发现流式布局与网格布局的自定义很有意思，是学习自定义控件的一个很好的方式，所以就撸了个几百行代码的控件，既实用又具有学习价值。...1 应用场景 流式布局，在很多标签类的场景中可以用的；而网格布局在分类中以及自拍九宫格等场景很常见。如下所示： ? 如此使用频繁而又实现简单的控件，怎能不自己撸一个呢？控件，还是定制的好啊。...1.功能 流式布局 自动换行 行数自定：单行/多行 支持单选/多选 支持行居中/靠左显示 支持添加/删除子View 支持子View点击/长按事件 网格布局 行数/列数自定 支持单选/多选 支持添加/删除子...流式布局 ? ? 网格布局 ? 最后一个是带间隔以及分割线的，由于录屏原因，只在跳过去的一瞬间显示了粉红色的一条线。真实如下图所示，可以定义横竖间距的大小，以及分割线的颜色，宽度。 ?...绘制流式标签的过程类似，一样的简单。不过通过实现的过程，确实加深了对自定义ViewGroup的理解。
静态数据与动态数据 在我们开始数据网格的讨论之前，必须先弄清楚静态数据和动态数据之间的差异和关联性。 静态数据：数据被摄取并存储在一个存储系统中（数据库、数据仓库、数据湖）。...所以，对于很多用例来说，事件流与其他存储系统是相互补充而非相互竞争的。 数据网格：一种架构范式 数据网格是一种实现模式（不同于微服务或域驱动设计），但应用于数据。...下面是一个例子，跨越亚马逊云科技、Azure、GCP 或阿里巴巴等多个云计算提供商和内部 / 边缘站点的流式数据网格： 这个例子显示了上述章节中所讨论的数据网格的所有特性： 跨域和基础设施的分布式实时基础设施...HTTP 和 gRPC 请求—响应通信之外用原生 Kafka API 增强他们的产品： 使用 Kafka 的流式数据网格之旅 范式的转变是很大的。...与 Confluent 的事件流成熟度模型相类似，我们的团队描述了部署流式数据网格的历程： 这些努力在大多数情况下可能需要几年时间。这一转型不仅涉及技术层面，也涉及组织和业务流程的调整。
近期工作需要用到流式布局，网上也有很多关于这方面的资料。发现流式布局与网格布局的自定义很有意思，是学习自定义控件的一个很好的方式，所以就撸了个几百行代码的控件，既实用又具有学习价值。...一、AutoFlowLayout应用场景 流式布局，在很多标签类的场景中可以用的；而网格布局在分类中以及自拍九宫格等场景很常见。如下所示： ? 如此使用频繁而又实现简单的控件，怎能不自己撸一个呢？...1.功能 流式布局 - 自动换行 - 行数自定：单行/多行 - 支持单选/多选 - 支持行居中/靠左显示 - 支持添加/删除子View - 支持子View点击/长按事件 网格布局 - 行数/列数自定...流式布局 ? ? 网格布局 ? 最后一个是带间隔以及分割线的，由于录屏原因，只在跳过去的一瞬间显示了粉红色的一条线。真实如下图所示，可以定义横竖间距的大小，以及分割线的颜色，宽度。 ?...详细的自定义View原理参考：图解View测量、布局及绘制原理 下面具体介绍自定义实现网格布局的过程。
闲话少说，提起网格系统，大家都应该耳熟能详，如960，当然随着技术与分辨率的进步有了进一步的演变，但设计思想还是一致的。...既然是这么实用的东西，CSS当然有了纳入规范之想，这不就出现了我们今天要说的CSS Grid Layout 网格系统浏览器支持 虽说IE10、11早就实现了网格布局，不过那已经是过时的了，新标准目前没有任何浏览器默认正规支持...，找到"experimental web platform features"开启 firefox在地址栏输入"about:config"，找到"layout.css.grid.enabled"开启 网格系统基础概念...下面我们把这些概念对应到我们的网格系统 ?...上的属性，这里我大概分为三大类： 第一类：如何去定义一个网格系统，行列及间距等 display：grid/inline-grid，定义使用网格系统 grid-template-columns：定义垂直栏
