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Consider this mock API class that tells us the latest numbers of COVID cases:
Flutter作为出自Google的一个跨平台(iOS,Android)应用开发方案。布局方式上和React或者说React Native非常相似——组件(Widget)化。写起来非常的高效,却有着React Native所不具有的优势: 一套代码到处运行,原生渲染,原生调用,不需要像RN需要桥接。
和尚在之前尝试 EventChannel 时曾经用到过 Stream 流数据,现在准备学习一下 flutter_bloc 时也主要用到 Stream 来做异步处理,于是简单学习一下何为 Stream?
关于Dart 语言的Stream 部分,应该回到语言本身去寻找答案,许多资料在Flutter框架中囫囵吞枣式的解释Stream,总有一种让人云山雾罩的感觉,事实上从Dart语言本身去了解Stream并不复杂,接下来就花点时间好好学习一下Stream吧!
Stream 是 Dart 中处理连续的异步事件的工具。例如,你可以使用 Stream 来读取文件的内容,或者监听用户的鼠标点击。
Bokeh 是一个用于创建交互式和动态数据可视化的强大工具,它可以帮助你在 Python 中展示数据的变化趋势、模式和关联性。本文将介绍如何使用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化,并提供代码示例以供参考。
在Flutter中,如果我们想要更新页面中的某个widget的状态的话,一般会使用setState方法重走build方法来刷新。当页面布局复杂的时候,这样肯定是不行的。
抛弃CMake 长期以来,我一直以为编译CGAL是一项十分艰巨的任务。直到有一天,我决定彻底抛弃繁复的CMake,转而使用简简单单的QMake。这才发现,编译CGAL是如此简单的一个事儿。
在 Dart 中,没有多线程的概念,所谓的异步操作全部都是在一个线程里面执行的, 并且不会造成卡顿的原因就是事件循环(Event Loop),
| 导语 最爱折腾的就是前端工程师了,从 jQuery 折腾到 AngularJs,再折腾到 Vue、React。最爱跨屏的也是前端工程师,从 phonegap,折腾到 React Native,这不又折腾到了 Flutter。
Flutter是由原 Google Chrome 团队成员,利用 Chrome 2D 渲染引擎,然后精简 CSS 布局演变而来。
CGAL是计算几何算法库,是一个大型C++库的几何数据结构和算法,如Delaunay三角网、网格生成、布尔运算的多边形以及各种几何处理算法。
在上一篇文章中,我们学习了flink的时间。 本文我们来一起研究下 window 和 watermark 。
每个应用程序都以一个简单的任务开始:获取数据,转换它们,并将它们展示给用户。 获取数据可以像创建本地变量一样简单,也可以像通过WebSocket传输流数据一样复杂。
前面,我们已经学过了 一文搞懂 Flink 处理 Barrier 全过程,今天我们一起来看一下 flink 是如何处理水印的,以 Flink 消费 kafka 为例
要同时执行所有这些futures,请使用Future.wait. 这需要一个**列表或 futures and returns a future of lists:
前篇博文LE States and Packets[1] 已经介绍了LE 设备在不同通信模式下承担不同的角色,为了方便管理蓝牙设备在多个角色间的切换,链路层使用了状态机来管理蓝牙当前的状态及该状态下支持的通信模式。同时,也介绍了BLE 链路层的两种基本报文格式,以及在不同物理信道上传输时PDU (Protocol Data Unit) 结构的差异。
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种,图算法是图分析的工具之一。
Libevent、libev、libuv三个网络库,都是c语言实现的异步事件库Asynchronousevent library)。
E:\Cgal\cgal-releases-CGAL-4.4\cgal-releases-CGAL-4.4\Installation
Service是OpenStack中非常重要的一个概念,各个服务的组件都以Service类的方式来进行交互。
广播通信中发出广播报文的一方称为Advertiser,接收广播报文的一方称为Scanner,连接通信中发起连接的一方称为Mater,接受连接的一方称为Slave,这些设备角色并不是固定的,一个蓝牙设备可以根据需要在多个角色之间切换,也可以同时身兼多个角色。为了方便管理蓝牙设备的角色,在链路层使用状态机来标识蓝牙设备当前的状态,蓝牙设备角色的切换也就相当于状态机中状态的迁移,Bluetooth 5.2 链路层状态机如下:
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对于流式处理,最大的特点是数据上具有时间的属性特征,Flink根据时间产生的不同位置分为三个时间概念:
esp32的组件(components)里面的esp_timer提供了软件定时器相关api,支持周期回调、单词回调等操作。其中软件定时器的初始化在void start_cpu0_default(void)函数中调用esp_timer_init()。
聚合事件(比如计数、求和)在流上的工作方式与批处理不同。比如,对流中的所有元素进行计数是不可能的,因为通常流是无限的(无界的)。所以,流上的聚合需要由 window 来划定范围,比如 “计算过去的5分钟” ,或者 “最后100个元素的和” 。
和尚在学习 Flutter 过程中,可能会遇到倒计时等需求,此时需要用到 Timer 计时器,和尚简单尝试一下;
1、 亮屏情况下,在Wifi settings界面,固定扫描,时间间隔为10s。 2、 亮屏情况下,非Wifi settings界面,二进制指数退避扫描,退避:interval*(2^n), 最小间隔min=20s, 最大间隔max=160s. 3、 灭屏情况下,有保存网络时,若已连接,不扫描,否则,PNO扫描,即只扫描已保存的网络。最小间隔min=20s,最大间隔max=20s*3=60s 4、 无保存网络情况下,固定扫描,间隔为5分钟,用于通知用户周围存在可用开放网络。
https://flink.apache.org/zh/usecases.html
Ubuntu(16.04/18.04) 默认会每天自动安装系统的安全更新,但是不会自动安装包的更新。本文梳理 Ubuntu 16.04/18.04 系统的自动更新机制,并介绍如何配置系统自动更新所有的包。说明:简单起见,本文中使用 Ubuntu 指代 Ubuntu 16.04/18.04。
写给大忙人看的Flink 消费 Kafka 已经对 Flink 消费 kafka 进行了源码级别的讲解。可是有一点没有说的很明白那就是 offset 是怎么存储到状态中的?
