Dropbear是一个相对较小的SSH服务器和客户端。它运行在各种基于POSIX的平台上。Dropbear是一种开源软件，以MIT风格的许可证分发。Dropbear对于“嵌入”型Linux（或其他Unix）系统（如无线路由器）特别有用。
目前EasyGBS录像计划查询通道列表的时候，右上角搜索框只能搜索设备id和通道id，用户使用起来不方便，所以我们需要添加一个可以根据设备名称以及通道名称搜索的功能。
假设我们有一个DBClient结构体，它包含一个*sql.DB字段，用于进行数据库操作：
EasyNVR视频平台的登录方式有两种，一种是用户名登录，也就是需要输入用户名密码，一般在企业内部，管理人员可以设置可登录人员，并分配用户名和密码用于登录；另一种就是匿名登陆，这种登录方式相当于游客登录，匿名登录状态下，游客可以查看内容，但不能添加设备做配置，当然，实际使用时如果不需要此功能，在我们登录鉴权页面是可以关闭匿名登陆的。
fundb-server设计与实现 fundb-server 设计 fundb-server的实现是基于wiretiger，目前设计采用主从架构。参考了部分daos的框架代码，服务端上层采用go语言开发，数据库服务层是采用c来写。fundb是just for fun的意思。设计的主要目的是提供kv的服务，灵活的操作kv数据库。目前完成了dbservice的服务，包括create schema/delete schema/query schema meta/set kv/get kv/del kv的功能。如果
应该如何测试微服务？在为这个特定领域制定测试方案时，需要考虑哪些特别的挑战？在本博客系列的第4部分中，我们将一窥究竟。
关于TSINGSEE青犀视频平台内的通道管理和角色管理，是我们对所有平台性能进行重新优化后的功能提升。EasyCVR在更新后，能够支持帐号和角色的设定，通过此功能，运维人员管理更加便捷。
在Koa中使用GraphQL主要有以下几步： 1. 安装 graphql、koa-graphql 和 koa-mount。 2. 引入koa-mount 和 koa-graphql。 3. 引入自定义的schema，其中定义schema又分为以下几步： (1). 定义查询字段的schema类型。 (2). 定义一个根 , 根里面定义调用schema类型的方法。 (3). 把根挂载到 GraphQLSchema。 4. 配置中间件，注意要放在实例化koa之后。 下面用代码来说明具体的实现步骤： 首先是Koa中
在本文中，我们将研究如何使用我所说的 Singleton Promise 模式来改进并发的 JavaScript 代码。
在Express中使用GraphQL主要有以下几步： 1. 安装 graphql 和 express-graphql。 2. 引入express-graphql。 3. 引入自定义的schema，其中定义schema又分为以下几步： (1). 定义查询字段的schema类型。 (2). 定义一个根 , 根里面定义调用schema类型的方法。 (3). 把根挂载到 GraphQLSchema。 4. 配置中间件，注意要放在实例化express之后。 下面用代码来说明具体的实现步骤： 首先是Express中的主
随着我们的微服务和它们运营的环境变得越来越复杂，让我们的服务为Docker Swarm提供一种安全检查机制也变得日益重要。因此，我们将在博客系列的第六部分中介绍如何添加健康检查。
在TSINGSEE青犀视频平台中，EasyGBS和EasyCVR结构化智能分析平台都是支持告警上报功能的，当EasyGBS在底层数据收集上来后，在对原始数据解析增加了告警计算后将告警信息持久化，当监测有异常情况时，系统就会自动截取快照并记录时间。
去年，我们成功在EasyGBS平台增加了GB告警功能，随后不久，EasyCVR也增加了告警功能。近期，我们对告警功能提出了新的要求，就是允许普通用户登录EasyGBS后，能够看到自身权限下的告警信息。
对于大多数平台来说，登录是保证用户资料不丢失的一个重要途径，比如EasyCVR这样的平台，一般都会有一个固定的默认用户，用来做一系列资料的备份，因此EasyCVR默认用户不支持被删除。
EasyGBS视频平台在去年研发了不少的功能更新，比如告警功能、语音对讲等。今年也在持续对这些功能进行各项适配性的测试，目前我们也在开发一些智能分析相关的服务，如果大家有兴趣可以关注我们的博客，我们将不定期在博客内分享我们的开发经验。
