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C#.NET.NET Core技术前沿周刊 | 第 22 期(2025年1.13-1.19)

今天大姚分享一些非常不错的C#数据结构与算法实战教程,希望可以帮助到有需要的小伙伴。...文章地址: https://www.cnblogs.com/GreenShade/p/18667671 用纯.NET开发并制作一个智能桌面机器人(二):用.NET IoT库编写驱动控制两个屏幕 文章简介: 从....4000,日请求数接近1000万次,.NET 多线程技术的高性能实践 文章地址: https://www.cnblogs.com/sheng_chao/p/18676420 C# Winform 通过 NAudio...获取控制电脑操作系统音量 文章简介: C# Winform 通过 NAudio 获取控制电脑操作系统音量。...文章地址: https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/18674944 .NET工作流elsa-触发器 文章简介: .NET工作流elsa-触发器。

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    python流数据动态可视化

    _到Events.ipynb)和[自定义交互](12-Custom Interactivity.ipynb)。...特别是,我们将展示如何使用HoloViews的Pipe和Buffer流来处理流数据源,而无需从DynamicMap可调用内部获取或生成数据。...除了简单地从“DynamicMap”外部设置元素数据之外,我们还将探索使用可选单独[streamz]协调的流数据处理方法 (http://matthewrocklin.com/blog/work/来自MattRocklin...Buffer¶ 虽然Pipe提供了将任意数据传递给DynamicMap回调的通用解决方案,但另一方面Buffer提供了一种非常强大的方法来处理流表格数据,定义为pandas数据帧,数组,或列的词典(以及...: In [ ]: #dfstream.clear() 使用Streamz库¶ 现在我们已经发现了什么Pipe和Buffer可以做它的时间来展示如何将它们与streamz库一起使用。

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    【天衍系列 05】Flink集成KafkaSink组件:实现流式数据的可靠传输 & 高效协同

    这是通过 Flink 提供的端到端一致性保障的一部分。 高性能: KafkaSink 被设计为高性能的组件,能够处理大规模的数据流,并以低延迟将数据发送到 Kafka。...),需要设置 transaction.timeout.ms 小于15分钟,后续会专门出一篇关于这个传递保证的博客讲述。...默认是0,表示立即发送 public static final String LINGER_MS_CONFIG = "linger.ms"; request.timeout.ms 发送请求到 Kafka...这个简单的示例展示了如何使用 Kafka Sink 集成到流处理系统中,并且它是可运行的。...通过上述示例,你可以开始使用 Kafka Sink 将你的流处理数据发送到 Kafka,从而实现可靠的消息传递。在实际应用中,确保根据业务需求和性能要求调整配置参数,以获得最佳的性能和稳定性。

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    java 字节流入门(内存数组流->文件流)

    文件系列往期文章: java 字节流入门(文件流) java 字节流入门(内存数组流) 本文介绍如何将内存数组流的数据写入文件流中。...即将内存数组流中的数据通过文件流写到磁盘上,也叫flush,或持久化。毕竟内存是短暂的,磁盘才是永恒。 流就像管道,数据就像管道里的水。...管道最大的魅力就是可以连接,使水从一个管道流到另一个管道,流也一样。 之前我们分别介绍了文件流和内存数组流,既然他们是流,那就应该可以连接起来。那么如何从内存数组流写入文件流呢?...那如何将 BAOS 中的数据写入 RandomAccessFile 呢? 解决方案是:把 RandomAccessFile 包装成一个 OutputStream。...将 838860800 个字节写入 FOS 耗时:1413ms 将 838860800 个字节 copy 写入 FOS 耗时:2092ms 将 838860800 个字节写入 MyRaf 耗时:1452ms

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    Kafka实战:从RDBMS到Hadoop,七步实现实时传输

    本文是关于Flume成功应用Kafka的研究案例,深入剖析它是如何将RDBMS实时数据流导入到HDFS的Hive表中。...Kafka是一个分布式、可伸缩、可信赖的消息传递系统,利用发布-订阅模型来集成应用程序/数据流。...下面就图解Kafka是如何把数据流从RDBMS(关系数据库管理系统)导入Hive,同时借助一个实时分析用例加以说明。...Kafka所在位置:解决方案的整体结构 下图显示了解决方案的整体结构:Kafka和Flume的结合,再加上Hive的交易功能,RDBMS的交易数据被成功传递到目标Hive表中。 ?...七步实现Hadoop实时数据导入 现在让我们深入方案细节,并展示如何在几个步骤内将数据流导入Hadoop。 1 从RDBMS中提取数据 所有关系型数据库都有一个日志文件,用来记录最新的交易。

