快照就是将当时的系统信息记录下来，就好像照相一样，未来若有任何资料变动了，则原始资料会被移动到快照区，没有被改动的区域则由快照区与档案系统共享。
为Flink最高层的API，易于使用，所以应用更加广泛，eg. ETL、统计分析、实时报表、实时风控等。
本文介绍了Java集合框架，包括Collection、Map、Iterator、迭代器、递归、并发和并行编程等相关内容。通过这些介绍，读者可以更好地理解Java集合框架及其在实际编程中的应用。
现代应用程序不断变化，随着新要求的发展而发展，并且存在于对资源的不同需求的环境中。扩展应用程序可以根据资源需求适当调整其大小，以确保客户满意并降低基础设施成本。
Docker是一种新兴的虚拟化技术，能够一定程度上的代替传统虚拟机。下图是容器跟虚拟机的对比
【自然框架】 页面里的父类—— （补充） 【自然框架】 页面里的父类——把共用的东东都交给父类，让子类专注于其他。 =================== 以前发过两篇关于页面基类的文章，由于当时对于聚合、组合、桥接模式等不清楚，所以说的也是比较乱，这些日子又学习了一下程杰的《大话设计模式》，又有不少收获。现在我们再来重新分析一下。 先说需求： 1、 对于MIS来说，大多数页面都需要验证一下访问者是否已经登录，是否有权限访问页面，是否有权限操作指定的记录。 2、 对于自然框架来说，大多数页面都需要
https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download
”工欲善其事，必先利其器“，这句话说的是非常正确的，如果说一个人的能力是软件，那么使用的工具就一定会是硬件，如果说两个人的水平一样的情况下，或是水平上下差不了多少的情况下，硬件的好坏就会起到决定性
GraphQL 是一种针对 Graph（图状数据）进行查询特别有优势的 Query Language（查询语言），所以叫做 GraphQL。它跟 SQL 的关系是共用 QL 后缀，就好像「汉语」和「英语」共用后缀一样，但他们本质上是不同的语言。GraphQL 跟用作存储的 NoSQL 没有必然联系，虽然 GraphQL 背后的实际存储可以选择 NoSQL 类型的数据库，但也可以用 SQL 类型的数据库，或者任意其它存储方式（例如文本文件、存内存里等等）。
我在很多地方看到这样一个观点，“请停止写注释，因为只有烂的代码才需要注释。”这个观点非常巧妙，它让我想起了孟子的一句话，“杨氏为我，是无君也；墨氏兼爱，是无父也。无父无君，是禽兽也。”
不久前，我写了“I’m Excited About PostCSS, But I’m Scared to Leave Sass”。从那时起，我全心全意地拥抱PostCSS（离开Sass，至少暂时性的）。我已经在大型项目中使用PostCSS，贡献和创作插件，与维护人员沟通，了解更多可能。这一切都很顺利，十分顺利。
每个程序员吧都有那种不停学习的阶段，就是指看到什么学什么 ，然后就感觉学的越多不会的就越多，感觉学会JS就要学会打包，学完打包就要学nodejs，然后就要学会webpack，就要学会vue，就要学会angulanjs，就要学会rectjs，等等，感觉学习就像龙卷风，不断的找在线课程，不断的找教程，仿佛这些教程和视频是一种让人安心的良药，虽然事实并不是这样的，但找资源、教程的脚步就是停不下来。 新人们并不明白的事实，每一个程序员，不管是前端还是后端，他们事实上都吃足了学习编程的苦头，只是他们都没有说出来，而已
image.png 每个程序员吧都有那种不停学习的阶段，就是指看到什么学什么 ，然后就感觉学的越多不会的就越多，感觉学会JS就要学会打包，学完打包就要学nodejs，然后就要学会webpack，就要学会vue，就要学会angulanjs，就要学会rectjs，等等，感觉学习就像龙卷风，不断的找在线课程，不断的找教程，仿佛这些教程和视频是一种让人安心的良药，虽然事实并不是这样的，但找资源、教程的脚步就是停不下来。 新人们并不明白的事实，每一个程序员，不管是前端还是后端，他们事实上都吃足了学习编程的苦头，只是他
你可能知道那款因为有马斯克「站台」而爆火的语音软件 Clubhouse ，那最近有否关注线上虚拟活动平台 Hopin 呢？
很高兴团队中有越来越多的人能够跳出某种语言、某种平台的局限性，站到抽象的层次上思考一些设计上的问题。在我的印象中，似乎前端开发总是容易给人以随意、混乱的感觉，可真的是前端技能不容易掌握吗？
dubbo：跨系统通信。比如：两个系统，一个系统A作客户端，一个系统B作服务器， 服务器B把自己的接口定义提供给客户端A，客户端A将接口定义在spring中的bean。客户端A可直接使用这个bean，就好像这些接口的实现（即服务器B的代码）也是在自己的代码里一样。客户端A和服务器B在启动的时候都会把自己的机器IP注册到zookeeper上，客户端A会把zk上的服务端ip拉到磁盘上，并记录哪些ip提供哪些服务（服务端启动时暴露给zk），然后客户端根据ip调用服务端的服务。 dubbo需要将服务器B（提供方）的接口类打成包，服务器B（提供方）去实现，客户端A（消费方）去调用。