针对EasyCVR安防视频云服务平台的用户管理和角色管理方面，我们发现在一些情况下会出现部分通道或者分组无法查看的情况。在上一篇博文中，我们解决了EasyCVR管理员用户无法查看分组下通道信息的问题，本文我们主要处理另一个关于通道分组的问题。
https://juejin.cn/post/6965022635470110733
前言 开发者有时会面临上线的生产环境包出现了异常? ，在长期生产bug并修复bug的循环中总结出一下几个痛点： 无法快速定位到发生错误的代码位置，因为脚手架构建时会用webapck自动帮我们压缩代码
注意：GraphQL 是 api 的查询语言，而不是数据库。从这个意义上说，它是数据库无关的， 而且可以在使用 API 的任何环境中有效使用，我们可以理解为 GraphQL 是基于 API 之上的一 层封装，目的是为了更好，更灵活的适用于业务的需求变化
TSINGSEE团队将视频平台进行改版之后，增加了角色管理和用户管理的功能，包括EasyGBS、EasyNVR等平台，大家可以重温下这篇文章：新版国标流媒体服务器能否区分用户进行用户管理？
在TSINGSEE青犀视频平台中，EasyGBS和EasyCVR结构化智能分析平台都是支持告警上报功能的，当EasyGBS在底层数据收集上来后，在对原始数据解析，增加了告警计算后将告警信息持久化，当监测有异常情况时，系统就会自动截取快照并记录时间。
telnet 远程登录 协议，23/tcp C/S S:telnet服务器 C：Telnet客户端 明文传送 ssh Secure Shell,应用层协议 22/tcp 通信过程和认证过程都是加密的。主机认证 主机密钥 非对称加密 secrect key public key 第一次 ssh 传送公钥 yes/no 数据用对称加密 客户端建立连接后，生成对称密钥（服务器公钥加密后传送过去）--》传送给服务器。 后面用对称密钥加密，可以提高加解密的速度。 不允许root用户直接
最近在使用Nodejs写POST接口的时候，涉及到客户端在请求体中上传base64编码图片的问题，例如我使用的POST请求，问题描述如下：
EasyCVR支持多类型、多协议方式接入，可对前端接入设备进行统一管理，并能支持采用设备树对设备进行分组、分级管理、设备状态监测、云端运维等，实现对海量接入资源的集中控制与权限分配。
在如何有效地测试Go代码一文中，我们谈论了单元测试，针对它的两大难点：解耦、依赖，提出了面向接口、mock 依赖的解决方案。同时，该文还讨论了一些 Go 领域内的实用测试工具，欢迎读者阅读。单元测试关注点是代码逻辑单元，一般是一个对象或者一个具体函数。我们可以编写足够的单元测试来确保代码的质量，当功能修改或代码重构时，充分的单元测试案例能够给予我们足够的信心。单元测试之上是开发规范。在敏捷软件开发中，有两位常客：测试驱动开发（Test-Driven Development，TDD）和行为驱动开发（Behavior-driven development，BDD）。它们是实践与技术，同时也是设计方法论。
在之前的<<MongoDB网络传输处理源码实现及性能调优-体验内核性能极致设计>>和<<MongoDB transport_layer网络传输层模块源码实现二>>一文中分析了如何阅读百万级大工程源码、Asio网络库实现、线程模型、transport_layer套接字处理及传输层管理子模块、session会话子模块、Ticket数据收发子模块、service_entry_point服务入口点子模块。
最近因为公司的产研调整，决定将代码仓库从本地的 Gitlab 迁移到云效的 Codeup，不是 Gitlab 不够好，而是 Codeup 在度量、安全等方面比原生的 Gitlab 要好，再则公司的产研管理也迁移到了云效，也为了统一化管理。
当讨论到游戏服务端的时候，我们首先想到的会是什么？要回答这个问题，我们需要从游戏服务端的需求起源说起。
作为TSINGSEE青犀视频开发的视频协议融合共享平台EasyCVR，我们一直在尽力拓宽更多的协议兼容，近期我们在原本的协议上又增加了RTMP，EasyCVR成为TSINGSEE青犀视频真正可以兼容市面常见协议的视频流媒体智能分析平台。
原文地址：https://dzone.com/articles/go-microservices-blog-series-part-9-messaging-with
原本想开始讲策略类的编写，后来觉得，结合回测代码其实能够更好的理解，所以先解读一下vnpy回测的代码吧，后续自己也想把vnpy回测的部分优化一下，毕竟我觉得可视化和回测结果方提高还有很多空间。
最近工作中需要用到MongoDB的事务操作，因此参考了一些资料封装了一个小的组件，提供基础的CRUD Repository基类 和 UnitOfWork工作单元模式。今天，就来简单介绍一下这个小组件。
