C#程序可以使用NUnit框架进行单元测试，NUnit是.NET语言的一个测试框架，和Java语言的JUnit同属于XUnit。 NUit官方的安装文件有msi的安装程序和不用安装的zip文件。...安装msi或者使用zip中的dll可以通过NUit提供的GUI或则命令提示符进行单元测试。这里不详细叙述。...这里我介绍一个VS的插件TestDriven.NET，TestDriven.NET插件是对.NET语言在VS IDE中的一个插件里面集成了一些常用的单元测试框架，当然也包括NUit单元测试框架。...所以相对NUit的GUI，TestDrive.NET框架直接集成到VS中，用起来跟方便。...，Test特性用于测试方法上，使用Asset断言提供的方法进行测试。
本文来自The Broadcast Knowledge，演讲人是来自CommScope的David Romrell，演讲主题是如何在DASH实时流中管理计划外的媒体转换。...在现场体育比赛中，广告可能会在一瞬间就被切入或切出。虽然不是无线广播的问题，但在流式传输时，很难及时将“切换”消息发送给客户端。服务器端广告插入通常是通过为客户操作清单来实现的。...MEPG DASH中可能存在事件的带内信令，但这仅在播放器未提前播放时才起作用，因此在这种情况下将不依赖它。 借助MPD（媒体演示说明），播放器可以“前进”。...在最坏的情况下，流将重新缓冲并跳转。为避免这种情况，我们看到了David提供的4个选项。一种是在已知新时期时发布新时期。即使媒体列表为空，这也至少表明即将发生更改。此方法有效，但警告越少，效果越差。...David总结说，在DASH中实施具有足够的灵活性，UTCTiming或AST shift可以提供我们一直在寻找的一致的客户体验，但是延迟越短，在这些计划外场景中的权衡就越严重。
我的应用场景是：使用shell执行python文件，并且通过调用的返回值获取python的标准输出流。...shell程序如下： cmd='python '$1' '$2' '$3' '$5' '$4 RESULT=eval $cmd echo $RESULT 之前我的写的python程序如下： # coding...shell不能实时的获取python的print流，也就是说不是获取第一条print语句之后，休眠了30秒之后才获取最后一条print语句。...所有的print流在shell中都是一次性获取的，这种情况对于执行时间比较短的程序脚本没什么影响，但是当python程序需要执行很长时间，而需要通过print流追踪程序，就影响比较大。...通过查阅资料，可知： 当我们在 Python 中打印对象调用 print obj 时候，事实上是调用了 sys.stdout.write(obj+’\n’) print 将你需要的内容打印到了控制台
DataGridView（下称dgv），A、B两列都要在dgv中显示，其中A列可编辑（ReadOnly=false）。...需求是对A列进行编辑时（输入或删除），B列能实时变化。例如下面的例子： ? 【目标文件名】是根据【款号】和【色号】计算而来（连接字符串），当编辑款号/色号时，目标文件名能实时变化。...当dgv绑定数据源后，它的每一行就对应了数据源中的一行（或叫一项），这就是我所谓的【源行】。...可以看到，计算列得到更新的关键有两处： dgv单元格的数据要提交到数据源相应单元格 源行结束编辑状态 按常规提交流程，必须使焦点离开单元格所在的行（只离开单元格都不行哦）才能达到目的，而我们的需求是，编辑的过程中就要实时更新...粗略一看，是EM_SETSEL，经过了解，就是EM_SETSEL，所以接下来要做的就是自定义一个文本编辑控件，让它忽略这个消息，完了让这个控件成为dgv单元格中的文本编辑控件。
FileStream：是一个文件流的类，处理文件的原始字节，即处理byte[]。...这里用到了第二种，如果一个类实现了接口IDisposable（这个接口只有一个方法void Dispose()）,当这个类在using中创建的时候，using代码块结束时会自动调用这个类中实现了接口IDisposable...一般来说，文件流都要主动释放资源的，因为读写文件是会加锁的，不释放的话，别的程序就无法使用文件了，这也就是FileStream一般和using配套使用的原因。...fsRead = new FileStream(sourcePath, FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.Read)) {//创建读取文件的流...fsWrite = new FileStream(targetPath, FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.Write)) {//创建写入文件的流
我司内部有个基于jstorm的实时流编程框架，文档里有提到实时Topn，但是还没有实现。。。。这是一个挺常见挺重要的功能，但仔细想想实现起来确实有难度。...实时流的TopN其实离大家很近，比如下图百度和微博的实时热搜榜，还有各种资讯类的实时热点，他们具体实现方式不清楚，甚至有可能是半小时离线跑出来的。...离线情况下可以这么简单的解决了，但在实时流数据下，你每个时刻都会有新数据流进来，当前时刻你拿到数据里的topn在下一时刻就不一定对了。 ...一个时间窗口的TopN结果必须是建立在该时间窗口的全量数据上的才能保证100%的正确性，然而在实时流情况下，由于各种不确定性的因素，你很难在一个时间窗口内拿到上个时间窗口的数据。...在实时流TopN中我们也可以用最小堆做性能优化，topo图如下。 ?
