时间戳（timestamp），一个能表示一份数据在某个特定时间之前已经存在的、 完整的、 可验证的数据,通常是一个字符序列，唯一地标识某一刻的时间。使用数字签名技术产生的数据， 签名的对象包括了原始文件信息、 签名参数、 签名时间等信息。广泛的运用在知识产权保护、 合同签字、 金融帐务、 电子报价投标、 股票交易等方面。
从后台返回的C#时间为：/Date(-62135596800000)/，这个是C#的DateTime.MinValue; 要在html页面展示，一个方法是后端先处理成yyyy-MM-dd HH:mm:ss的格式，前端直接展示。 如果后端不做处理，就需要前端来做处理了，下面就是看前端处理的这种情况。
缓存的作用就是提升网页加载速度。浏览器加载一个完整的网页势必会引用外部资源（图片，js，css）。若每次加载网页都要去加载这些外部资源则会引起不必要的时间和资源浪费，且会影响用户体验。而解决上述问题需要一个优秀的缓存策略。除此之外，web缓存的优点还有很多，例如：减轻服务器压力
日常工作中，我们经常会和主从复制架构打交道，现在一般的公司线上很少出现单点实例的裸奔情况，因为单点实例极易出现故障，而在实例运行的过程中，我们很难做到一直对实例进行备份。主从复制完美的解决了上面这个问题，而在主从复制的过程中，最常见的事情就是需要统计从库落后主库的时间，一般情况下，我们是需要主从的落后时间越小越好，因为小的数字意味着从库的数据和主库的数据基本保持一致。当然，在某些情况下，我们也会人为的设置这个延迟时间，举例子就是在一些高危操作之前，我们害怕出现一些误操作，这个时候我们往往设置主从的延迟时间，这样即使主库上进行了误操作，例如删除了表，由于主从库之间延迟时间的存在，我们的从库可以避免这个问题，从而保障数据的安全性。
Select UNIX_TIMESTAMP(‘2006-11-04 12:23:00’);
转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_75cf5f3201011csu.html
在开发多媒体播放器或直播系统时，音视频的同步是非常关键且复杂的点。要想把音视频同步搞明白，我们必须要了解一些基本的知识。只有了解了这些基本知识，才能为你打下理解音视频同步的基础。 本文将从下面几个主题介绍这些知识点：
我们在主从复制中最常遇到我的问题就是复制延迟的问题，那究竟复制延迟是怎么计算的呢？
•大家之前了解到的这个计算方式可能是从库 I/O 线程读取的主库 binlog event 时间戳与 SQL 线程正在执行的 binlog event 的时间戳之间的时间差
作为一台服务器来说，内存并不是无限的，所以总会存在内存耗尽的情况，那么当 Redis 服务器的内存耗尽后，如果继续执行请求命令，Redis 会如何处理呢？
使用ElementUI已经有一段时间了，在一边上手开发后台管理系统的同事，也记录了一些笔记，一直都没有时间将这些零零散散的笔记总结起来，整理成一个比较系统详细一点的教程，可以留着以后来看。
如果你不出去走走，你就会以为这就是全世界。——《天堂电影院》 如果你不出去走走，你就会以为这就是全世界。——《天堂电影院》 之前写过一篇js时间戳格式化以及一篇js中Date函数的api 今天写篇“人性化”的格式化的 // 格式化 传入毫秒值，计时秒表用 function formatTime(time) { if (typeof time !== 'number' || time < 0) { return time } var hour = parseInt(time / 36
10位记录工作机器id；即datacenterId (5位数据id) + workerId (5位机器id)
基本介绍 Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合，且不允许重复的成员。 不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 有序集合的成员是唯一的，但分数 (score) 却可以重复。 集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O (1)。集合中最大的成员数为 2^32 - 1^ (4294967295, 每个集合可存储 40 多亿个成员)。 有序集合首先是集合，其成员（member）具有唯一性，其次，每个成员关联了一个分数（score），使得成员可以按照分数排序。
前言 对于前端来说，最重要的是体验，而在前端体验中，最为核心的就是性能。 相信大多数用户接入前端性能监控（RUM）都是为了通过RUM质量评价体系来验证前端性能和质量如何，而直接影响性能和质量的则是一系列的指标，因此了解页面性能指标显得格外重要！ 前端性能监控RUM是腾讯云的大前端领域页面质量和性能监控平台，聚焦提升用户体验。了解详情 通俗点说，某用户想了解页面访问速度快，是否快，究竟有多快？怎么衡量？需要一个中立的裁判来裁决，而RUM的角色正是这个裁判。 本文会结合前端监控SDK源码-Aegis
