kOS0ym的博客

流量规模大，如 bilibili 首页推荐的流量，AI 的展现点击 Join，来自全站的点击量和展现。而流和维表及特征信息的 join 来产出实时 instance 流，但早期相关的工程服务存在着单点问题，服务质量、稳定性带来的维护成本也很高，致使 AI 在早期 Pipeline 的构建下投入非常大。实际过程中，采用原生 Flink 在该规模下会遇到较多的性能问题，如在早期 Flink 1.3.* 版本，其稳定性会较差。下一层是 BSQL 层，主要进行 SQL 的扩展和解析，包括自定义算子和个性算子。

流量规模大，如 bilibili 首页推荐的流量，AI 的展现点击 Join，来自全站的点击量和展现。而流和维表及特征信息的 join 来产出实时 instance 流，但早期相关的工程服务存在着单点问题，服务质量、稳定性带来的维护成本也很高，致使 AI 在早期 Pipeline 的构建下投入非常大。实际过程中，采用原生 Flink 在该规模下会遇到较多的性能问题，如在早期 Flink 1.3.* 版本，其稳定性会较差。底层队列早期是单线程机制，数据 Cache 在内存中，存在许多问题。

当然后来的Airflow可能会比Quartz更好一点，但是Airflow的问题是可视化程度较低，流程及任务必须通过Python代码定义，如果一家机构拥有海量数据流程那么代码定义流程的方式维护起来简直是个噩梦，而且从我们实测的情况看，Airflow的可靠性一般，常出现卡死现象，当然这个也许是我们使用或者配置的问题，不是最终的结论。而笔者认为分布式与可视化DAG工作流，分别针对了Airflow和Quartz的痛点，而且从不少大牛的实测反馈看Apache DolphinScheduler的可靠性还是很强的。

数据要在这里搬动三次，复制三份冗余，还要管理数据一致性，每天数据中心运维的大量工作在做数据搬家。目前诸多行业都将数字化转型的任务提上了日程，系统上云也是如火如荼，在这样的大背景下未来大数据的量级肯定还会不断创出新高，比如在上周阿里云的峰会上，Caffe之父贾扬清就指出阿里存储的数据量级正在以年化80%左右的速度增长，不过这样的数据增长速度，却成为大数据工程师的甜蜜负担，传统数据库与数仓用到数据湖三套体系的兼容性很差，能让他们整体协同工作运转就非常不易了，想提高效率真是难比上青天。

鸿蒙将打通手机、电脑、平板、电视、电器设备、工业自动化控制、无人驾驶、车机设备 、智能穿戴统一成一个操作系统，并且该系统是面向下一代技术而设计的，能兼容全部安卓应用。为不同设备的智能化、互联与协同提供了统一的语言。HarmonyOS 原子化服务是轻量化服务的新物种，它提供了全新的服务和交互方式，可分可合，可流转，支持免安装等特性，能够让应用化繁为简，让服务触手可及。②统一OS，弹性部署一套操作系统，满足大大小小所有设备的需求，小到耳机，大到车机，智慧屏，手机等，让不同设备使用同一语言无缝沟通。

有很多小伙伴不知道学习哪些鸿蒙开发技术？不知道需要重点掌握哪些鸿蒙应用开发知识点？而且学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间。所以有一份实用的鸿蒙（HarmonyOS NEXT）资料用来跟着学习是非常有必要的。这份鸿蒙（HarmonyOS NEXT）资料包含了鸿蒙开发必掌握的核心知识要点，内容包含了。

有很多小伙伴不知道学习哪些鸿蒙开发技术？不知道需要重点掌握哪些鸿蒙应用开发知识点？而且学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间。所以有一份实用的鸿蒙（HarmonyOS NEXT）资料用来跟着学习是非常有必要的。这份鸿蒙（HarmonyOS NEXT）资料包含了鸿蒙开发必掌握的核心知识要点，内容包含了。

鸿蒙是一个相对较新的操作系统，市场上熟悉其技术特点并有实践经验的人才相对较少，形成了供需失衡的局面。学习路线图中的每一个技术点都能够紧贴企业需求，经过多次真实实践，每一个知识点、每一个项目，都是码牛课堂鸿蒙研发团队精心打磨和深度解析的成果，注重对学生的细致教学，每一步都确保学生能够真正理解和掌握。路线图将包含完全基于鸿蒙内核开发的应用，比如一次开发多端部署、自由流转、元服务、端云一体化等，多方位的学习内容让学生能够高效掌握鸿蒙开发，少走弯路，真正理解并应用鸿蒙的核心技术和理念。

