最近进行并发数据处理,学习到了 Actor模型,其中最简单的实现方式是一位大牛利用Dataflow实现的. 大牛的方案:http://www.jayway.com/2013/11/15/an-actor-model-implementation-in-c-using-tpl-dataflow/. 根据此方案,做了一点修改,做了一个抽象的类,代码如下: public abstract class NewActor<T> { private readonly ActionBlock<T>

流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解

Dataflow编程模型和spark streaming结合 主要介绍一下Dataflow编程模型的基本思想,后面再简单比较一下Spark  streaming的编程模型 == 是什么 == 为用户提供以流式或批量模式处理海量数据的能力,该服务的编程接口模型(或者说计算框架)也就是下面要讨论的dataflow model 流式计算框架处理框架很多,也有大量的模型/框架号称能较好的处理流式和批量计算场景,比如Lambda模型,比如Spark等等,那么dataflow模型有什么特别的呢? 这就要要从

Flink基础概念 本文描述Flink的基础概念,翻译自https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/concepts/concepts.html 一.程序(Progrram)和数据流(Dataflows) Flink程序的构建基础为Streams和Transformations.其中Streams为中间结果,而Transformations是将一到多个Streams作为输入,计算产生一到多个Streams作为输出的操作(

认识UE4蓝图中颜色与变量类型: UE4中各个颜色对应着不同的变量,连接点和连线的颜色都在表示此处是什么类型的变量.对于初学者来说一开始看到那么多连接点, 可能会很茫然,搞不清还怎么连,如果知道了颜色对应的变量类型再去找相应的模块进行连接,效率要高很多. 这也是开始蓝图编程的第一步. 蓝图中的白线: 逻辑白线:逻辑顺序线,如果没有分支,就只能一个接一个地串联起来,中间不能断了.(目前只发现只有用逻辑白线连接的模块上可以打断点调试) 白线的开始通常是一个Event引出(如上图中的AnimNotif

介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的,MillWheel也提供Java/C++的API). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的产品

A Practical Approach to Balancing Correctness, Latency, and Cost in MassiveScale, Unbounded, OutofOrder Data Processing 这篇论文的副标题很长,说明几点: 1. 这篇文章的主要工作是,Balancing Correctness, Latency, and Cost,故它仍然不能突破CAP定理,仍然是在做tradeoff 2. Unbounded, OutofOrder,针对的对象

微信公众号:UE交流学习    UE4开发群:344602753 蓝图是Unreal Engine的特点,用C++编程固然好,但是效率要低很多,主要是国内资料比较少,所以不太容易学习,用蓝图编程可以节省开发成本,我认为蓝图编程也是可以解决问题的,他其实也是一个一个方法进行执行的,可能程序员用这个不太习惯,但是用多了还是挺方便的,对于不懂编程的人来说,思路非常清晰的情况下,最好是有一定的编程基础,这样最好! 题外话,有个Virtools可视化编程软件,用的也是类图,不能用C++直接编程,但是可以用

UE4开发群:344602753 Unread Engine4的界面概况: UE4的效果可以说是比较好的,从整体架构上来说,和Unity3d的逻辑架构不太 一样,发现UE4不好上手,但是从理论上考虑,UE4的设计也有其合理性! 1.UE4和Unity3d的比较 Unity3d上手比较简单,支持C# javascript脚本语言,采用mono库,即时编译和 打包都是比较快的! Unity采用GameObject为主要,然后可以附带很多脚本组件! UE4上手不是太容易,支持BluePrint C++

十分钟了解分布式计算:Google Dataflow 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的

一 往关卡中放置物体 二 Static Mesh 和 BSP 从今天开始我们要建立一个类似CF游戏的场景,不写一句代码,纯蓝图实现. 三 英语学习 今天早上开会,经理说了一件让我震惊的事情,她说最近大Boss在一直在上海,在办公司要说英语,开会也用英语,不然被抓到有被开除的危险,我的英语很不好,心累,所以要抓紧时间学习英语,一下是今天的学习总结: 感谢您的阅读,若有不足之处,欢迎指教,共同学习.共同进步. 博主网址:http://www.cnblogs.com/majianchao/ 如您喜欢,

本文主要为大家介绍DevExpress ASP.NET Core Controls2019年的官方发展蓝图,更多精彩内容欢迎持续收藏关注哦~ [DevExpress ASP.NET Controls 下载] DataGrid & TreeList 记录重新排序(v19.1) 新版将为您提供重新排序DataGrid行并通过拖放更改TreeList父子节点关系的功能. 类似Excel的编辑模式(v19.1) 在2018年的发展蓝图中宣布了此功能,但在v18.2发布时尚未准备好发布.官方经调查收到了有