作者：李振，腾讯云前端性能监控负责人 前言 对于前端来说，最重要的是体验，而在前端体验中，最为核心的就是性能。 相信大多数用户接入前端性能监控（RUM）都是为了通过 RUM 质量评价体系来验证前端性能和质量如何，而直接影响性能和质量的则是一系列的指标，因此了解页面性能指标显得格外重要！ 前端性能监控 RUM 是腾讯云的大前端领域页面质量和性能监控平台，聚焦提升用户体验。了解详情 通俗点说，某用户想了解页面访问速度快，是否快，究竟有多快？怎么衡量？需要一个中立的裁判来裁决，而 RUM 的角色正是这个裁
在序列推荐中，现有的许多方法是利用序列中item之间转换的模式进行建模，而忽略了其中包含的时序信息。例子：如下图所示，我们想要预测用户4在t5时刻会点击什么item，从序列模式上来看，用户1和用户3上可以看出i2之后跟的是i3，而用户2中i2之后是i4，这里跟i3的更加强烈，倾向于推荐i3；但是从协作信号上来看，用户4和用户2都在时间t1和item i1交互，且都交互了i2，所以更倾向于推荐i4。这就是两种不同角度的信息，作者希望将序列信息和协作信息进行整合。
以太坊使用Solidity编程语言编写智能合约。智能合约完全按照程序运行，而且防停机、防审查、防欺诈、防第三方干扰。部署智能合约或者调用其方法需要用到以太币。
在面试的时候，防抖&节流被问及到的几率是非常大的，这也算是基础的问题吧。可以体现一个人的技术基础怎么样，所以通常应该会是一面的时候被问到，那么你是怎么回答的呢？或者让你实现你能写出来吗？
本文将介绍 Milvus 系统中数据写入、索引构建、数据查询的具体处理流程，同时，还会介绍 Milvus 支持的索引类型；另外，还将讲述如何定义字段和集合 Schema。
最近，越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。图神经网络在数据具有明确关系的结构场景，如物理系统，分子结构和知识图谱中有着广泛的研究价值和应用前景，本文将介绍在KDD 2020上发表的两个在这一场景下的最新工作。
本文接着聊Sentinel的QPS流控效果基于漏桶算法的排队等待模式，Sentinel排队等待为什么只支持QPS在1000以下？另外，Sentinel在新版版中还提供了一种预热+等待的模式，这种模式执行逻辑是怎么样的？
NTP(Network Time Protocol）网络时间协议基于UDP，用于网络时间同步的协议，使网络中的计算机时钟同步到UTC，再配合各个时区的偏移调整就能实现精准同步对时功能。提供NTP对时的服务器有很多，比如微软的NTP对时服务器，利用NTP服务器提供的对时功能，可以使我们的设备时钟系统能够正确运行。
在过去，世界各地都各自订定当地时间，例如我国古代将一昼夜分为十二时辰，每一时辰相当于现代的两个小时。但随着交通和通信的发达，各地交流日益频繁，不同的地方时间给人们造成了许多困扰。于是在1884年的国际经度会议上制定了全球性的标准时，确定以英国伦敦格林威治区这个地方为零度经线的起点（本初子午线），并以地球由西向东每24小时自转一周360°，规定经度每隔15°，时差1小时，而每15°的经线则称为该时区的中央经线。全球被划分为24个时区，其中包含23个整时区及180°经线左右两侧的2个半时区。东经的时间比西经要早，也就是如果格林威治时间是中午12时，则中央经线15°E的时区为下午1时，中央经线30°E时区的时间为下午2时；反之，中央经线15°W的时区时间为上午11时，中央经线30°W时区的时间为上午10时。如果两人同时从格林威治的0°各往东、西方前进，当他们在经线180°时，就会相差24小时，所以经线180°被定为国际换日线，由西向东通过此线时日期要减去一日，反之，若由东向西则增加一日。
服务级别协议，是 IT 服务提供方和客户之间就服务提供中关键的服务目标及双方的责任等有关细节问题而签订的协议。既然名为协议，通常就是用法律术语完成，其内容包含所提供服务的范围和质量。
首先我们获得h264的流，在监听里，我们通过参数可以获得RTMP包 IStreamPacket，调用getData()方法直接获得包数据 放入IOBuffer。以下是提取并修改数据存成h264文件的步骤 添加监听 IStreamListener 通过IOBuffer的put函数将每次获得的包数据放入新的IObuffer 在流结束时将IOBuffer存成文件 用工具，如UltraEdit打开文件，查看里面的数据并分析 根据分析结果修改程序，提取h264视频文件所需的数据并存储 1.RTMP协议 RTMP协议
对于Vsync信号的相关领域中，一直有一座大山我一直没有翻跃，那就是SW VSYNC模型更新与校准。 经过认真阅读努比亚技术团队的文章SurfaceFlinger模块-VSYNC研究，我终于翻跃了这座大山。 本文是针对SW VSYNC模型更新与校准这部分的理解和补充，建议先看努比亚的文章再看我这个文章。