Docker属于Linux容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是目前最流行的 Linux 容器解决方案。
在编写智能合约时，鼓励包含人类可读的错误信息。在 Solidity 中，可以在require 或者 revert 语句[2]中声明。如：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我们对二叉树，二叉排序树的构建过程都很清楚，也知道二叉平衡树的概念，但是如何根据一个序列来构建平衡二叉树呢? 我们是通过在一棵平衡二叉树中依
互联网是什么相信不用在这里赘述，大家平时“网上冲浪”都离不开它。本篇文章中我们就来翻译翻译，什么 ** 的叫 ** 的网络。
Docker类似于虚拟机，但相比虚拟机，它启动更快（直接进程启动），占用资源少（只占所需资源），体积小（只需要用到的组件即可），可以说是轻量级虚拟机。Docker将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器，程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样，Docker是Linux容器的一种封装。
打包是一个比较头疼的事情，默认maven打包的结果只包含项目本身的代码，如果要执行代码，还得带上依赖。maven-shade-plugin插件就能够帮我们把项目依赖的包也打进最终文件。
我们在写代码的时候总是离不开函数，我们调用一个函数，得到一个想要的结果。这个过程好像自然而然，但有的时候又会遇到一些意想不到的问题让我们困扰。
缓存要解决的问题是速度的问题，使用缓存的目的是为了减少对物理资源的访问，缓存大量的应用在软硬件的方方面面，从 CPU 到硬盘，就应用了 一级缓存、二级缓存，少部分高速缓存和大量低速缓存相结合，以提高 CPU 的计算能力，本文讲的主要是系统集成项目中的软件级别的缓存。
关于赋值、打包和解包这 3个概念，我觉得有必要做一个分享，因为很多朋友确实不清楚。
如果你曾上过BlockExplorer观察自己的比特币收入状况，你是否曾经被搞的一头雾水呢？这正是因为比特币所使用的交易模型并非我们直觉上以账户为基础的，而是一种叫做UTXO的模型 。在我的前一篇文章：《深入了解NEX：Neon Exchange》中，也提到了比特币所使用UTXO模型与乙太坊使用的账户模型在功能上的一些差异，但究竟这两个模型到底差在哪儿？
我大约是三年前和志宏结缘，当时是ST需要移植到ARM，志宏被大师兄怼成了SRS的开发者，搞定了ST ARM，后面又贡献了WebRTC的支持，进入了技术委员会，详细的故事请听他亲自讲吧。 这次LVS上，志宏会带来他一直在投入的方向：QUIC。 为何是QUIC？QUIC有多重要？ 其实，之前SRS一直在和nginx-rtmp在干，它是一个几年前就不维护的项目，但是由于nginx强大的生态，我们花了7年时间不断进步，才在流媒体领域成为可能比nginx-rtmp更合适的开源服务器。 支持QUIC后，就是和nginx
控制台程序是为了兼容DOS程序而设立的，这种程序的执行就好像在一个DOS窗口中执行一样，没有自己的界面。所谓的控制台应用程序，就是能够运行在MS-DOS环境中的程序。控制台应用程序通常没有可视化的界面，只是通过字符串来显示或者监控程序。控制台程序常常被应用在测试、监控等用途，用户往往只关心数据，不在乎界面。控制台程序是为了兼容DOS程序而设立的，这种程序的执行就好像在一个DOS窗口中执行一样，没有自己的界面。
Docker镜像就好像一个模板，可以通过这个模板来创建服务，就比如在JAVA中，你新建一个类比如A类，在运行中，这个类就会变成Class文件，那么在其他类中就可以多次通过New 关键字创建，而Docker也是这个原理，比如我们拉取一个 tomcat镜像，那么就可以创建多个tomcat
分析Silverlight Button控件布局 答：关于按钮自适应 Silverlight也算一个比较开放的技术。Button控件其实也是一些标准的Grid、Canvas、Rectangle、TextBlock组成的。（图1） 要做到按钮的宽度和高度根据字体大小和字数自动适应，其实就是调整好Layout，做以一个能自适应的界面。在Silverlight中Grid这个容器是能自适应的。是把字体TextBlock放到一个Grid中，对这个TextBlock设置相当Grid的边距，就好像是html中Margi
伴随着社会地告诉发展，互联网在人们的生活当中已经是非常重要的一种存在了，人们在很多方面都会需要用到互联网，尤其是那些自己开公司的人，他们想要在网络上向大家展示自己的公司以及公司的产品，就需要有一个属于公司自己的网站，就好像是现实当中一个公司需要专门的展厅一样，这样的网站可以让人们非常方便的了解你的公司。当然想要让别人进入你的网站，就需要有你公司的网址才可以，这就好像是现实当中你公司的地址是一样的，那么如何申请域名网址。
