前言:如题.直接上手撸,附带各种截图,就不做介绍了. 1.influxDB的官网下载地址  https://portal.influxdata.com/downloads/ 打开以后,如下图所示,可以选择版本号,以及平台.此处咱们选择windows平台.不过此处没有实际的可以下载的地方,着实比较过分,不过咱们可以另辟蹊径. 2.直接下载.具体地址如下,2.3.0是版本号: https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb2-2.3.0-wi

一.移植准备 开发版STM32F10xC8T6 准备好移植RT-Thread的移植工程 没动手移植过RT-Thread的小伙伴,可以看RT-Thread移植到stm32 我这里是将控制台信息打印到串口的,所以需要确认RT-Thread可以将控制台信息通过串口输出.有疑问的话可以看我之前的文章,RTThread 重定义rt_hw_console_output函数. 控制台能正常打印信息后,如下图所示: 二.移植FinSH源码 在项目中添加finsh源码 FinSH 源码位于 components/

c# 怎样能写个sql的解析器 本示例主要是讲明sql解析的原理,真实的源代码下查看 sql解析器源代码 详细示例DEMO 请查看demo代码 前言 阅读本文需要有一定正则表达式基础 正则表达式基础教程 ,和编译原理的基础.有使用过VUE的伙伴可能知道vue是自定了模版解析编译器的,vue用的是标准的AST语法树统计,如果对语法树不了了解的请查看 什么是AST抽像语法树 本示例介绍的是参考编译原理 词法分析->语法分析->构建AST语法树->解析成目标sql 的流程来实现 示例 sqls

论文信息 论文标题:Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution论文作者:Xiaotong Zhang, Han Liu, Qimai Li, Xiao-Ming Wu论文来源:2019, IJCAI论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 关于GNN 是低通滤波器的好文. 2 Method 2.1 Graph Convolution 2.1.1 Basic idea 为正式定义图

一.项目运行环境 项目采用的是.NET5开发的Web系统,独立部署在省内异地多台CentOS服务器上,它们运行在甲方专网环境中(不接触互联网),甲方进行业务运作时(一段时间内)会要求异地服务器开机上线,同时要求我们在总部进行驻场运维和技术支持. 二.自动更新需求 每年(次)的业务流程甲方会要求做出一些调整,要求在线的服务器可以自动更新. 异地服务器对使用人员处于黑盒模式,同时项目可以运行在root权限下. 三.自动升级方案对比 1.Jenkins+Gitlab+自动代码审查+人工代码审查+人工发

本文记录阅读该论文的笔记. 本文基于阈值加法同态加密方案提出了一个新的允许\(N\)方检查其输入集的交集是否大于\(n-t\)的IPSI方案,该协议的通信复杂度为\(O(Nt^2)\). 注意:\(N\)指的是多少个参与方.\(n\)是输入集的大小.\(t\)是预先设定的阈值,也是阈值. 该方案基于The Communication Complexity of Threshold Private Set Intersection-2019:解读进行的改进. 该协议可以用于各方知道交集很大,但不知

2022年6月28日,HDD·HMS Core.Sparkle影音娱乐沙龙在线上与开发者们见面.HMS Core音频编辑服务(Audio Editor Kit)专家为大家详细分享了基于分离的3D音乐创作技术,引起了行业及音乐爱好者的关注. 音频3D化是音频发展的重要方向,但当前从源头制作3D音频成本高,时间长,具有较高门槛.而基于HMS Core音频编辑服务提供的音源分离和空间音频渲染能力可快速制作3D音乐,助力广大开发者快速进入3D音频的新时代. 实时分离人声.伴奏和乐器声 目前,音频编辑服务

1.ReadonlyArray 简介 在TypeScript中,除了Array<T>类型,还有一个ReadonlyArray<T>类型,ReadonlyArray类型和Array 类型很相似,但它是一个特殊的类型,用于生成不应该被更改的数组. 通过Array<T>声明的数组是可以修改的,例如: let fruits: Array<string> = ['草莓', '樱桃','苹果'] console.log(' fruits', fruits) // ['草

前言 在项目中我们会经常遇到对象的映射,比如像Model和Dto之间的映射,或者是对象的深拷贝,这些都是需要我们自己实现的.此时,项目中会出现很多初始化对象的代码,这些代码写起来相当的枯燥乏味,那么有没有什么办法减轻我们的工作量,使得我们可以把时间花费到业务功能上呢? 目前,.Net中的对象映射框架,功能强大且性能极佳的对象映射框架已经存在,其中使用最多的有: Mapster AutoMapper 说到对象映射框架,大家想到的最多的是AutoMapper,可能很多人连Mapster都没听过,但不

@ 目录 写在前面 一.仿真模拟的具体要求 二.类的设计 2.1 抽象父类PubVehicles 2.2 Expressway类 2.3 Passenger类 2.4 Timer类 2.5 DisplayToolkit类 三.图像显示 四.代码实现 4.1 Expressway.java 4.2 Timer.java 4.3 DisplayToolkit.java 4.4 Vehicles.java 4.5 Passenger.java 最后 写在前面 只是我的Java课程的一个大作业,仅供参考

