昨天分析http模块相关的代码时，遇到了一个晦涩的逻辑，看了想，想了看还是没看懂。百度、谷歌了很多帖子也没看到合适的答案。突然看到一个题目有点相识的搜索结果，点进去是Stack Overflow上的帖子，但是已经404，最后还是通过快照功能成功看到内容。这个帖子[1]和我的疑惑不相关，但是突然给了我一些灵感。沿着这个灵感去看了代码，最后下载nodejs源码，加了一些log，编译了一夜（太久了，等不及编译完成，得睡觉了）。上午起来验证，终于揭开了疑惑。这个问题源于下面这段代码。
数据分类：静态数据和动态数据。静态数据的常见应用是数据仓库。利用数据挖掘和OLAP （on-line analytical processing）分析工具从静态数据中找出对企业有用的数据。
前言：昨天有个同学问怎么通过NAPI把C++类的继承关系映射到JS，很遗憾，NAPI貌似还不支持，但是V8支持，因为V8在头文件里导出了这些API，并Node.js里也依赖这些API，所以可以说是比较稳定的。本文介绍一下如何实现这种映射（不确定是否能满足这位同学的需求）。
在上篇，我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读)，MapReduce 核心思想是，分治法，即将大任务拆分成多个小任务，然后每个小任务各自计算，最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
SQL Server 2008 R2的十大变化（上），SQL Server 2008 R2的十大变化（下） 这十大特性中我比较感兴趣的是StreamInsight：通过SQL Server 2008 R2新的StreamInsight组件，Microsoft进入了复杂事件处理(Complex Event Processing，CEP)竞争，其中相关的供应商还有Oracle、IBM和StreamBase。 SQL Server 2008 R2引入StreamInsight功能，可以为开发人员提供一套全方位的平
Michael Stonebraker，1943年出生，2015年获得计算机界有诺贝尔奖之称的图灵奖。这是一个传奇的人物，在计算机界尤其在做database系统的人里面无人不知无人不晓，有着无数的崇拜者。同时也是database的community的一座大山，说说话有着很多的影响力。我作为一个小虾米，其实不具备资格去客观公正的评价这样一个人。但是作为讲故事的一部分，不妨给出自己一个极具有偏见的评价：一个拿了图灵奖的business man，一个开了很多公司又卖了很多公司的教授。 Stonebraker最开始
2012年，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。两年后的今天，经过漫长的等待，Turck终于推
阅读目录: 实时计算 storm简介 流式计算 归纳总结 高容错性 实时计算 接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线计算的做法是不能满足的，需要使用到实时计算。 小明作为有理想、有追求的程序员开始设计其解决方案了，主要分三部分。 每当搜索内容的数据产生时，先把数据收集到消息队列，由
接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线计算的做法是不能满足的，需要使用到实时计算。
目前有三类常见的流计算框架和平台：商业级的流计算平台、开源流计算框架、公司为支持自身业务开发的流计算框架
创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。他对大数据市场的几个最为关键的演变趋势做出预测。 以下为原文： 2012年，FirstMark
原标题：Matt Turck：大数据行业信息图以及一些思考 本文来自潘星键投稿（@星键V；微信：akavir），他在汤森路透从事数据质量分析工作近7年，文章编译自Matt Turck《The Stat
我们知道nodejs分为js、c++、c三层，本文以tcp_wrap.cc为例子分析c++层实现的一些通用逻辑。nodejs的js和c++通信原理q.com/s?__biz=MzUyNDE2OTAwN
静态数据：为了支持决策分析而构建的数据仓库系统，其中存放的大量历史数据就是静态数据。
2019数据技术嘉年华于11月16日在京落下了帷幕。大会历时两天，来自全国各地上千名学术精英、数据库领袖人物、数据库专家、技术爱好者在这里汇聚一堂，围绕“开源 • 智能 • 云数据 － 自主驱动发展 创新引领未来”的大会主题，共享"开源自研，云和数据，智能运维，智能业务，数据前沿，用户实践"六大主题盛宴。
前段时间，公司的洋彬哥老哥遇到一个问题，大概就是本机有个node的http服务器，但是每次请求这个服务器的端口返回的数据都报错，一看返回的数据根本不是http的报文格式，然后经过一番排查发现是另外一个服务器同时监听了http服务器的这个端口。
文：正龙（沪江网校Web前端工程师） 本文原创，转载请注明作者及出处 之前的文章“走进Node.js之HTTP实现分析”中，大家已经了解 Node.js 是如何处理 HTTP 请求的，在整个处理过程，它仅仅用到单进程模型。那么如何让 Web 应用扩展到多进程模型，以便充分利用CPU资源呢？答案就是 Cluster。本篇文章将带着大家一起分析Node.js的多进程模型。 首先，来一段经典的 Node.js 主从服务模型代码： const cluster = require('cluster'); cons
大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。 虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示，75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。 一般来说，大多数公司都希望有几个大数据项目，公司的主要目标是增强客户体验，但其他目标包括降低成本，更有针对性地进行营销，并使现有流程更有
虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示，75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点， 随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。 虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示，75％以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。 一般来说，大多数公司都希望有几个大数据项目，公司的主要目标是增强客户体验，但其他目标包括降低