; } .clearfix::after { clear: both; } https://codepen.io/cellinlab/pen/bGaYqMg # 网格系统...一种比较普遍的做法是借助网格系统提高代码的可复用性。网格系统提供了一系列的类名，可添加到标记中，将网页的一部分构造成行和列。它应该只给容器设置宽度和定位，不给网页提供视觉样式，比如颜色和边框。...大部分流行的 CSS 框架包含了自己的网格系统。它们的实现细节各不相同，但是设计思想相同：在一个行容器里放置一个或多个列容器。列容器的类决定每列的宽度。...# 理解网格系统 通常网格系统的每行被划分为特定数量的列，一般是 12 个，但也可以是其他数。每行子元素的宽度可能等于1~12 个列的宽度。...# 构建网格系统 给每个网格列添加左右内边距，创造间隔。把间隔交给网格系统实现，而不是让内部的组件（比如媒体对象）自己实现，这样就能够在其他页面复用这套网格系统，不用再费心去实现间隔。
Joins 在批处理数据处理系统中，将两个数据集合并起来比较简单。在流处理世界中，情况变得有些麻烦。...重要的是要考虑所有这些问题，而不是忽略流系统的复杂性。 一定要注意 不要回避这些问题 配置 在标准微服务中，配置位于作业内部或数据库中。您可以在数据流应用程序中执行相同的操作。
Joins 在批处理数据处理系统中，将两个数据集合并起来比较简单。在流处理世界中，情况变得有些麻烦。...重要的是要考虑所有这些问题，而不是忽略流系统的复杂性。 一定要注意 不要回避这些问题 配置 在标准微服务中，配置位于作业内部或数据库中。您可以在数据流应用程序中执行相同的操作。...更多实时数据分析相关博文与科技资讯，欢迎关注 “实时流式计算”
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为最终级，持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（Paddle...
从spark 说起，谈谈“流式”计算的理解 spark是一个大数据分布式的计算框架，有一些并行计算的基础会更容易理解分布式计算框架的概念。...我们采用YARN作为spark资源管理系统，Mesos是另一个资源管理框架。 ? YARN Map Reduce 算子 大数据与并行计算的最大区别，我认为就在map reduce算子上。...Spark streaming 解决秒级响应，即流式计算 spark streaming 将spark 批处理应用，缩小为一个微批micro batch，把microbatch作为一个计算单元。 ?...总结 本文是关于spark streaming流式计算理解的介绍文章。 希望读者能通过10分钟的阅读，理解spark streaming 及流式计算的原理。
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流式计算的局限性 流式计算系统一直被归入一个小众场景：提供低延迟、不准确或带有推测的结果，通常需要与能力更强的批处理系统一起合作提供最终的正确结果；即所谓的Lambda架构。...对于那些还不熟悉Lambda架构的人来说，其基本思想是，运行批处理系统时并行启动一个流式系统，两者执行基本相同的计算。...流式系统给出低延迟、不准确的结果（因为使用了近似算法，或者是因为流式系统本身不提供正确性），一段时间后，批处理系统逐步提供正确的输出。...---- Batch和Streaming的效率差异 我认为效率差异不是流式计算系统本身的缺陷，而大多数流式计算系统的设计选择。...批处理系统不需要额外花时间验证答案的正确性；不要把时间浪费在不能满足正确性标准的流式计算系统上。
在任何数据处理系统中，通常有两个我们关心的时间域： 事件时间 Event time：事件实际发生的时间 处理时间 Processing Time：系统观察到事件的时间 大多数（并非全部）使用场景需要关注事件时间...x轴代表系统中的事件时间完整性；也就是说，到事件时间中的X时间为止，所有事件时间小于X的数据都被观察到。y轴代表处理时间的进度；也就是数据处理系统执行时观察到的正常时钟时间。...在这个例子中，系统在处理时间的开始阶段有点滞后，在中间阶段向理想状态靠拢，然后在最后阶段又有点滞后。...然而之前的很多为无边界数据设计的系统就是这么运作的。为了应对无边界数据集的无限性，这些系统通常对传入数据进行窗口处理。我们稍后会深入讨论窗口化，但它本质上意味着将数据集沿着时间边界切成有限的片段。...但是今天使用的绝大多数数据处理系统都依赖于完整性的概念，这使得它们在迁移到无边界数据集时处于严重的劣势。