我们需要使用一些实时的流数据机制（一切都在内存中完成，遵循动态数据原则）。 实时处理的典型流程如下图： ?...不过想要使用这种方法，需要先解决下面这些问题： 数据流：数据需要在数据管道（Data Pipeline）中以流数据的形式发送。...编程语言不可知论：是否会是独立的编程？ 有一些类似Apache Storm之类的实时数据流机制能够帮助我们解决这些问题。现在我们试着回答上面的问题，看使用Apache Storm能否得出答案。...数据流 数据以元组的形式发送。 扩展 Storm是一个分布式平台，允许用户将更多节点添加到Storm集群运行环境中，以增加应用的吞吐量。 容错 在Storm中，工作是通过集群中的worker来执行的。...希望本文有助于澄清：利用Apache Storm之类的工具处理大数据问题时，在实时流数据中的使用问题。
本次演讲主要讲述对于视频提供者，如何在为用户提供视频的同时，获得观众的一些合法数据，并且使用这些数据对视频的效果进行分析。...Robert首先对视频交付的全过程进行了简单的介绍，然后特别指出，收益方想要获得包括观众的人数，观众的地理位置，以及观众观看时的视频质量等在内的信息，这就是收益方的主要需求，而这些信息可以通过一定的方式采集...从采集信息到利用信息的全过程是通过以下的四个步骤而进行的： 采集数据，数据包括用户的ID，session ID, 视频的播放状态，视频播放环境，比特率等信息。...随后，Robert介绍了包括AWstats，snowplay，Elastic Stack在内的几个开源的分析项目，并为每一个项目均进行了实际的演示。每个项目都有完善的教程，便于开发者掌握。...视频的第一部分介绍了视频交付的过程和信息采集： 视频的第二部分介绍了实际的例子：
一、流(Stream)简介 ---- 流是 Java8 中 API 的新成员，它允许你以声明式的方式处理数据集合（通过查询语句来表达，而不是临时编写一个实现）。...一言蔽之就是 flatMap 让你一个流中的每个值都转换成另一个六，然后把所有的流连接起来成为一个流，具体过程如下图： ?...此类查询需要将流中的元素反复结合起来，得到一个值。这样的查询可以被归类为归约操作（将流归约成一个值）。...即时编译技术会将热点代码在JVM运行的过程中编译成本地代码，测试时我们会先对程序预热，触发对测试函数的即时编译。相关的JVM参数是-XX:CompileThreshold=10000。...为防止一次测试带来的抖动，测试4次求出平均时间作为运行时间。 实验一 基本类型迭代 测试内容：找出整型数组中的最小值。对比for循环外部迭代和Stream API内部迭代性能。
一、流(Stream)简介 流是 Java8 中 API 的新成员，它允许你以声明式的方式处理数据集合（通过查询语句来表达，而不是临时编写一个实现）。...一言蔽之就是 flatMap 让你一个流中的每个值都转换成另一个六，然后把所有的流连接起来成为一个流，具体过程如下图： ?...此类查询需要将流中的元素反复结合起来，得到一个值。这样的查询可以被归类为归约操作（将流归约成一个值）。...即时编译技术会将热点代码在JVM运行的过程中编译成本地代码，测试时我们会先对程序预热，触发对测试函数的即时编译。相关的JVM参数是-XX:CompileThreshold=10000。...为防止一次测试带来的抖动，测试4次求出平均时间作为运行时间。 实验一 基本类型迭代 测试内容：找出整型数组中的最小值。对比for循环外部迭代和Stream API内部迭代性能。
开始学习前建议大家认真阅读下文： 随着人工智能时代的降临，数据量的爆发，在典型的大数据的业务场景下数据业务最通用的做法是：选用批处理的技术处理全量数据，采用流式计算处理实时增量数据。...在绝大多数的业务场景之下，用户的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的。但是，用户用于批处理和流处理的两套计算引擎是不同的。 因此，用户通常需要写两套代码。...这样在各种不同的场景下，不管是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部支持，这就是阿里选择Flink的背景和初衷。 随着互联网不断发展，数据量不断的增加，大数据也是快速的发展起来了。...目前经过10多年的发展大数据技术也在不断的更新和进步中，大数据计算引擎经历了几个过程，从一代的Hadoop Mapreduce、二代的基于有向无环图的TeZ，OOZIE等，到三代的基于内存计算的Spark...本课程将基于真实的电商分析系统构建，通过Flink实现真正的实时分析，该系统会从无到有一步一步带大家实现，让大家在实操中快速掌握Flink技术。