鸿蒙是一个相对较新的操作系统，市场上熟悉其技术特点并有实践经验的人才相对较少，形成了供需失衡的局面。学习路线图中的每一个技术点都能够紧贴企业需求，经过多次真实实践，每一个知识点、每一个项目，都是码牛课堂鸿蒙研发团队精心打磨和深度解析的成果，注重对学生的细致教学，每一步都确保学生能够真正理解和掌握。路线图将包含完全基于鸿蒙内核开发的应用，比如一次开发多端部署、自由流转、元服务、端云一体化等，多方位的学习内容让学生能够高效掌握鸿蒙开发，少走弯路，真正理解并应用鸿蒙的核心技术和理念。

鸿蒙是一个相对较新的操作系统，市场上熟悉其技术特点并有实践经验的人才相对较少，形成了供需失衡的局面。学习路线图中的每一个技术点都能够紧贴企业需求，经过多次真实实践，每一个知识点、每一个项目，都是码牛课堂鸿蒙研发团队精心打磨和深度解析的成果，注重对学生的细致教学，每一步都确保学生能够真正理解和掌握。路线图将包含完全基于鸿蒙内核开发的应用，比如一次开发多端部署、自由流转、元服务、端云一体化等，多方位的学习内容让学生能够高效掌握鸿蒙开发，少走弯路，真正理解并应用鸿蒙的核心技术和理念。

针对开源鸿蒙软件一次开发多端部署的产品优势，深圳企业贡献的11款开源鸿蒙操作系统商业发行版将作为开源鸿蒙原生应用开发基底，广泛适配各类开源鸿蒙原生应用。在中国（深圳）综合开发研究院通证数字经济研究中心副主任李恩汉看来，“加强科技创新特别是原创性、颠覆性科技创新，加快实现高水平科技自立自强，打好关键核心技术攻坚战”正成为我国一项重要议题，而开源鸿蒙操作系统是我国基础软件领域科技自立自强的典型代表。在原生鸿蒙“猛攻”市场的背后，“生态”是不可或缺的一部分，余承东曾说：“有生态、有底座，才是真正的操作系统。

不同于以前的系统“双巨头”安卓和iOS，鸿蒙被定义为一款**“面向全场景的分布式操作系统”，面向万物互联，只要搭载鸿蒙系统，软件在不同平台之间都可以适配，不再需要单独开发**。我们可以理解为，鸿蒙可以通过分布式技术，把物理上相互分离的多个设备，融合成一个“超级终端”，比如智能手机、电视、智能手表等设备，能够无缝连接和协同工作。同时，启动鸿蒙原生应用开发，也将进一步推动鸿蒙生态的发展，吸引更多开发者加入，共同打造一个开放、繁荣的应用生态。

今天分享到计算机科学中一个基础又非常重要的概念 —— 递归。递归是计算机中特有的概念，你很难在现实世界中找到一个恰当的例子与之关联起来。因此，对于很多初学编程的人，一开始会很难理解。那么，究竟什么是递归，我们为什么要使用递归？我们今天就围绕这两个问题展开。递归（Recursion）是一种通过 “函数自己调用自己” 的方式，将问题重复地分解为同类子问题，并最终解决问题的编程技巧。举个例子，要求一个数 nnn 的阶乘 n!

递归（Recursion）是一种通过 “函数自己调用自己” 的方式，将问题重复地分解为同类子问题，并最终解决问题的编程技巧。举个例子，要求一个数 nnn 的阶乘 n!=n∗(n−1)∗(n−2)∗…∗2∗1 ，有2 种思考问题的思路：我们从 111 开始，用 111 乘以 222 得到 2!2!2!问题的解，用 333 乘以 2!2!2!得到 3!3!3!问题的解。依次类推，直到用 nnn 乘以 (n−1)!(n-1)!(n−1)!得到原问题 n!n!n!的解。

到这里，相信你已经对递归的含义以及递归的强大之处有所了解。递归是计算机科学中特有的解决问题的思路：先通过自顶向下拆分问题，再自底向上组合结果来解决问题。这个思路在编程语言中可以用函数自调用和返回实现，因此递归在编程实现中会显得非常简洁。正如图灵奖获得者尼克劳斯·维尔特所说：“递归的强大之处在于它允许用户用有限的语句描述无限的对象。因此，在计算机科学中，递归可以被用来描述无限步的运算，尽管描述运算的程序是有限的。

今天分享到计算机科学中一个基础又非常重要的概念 —— 递归。递归是计算机中特有的概念，你很难在现实世界中找到一个恰当的例子与之关联起来。因此，对于很多初学编程的人，一开始会很难理解。那么，究竟什么是递归，我们为什么要使用递归？我们今天就围绕这两个问题展开。递归（Recursion）是一种通过 “函数自己调用自己” 的方式，将问题重复地分解为同类子问题，并最终解决问题的编程技巧。举个例子，要求一个数 nnn 的阶乘 n!