你可能会想到,软件是用高级语言编写的,高级语言被翻译成汇编语言,汇编语言会翻译成机器可以是别的机器语言
Java IO 和 NIO的主要区别体现在以上两个方面，以下详细说明这些区别的具体含义。
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？ 欢迎您关注《大数据成神之路》 📷 Flink跟其他
实际上IT行业在中国并不是特别差的行业，而程序员的工资也并不低，但为什么中国的程序员总被称作码农或者说是苦逼的程序员？中国的程序员生活和欧美的有什么不一样？
这是一篇很久以前留下的魔术思考的随笔，藏在我的作品库里好多年了，终于排期到了，现在发出来与君共享。
熟悉Pandas的同学会知道，Pandas相当于Python中的Excel，都是基于二维表的进行数据处理分析，不同的是，Pandas基于代码操作数据，Excel是图形化的分析工具。
说起这个Python的可视化操作，Matplotlib库是一个绕不开的选择，甚至说可视库的鼻祖也不为过，但是一开始学习的时候是看着别人的博客或者demo修改一下，反正程序和我能跑一个就行，但是随着学习的深入，我对图形的要求变高，（其实是，需求太古怪，没有现成的作业可以抄了，只能自己写了），那这个首选的学习资料就是官网了，以前不回看这个东西，现在学的东西多了，反过来看这个东西，嘿！文档真香啊。
Docker作用：将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里，运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样。\color{red}避免环境不统一的问题。Docker 也支持跨平台。
这个文档的位置在这里： https://developer.sony.com/develop/cameras/api-information/supported-features-and-compatible-cameras 这份文档可以控制的相机有： HDR-AS15，HDR-AS20、HDR-AS30*2、HDR-AS100*2 HDR-AZ1 HDR-AS200 FDR-X1000 HDR-AS50 HDR-AS300 FDR-X3000 HDR-MV1 α7*3,
最新的Nature研究向我们展示了，原来直接用力学的方法也能存储信息，这打破了机械装置和数字存储终端存在的界限。
对于同步与异步来说，好多人与我在初学的时候一样，肯定是一脸蒙x。不过没关系，慢慢来，我将我见到和理解的和大家分享一下，希望对大家有所帮助。
要把类和对象说清楚，一定要弄清楚他们的联系，他们由什么组成，每个组成部分有什么用，怎么用。
市面上的云笔记有很多种，大部分我都体验过，最开始写文章都是用有道云笔记，那时候对云笔记的需求很简单，能支持 markdown ，能自动备份就好。
R 是统计领域广泛使用的诞生于 1980 年左右的 S 语言的一个分支。R 是属于 GNU 系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。 从R的普及来看，国外的普及度要明显好于国内，跟盗版windows的泛滥会影响linux在中国的普及一样的道理，破解的SAS与SPSS的存在也影响了R在中国的使用人群。但在国外高校的统计系，R几乎是一门必修的语言，具有统治性的地位。在工业界，作为互联网公司翘楚的google内部也有不少的工程使用R进行数据分析工作。那么，如果你是一个
在逛 programcreek 的时候，我发现了一些专注细节但价值连城的主题。比如说：Java 的 equals() 和 hashCode() 是远房亲戚吗？像这类灵魂拷问的主题，非常值得深入地研究一下。
看了标题，相信很多同学都有类似的感觉。就是学了很久的JS了，不管是基于工作需要，还是兴趣爱好；是自学还是去培训班，学了出来之后，多少会一些JS语法，理解了一些编程的思路，也有一些例子，做的东西多少也能使用。但总是感觉，好像还差了一些什么。总是在一些细枝末节的地方会有被卡住的感觉。遇到问题，要么百度，要么查查手册。 这种感觉，怎么形容呢，就好像你追了很久的女神终于肯和你啪啪啪了，但她并不承认是你的女朋友。哈哈哈，这个比喻虽然有些恶俗，但我个人主观感觉用来形容此文标题所说的情况，还是比较形像的。 这其实就是对J
本文是一个由多部分组成的系列文章的第一篇，展示了FlinkSQL应用于市场数据的强大功能和可表达性。该系列的代码和数据可在github上获得。它由量化建模负责人Simudyne和Krishnen Vytelingum合着。
本文内容均来自吴恩达的《机器学习训练秘籍》，算是对其的概括以及自身对该书的理解感悟
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