本文来自RIST Forum at IBC2019的一篇演讲。演讲的主题是用于高端实时媒体工作流的RIST以及它如何在高端工作流中发挥作用。...演讲者首先对比了高端媒体和低端媒体的工作流，当我们查看不同媒体的工作流时，本质上是内容值的联系，比如想要的质量，生产预算和基础设施预算。...对于高端的工作流，内容很有价值，有很高的质量要求，因此有很高的生产预算和高的基础设施预算，可以负担对基础设施的要求。 最终的目标是在任何类型的基础设施上提供无损的传输。...可以有一个普通的延迟和更高的带宽或者基础带宽和更低的延时。 演讲者给出了用于高端工作流的RIST应用。对于最后一公里扩展的情况，不要使用较差的质量连接。...当云计算成为现实，云资源只是生产链中的一种资源，与云的网络连接也是标准网络的一部分。我们可以从任何一家大型云服务提供商那里购买专门的商业服务。 接着讨论了往返时间的概念。
/big.file'); src.pipe(res); });server.listen(8000); 其中pipe方法把可读流的输出（数据源）作为可写流的输入（目标），直接把读文件的输出流作为输入连接到...HTTP响应的输出流，从而避免把整个文件读入内存 P.S.甚至日常使用的console.log()内部实现也是stream 二.流的类型 Node中有4种基础流： Readable 可读流是对源的抽象,...P.S.有一种转换流叫(Pass)Through Stream（通过流），类似于FP中的identity = x => x 三.管道 src.pipe(res)要求源必须可读，目标必须可写，所以，如果是对双工流进行管道传输...Readable的主要事件有： data事件：stream把一个chunk传递给使用者时触发 end事件：再没有要从stream中获取（consume）的数据时触发 Writable的主要事件有： drain...()） 注意，Readable的数据会存放在缓存中，直到有个Writable来消耗这些数据。
要引用选项中的输入文件，您必须使用它们的索引（从 0 开始）。 例如。 第一个输入文件是 0，第二个输入文件是 1，等等。类似地，文件内的流被它们的索引引用。...例如 2：3 是指第三个输入文件中的第四个流。...rtmp://server/live/streamName视频流保存为dump.flv文件 实时推流命令 ffmpeg -framerate 15 -f avfoundation -i “1” -s 1280x720...在部分常见的应用场景中，由于ffmpeg的领先性、包容性，并且还具有高度的便携性，很多客户都会使用ffmpeg来进行视频的处理，通过ffmpeg推流到视频服务器，如果大家对ffmpeg推流比较感兴趣，也可以和我们交流...TSINGSEE 青犀视频各视频平台均欢迎大家免费下载测试。
当初诸葛亮发明木流牛马是为了提高运输效率，而流马测试平台是为了提高测试效率，可以说这个名字取得“恰到好处”。 本文一万两千字左右，我写了好多天，可能是我耗时最久的一篇文章。...同时，通过将引擎启动在本地PC上，方便用户快速调试测试用例，实时查看执行过程，带来传统脚本编写一致的便捷。...例如，新增一个登录用户名的公共参数： ② 流马公共参数引用 Metersphere对于公共参数的引用与Jmeter一致，都是采用{name}的形式，而在流马中，则是通过{{username}}形式进行引用...同时，通过将引擎启动在本地PC上，方便用户快速调试测试用例，实时查看执行过程，带来传统脚本编写一致的便捷。”...比如前面提到的优化建议，以及一些注意事项，都是我在使用过程中遇到并总结的。 ② 上手成本略高 流马的定位是低代码测试平台，旨在帮助不懂代码的测试工程师也可以自由地开展多种类型的自动化测试。