需求分析: 当一个庞大的系统中有很多小模块,在分配路由的时候怎么处理呢?全部都堆到一个py程序中,调用@app.route? 显然这是很不明智的,因为当有几十个模块需要写路由的时候,这样程序员写着写着自己就晕掉了.同时也违背了面向对象设计原则中的控制反转原则.模块与模块之间应该不要太紧密的依赖,高级层级模块和低级层级的模块之间的依赖应该有一层抽象来实现. Flask框架中,我们可以使用blueprint蓝图来解耦路由分配问题,实现不同业务模块之间的较为松散的依赖. 1. blueprint的实现

首先要了解蓝图的作用,模拟场景在团队开发过程中团队每个人都在写自己负责的功能模块,那多个py文件模板,我们如果完成后需要运行是不是要运行多个服务?但是我们的项目是一个整体,而不是零散的,所以我们怎么把很多py文件用一个run()启动呢,也就是怎么把他们构造在一起直接启动整体呢.其实并不难以前我们是不是也接触过类似的比如 Flask里的网页模板(render_template)中的继承(Block)和包含(include)机制,同理 Blueprint 蓝图也是类似的功能. 首先是主框架: #使用

昨日内容回顾 1.Flask: from flask import Flask app = Flask(__name__) # 从源码中可以看出,Flask集成的run方法是由werkzeug中的run_simple方法提供的. app.run() # run_simple(host,port,obj_or_func()) obj() 对象加括号相当于调用 __call__() 方法 2.简单路由 @app.route("/index",methods=["GET"

一.CBV使用 class base view 和django中类似 class Login(views.MethodView): # methods=["POST","GET"] # decorators = [] def get(self): return "login" def post(self): return "post_login" app.add_url_rule("/login",view

蓝图函数库的功能非常强劲,如果在项目中使用的话有时能达到事半功倍的效果. 蓝图函数库,Blueprint Function Library.可以非常方便的将代码中的函数暴露给所有的蓝图使用,同时也提供了很好的代码复用性.完成的蓝图函数库可以非常轻易的在其他项目中使用或者共享给其他人.由于在函数库中定义的所有函数都能在其他的蓝图中访问,可以说是和单例模式的C++代码接合的天然素材.也可以防止为了定义一些泛用的函数而频繁的使用接口继承. 使用起来也是非常的简单明了.类似下面的代码就可以完成一个蓝图函

内容: 1.flask中的蓝图 2.flask子域名实现 3.flask中的红图 1.flask中的蓝图 一个大型项目中视图比较多,如果仅仅是写在app.py中不方便管理,蓝图就可以做到分功能分目录结构 (1)什么是蓝图 蓝图:用于实现单个应用的视图.模板.静态文件的集合. 蓝图就是模块化处理的类 简单来说,蓝图就是一个存储操作路由映射方法的容器,主要用来实现客户端请求和URL相互关联的功能. 在Flask中,使用蓝图可以帮助我们实现模块化应用的功能. 蓝图的功能: 批量url 自定义模板路径/

前言 关于蓝图是什么?或为什么使用蓝图的详细介绍,官方文档讲的很详细,不再赘述.简单来说,在大型的应用中,我们不想视图函数显得杂乱无章,难以维护,将众多的视图函数按照Api的设计规则进行切割是一个好方法. 蓝图的简单使用 第一步:创建蓝图 # testblue.py from flask import Blueprint testblue = Blueprint('blue', __name__) @testblue.route('/index') def index(): return 'OK

转自:http://spacewander.github.io/explore-flask-zh/7-blueprints.html 蓝图 什么是蓝图? 一个蓝图定义了可用于单个应用的视图,模板,静态文件等等的集合.举个例子,想象一下我们有一个用于管理面板的蓝图.这个蓝图将定义像/admin/login和/admin/dashboard这样的路由的视图.它可能还包括所需的模板和静态文件.你可以把这个蓝图当做你的应用的管理面板,管它是宇航员的交友网站,还是火箭推销员的CRM系统. 我什么时候会用到

使用 Flask 框架写用户登录功能的Demo时碰到的各种坑(一)——创建应用 使用 Flask 框架写用户登录功能的Demo时碰到的各种坑(二)——使用蓝图功能进行模块化 使用 Flask 框架写用户登录功能的Demo时碰到的各种坑(三)——使用Flask-Login库实现登录功能 使用 Flask 框架写用户登录功能的Demo时碰到的各种坑(四)——对 run.py 的调整 使用 Flask 框架写用户登录功能的Demo时碰到的各种坑(五)——实现注册功能 关于蓝图的使用,可以查看文档:点击