2、使用idf中的例程改造 对idf里面的demo进行改造，在examples\get-started\blink里面更改GPIO口： #define BLINK_GPIO 1 3、GPIO操作相关API...freertos/FreeRTOS.h" #include "freertos/task.h" #include "driver/gpio.h" #include "sdkconfig.h" #define BLINK_GPIO...1 void app_main(void) { gpio_pad_select_gpio(BLINK_GPIO); /* Set the GPIO as a push/pull output...*/ gpio_set_direction(BLINK_GPIO, GPIO_MODE_OUTPUT); while(1) { gpio_set_level(BLINK_GPIO..., 0); vTaskDelay(1000 / portTICK_PERIOD_MS); gpio_set_level(BLINK_GPIO, 1); vTaskDelay
间隔500ms闪烁一次；es32f369x的gpio的特别之处，可以配置CMOS或者TTL电平、是否输入滤波功能、配置驱动能力。
这样一来，流计算和批计算的在这两层大部分的设计工作就能做到尽可能地复用。...除了上面提到的这些重要的重构和功能点，Blink 还实现了完整的 SQL DDL，带 emit 策略的流计算 DML，若干重要的 SQL 功能，以及大量的性能优化策略。...在批计算方面，首先 Blink batch SQL 能够完整地跑通 TPC-H 和 TPC-DS，且性能上有了极大的提升。...此外，针对 Flink 的流计算的特点，这一版 Zeppelin 也很好地支持了 savepoint，用户可以在界面上暂停作业，然后再从 savepoint 恢复继续运行作业。...在数据展示方面，除了传统的数据分析界面，我们也添加了流计算的翻牌器和时间序列展示等等功能。
官方的demo用的阻塞方式点灯，即就是死等，在等待期间mcu干不了其他事情（中断除外），这种方式不太友好，本文使用非阻塞方式点灯。
今天我们一起来学习计算和控制流吧。...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、计算和控制流 1.计算与流程 ? 2.控制流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、控制流语句 1.控制流语句用来组织语句描述过程 ? 2控制流语句举例 ? ? 七、分析程序流程 1.代码 ? 2.流程图 ?
设计概要： 把数据流形象话的比作水流 使用redis流和流的存储功能做水库，分别设计进水和出水系统 使用tornado可以同时支持多个进出水水管并行运行，互不干扰 使用streamz库灵活实现加在进出水管上的算法...，可以实现限速rate_limit、过滤filter、批处理map，合并zip，缓冲buffer等特性 使用类库¶ 使用了tornado的异步和streamz的流处理两个库，需要redis 5.0以上版本...self.stopped = True self.finalize(self, self.stop, weakref.ref(self)) 出水口设计¶ 从redis读取流数据生成
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。
df.to_msgpack()) time.sleep(10) In [2]: q1 = quotation_engine.all df = pd.DataFrame(q1).T 定义数据流¶...c8f2c3fae6ae'); {"model_id": "8629bab4ae2a42fe908a3fe8b82354c0", "version_major": 2, "version_minor": 0} 定义流算法...bootstrap.servers': 'localhost:9092','message.max.bytes': 5242880}) p.produce('test-quant',df.to_msgpack()) 流计算过程的可视化
storm jar topologyDemo.jar com.baxiang.topologyTest topologyDemo 核心概念 Topologies 计算拓扑,由spout和bolt组成的...Streams 消息流，抽象概念，没有边界的tuple构成 Spouts 消息流的源头，Topology的消息生产者 Bolts 消息处理单元，可以做过滤、聚合、查询、写数据库的操作 Tuple
FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks CVPR2017 ...
-《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？
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，在流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，流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依然停留在流，批战场。
所谓实时流计算，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，急需数据流的瞬时建模或者计算处理。...在这种数据流模型中，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）的数据流持续到达，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流计算。...（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（一般为日志流）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。 ?
并且hdfs上也可以看到通过计算生成的实时文件 第二个案例是，不是通过socketTextStream套接字，而是直接通过hdfs上的某个文件目录来作为输入数据源 package com.tg.spark.stream
Spark Streaming VS Structured Streaming Spark Streaming是Spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。...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进行处理来实现流计算 Apache Spark 在 2016 年的时候启动了 Structured Streaming...项目，一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。...批流代码不统一 尽管批流本是两套系统，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流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流计算。
Matlab file exchange上一个顶驱方腔流动的例子，使用Matlab计算流体流动，代码如下： clear allclose all %space variables
57是给blink的每个引入v8的变量，搞了个基类：ActiveScriptWrappableBase 再到V8PerIsolateData管理了所有的ActiveScriptWrappableBase...1 然后在UnifiedHeapController::EnterFinalPause（这是个gc的某一阶段），blink遍历所有ActiveScriptWrappableBase实例，根据dispatchHasPendingActivity...blink::V8GCController::gcPrologue(v8::Isolate * isolate, v8::GCType type, v8::GCCallbackFlags flags,...blink::UnifiedHeapController::EnterFinalPause(v8::EmbedderHeapTracer::EmbedderStackState stack_state)...blink::UnifiedHeapController::RegisterV8References(const std::vector,std::allocator
RendererBlinkPlatformImpl继承了BlinkPlatformImpl， 在RendererBlinkPlatformImpl::currentThread里 如果是渲染主线程，会返回main_thread_，这玩意是blink...返回的是WebThreadImplForRendererScheduler， 如果是js worker这种，BlinkPlatformImpl::currentThread::scheduler返回的是 blink
这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第5天 流计算中的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 (侧输出流) 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获取到迟到数据流，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。
到目前为止，最重要的好处是可以对这些集合执行操作流水线，能够自动利用计算机上的多个内核。 在Java 7之前，并行处理数据集合非常麻烦。 第一，你得明确地把包含数据的数据结构分成若干子部分。...---- 将顺序流转化为并行流 你可以把流转换成并行流，从而让前面的函数归约过程（也就是求和）并行运行——对顺序流调用 parallel 方法： ?...最后，同一个归纳操作会将各个子流的部分归纳结果合并起来，得到整个原始流的归纳结果。 请注意，在现实中，对顺序流调用 parallel 方法并不意味着流本身有任何实际的变化。...这意味着，在这个iterate 特定情况下归纳进程不是像我们刚才描述的并行计算那样进行的；整张数字列表在归纳过程开始时没有准备好，因而无法有效地把流拆分为小块来并行处理。...这… 终于，我们得到了一个比顺序执行更快的并行归纳，因为这一次归纳操作可以像刚才并行计算的那个流程图那样执行了。这也表明，使用正确的数据结构然后使其并行工作能够保证最佳的性能。
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