腾讯选择用 Flink 作为新一代的实时流计算引擎，并对社区版的 Flink 进行了深度的优化，在此之上构建了一个集开发、测试、部署和运维于一体的一站式可视化实时计算平台—— Oceanus 。...大家好，我是来自腾讯大数据团队的杨华（vinoyang），很高兴能够参加这次北京的 QCon，有机会跟大家分享一下腾讯实时流计算平台的演进与这个过程中我们的一些实践经验。 ?...Flink 的实时流计算服务，接着我们会重点跟大家聊一聊我们对社区版 Flink 的一些扩展与改进、优化。...18 年上半年，我们开始围绕 Flink 进行产品化，打造了一个全流程、一体化的实时流计算平台——Oceanus，来简化业务方构建实时应用的复杂度并降低运维成本，这也基本明确了后续我们主要的运行模式是...18 年下半年，我们的 Oceanus 平台已经有足够的能力来构建常见的流计算应用，我们部门内部的一些实时流计算业务也已经在平台上稳定运行，于是我们开始为腾讯云、腾讯其他事业群以及业务线提供流计算服务。
这时候有小伙伴要问了，这就是大数据，实时流计算？？？ ? 差不多一行linux命令可以搞定 ?...算qps flink 读取文件流有两种模式 一种是直接一次性读完 一种是持续性检测，因为nginx access log是会不断增加的 所以我们选择第二种 来实时统计网站请求状态码的count...这里就实时的打印出了每秒中nginx access log中状态小于500的所有status 这样岂不是完成了实时统计QPS 而且还可以按状态分组。 这时候又有小伙伴要问了 ?...我们看上述两个例子的代码，都是先读取一个文件流，然后用自定义的类来解析每行文本，然后第一个例子group就像你们sql中groupby 因为我把每行文本的level提取出来了，然后还有个计数，所以有个Tuple2...我再来介绍一个概念，是什么是有界流，什么是无界流 ? 假如李老某年某月开了个网站， ? 那么网站的数据的开始时间就是他第一次网站发布的时候。
具备异构数据实时同步、批流一体数据融合、自助式 API 发布等功能。...近日，Tapdata 旗下的免费异构数据实时同步 SaaS 平台 Tapdata Cloud 推出 2.1.4 版本，新增接入轻流为数据目标，支持用户通过 Tapdata Cloud 快速将业务数据等信息实时导入轻流...包括轻流在内，Tapdata 现已支持 50+ 常用数据源与目标 场景：用户已有系统与轻流应用共存，数据同步的实时性要求更高 在帮助用户落地解决方案时，会发现很多用户都存在已有系统和轻流应用共存的需求。...因为用户的一些关键数据都是在原有系统中进行管理，所以希望能够做到原系统和轻流数据的实时互通，当原系统数据更新时可以便捷、实时地同步到轻流。...用户只需通过 Tapdata 对需要处理的数据进行 0 代码可视化的处理逻辑定义，即可完成对数据的处理，然后通过 Tapdata 实时接入到轻流应用使用。 更多联合解决方案，敬请期待。
流处理则是实时数据流，提交的是流式作业且一直存在于内存中，每当数据过来的时候就会产生实时的结果流。...在实际应用中我们还是会将它们分隔开，实时部分使用流处理，离线部分使用批处理，然后通过某个业务系统来整合它们的计算结果。之所以出现这种情况，我个人认为有两方面原因。...如何用流计算 典型架构 各种终端上的流式数据汇总到消息队列上，流计算订阅消息队列进行处理，这个过程中可能会查询静态历史数据做一些关联，最终抛出结果，该结果可以是流式的，也可以写到静态数据库中。...典型场景—工业IoT 工业IoT领域主要是用来实时监控生产线中的产品是否合格或者一段时间内的合格率。...典型场景—实时报表 实时报表的数据一般来自于交易数据和行为日志，数据同样也是发送到消息队列中由流计算订阅，然后根据统计维度关联商品信息计算出结果推到展示数据库中，可视化系统通过直接刷新数据库就能更新报表
，在参与技术选型之前，我对前端实时流的展示进行了一下摸底。...概览 视频有一个流的概念，所以称流媒体。实时视频的流很好理解，因为视频是实时的，需要有一个地方不停地输出视频出来，所以整个视频可以用流来称呼。那么视频可否直接输出到前端页面上呢？...现在摄像头的实时视频流普遍采用的是 RTSP 协议，而前端并不能直接播放 RTSP 的视频流。...它的实时性在几种方案中是最好的，但是由于只能使用 Flash 的方案，所以在移动端就直接 GG 了，在 PC 端也是明日黄花。...假设 GOP（就是视频流中两个I帧的时间距离） 是 10 秒，也就是每隔 10 秒才有关键帧，如果用户在第 5 秒时开始播放，就无法拿到当前的关键帧了。
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