加载xml布局，打开entry -> src -> main -> java -> com -> liziba -> demo -> slice -> MainAbilitySlice,java文件，通过类的继承关系MainAbilitySlice **extends **AbilitySlice，可以看出MainAbilitySlice 是一个AbilitySlice的子类，而AbilitySlice主要用于承载单个页面的具体逻辑实现和界面UI，是应用显示、运行和跳转的最小单元。

资源文件路径entry -> src -> main -> resource下的全部文件，用于统一存放字符串、图片、音频等资源。base 目录是默认存在的目录。当应用的resources资源目录中没有与设备状态匹配的限定词目录时，会自动引用该目录中的资源文件。限定词目录，开发中自行创建rawfile默认存在的目录支持创建多层子目录，目录名称可以自定义，文件夹内可以自由放置各类资源文件。rawfile目录的文件不会根据设备状态去匹配不同的资源。

DL4J 最重要的特点是支持分布式，可以在 Spark 和 Hadoop 上运行，它支持分布式 CPU 和 GPU 运行，并可以利用 Spark 在多台服务器多个 GPU 上开展分布式的深度学习模型训练，让模型运行更快。不过和传统的分布式计算系统不同的是，Ray 使用了混合任务调度的思路，性能更强。Detectron2 通过全新的模块化设计，变得更灵活且易于扩展，它能够在单个或多个 GPU 服务器上提供更快速的训练速度，包含了更大的灵活性与扩展性，并增强了可维护性和可伸缩性，以支持在生产中的用例。

所以为了增加操作系统的并发度，和CPU的利用率，它包括四个部分:作业在外存后备队列上等待作业调度(高级调度)的时间、进程在就绪队列上等待进程调度(低级调度)的时间、进程在CPU上执行的时间、进程等待I/O操作完成的时间。注:这几种算法主要关心对用户的公平性、平均周转时间、平均等待时间等评价系统整体性能的指标，但是不关心“响应时间”，也并不区分任务的紧急程度，因此对于用户来说，交互性很糟糕。=\frac{作业周转时间}{作业实际运行时间}=\frac{作业完成时间-作业提交时间}{作业实际运行时间}

self._check_events()#将监听事件(封装)外包给这个函数,减轻run_game的工作量—这个过程叫重构(refactory)self.bullets = pygame.sprite.Group()#Group可以批量使用的函数。def run_game(self): #功能:1监听事件,2处理事件,3更新屏幕事件。self.bg_color =(0,0,225) #代表红 绿 蓝 三颜色。def _create_fleet(self):#self传的也是ai。(self):#初始化。

没办法，我找到了我在腾讯的老哥，作为他的老表，在他了解了我的情况后（几乎就是Android基础开始），直接甩给我一份学习笔记说到：“去吧，这里有你需要的所有东西，不要来找我了，我都嫌丢人！（含：JVM，static，final，异常处理，内部类，多态，抽象和接口，集合和框架，反射，单例，线程，Volatile，元注解…（含：ART，Apk 包体优化，Hook，Proguard，架构，Jetpack，NDK 开发，计算机网络基础，类加载器，…注：篇幅有限，已整理成文档，推荐大家先保存起来！

Spark依赖位置（注意：端口号8020必须和namenode的端口号一致）Hive和Spark连接超时时间。

技术文档也是我自己整理的，包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点，电子书也有200多本，由于内容的敏感性，我就不一一展示了。网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己录的网安视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。攻击和防守要学的东西也不少，具体要学的东西我都写在了上面的路线图，如果你能学完它们，你去就业和接私活完全没有问题。项目地址：https://github.com/zongdeiqianxing/Autoscanner。

结束了Springboot+MyBatisPlus也是开始了项目之旅，将从后端的角度出发来整理这个项目中重点业务功能的梳理与实现。

最近也是遇到了一些比较复杂的业务，MP内部提供的方法显然已经不能解决问题，针对场景需要自己手动封装一些方法来用，也是让自己明白了项目不单单都是简单的CRUD，涉及到多表还是比较复杂。

适当的“碎片”反而有利于SSD的快速响应（考虑RAID 0的原理，文件平均分散在各个部分上的时候，可以并发，整体速度最快）。如果不打开Trim，操作系统删除视频等文件只是删除文件目录到视频名的指引，真正的视频还在SSD里占据物理空间，SSD还以为它有效，久而久之，SSD内部空间不足，就变卡了。如果你确定你的笔记本和SSD有这样的情况（建议定期查看SSD的SMART），请不要使用睡眠和休眠功能，等待SSD厂商发布新版固件解决。如果没开Trim，删除的文件还可以恢复的，这就是很多数据恢复公司能活下来的原因。

