本文属于 OpenTK 入门博客，这是一项使用 C# 做底层调用 OpenGL 和 OpenAL 和 OpenCL 的技术。但值得一提的是，如果是想做渲染相关的话，当前是不建议使用 OpenGL 的，无论是从性能上还是其他方面，都不具备优势
Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中， 每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数，实时调整乱序数据，经过聚合分析后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanu
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
本文告诉大家如何使用 Silk.NET 创建 OpenGL 空窗口项目。在 dotnet 基金会下，开源维护 Silk.NET 仓库，此仓库提供了渲染相关的封装逻辑，包括 DX 和 OpenGL 等等的封装，利用此封装可以用来代替原有的 SharpDx 等库。这是一个全新写的项目，使用上了 dotnet 和 C# 很多新的特性，相对来说也很活跃，我准备开始入坑这个项目
现在完全开源的 Xamarin Forms 是支持使用 WPF 进行承载，也就是使用 Xamarin 开发的控件等是可以在 WPF 项目使用的。本文来告诉大家如何在 WPF 中运行 Xamarin Forms 项目，让 Xamarin Forms 构建为 WPF 应用
argparse是一个Python模块：命令行选项、参数和子命令解析器。通过使用这种方法，可以在使用
**绝对路径：**直接指明文件在硬盘上真正存在具体位置或者是以Web站点根目录为参考的完整路径。绝对路径是规定死的目录，直观清晰，但被网页引用的文件不能随意挪动。当多个网页引用同一个文件时，所使用的路径都是相同的。
Flink是一个有状态的流式计算引擎，所以会将中间计算结果(状态)进行保存，默认保存到TaskManager的堆内存中，但是当task挂掉，那么这个task所对应的状态都会被清空，造成了数据丢失，无法保证结果的正确性，哪怕想要得到正确结果，所有数据都要重新计算一遍，效率很低。想要保证 At -least-once 和 Exactly-once，需要把数据状态持久化到更安全的存储介质中，Flink提供了堆内内存、堆外内存、HDFS、RocksDB等存储介质。
话接上回，继续java IO部分的学习。上一次说完了字节流的读写数据，这次介绍一下字符流的读写数据。
为什么要将RDD转换为DataFrame？因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。
1.MD5 compare漏洞 PHP在处理哈希字符串时，会利用”!=”或”==”来对哈希值进行比较，它把每一个以”0E”开头的哈希值都解释为0，所以如果两个不同的密码经过哈希以后，其哈希值都是以”0E”开头的，那么PHP将会认为他们相同，都是0。 常见的payload有 0x01 md5(str) QNKCDZO 240610708 s878926199a s155964671a s214587387a s214587387a sha1(str) sha1('aaroZmOk') sha1('aaK1ST
Scala版本 import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time object SocketWindowWordCountScala { def main(args: Array[String]
环境：VS Express 2013 for Desktop 也可以vs社区版，不过学习的话，Express本版做一些小的上位机工具应该是够用了 学习的网站：https://www.runoob.com/csharp/ c#是微软开发的，面面相对象的编程语言，再加上微软的ide，开发起来效率比较高，适合个人维护（知乎上说的），感觉和c语言有点相似。
首先准备测试数据*(mtcars) 分别为CSV. TXT read.table 默认形式读取CSV（×）与TXT(效果理想) ① > test<-read.table("C:/Users/ad
QFile Qt中所有与IO相关的类都继承于QIODevice,继承图如下所示: 其中QFile类便是用于文件操作的类 在QT中,将文件当做一种特殊的外部设备对待(比如:串口,usb等就是外部设备)
**2018博客之星评选，如果喜欢我的文章，请投我一票，编号：No.009** [支持连接](https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/85330758) ,万分感谢！！！
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/windowing/evictors/Evictor.java
由于需要将word-》pdf功能从windows迁移到linux，由于现在测试服务器尝试，所以有必要记录下安装过程。
由于我们的自研客户端压测工具的测试结果是结构化日志文件，而考虑到目前性能监控需要做到实时化和集中化，那么需要一种定时和批量采集结构化日志文件的采集 agent，而刚好 Telegraf Logparser插件可以满足这个需求。
Hutool是一个小而全的Java工具类库，通过静态方法封装，降低相关API的学习成本，提高工作效率，使Java拥有函数式语言般的优雅，让Java语言也可以“甜甜的”。
PHP 的类型转换是比较方便的，但是越是容易使用的东西，底层的实现越是复杂，而且在使用中像我这样的新手也往往不清楚转换后的结果到底是什么。有时候，对于 Java 这种强类型的语言，使用的时候需要强制进行转换，这样多半转换后的结果是可以预料的，至少自己是想这么做的。
本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 7 篇文章，为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之页面广告分析的内容。通过本期内容，我们可以实现页面广告点击量统计和黑名单过滤的功能。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/windowing/assigners/WindowAssigner.java