Unbounded Data: Streaming 无边界数据: 流处理 流式系统是为无边界数据而生。对于许多现实世界的分布式输入源，数据不仅无边界，而且具备以下特性： 在事件时间方面高度无序。...基本上现有的所有流系统都支持时间无关的场景。批处理系统也很适合对无边界数据源进行时间无关的处理，只需将无边界数据源切成任意的有边界数据集序列，并独立处理这些数据集。...Approximation algorithms 近似算法 第二大类方法是近似算法，如近似Top-N、流式k-means等。它们接受一个无边界的输入源，并输出数据。...在2016年之前，大多数的数据处理系统缺乏对它的原生支持（尽管任何具有一致性模型的系统，如Hadoop或Spark Streaming 1.x，可以作为构建这样一个窗口化系统的合理底层）。...幸好，持久化存储通常是数据处理系统的资源类型中最便宜的。因此，在使用数据处理系统时，这个问题通常比较小。
Kafka在大数据流式处理场景当中，正在受到越来越多的青睐，尤其在实时消息处理领域，kafka的优势是非常明显的。相比于传统的消息中间件，kafka有着更多的潜力空间。...今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Apache Kafka分布式流式系统。 关于Apache Kafka 本质上来说，Apache Kafka不是消息中间件的一种实现，它只是一种分布式流式系统。...Kafka也提供流式API用于实时的流处理以及连接器API用来更容易的和各种数据源集成。...关于大数据开发，Apache Kafka分布式流式系统，以上就为大家做了简单的介绍了。Kafka对实时消息流的处理，尤其是大规模实时消息流的处理，是具备显著优势的，掌握Kafka在学习当中非常重要。
答案被称为“数据网格”。 如果您像我一样感受到公司当前数据架构的痛苦，那么您想迁移到数据网格。但是怎么做？这就是我在本文中探索的内容。 但首先，简要回顾一下数据网格。...如果简短的摘要对您有吸引力，让我带您了解如何从您当前的起点实际进入数据网格。我们将通过一个示例，在途中经过遗留的单体、数据湖和数据仓库。我们一步一步地从我们的“旧”系统转移到这个新系统。...数据科学家：正在构建推荐系统，因此需要所有订单数据始终保持最新，以训练他的系统。 管理层：希望对整体增长进行总体概述。 针对这些需求的数据湖/数据仓库解决方案将以类似的形式出现。...CRM 系统可以同时被视为操作 API 和数据 API，但您确实希望将其包装为符合您设置的标准。否则，您将失去数据网格架构的任何好处。 所有数据 API 应具有相同的格式。这让消费变得非常容易！...它已经投入生产，可以立即纳入推荐系统。数据科学家很容易实现他们的 CD4ML 版本。 管理层：仍然通过他们的商业智能系统获得他们的总体观点。
ResponsiveAeon 还包含一个基于 12 列总共 1024px 宽的网格系统，通过提供3个最基本的 class 让你快速上手使用。...除了网格系统之外，它还提供排版，列表，表格，按钮，表单等的样式。
response.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.getWriter().write(data); } } 下面是我们使用WebFlux实现流式传输的一种方式...下面是使用SSE实现流式传输的一种，同时前端代码如下。 结束 以上便是今天的所有内容，使用WebFlux以及原始SSE实现流式传输的效果
效果： 682657097525172732.jpg 使用方法： <com.aruba.flowlayout.Flowlayout androi...
这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluentstyle）。
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