Celery除了可以异步执行任务之外,还可以定时执行任务。在实例代码的基础上写个测试方法:
•一、创建测试数据•二、删除测试数据 •2.1 删除 •2.2 批量删除
本文主要讲述公司项目从副本集迁移到分片集群遇到的changeStream延时问题的解决方案,并经过反复验证。供广大的mongoDB用户参考。
一条执行线上,同时且只能执行一个任务(事件),其他任务都必须在后面排队等待被执行。也就是说,在一条执行线上,为了不阻碍代码的执行,每遇到的耗时任务都会被挂起放入任务队列,待执行结束后再按放入顺序依次执行队列上的任务,从而达到异步效果。
dart是一种单线程语言,异步模型主要是通过事件轮询(event loop)来实现,另外也提供了更高级的Isolate来支持多线程,通常用于计算比较耗时的操作。
本章介绍使用DjCelery即Django+Celery框架开发定时任务功能,在Autotestplat平台上实现单一接口自动化测试脚本、业务场景接口自动化测试脚本、App自动化测试脚本、Web自动化测试脚本等任务的定时执行、调度、管理等,从而取代Jenkins上的定时执行脚本和发送邮件等功能。
proc下的rtc节点的位置是: /proc/driver/rtc。 该节点可以清晰的显示出当前的时间,当前的日期,alarm的时间,日期,alarm是否使能等详细信息。在分析代码之前先认识一下。
习惯使用Windows的小伙伴应该对自动更新并不陌生,虽然在这个没有QA的10代经常更新爆炸,但对于服务器管理来说还是十分方便的功能。Linux的世界有点不太一样,Azure上的Ubuntu服务器默认并没有开启自动更新,我们来看看如何配置和启用自动更新吧。
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设置中文: Ctrl+Shift+p在搜索框中输入“configure display language”,点击确定 安装python插件:Ctrl+p 输入 "ext install python" 常用的几个操作快捷键,估计VSer们都能无痛转换:
Jenkins的所有数据都是存放在文件中的,所以,Jenins备份其实就是备份Jenkins_HOME目录。 JENKINS_HOME目录的机构如下:
####采用load 形式导入csv 本文使用的是windows下的neo4j browser,在导入数据之前,需要将EXCEL另存为CSV,如果有多个sheet,则需要分开单独存储
不知从何时开始,我的电脑每天开机连接上网络之后,不断的在下载数据,状态栏显示网速达到每秒1到2兆。开始我还不太在意,不过后来由于带宽全部被这种莫名其奥妙的下载占据了,我连网页都无否正常浏览了,所以我决定解决掉这个问题。下面记录一下解决这个问题的过程。
import celery app = celery.Celery('cele', broker='redis://localhost:6379') @app.task def send(message): return message app.conf.beat_schedule = { 'send-every-10-seconds': { 'task': 'cele.send', 'schedule': 10.0, 'args': ('Hello World', ) }, }
masakari来源于日语板斧,Openstack的一个实现VM HA的开源项目。目前masakari支持下面3种故障恢复:
对比不同分辨率的网格数据时,通常需要将数据插值到相同网格。有很多工具可以实现此功能,本文主要讲一下如何利用xesmf对网格数据进行regrid。
前面一篇文章已经介绍了celery相关知识,有兴趣可以看官方文档深入了解。下面介绍一下使用redis作为消息中间件来使用celery异步执行定时任务。
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