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    长连接网关技术专题(九):去哪儿网酒店高性能业务网关技术实践

    通过系统内 invoker 的最优编排,整体接口的响应时间就会从300ms 降低到200ms。...对全局来说,整体接口的耗时就会从原来的100ms 降为50ms。...以详情页的 A、B 两个接口为例,A接口在优化前的 P50 为366ms:A 接口优化后的 P50 为36ms:B 接口的 P50 响应时间,从660ms 降到了410ms:9.3单机吞吐量性能上限提升...(本文已同步发布于:http://www.52im.net/thread-4618-1-1.html)11、相关文章[1] 从C10K到C10M高性能网络应用的理论探索[2] 一文读懂高性能网络编程中的...到1的演进之路[8] 深入操作系统,彻底理解I/O多路复用[9] 深入操作系统,彻底理解同步与异步[10] 通俗易懂,高性能服务器到底是如何实现的[11] 百度统一socket长连接组件从0到1的技术实践

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    「无服务器架构」动手操作Knative -第二部分

    在Knative系列的第2部分中,我将介绍Knative事件并展示一些来自我的Knative教程的示例,这些示例介绍了如何将它与各种服务集成在一起。 什么是Knative Eventing?...Channel从源接收事件,保存到其底层存储(稍后详细介绍),并向所有订阅者展开。 订阅连接一个通道和一个服务(或另一个通道)。 服务(也称为消费者)是使用事件流的Knative服务。...来源,渠道和订阅 Knative事件的最终目标是将事件从源路由到服务,这是通过我前面提到的原语实现的:源、通道和订阅。 Source从实际源读取事件并将它们转发到下游。...从Channel将事件传递给所有感兴趣的Knative服务或其他通道。这可以是一对一的,也可以是扇出的。订阅决定了这种交付的性质,并充当通道和Knative服务之间的桥梁。...我的你好世界三项赛教程有所有的细节,但在这里重述,这是我们需要设置: 从谷歌云发布/订阅读取消息的GcpPubSubSource。 将消息保存在内存中的通道。 链接频道到Knative服务的订阅。

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    腾讯云伪直播方案介绍

    通过图形页面操作转推,适用于无开发人员,开箱即用的场景 简单 同上 serverless+TRTC 云函数+TRTC 基于serverless+实时音视频技术,适用于为超低延迟及互动连麦场景 中 1S > T >300ms...实现步骤: 步骤1:上传视频到云点播 步骤2:将视频转码为 HLS 步骤3:开启 Key 防盗链 步骤4:计算防盗链签名 二 云直播拉流转推方案 腾讯云直播控制台提供拉流转推工具,若您直播源无推流能力或点播视频内容需通过直播形式分发...no_duration_filesize "%s" ' def main_handler(event, context): # 为了适配windows端用户 # 将ffmeg文件复制到/.../ffmpeg /tmp/ffmpeg && chmod 755 /tmp/ffmpeg', shell=True) #判断请求是否从API网关传递 if "body...参考文档: 1 如何将点播视频转为类直播效果 2 云直播拉流转推 3 技术解码 | 伪直播及拉流多平台转推介绍 4 使用云函数为 TRTC 输入在线媒体流 5 云直播地址生成器

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    从头开始进行CUDA编程:流和事件

    而是 CUDA 不允许从可分页对象到 GPU 的异步传输。这是因为磁盘(分页)→ RAM → GPU是非常缓慢的传输流。...创建一个流,然后将其传递给要对该流进行操作的每个 CUDA 函数。Numba中CUDA 内核配置(方括号)要求流位于块维度大小之后的第三个参数中。...一般情况下,将流传递给 Numba CUDA API 函数不会改变它的行为,只会改变它在其中运行的流。一个例外是从设备到主机的复制。...如果pinned并传递了流,则复制只会异步进行。 一个有用的提示:Numba 提供了一个有用的上下文管理器,可以在其上下文中排队所有操作;退出上下文时,操作将被同步,包括内存传输。...在某种程度上,它类似于 time.time 和 time.perf_counter,但与它们不同的是,我们需要处理的是:从 CPU进行编程,从 GPU 为事件计时。