前提：已经配好了opencv+Qt 这里只讲如何使用api,不怎么讲算法原理 既然要用opencv的库，首先把相应的头文件导进去吧 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<cv.h> using namespace cv; 我这里只导入了我用到了的头文件 using namespace cv;是用来声明c
进入java IO部分的学习，首先学习IO基础，内容如下。需要了解流的概念、分类还有其他一些如集合与文件的转换，字符编码问题等，这次先学到字节流的读写数据，剩余下次学完。
上期带大家用StructredStreaming做了双十一实时报表分析,没看过的朋友可以看看,
上期带大家用StructredStreaming做了双十一实时报表分析,没看过的朋友可以看看,这是链接: StructredStreaming+Kafka+Mysql(Spark实时计算| 天猫双十一实时报表分析)
相同图像的matchShape= 0.0 相似图像的matchShape= 0.19863853606386983 不相似图像的matchShape= 0.11567279132076783
本文首发于我的个人博客：『不羁阁』 https://bujige.net 文章链接：https://bujige.net/blog/iOS-Foundation-other.html 本文对Foundation框架中一些数字类（NSNumber）、常用结构体类（CGPoint、CGSize、CGRect、CGRange和NSValue）、日期类（NSDate、NSCalendar）和文件类（NSFileManager）的使用做一个详细的总结。 1.数字类（NSNumber） 1. NSNumb
mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb 1 Mazda RX4” 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4\r\n”Mazda RX4 Wag” 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4\r\n”Datsun 710” 22.8 4
最近使用easyexcel时碰到一个这样的问题，读取excel时出现了小数点精度问题。例如，0.137这个值，使用easyexcel解析后得到的BigDecimal对象就变成了0.13700000000000001，5.1,变成5.0999999999999996。
首先准备测试数据*(mtcars) 分别为CSV. TXT read.table 默认形式读取CSV（×）与TXT(效果理想) ① > test<-read.table("C:/Us
Apache Flink中，Window操作在流式数据处理中是非常核心的一种抽象，它把一个无限流数据集分割成一个个有界的Window（或称为Bucket），然后就可以非常方便地定义作用于Window之上的各种计算操作。本文我们主要基于Apache Flink 1.4.0版本，说明Keyed Window与Non-Keyed Window的基本概念，然后分别对与其相关的WindowFunction与WindowAllFunction的类设计进行分析，最后通过编程实践来应用。
有时候，一个 select 语句中包含多个窗口函数，它们的窗口定义（OVER 子句）可能相同、也可能不同。
本文是《Flink处理函数实战》系列的第四篇，内容是学习以下两个窗口相关的处理函数：
一、imfinfo函数——查看图像文件信息，注意参数是文件路径和文件名，不是图像对应的矩阵。
自Python2.2以后，对类和类型进行了同一，做法就是将int()，float(),str(),list()tuple()这些BIF转换为工厂函数
全网最详细超长python学习笔记、14章节知识点很全面十分详细，快速入门，只用看这一篇你就学会了！
center, radius=cv2.minEnclosingCircle(points)
在进行将多个表的数据合并到一个表后，发现输出到EXCEL表的数据发生错误，数值型数据末尾都变成了0。这是因为excel数据超过11位,自动以科学计数法显示,其最大处理精度为15位,超过15位,以后数字自动变0。找了一些解决方法，发现用.astype(‘数据类型’)还是挺方便的。我在输出时，将数值型的数据（int)转化成了字符串(str)。
窗口的计算处理，在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数 无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。 网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。例如，需要统计最近 10 秒钟内最热门的两个 url 链接，并且每 5 秒钟更新一次。我们知道，这可以用一个滑动窗口 来实现，而“热门度”一般可以直接用访问量来表示。于是就需要开滑动窗口收集 url 的访问 数据，按照不同的 url 进行统计，而后汇总排序并最终输出前两名。这其实就是著名的“Top N” 问题。 很显然，简单的增量聚合可以得到 url 链接的访问量，但是后续的排序输出 Top N 就很难 实现了。所以接下来我们用窗口处理函数进行实现。
缓冲区分析的概念及原理请查看帮助文档 http://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/latest/tools/analysis-toolbox/how-buffer-analysis-works.htm
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/topology/WindowedBoltExecutor.java
注意:一般我们都是直接使用Flink提供好的BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
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