Afinal简介 Afinal 是一个android的sqlite orm 和 ioc 框架。同时封装了android中的http框架，使其更加简单易用； 使用finalBitmap，无需考虑bitmap在android中加载的时候oom的问题和快速滑动的时候图片加载位置错位等问题。 Afinal的宗旨是简洁，快速。约定大于配置的方式。尽量一行代码完成所有事情。 目前Afinal主要有四大模块： FinalDB模块：android中的orm框架，一行代码就可以进行增删改查。支持一对多，多对一等查询。 Fi
本文介绍了如何用Java实现一个笑话APP，从创建工程、导入Afinal框架、Jackson框架以及配置相关权限等方面进行讲解。通过实例，让读者快速入门并了解如何实现一个简单的笑话APP。
本篇博文接上篇的《Android项目开发全程（一）--创建工程》，主要介绍一下在本项目中用到的一个很重要的框架-Afinal，由于本系列博文重点是项目开发全程，所以在这里就先介绍一下本项目中用到的
因为Android是使用Java开发的，所以开发者可以使用ProGuard对代码进行混淆。SDK已经集成了ProGuard工具，开发者可以从SDK目录下的\tools\proguard目录中进行查看。
一、代码库 1、from 代码家 整理比较好的源码连接 *****************************************************************
样做的好处是使得程序在开发的过程中，开发人员只需要专注于一点，提高程序开发的效率，并且更容易进行后续的测试以及定位问题。
1、volley 项目地址 https://github.com/smanikandan14/Volley-demo (1) JSON，图像等的异步下载； (2) 网络请求的排序（scheduling） (3) 网络请求的优先级处理 (4) 缓存 (5) 多级别取消请求 (6) 和Activity和生命周期的联动（Activity结束时同时取消所有网络请求） 2、android-async-http 项目地址：https://github.com/loopj/android
Jboot是一个基于JFinal和Undertow开发的微服务框架。提供了AOP、RPC、分布式缓存、限流、降级、熔断、统一配置中心、swagger api自动生成、Opentracing数据追踪、metric数据监控、分布式session、代码生成器、shiro安全控制等功能。
部落首领鲍勃每天起床第一件事就是跑到喜欢的媛媛家门口说一句：findViewById。。。
虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明，并且有example代码。因此本文主要解决在实际开发过程中，遇到的2种问题：
调用Builder对象的setMessage()方法，参数：文本，json传回来的信息
1、volley 项目地址 https://github.com/smanikandan14/Volley-demo JSON，图像等的异步下载； 网络请求的排序（scheduling） 网络请求的优先级处理 缓存 多级别取消请求 和Activity和生命周期的联动（Activity结束时同时取消所有网络请求） 2、android-async-http 项目地址：https://github.com/loopj/android-async-http，文档介绍：http://loopj.com/
万没想到Retrofit会这么火，在没看源码之前，我简单的认为是因为它跟OkHttp同出一源(Square)，所以才会炒的那么热。又或者是因为它能支持RxJava，所以火上浇油，一发不可收拾。
由于公司距离学校较远，每天七点就要起床，洗漱、早点后，大概一个半小时刚好到公司。我每次都是九点前到，那时候公司人还没来5分之一。等到九点十五左右，大家陆陆续续都到了公司，我也没去过大公司，传说中好像大公司都要准点打卡，这点上小公司还是略胜一筹。 不管别人来了没有，作为实习生，我力求每天九点前能到。当然，这里用了“力求”两个字，是因为有时候真是天不遂人愿，比如今早，我硬是在公交站牌眼睁睁地看着*4辆我要坐的车满满而来、满满而去，挥一挥衣袖，一个人都挤不上去。还好第五辆有机会，我健步如飞百步穿杨使着武当梯云纵硬是挤了上去，真是难啊。* 到了公司，大家都比较自觉地开始自己的工作，而我由于新来乍到，当前任务是熟悉代码，每天就是在上百个类中辗转反侧，久久不能自拔。 上午还是很快就过去的，转眼就十二点。大家成群结队地去吃饭，我跟着带我的师兄一起穿越人海，去附近的一个小居民区吃各种小吃，也是开心得很。 吃完饭大概差一点到一点，漫步回到公司，很多员工都趴在桌子上，或者仰躺在椅子上休息。第一天不好意思休息，发现不休息果然下午效率跟不上。于是后来的日子里我也有了“午休”，哈哈。 大概二点左右工作就开始了。相比较上午，下午显得格外漫长，不过好在我有源码在手，可以满足我对好多效果实现方式的好奇，时间也是一晃而过。这个时候我还真要感慨一下，还好我选择的是继续做我喜欢的Android开发，而不是为了更高的工资去别的公司从事别的岗位。有兴趣，即使上班也不会觉得痛苦，还有比这更好的吗？ 正式下班时间是下午6点，一般过了六点，没什么任务的同事就先后下班了。不过对于程序猿来说，只要投入哪还管什么时间。公司对这些可爱的人还是不错的，给提供比较丰盛的晚餐。
关于文件下载，或许不是一个多么陌生的内容，在网络操作中下载只是其中一个方面，但是关于文件下载还是有不少东西要说，今天我就拿下载的方式来说吧。