前言：在服务器软件中，如何处理请求是非常核心的问题。不管是底层架构的设计、IO 模型的选择，还是上层的处理都会影响一个服务器的性能，本文介绍 Node.js 在这方面的内容。
非关系型数据库：为适应水平扩展性和处理超大量的数据环境，近几年发展非常迅速的发展，衍生类型非常多。
自1998年成立，至今Google已走过20个年头。在这20年里，Google不断地发表一些对于自己来说已经过时甚至不再使用的技术的论文，但是发表之后总会有类似系统被业界实现出来，也足以说明google的技术至少领先业界数年。在Amazon不断引领全球云计算浪潮开发出一系列面向普罗大众的云产品的同时；Google也在不断引领构建着满足互联网时代海量数据的存储计算和查询分析需求的软硬件基础设施。
安全自动化是安全从业者的梦想。安全主要解决两方面问题：时间问题（速度越来越快）和空间问题（规模越来越大）。安全归根结底是要在时间和空间这两个维度上，提高自动化防御的有效性。
答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。
生于英国，曾入伍并获少尉军衔。1952年入读剑桥大学国王学院(1954年毕业于国王学院的图灵自杀)，但当时他没听说过图灵。
回文是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的。例如：121 ，abcdedcba，123321等都是回文
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
python实现解密培根脚本，解密程序好多都是在线的，今天想把解密程序用python写一个离线的，就当学习练习，以下文章供大家参考、学习，如有错误，多多指出，谢谢大家！
如果有更简洁更好更快的解题方案，请留言。 原题： 列表 list_1 = ['a','b','c' ] 需要放回抽样,取5次，求所有可能的排列，有序，无重复 import time n=[] list_1 = ['a','b','c'] for a in list_1: for b in list_1: for c in list_1: for d in list_1: for e in list_1:
UIBarButtonItem 默认是不能 设置 Badge 所以我们可以对它扩展使之支持
DCCDCCCDDDCDCCCDDCCCCCCCCCDDCDCCCCDCCCCC/CDCCCDCCDC/CCCDCCDDDCCDDDCCDCDD
使用起来类似于Toast，但也有与Toast的不同之处，Toast的使用：
本文是后端思维专栏的第二篇哈。上一篇36个设计接口的锦囊，得到非常多小伙伴的认可。36个设计接口的锦囊中，也提到一个知识点：就是使用并行调用优化接口。所以接下来呢，就快马加鞭写第二篇：手把手教你写一个并行调用模板~
镜像地址：http://npm.taobao.org/mirrors/python/
前言 🎆大家好，我是秋名山路上的漂移者，昨天也是抽空做了一下，蓝桥号称30块的模拟赛，不说了，感受了一下，又是割韭菜的一波骚操作，由于我是没有买的，题目来源于：执 梗，老哥是用Java语言写的，我由于使用c++比赛，就用c++不同的思路写了一波，题目比较简单，我们一起来看一下吧！！！ 👍蓝桥推荐文章 蓝桥骗分指南 拿最多分——暴搜，bfs，dfs ❤️十大排序算法详解❤️ stl详解 😁目录 前言 🍺1.A的个数 🍺 2.最2数字 🍺🍺3.最少次数 🍺🍺4.超大玉螺旋丸 🍺5.二叉树的最大深度
在单 Activity 多 Fragment 的场景下处理回退按键一直是一件比较恶心的事情。前段时间看 jetpack 在宣传中有提到利用 OnBackPressedDispatcher 处理回退，于是研究了一下。
DDMQ/carrera-chronos/src/main/java/com/xiaojukeji/chronos/db/BackupDB.java
healthd是安卓4.4之后提出来的，监听来自kernel的电池事件，并向上传递电池数据给framework层的BatteryService。BatteryService计算电池电量显示，剩余电量，电量级别以及绘制充电动画等信息，其代码位于/system/core/healthd。
2 https://github.com/NickWaterton/Roomba980-Python
Transform Feedback（变换反馈）是在 OpenGLES3.0 渲染管线中，顶点处理阶段结束之后，图元装配和光栅化之前的一个步骤。
在上一篇文章：Flutter进阶—实现动画效果（三）中，实现了一个随机高度、颜色的条形。这一篇文章我们会实现多个条形，同样是随机高度、颜色。
在本篇文章开始前，我们先来回顾一下之前我们都做了哪些事情。在第一篇文章中，我们在动画值更改时调用double lerpDouble(num a, num b, double t)重新绘制条形。在第二篇文章中，我们首先用Tween类帮助我们管理动画值，并重新绘制条形，然后把绘制条形动画相关的类提取到bar.dart文件。在第三篇文章中，我们首先在Bar类中增加颜色的字段，再新建color_palette.dart文件，用于获取颜色值，同时用工厂构造函数Bar.empty和Bar.random分别创建空白Bar实例和随机Bar实例。在第四篇文章中，我们新增了BarChart类，用于创建指定数量的Bar实例列表，并将绘制条形的代码更改为绘制条形图。
本博客介绍利用EasyX实现一个反弹球消砖块的小游戏。 本文源码可从github获取
在上一篇文章中，我们实现了统计每个产品和地区的销售额，如果现在需要统计每个产品和地区所占市场份额的百分比，那么使用堆叠条形图是不合适的，我们可以使用分组条形图，因为它可以同时在两个类别维度上进行定量比较。分组条形图的实际效果如下图所示：
claudb-1.7.1/src/main/java/com/github/tonivade/claudb/data/Database.java
项目源代码：https://github.com/libin7278/MpChart
对于MySQL数据库的热备，xtrabackup是除了MySQL enterprise backup之外的不二之选。该工具提供了基于innodb存储引擎的热备，支持全量，增量备份，部分备份，时点恢复以及使用xtrabackup备份来重做slave等。xtrabackup工具包包含一个innobackupex命令行工具，同时支持InnoDB引擎以及MyISAM引擎。本文主要描述的是trabackup的备份原理并给出了相关演示。
本文主要研究一下HttpClient的ConnectionBackoffStrategy
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