在前几篇的文章中,我们花了很大的篇幅介绍如何利用缓存优化系统的读性能,究其原因在于我们的产品大多是一个读多写少的场景,尤其是在产品的初期,可能多数的用户只是过来查看商品,真正下单的用户非常少.但随着业务的发展,我们就会遇到一些高并发写请求的场景,秒杀抢购就是最典型的高并发写场景.在秒杀抢购开始后用户就会疯狂的刷新页面让自己尽早的看到商品,所以秒杀场景同时也是高并发读场景.那么应对高并发读写场景我们怎么进行优化呢? 处理热点数据 秒杀的数据通常都是热点数据,处理热点数据一般有几种思路:一是优化,二

前言 上文对原型和原型链做了一些简单的概念介绍和解析,本文将浅析一些原型链的扩展. javaScript原型和原型链 http://lewyon.xyz/prototype.html 扩展原型链 使用new操作符 利用原型是对象的特性,实例化对象的时候,继承多个构造函数的属性和方法 兼容性:支持目前以及所有可想象到的浏览器 (IE5.5 都可以使用) function parent1() {} parent1.prototype = { parentName: "parent1", }

1.摘要 近期,腾讯云数据库在文章「腾讯云TDSQL-C重磅升级,性能全面领跑云原生数据库市场」中提到,某些场景下性能有非常大的提升,且超过国内某橙色云厂商.恰好,在5月份,我们对各个厂商的云原生数据库进行过一次压测,所以,看到文章,我们第一时间做了验证.具体的,验证内容包括: 当前的TDSQL-C性能与五月份相比,是否有明显增强 不同厂商的云原生数据库性能是否有明显变化 具体的信息查看:「再测云原生数据库性能:PolarDB依旧最强,TDSQL-C.GaussDB变化不大」,该内容同步发布于微

​ 1 前言 开发完 MCU 软件后,通常都会生成 hex 文件或者 bin 文件,用来做固件烧录或者升级,如果用来做产品开发,就涉及到固件版本的问题,初学者通常采用固件文件重命名来区分版本. 如果需要将版本写入固件中,就需要通过一定的方式去实现,实现的方式有很多. 2 介绍 下面介绍一个自动打包单片机固件的脚本软件,主要实现以下功能: 基于 Windows 平台的单片机 MCU 固件脚本打包工具 支持 hex 文件的裁剪和 hex 文件的合并 可以为 hex 固件添加版本信息.Git Comm

一.项目介绍 1.项目背景 有时候我们数据库中存储一些敏感的信息比如手机号.银行卡号,我们希望我们查询出来的的时候对一些敏感信息做一些脱敏处理. 当面项目是基于自定义Mybatis插件方式实现数据脱敏处理,通过插件拦截结果集进行脱敏后再返回,所以对于使用者透明,业务逻辑无感知. 目前支持用户名脱敏.手机号脱敏.座机号码脱敏.银行卡脱敏.身份证号脱敏.邮箱脱敏.地址脱敏. 2.注解说明 /** * 对需要脱敏的字段加上该注解 */ @Documented @Inherited @Retention

[学习源]Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier   本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取.翻译和再注释.便于日后复习.修正和补充. 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档--不过中文文档也是志愿者翻译的,仅仅是翻译,也没有对知识点的扩充,不耽误我写笔记.这篇笔记就继续写下去吧.附PyTorch 中文教程 & 文档 > 训练分类器 一.准

更多技术记录,请参考软件开发 | 编程 | RustFisher 为实现redis的高可用,我们采用主从模式加哨兵的方法. 一主二从三哨兵,共启动6个redis容器.本文示例在同一个服务器上进行操作. 开发环境 centos 假设ip地址为 x.x.x.1 docker 1.13.1 redis 7.0.2 系统为centos cat /proc/version Linux version 3.10.0-693.el7.x86_64 (builder@kbuilder.dev.centos.or

多年之前利用IL Emit写了一个名为Dora.Interception(github地址,觉得不错不妨给一颗星)的AOP框架.前几天利用Roslyn的Source Generator对自己为公司写的一个GraphQL框架进行改造,性能得到显著的提高,觉得类似的机制同样可以用在AOP框架上,实验证明这样的实现方式不仅仅极大地改善性能(包括执行耗时和GC内存分配),而且让很多的功能特性变得简单了很多.这并不是说IL Emit性能不好(其实恰好相反),而是因为这样的实现太复杂,面向IL编程比写汇编差

引言 启动过程是我们了解操作系统的第一个环节.了解 Windows 的启动过程,可以帮助我们解决一些启动的问题,也能帮助我们了解 Windows 的整体结构. 以下内容将分为[加载内核].[内核初始化]和[应用程序初始化]三个部分. 加载内核 如 启动过程概览 所示,加载过程分为两种方式.传统的 BIOS(Basic Input/Output System)和 UEFI(Unified Extensible Firmware Interface).这两种方式大致相似,本文以 BIOS 为例来说明

UI自动化中的重要工作就是元素定位了,高效精准的定位方法可以让工作事半功倍. 在过去的一段web自动化经历中,使用的selenium库支持了多种定位方法,我们可以利用这些定位方法来做进一步封装,写出符合项目更高效的定位器. 一.get_element() 与 get_elements() 那么在小程序的Minium框架中,是如何定位元素的呢?先来回归下上一节中演示用的代码: import minium class ComponentTest(minium.MiniTest): def test_