用户任务的审批人时。我们是直接指派的固定账号。但是为了保证流程设计审批的灵活性。我们需要各种不同的分配方式，所以这节我们就详细的来介绍先在Camunda中我们可以使用的相关的分配方式
实际上很早就写了一系列关于akka-streams的博客。但那个时候纯粹是为了了解akka而去学习的，主要是从了解akka-streams的原理为出发点。因为akka-streams是akka系列工具的基础，如：akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的，其实没有真正把akka-streams用起来。这段时间所遇到的一些需求也是通过集合来解决的。不过，现在所处的环境还是逼迫着去真正了解akka-streams的应用场景。现状是这样的：跨入大数据时代，已经有大量的现代IT系统从传统关系数据库转到分布式数据库（非关系数据库）了。不难想象，这些应用的数据操作编程不说截然不同吧，肯定也会有巨大改变。特别是在传统SQL编程中依赖数据关系的join已经不复存在了，groupby、disctict等操作方法也不是所有的分布式数据库都能支持的。而这些操作在具体的数据呈现和数据处理中又是不可缺少的。当然，有很多需求可以通过集合来满足，但涉及到大数据处理我想最好还是通过流处理来实现，因为流处理stream-processing的其中一项特点就是能够在有限的内存空间里处理无限量的数据。所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。这是这次写akka-streams的初衷：希望能通过akka-streams来实现分布式数据处理编程。
每年9/10月份 Google 都会举行为期约2天的 Android Dev Summit，在活动上 Google 的技术专家们会分享一些 Android 领域的技术动向以及开发心得。
Flowable提供了一种简便灵活的方式，用来为业务流程中的人工步骤添加表单。 有两种使用表单的方法：使用（由表单设计器创建的）表单定义的内置表单渲染，以及外部表单渲染。 使用外部表单渲染时，可以使用（自Explorer web应用V5版本支持的）表单参数；也可以使用表单key定义，引用外部的、使用自定义代码解析的表单。
mitm是Man In The Middle的首字母缩写，意思是位于中间的人，表明mitmproxy是一个代理，可以拦截请求，实现网络抓包。知名的网络抓包工具有Fiddler、Charles、HttpWatch、WireShark、BurpSuite和Postman等，mitmproxy相对来说，没有这么高的知名度，它相比于以上工具的独特优势是，它提供了Python API，可以编写Python代码对网络请求进行流量录制，从而收集接口信息以及转化为接口自动化用例等。mitmproxy官方文档不但有mitmproxy工具使用介绍，还有代理实现原理，对我们学习掌握网络知识有很大帮助。
本文会不定期不断更新，想查看最新版本请移步至https://github.com/forrest23/react-native-interview
10月5日，环球银行金融电信协会SWIFT在官网公布了其用于跨境支付的央行数字货币DBDC实验结果，此次实验参与者包括多个国家央行和全球商业银行等14家，针对不同技术和货币进行了为期8个月的试验，此次试验包括法兰西银行、德意志联邦银行、汇丰银行、Intesa Sanpaolo、NatWest、SMBC、渣打银行、瑞银集团和富国银行在内的14家中央银行在测试环境中进行合作，以加速后续全面部署合作。10月10日，据悉我国在央行数字货币的跨境支付领域也传来好消息。由“工农中建交”五大国有银行参与的数字人民币跨境支付结算项目——“货币桥”(m-CBDC-Bridge )近期正式落地。该平台首次成功完成了基于4个国家或地区央行数字货币的真实交易试点测试，来自4地的20家商业银行基于该平台为客户完成以跨境贸易为主的多场景支付结算业务。为什么国家央行和跨境支付组织机构在积极研究基于区块链的跨境支付？这个要从银行间跨境支付的需求和对应的通信技术说起。
原文地址：https://bitsonblocks.net/2017/11/02/blockchains-and-central-banks-what-have-we-learnt/
在ZStack（或者说产品化的IaaS软件）中的任务通常有很长的执行路径，错误可能发生在路径的任意一处。为了保证系统的正确性，需提供一种较为完善的回滚机制——在ZStack中，通过一个工作流引擎，ZStack的每一个步骤都被包裹在独立的工作流中，可以在出错的时候回滚。此外，通过在配置文件中组装工作流的方式，关键的执行路径可以被配置，这使得架构的耦合度进一步降低。
前一节（Kotlin 学习笔记（六）—— Flow 数据流学习实践指北（二）StateFlow 与 SharedFlow）介绍完了两种热流的构造方法以及它们的特点，那有没有方法可以将冷流转化为热流呢？当然是有的。那为什么需要将冷流转化为热流呢？
因为现在电脑基本不配备串行接口，所以，usb转串口成为硬件调试时的必然选择。目前知道的，PL2303的驱动是有的，在dev下的名称是ttyUSB#。
在上一篇原创文章当中，我跟大家说了会开启一个新的系列，讲一讲Kotlin Flow响应式编程从入门到进阶的内容。
Mitmproxy是一个使用python编写的中间人代理工具，跟Fiddle、Charles等等的抓包工具是差不多的，同样可以用于拦截、修改、保存http/https请求。比起Fiddle、Charles，mitmproxy有一个最大的特点是支持python自定义脚本。
Partitioner 组件可以对 MapTask后的数据按Key进行分区，从而将不同分区的Key交由不同的Reduce处理。这个也是我们经常会用到的功能。
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