概述 Support Annotation Library是在Android Support Library19.1版本开始引入的一个全新的函数包，它包含了诸多有用的元注解。用来帮助开发者在编译期间发现可能存在的bug。Support Library本身也使用Annotations Library提供的注解来完善Library的代码质量。 Android的每一个版本都在不断的完善Annotation Library，在Android Support Library22.2版本中，又新增了13种新的Ann
HttpClient，是一款强大的支持HTTP协议的客户端编程工具包。主要功能在于提供一种有效、最新且功能丰富的方式来执行HTTP请求和响应。HttpClient与浏览器有着本质的区别，它并不会缓存内容，也不会处理嵌入在HTML页面中的代码或是错误输入，更不会对不符合HTTP标准的行为进行处理。
1. 背景 之前去一个公司，说到了java的注解，问java的注解有几种方式，然后我提到了android中的butternife和afinal注解工具，我们知道butternife在6.1版本的时候还是InjectView，可以到7.1的时候用的却是BInd，这里面有什么区别吗。简单的说，InjectView是在运行的时间进行注解，而BInd在android安装的时候就执行了，肯定后者的执行效率更高些。 接下来说说java的注解吧。 2. 什么是注解 我们有必要对JDK 5.0新增的注解（Annotati
前言 话说我们做程序员的，都应该多少是个懒人，我们总是想办法驱使我们的电脑帮我们干活，所以我们学会了各式各样的语言来告诉电脑该做什么——尽管，他们有时候也会误会我们的意思。 突然有一天，我觉得有些代码其实，可以按照某种规则生成，但你又不能不写——不是所有的重复代码都可以通过重构并采用高端技术比如泛型来消除的——比如我最痛恨的代码： TextView textView = (TextView) findViewById(R.id.text_view); Button button = (Button) fin
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看了一下，网上流传的那些个小米运动刷步数源码全是JS调用别人的源码，把自己的帐号密码交给别人家，博主个人心理是不太舒服的，下面是博主参照 Github上 niushuai233 大佬的 mi-spo
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1. 进入腾讯云函数创建新函数 地址:https://console.cloud.tencent.com/scf
GaC(Grafana as Code, Grafana 即代码) 很明显是扩展自 IaC(Infrastructure as Code, 基础设施即代码)的概念.
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。
WAF通用的权限分配就2个，QcloudWAFFullAccess和QcloudWAFReadOnlyAccess，但是往往我们想要更精细化的权限，怎么办呢？
因为CuDNN函数接口更新的原因，以前用低版本写的项目在新版本的CuDNN环境下编译就会出问题。例如，py-faster-rcnn代码在最新版的CuDNN6上面编译时就会报错。 解决这个问题的一个方法是禁用CUDNN，即修改Makefile.config里面的第5行，在前面加#。这种方法没法使用CuDNN加速，不推荐。这里我们使用一种比较土的方法，即将使用了旧的CuDNN函数的文件都换成新的caffe里面的文件即可。
[root@seafile ~]# yum -y install epel-release [root@seafile ~]# rpm --import http://li.nux.ro/download/nux/RPM-GPG-KEY-nux.ro [root@seafile ~]# yum -y install Python-imaging MySQL-python python-memcached python-ldap python-urllib3 ffmpeg ffmpeg-devel [root@seafile ~]# yum -y install python-pip [root@seafile ~]# pip install --upgrade pip [root@seafile ~]# pip install pillow moviepy [root@seafile ~]# yum install -y mariadb-server ##安装数据库 [root@seafile ~]# systemctl enable mariadb ##设置数据库开机启动 [root@seafile ~]# systemctl start mariadb ##启动数据库 [root@seafile ~]# mysql_secure_installation ##为数据库设置密码 [root@seafile ~]# wget http://seafile-downloads.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/seafile-server_6.2.3_i386.tar.gz ##下载seafile软件包 [root@seafile ~]# tar -zxf seafile-server_6.2.3_x86-64.tar.gz ##解压软件包 [root@seafile ~]# mkdir -p seafile/installed/ ##创建安装包存放位置 [root@seafile ~]# mv seafile-server_6.2.3_x86-64.tar.gz seafile/installed/ [root@seafile ~]# mv seafile-server-6.2.3/ seafile/ [root@seafile ~]# cd seafile/ [root@seafile seafile]# cd seafile-server-6.2.3/ [root@seafile seafile-server-6.2.3]# ./setup-seafile-mysql.sh ##会要填很多信息，按要求填就可以了