Dropbear是一个相对较小的SSH服务器和客户端。开源，在无线路由器等嵌入式linux系统中使用较多。
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你想将一个只读属性定义成一个property，并且只在访问的时候才会计算结果。但是一旦被访问后，你希望结果值被缓存起来，不用每次都去计算。
微服务已经成为当下最为流行的分布式架构了。 通过将系统拆分成若干个服务，将业务进行横向、纵向切分，而诞生出各个高度内聚、轻度耦合的微服务，组成微服务架构。 微服务架构在其可维护性、责任分工上都有着很大的优势，更加有利于系统的组建、维护、问题的快速响应和解决。 但是，微服务架构也存在着难以治理的缺点，由于服务数量众多，每个服务又有多台服务器提供服务，如何实时监控每台服务器的运行健康情况，如何实现服务的平滑切换与扩容，都是微服务架构组建之前需要首要考虑的。 目前基于 java 的 RPC 架构包括阿里开源的 dubbo、sofa，腾讯开源的 TARS，新浪微博开源的 montan 等都具备比较强大的服务注册、发现、水平扩容等诸多功能的服务治理，但 python 目前尚没有很好的开源解决方案。 本文，我们就基于 thrift、zookeeper、redis 来实现一套基于 python 的基本的服务治理方案，我们主要解决的问题有：
在上一篇文章《搭建高可用MongoDB集群（一）——配置MongoDB》 提到了几个问题还没有解决。
在当今云计算时代，不同类型的业务对高弹性、高可用性和可扩展性的需求越来越强烈，按需使用资源成为企业所需要的关键功能。为了满足这些需求，云原生数据库的Serverless化已经成为云数据库发展的重要方向之一。
布隆过滤器是一种空间效率高、误判率低的数据结构，可以用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。在解决缓存穿透问题时，可以使用布隆过滤器在查询缓存之前进行快速判断，如果判断不存在，则可以直接返回，而不触发后续的数据库查询操作。
卷 Data 的文件夹 PATH 列表 卷序列号为 CCFC-6FBE H:. ├─AccessServer │ ├─r1.0 │ │ ├─CD Components │ │ │ ├─ACROBAT │ │ │ └─DOC │ │ │ ├─Getting started card │ │ │ └─User Guide │ │ ├─CM │ │ │ ├─Build Docs │ │ │ ├─BuildScripts │ │ │ ├─Install Shield for Windows Installer │ │ │ │ └─Modules │ │ │ │ └─i386 │ │ │ └─Misc │ │ ├─Design │ │ │ ├─1.0 │ │ │ └─1.5 │ │ ├─Help │ │ ├─QA │ │ │ ├─Engineering │ │ │ ├─Source │ │ │ └─Testscripts │ │ └─Source │ │ ├─Config │ │ │ ├─AuditConfig │ │ │ │ └─res │ │ │ ├─awcfgmgr │ │ │ ├─awio │ │ │ ├─awofrwrk │ │ │ ├─awplay32 │ │ │ ├─awshim │ │ │ │ └─res │ │ │ ├─dbclient │ │ │ ├─DBENGINE │ │ │ ├─dbinclude │ │ │ ├─DBLAYER │ │ │ ├─DefaultConfig │ │ │ ├─hostadmn │ │ │ ├─pcamgt │ │ │ │ └─pcamgtshim │ │ │ ├─propglue │ │ │ ├─propsheetglue │ │ │ │ └─res │ │ │ ├─TokenM │ │ │ └─winawsvr │ │ │ └─res │ │ ├─Debug │ │ ├─Family │ │ │ ├─ehandres │ │ │ └─Unhandled Exceptions │ │ ├─Include │ │ ├─Install │ │ │ ├─ASCustom │ │ │ └─CD install – Access Server │ │ │ └─Binaries │ │ │ ├─Full │ │ │ │ └─Bin │ │ │ └─Trialware │ │ │ └─Bin │ │ ├─ISWORK │ │ │ └─Panel Bitmaps │ │ │ └─Access Server │ │ ├─LiveUpdate │ │ │ ├─ini files │ │ │ ├─pcalu │ │ │ ├─RunPcaLu │ │ │ ├─Triage │ │ │ └─Winzip Self Extractor │ │ ├─MiniQuake │ │ ├─Nobuilds │ │ │ ├─DDK │ │ │ │ ├─64-Bit │ │ │ │ └─Debug │ │ │ ├─Help │ │ │ ├─Japan │ │ │ ├─LUMessage │ │ │ ├─Merge Modules │ │ │ ├─OEM │ │ │ ├─SampleTemplateFiles │ │ │ ├─ServiceDesk │ │ │ ├─ThinHost │ │ │ └─x64 │ │ │ ├─amd64_Microsoft.VC80.CRT_1fc8b3b9a1e18e3b_8.0.50215.4652_x-ww_e9b892b4 │ │ │ └─Manifests │ │ ├─Servers │ │ │ └─Include │ │ ├─Shared │ │ │ ├─Communication │ │ │ │ ├─awcm32 │ │ │ │ ├─awcmthk │ │ │ │ ├─awds32 │ │ │ │ ├─awses32 │ │ │ │ ├─connproc │ │ │ │ ├─DataStream │ │ │ │ │ ├─DevCapi │ │ │ │ │ ├─DevEcc │ │ │ │ │ ├─DevPCA │ │ │ │ │ ├─DevSer │ │ │ │ │ ├─DevSocket │ │ │ │ │ ├─DevSPX │ │ │ │ │ ├─DevTapi │ │ │ │ │ ├─DevTCP │ │ │ │ │ ├─DsMgr │ │ │ │ │ ├─DStcp │ │ │ │ │ └─Include │ │ │ │ ├─Include │ │ │
Apache Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据的工具。http://sqoop.apache.org/
作者：donghli，腾讯 PCG 后台开发工程师 了解过 Hex 六边形架构、Onion 洋葱架构、Clean 整洁架构的同学可以将本篇文章介绍的实践方法与自身项目代码架构对比并互通有无，共同改进。没了解过上述架构的同学可以学习一种新的架构方法，并尝试将其应用到业务项目中，降低项目维护成本，提高效率。 本文提及的架构主要指项目组织的“代码架构”，注意与微服务架构等名词中的服务架构进行区分。 1.为什么要有代码架构 历史悠久的项目大都会有很多开发人员参与“贡献”，在没有好的指导规则约束的情况下，大抵会变成一
👉 腾小云导读 为了降低系统组件之间的耦合、提升系统的可维护性，一个好的代码框架显得尤为重要。本文将为大家介绍众所周知的三种代码框架，并从三种框架引申出COLA 架构以及作者基于 COLA 架构设计的 Go 语言项目脚手架实践方案。希望能给广大开发爱好者带来帮助和启发！ ---- 👉 看目录，点收藏 1.为什么要有代码架构 2.好的代码架构是如何构建的 2.1 整洁架构 2.2 洋葱架构 2.3 六边形架构 2.4 COLA架构 3.推荐一种 Go 代码架构实践 4.
德高望重的IO大臣颤悠悠地走上前来：“启禀陛下，昨日收到战报，有个叫做Node.js的番邦又一次向我国进攻，我边防将士死伤惨重。”
一个插件系统需要什么? 一个最小的插件系统当然需要插件本身,调用插件的容器,最后需要契约. 契约是什么呢?契约就是两个对象相互沟通的一个标准,这个标准应该统一,这样容器才能和不同的
如果说面向对象中的接口是把所有的事情扔给你的话，那么抽象类显然是想要为你做一些事情，如果实在有一部分做不了再扔给你。 相信对于大部分业务开发的场景下都不太会需要自己去写抽象类。但在一些特殊场景我们还是不得不搞个抽象类。 还是从实际的使用场景来说起吧。 实际案例 案例一、封装email组件。 public abstract class AbstractEmail implements SendEmailable { ....... public AbstractEmail(boolean built
然后全部进入～/instantclient/instantclient_21_11里了
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