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    NVR的视频源到监看中心的解决方案

    随着网络化,高清化趋势推动下,NVR网络视频录像机在安防产品市场广泛使用,NVR不仅是一款网络视频录像,NVR还具备有存储功能和切换功能,NVR录像机相当于整体到一个画面中来。...也就是说如何将不同地区NVR设备视频源进行统一管理及监看。 解决方案: 只要将NVR视频源信号配上视频编码器进行输入通过网络传输存储,然后在中心点配上高清解码器进行输出到监看中心。...采用H.264/H.265编码技术,支持双码流输出,主码流支持1080p60Hz的视频编码,子码流支持720 p 60Hz的视频编码,输出分辨率可自定义; 除了支持RTSP/RTMP等通用协议外,还支持安防...而且视频编码延时小(≤67ms)、不卡顿; 4K高清视频解码器,是一款专业型硬件解码设备,无需依靠电脑,可将多路网络视频流解码后(如IP-Camera、基于RTSP/RTMP/RTP单播或组播媒体流等)...采用的H.265解码技术,支持4路4k视频,或16路1080p30高清视频同时解码输出;支持16路视频流动态切换输出,无缝切换不卡顿;16路视频自定义1/2/4/6/8/9/16分割显示;解码延时ms

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    .NET周刊【2月第3期 2025-02-16】

    从 Windows Forms 到微服务的经验教训 https://www.cnblogs.com/jellyai/p/18712972 本文探讨了软件开发中的技术债务,强调其普遍性和重要性。...作者回顾了自己在 .NET 生态系统中的经历,从 Windows Forms 到 ASP.NET MVC,再到嵌入式系统,技术债务随着每种技术的演变而不同,但根本原因如短视决策和赶工仍然存在。...在线客服的独立产品之路:如何将复杂的 .NET 系统打包到 Docker 镜像,使之能一键上线 https://www.cnblogs.com/sheng_chao/p/18711288 本文介绍了升讯威在线客服与营销系统的开发经历与...C# 程序流控制 条件语句 https://www.cnblogs.com/AntToolStuido/p/18707353 本文介绍了C#中的条件控制语句,重点是if和switch结构。...传递值类型会导致锁失效,异常处理不当可能导致未同步调用。文中提供了相关代码示例,帮助读者理解Monitor的具体使用及其潜在问题,特别是在生产者-消费者模式中的应用。

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    看这里!鹅厂大佬深度解析 Apache Pulsar 五大应用场景

    事件溯源(Event Sourcing),表示一个对象从创建到消亡,会经过的多种状态。如果把对象的状态变化都存储下来,不但可以根据状态变化记录获取对象的当前状态,也可以回溯对象的变化过程。...而在实时流式架构中,消息队列的消息传递可以分为队列(Queue)和流(Stream)两类。 队列(Queue)模型 队列模型主要是采用无序或者共享的方式来消费消息。...消费者按照消息写入管道的确切顺序接收从管道发送的消息。 流模型通常与有状态应用程序相关联。有状态的应用程序更加关注消息的顺序及其状态。消息的消费顺序决定了有状态应用程序的状态。...传统消息队列的应用场景 异步调用 假设有一个系统调用链路为 A 调用 B 耗时 20ms,B 调用 C 耗时 20ms,而 C 调用 D 需要 2s,这样下来整个调用需要耗时 2040ms。...此时我们可以考虑引入消息队列,将 D 系统的调用抽离出来,做一个异步调用:系统 A 到系统 B 再到系统 C 后就直接结束,系统 C 将消息发送到消息队列中,系统 D 从消息队列里取消息进行消费,这样子我们系统的性能就提高了接近

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    OpenNF:驱动网络功能控制创新

    图1 需要扩展和负载均衡来满足吞吐量的SLAs和最小化运营成本的场景 在这个例子中,为了避免NF精确度和性能之间的权衡,唯一的办法就是允许一个控制应用能快速并且安全地对一些流的内部IDS状态从原始实例转移到新的实例...我们展示了如何将两者结合起来以确保状态更新不会丢失,或者在状态转移时重新排序和共享状态保持一致。 C2:限制开销。第二个问题是保证重分配是高效的。...幸运的是, NFV允许NF在网络负载增加的时候动态扩展,同时SDN允许流被重新路由到新的NF。...为了达到这个目的,我们还是需要将NF状态以及它的状态更新转化为网络传递状态,并且这种转化必须在限定时间内完成并且有重要保证。 当重新平衡负载时,我们可能要考虑到NFs用于多个流的情况。...然而,当主机上的流被平衡到不同的实例,所有的实例必须有该计数器。更进一步的说,如果一个处理流的实例终止了,主机的在该实例上的流被移动其它剩余的实例上,那么这两个实例的计数器需要合并。

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