将设备固定在三脚架上， 在灯箱中 触发一个full-sweep ，然后抓取haf/af 的日志。 日志的关键字： af_pdaf_proc_pd_single grid|af_pdaf_proc_pd_single roi|af_fullsweep_final|sweep_srch_far_to_near|af_fullsweep_srch_near_to_far|af_fullsweep_start_srch 从log 中可以查看 pd ，defocus 和 confidence information 。有了所有这些信息，您可以决定从传感器获得的pd 是否正确。
不知道大家有没有遇到这样的场景，就是一个项目中要消费多个kafka消息，不同的消费者消费指定kafka消息。遇到这种场景，我们可以通过kafka的提供的api进行配置即可。但很多时候我们会使用spring-kafka来简化开发，可是spring-kafka原生的配置项并没提供多个kafka配置，因此本文就来聊聊如何将spring-kafka进行改造，使之能支持多个kafka配置
直接上代码了： # -*- coding: utf-8 -*- ''' 使用kafka-Python 1.3.3模块 ''' import sys import time import json from kafka import KafkaProducer from kafka import KafkaConsumer from kafka.errors import KafkaError KAFAKA_HOST = "127.0.0.1" KAFAKA_PORT = 9092 KAFA
Grafana provider 为 Grafana 提供配置管理资源。是目前 Grafana 官方提供的，覆盖的 Grafana 资源最全的 IaC 工具。
Apache Kafka 是一种分布式数据存储，用于实时处理流数据，它由 Apache Software Foundation 开发，使用 Java 和 Scala 编写，Apache Kafka 用于构建实时流式数据管道和适应数据流的应用程序，特别适用于企业级应用程序和关键任务应用程序，它是最受欢迎的数据流平台之一，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析和数据集成。
(SELECT affairs.* FROM affairs LEFT JOIN materials_details m ON affairs.AFFAIRID = m.AFFAIRID WHERE (((m.EXAMPLEPATH IS NOT NULL AND m.EXAMPLEPATH <> '') OR (m.EMPTYTABLEPATH IS NOT NULL AND m.EMPTYTABLEPATH <> '')) AND affairs.VALID = 1 AND aff
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。 构造函数 方法 描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) 构造数据框 属性和数据 方法
以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要，有关该版本的完整文档，入门指南以及关于该项目的信息，请参考Kafka官方文档。
今天逛推特，看到了某师傅通过自定义Empire模块来绕过amsi，地址如下：https://twitter.com/_vinnybod/status/1386442836417994752
在Kafka 2.8之前，Kafka重度依赖于Zookeeper集群做元数据管理和集群的高可用（即所谓的共识服务）。
最近再写一个网络仿真器，里面参考了Max-MinFairness算法，这是一种比较理想、公平的带宽分配算法。其思路主要如下：首先是算法的准备，考察某一时刻的网络中所有的flow，由于每条flow都有其各个link，因此可以得到各个link上所有流经的flow，然后开始迭代，各个link都把capacity平均分给所有流经的flow，接着每条flow的速度就等于其最小link分配的带宽，然后每条link的剩余带宽就等于link的capacity减去所有流经的flow的速度的总和，再然后把link的剩余带宽作为
最近想做一个kafka监控，本来准备用zabbix来监控的，需要重复造轮子，本来准备用kafka-Manager的，在GitHub上无意发现了kafka-eagle，看了官方介绍准备试一下.....
到此这篇关于Pandas中DataFrame基本函数整理(小结)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame基本函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。官方支持以下数据源:Zabbix，Graphite，Elasticsearch，InfluxDB，Prometheus，Cloudwatch，MySQL和OpenTSDB等。
可以从https://downloads.apache.org/kafka/下找到希望安装的版本。需要注意的是，不要下载路径包含src的包，否则会报“Classpath is empty”之类的错误。
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