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    计算和控制

    今天我们一起来学习计算和控制吧。...二、基本计算语句 1.赋值语句 = 2.Python语言的赋值语句很好地结合了“计算”和“存储”。...3.赋值语句的执行语义为: ①计算表达式的值,存储起来 ②贴上变量标签以便将来引用 4.与计算机运行过程中的“计算”和“存储”相对应。 5.“控制器确定下一条程序语句”即对应“控制”。...三、计算和控制 1.计算与流程 ? 2.控制语句决定下一条语句 四、计算与流程 数据是对现实世界处理和过程的抽象,各种类型的数据对象可以通过各种运算组织成复杂的表达式。...六、控制语句 1.控制语句用来组织语句描述过程 ? 2控制语句举例 ? ? 七、分析程序流程 1.代码 ? 2.流程图 ?

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    聊下blink的剥离

    刚才群里有人问,如何裁剪chromium,把blink提取出来, 自己裁剪我感觉不太可行,因为现在的blink如果想不依赖chromium的base库,就需要自己写里面的硬件合成层 这块逻辑已经是完全我自己写的了...写了我很久 里面需要对blink的graphiclayer层的各种坐标变换、滚动、裁剪都熟悉 我是因为工作关系,有时间深入了解这块 否则光看硬件合成层那堆代码,没个几个月时间估计是看不懂的...我前期已经准备了半年时间学习这块 https://chromium.googlesource.com/chromium/src.git/+/master/cc/  有兴趣大家可以看看这里面的代码 要剥离blink...,最大的麻烦就是实现硬件加速层 blink已经没有软件绘制了,或者说软绘也是建立在硬绘的基础上 走硬件合成 这是和wekbit最大的不一样 blink为了性能,全用opengl来合成图层,而这块代码...所以要剥离blink,就得自己实现一遍cc层。我花了半年时间先搞明白了cc,再花了几个星期重写了个简单的cc层。

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    Blink,或是技术社区的突破创新

    -《Blink:眨眼之间》 昨天更新了CSDN博客的APP,发现这次版本更新了一个大功能——Blink。挺有意思的一个功能,如果要类比的话,算是技术类的微博或朋友圈。...这次Blink功能算是比较有创造性的,以技术领域积累的庞大用户作为基础来搞起社交,也算是一个突破口。...曾经不止一次写文章吐槽CSDN的互动性太差,这次的Blink功能会大大增加了技术论坛的社交属性,互动频率和用户停留时间。这很可能是技术博客、论坛的一个新的突破口。...目前Blink的功能很简单,能够发布链接、图片、表情,同时能够将博客的文字分享至Blink。对于用户,可以关注、点赞、评论、转发,仅此而已。...Blink用到了这样一句slogan:人们在一眨眼间做出的决策,其内涵远比表相来得复杂。但我觉得“表相”这个词用错了,应该是“表象”,你觉得呢?

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    漫谈加持Blink的Flink和Spark

    前言 今天朋友圈有篇【阿里技术】发的文章,说Blink的性能如何强悍,功能现在也已经比较完善。...譬如: Blink 在 TPC-DS 上和 Spark 相比有着非常明显的性能优势,而且这种性能优势随着数据量的增加而变得越来越大。...在实际的场景这种优势已经超过 Spark 三倍,在计算性能上我们也取得了类似的提升。我们线上的很多典型作业,性能是原来的 3 到 5 倍。...在有数据倾斜的场景,以及若干比较有挑战的 TPC-H query,计算性能甚至得到了数十倍的提升。 什么时候可以享受这波红利 还要等待一段时间。...2.3-2.4在商业版本里则已经集成了如horovod等分布式深度学习框架,所以说,2.2.x之后,Spark的主战场早就已经是AI,而 Flink依然停留在,批战场。

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    Strom-实时计算框架

    所谓实时计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据的瞬时建模或者计算处理。...在这种数据模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量、呼叫记录、网页访问等产生的数据。...但是,这些数据以大量、快速、时变(可能是不可预知)的数据持续到达,由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算。实时计算的一个重要方向就是实时计算。...(如Storm),一部分窄依赖的RDD数据集可以从源数据重新计算达到容错处理目的。...实时计算处理流程 互联网上海量数据(一般为日志)的实时计算过程可以划分为 3 个阶段: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段。 ?

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    用Spark进行实时计算

    Spark Streaming VS Structured Streaming Spark Streaming是Spark最初的处理框架,使用了微批的形式来进行处理。...提供了基于RDDs的Dstream API,每个时间间隔内的数据为一个RDD,源源不断对RDD进行处理来实现计算 Apache Spark 在 2016 年的时候启动了 Structured Streaming...项目,一个基于 Spark SQL 的全新计算引擎 Structured Streaming,让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的处理程序。...批代码不统一 尽管批本是两套系统,但是这两套系统统一起来确实很有必要,我们有时候确实需要将我们的处理逻辑运行到批数据上面。...基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎,使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式(DataFrame&SQL)。 可以使用与静态数据批处理计算相同的方式来表达计算

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    计算中的window计算 | 青训营笔记

    这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第5天 计算中的window计算 回顾下批式计算和流式计算的区别: 就数据价值而言,数据实时性越高,数据价值越高 批处理 批处理模型典型的数仓架构为T+1架构...,即数据计算是按天计算的,当天只能看到前一天的计算结果。...计算的时候,数据是完全ready的,输入和输出都是确定性的 处理时间窗口 实时计算:处理时间窗口 数据实时流动,实时计算,窗口结束直接发送结果,不需要周期调度任务 处理时间和事件时间 处理时间:数据在流式计算系统中真正处理时所在机器的当前时间...适用于: DataStream、SQL SideOutput (侧输出) 这种方式需要对迟到数据打一个tag ,然后在DataStream上根据这个tag获取到迟到数据,然后业务层面自行选择进行处理...适用于: DataStream 增量计算、全量计算 增量计算 每条数据到来,直接进行计算,window只存储计算结果。比如计算sum,状态中只需要存储sum的结果,不需要保存每条数据。

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    读者答疑 | python怎么计算函数

    由于可视化代码过长隐藏,可点击运行Fork查看 若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行,可以看到该行的最右角,会出现个三角形,点击查看即可 前言 函数是气象学中一个重要的概念...,它可以帮助我们理解和分析风场特性,特别是在二维无旋流动的情况下,函数可以完全描述流动状态。...对于气象学家而言,掌握函数的计算方法是十分必要的,因为这有助于提高天气预报的准确性以及对气候变化的理解 项目目标 本项目的核心目标是解决在气象计算中流函数计算的问题,通过提供几种不同的方法来计算函数...,使得研究人员能够更加灵活和高效地处理气象数据 项目方法 在本项目中,我们介绍了三种计算函数的基本方法: metpy:求解蒙哥马利函数 windspharm:球谐函数(或球面谐波,spherical...这可以通过使用 mpcalc.montgomery_streamfunction 方法轻松计算得到。 蒙哥马利函数 ((\Psi_m)) 在大气科学中是一个重要的概念,特别是在天气分析和预测中。

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