（不好意思，这个系列中断了近两周，我会尽快在这几天，把后面几篇写完。） 上一次，我介绍了Hacker News的排名算法。它的特点是用户只能投赞成票，但是很多网站还允许用户投反对票。就是说，除了好评以外，你还可以给某篇文章差评。 Reddit是美国最大的网上社区，它的每个帖子前面都有向上和向下的箭头，分别表示"赞成"和"反对"。用户点击进行投票，Reddit根据投票结果，计算出最新的"热点文章排行榜"。 怎样才能将赞成票和反对票结合起来，计算出一段时间内最受欢迎的文章呢？如果文章A有100张赞成票、5张反对
音频帧的概念没有视频帧那么清晰，几乎所有视频编码格式都可以简单的认为一帧就是编码后的一副图像，而音频帧会因编码格式的不同而不同，如 PCM 音频流可以直接进行播放，下面以 MPEG 音频帧格式为例介绍音频帧。
在高并发系统中，生成唯一的、时间有序的ID是常见需求。Twitter的Snowflake算法是一个经典的解决方案。本文将详细介绍由一个Go实现的雪花算法，并分析其核心代码。
时间轮很早前就很流行了，在很多优秀开源框架中都有用到，像kafka、netty。也算是现在工程师基本都了解的一个知识储备了。有幸在工作中造过两次轮子，所以今天聊聊时间轮。
json 异步加载js js加载的缺点：加载工具方法没必要阻塞文档，过得js加载会影响页面效率，一 旦网速不好，那么整个网站将等待js加载而不进行后续渲染等工作。 有些工具方法需要按需加载，用到再加载，不用不加载。 复制代码 javascript 异步加载的三种方案： 1.defer 异步加载，但要等到dom文档全部解析完才会被执行。只有IE能用，也可以将代码写到内部。 2.async 异步加载，加载完就执行，async只能加载外部脚本，不能把js写在script 标签里。 1.2 执行时也不阻塞页面 3
上一文对消费者组的一些概念，基本原理进行了简单描述，本文继续来聊聊消费者组中另外一个比较重要的内容：偏移量的存储。
NTP(Network Time Protocol, 网络时间协议)是基于UDP的一种用于计算机时间同步的应用层协议，NTP使用协调世界时(UTC)以极高的精度同步计算机时钟时间，例如在局域网(LAN)中低至1毫秒，在互联网上则在数十毫秒内。
前面我们说过Unix时间戳转换怎样在Excel批量修改，有些人就想如果有特殊需求，那能不能批量将北京时间批量转成unix时间呢？能！用Excel就可以实现！跟ytkah一起试试吧。 将unix
根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品
使用服务器端的Python渲染日期和时间来展示到用户的浏览器并非一个好主意。考虑如下的例子， 我在2017年9月28日下午4点06分写这篇文章。我身处的时区是PDT(UTC-7)，在Python解释器中运行如下：
React18已经进入RC(release candidate)阶段，距离正式版只有一步之遥了。
大家好，又见面了，我是全栈君 var myDate = new Date(); myDate.getYear(); //获取当前年份(2位) myDate.getFullYear(); //获取完整的
在控制台中输入window.performance.timing(html5的属性);
最近，发现原来每天从网站获取的某个指数不是最新的，重新检查该指数的链接时，发现加入了一个参数（v=159#######），且这个数字会随着链接的刷新每次都不一样：
现在，解放双手的时刻来了，只需要掌握一点Python语法，上面的公式只需要4行就能生成，其中3行还是Python的计算公式。
计算机硬件中，内存是一种十分昂贵的资源，而Redis又是一个相当消耗内存的数据库。Redis中有下列两种方式，使得写入内存的数据能够被清理：
在excel中将13位毫秒级别的时间戳转换为标准的日期格式(yyyy-mm-dd hh:mm:ss.000)，使用如下模板
最近诸事缠身好久没有写文章了。前不久将与微信公众号有关的一些知识点进行了梳理，微信公众号开发过程中，用最多的就是微信js-sdk了。但是使用微信js-sdk需要获取签名、时间戳、随机字符串，等等一系列的参数，那问题就来了，这些参数是由后端提供能，还是前端自己获得呢？当然是先由后端获，然后向前端工程师提供一个接口，只不过这个接口返回的是jsapi_ticket还是计算好的签名signature，这个就得由前后端工程师协商了，一般为了方便，我的做法是直接返回计算好的签名。
ab是Apache开发的性能测试工具。在Ubuntu 中使用要通过apt-get install -yapache2-utils命令来安装。
由于异策略训练，巨大的动作空间和缺乏充分的奖励信号，强化学习（RL）很难直接用于推荐系统（RS）。本文提出一种负采样策略来训练RL，并将其与监督序列学习结合，称为SNQN。并且，利用Actor-Critic的优势扩展上述方法提出SA2C，通过计算优势函数（advantage），将其作为监督序列学习部分的权重。
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