适当的“碎片”反而有利于SSD的快速响应（考虑RAID 0的原理，文件平均分散在各个部分上的时候，可以并发，整体速度最快）。如果不打开Trim，操作系统删除视频等文件只是删除文件目录到视频名的指引，真正的视频还在SSD里占据物理空间，SSD还以为它有效，久而久之，SSD内部空间不足，就变卡了。写入数据量越多，寿命损害越大。但是正常使用的情况下，想要把SSD的寿命通过写入数据来损耗至尽，是一件希望不大的事情。而且，请注意删除也是一种写入，而且删除操作造成整个Block的擦除，带来的损害比单纯的写入更大。

FeignClient(value = “nacos-payment-provider”,fallback = PaymentFallbackService.class)//调用中关闭9003服务提供者。return new CommonResult(444,“服务降级返回,没有该流水信息”,new Payment(id, “errorSerial…

在Scala 语法中，类并不声明为 public，Scala中的所有类和属性默认都被public 修饰。Scala 类的属性可以使用 private 修饰。可以通过注解的方式（@BeanProperty）来给属性添加 get 和 set方法。Scala 中声明对象和变量必须有初始值，可以用下划线赋值来代表 null。方法如果没有参数（如get方法）可以省去括号。//创建对象。

kind: ServiceAccount #创建个SA账号metadata:name: nfs-client-provisioner #和上面的SA账号保持一致。

jwk(JSON Web Key)：提供一个代表密钥的嵌入式JSON对象jku(JSON Web Key Set URL)：提供一个URL，服务器可以从这个URL获取一组包含正确密钥的密钥kid(密钥id)：提供一个ID，在有多个密钥可供选择的情况下服务器可以用它来识别正确的密钥，根据键的格式这可能有一个匹配的kid参数这些用户可控制的参数每个都告诉接收方服务器在验证签名时应该使用哪个密钥，下面我们将介绍如何利用这些参数来注入使用您自己的任意密钥而不是服务器的密钥签名修改过的JWT。

和。

另外，查询的执行结果也是集合，那么就可以把查询的结果再当做一个表，继续基于这个表做分析。SQL之所以具有强大的分析表达能力，其中一个重要原因，就是它具备丰富的函数，通过这些函数的组合可以实现对数据的复杂处理，最终得到我们想要的数据。不过，值得注意的是，视图存储的是SQL语句，而不是SQL执行后的结果，其结果是每次执行时动态生成的，可能每次读取都会有变化。建议大家不要去记忆逻辑运算符的优先级，容易记混，而且写出的SQL可读性比较差，最好是使用括号，来厘清多个逻辑条件的关系，清晰易懂，可读性强，不容易出错。

int addAndGet(int data): 以原子方式将输入的数值与实例中的值（AtomicInteger里的value）相加，并返回结果。int incrementAndGet(): 以原子方式将当前值加1，注意，这里返回的是自增后的值。// int getAndIncrement(): 以原子方式将当前值加1，注意，这里返回的是自增前的值。// int incrementAndGet(): 以原子方式将当前值加1，注意，这里返回的是自增后的值。

不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！即程序启动就进入config.json里面解析其内容。⑤找到并运行Ability中的子界面。③获取入口Ability的全类名。④找到Ability并运行。

窃取手机文件需要突破手机中系统中的安全权限管控，这个在目前android高版本系统这个直接突破权限管控会比较难，一般需要通过各种手段结合，例如社会工程学的钓鱼手段、恶意软件等方式，让用户主动将各种权限给开放了，然后给攻击者突破获取手机各种敏感文件信息，还有可以结合系统漏洞方式利用也可实现窃取手机中的敏感文件。入侵wifi这种是一个比较常见的攻击方式，可以通过入侵路由器然后管控路由器中的wifi，通过成功入侵wifi后，就可以访问该网络设备中所有链接的设备了。需要的话可以点击**

sentinel，springcloud alibaba中对标springcloud Netflix中的hystrix的组件，是一个强大的分布式系统保护工具，通过流量控制、熔断降级和系统负载保护等机制，保障了微服务架构的稳定性和可用性。它是Spring Cloud生态系统中的重要组件之一，被广泛应用于微服务开发和运维中。阿里每年的“双十一”，sentinel就是提供分布式保护机制的核心组件之一。没有自带监控平台，需要整合配置dashboard实现监控。

冷却因子默认为3，即当瞬间流量达到阈值的1/3的位置时，系统会在后续的一段时间拒绝掉后续的流量（拒接的形式是直接返回一个响应），然后在这段时间里“预热”，预热完毕后再去处理极限流量。在应用一侧引入sentinel的依赖，配置好sentinel的地址以及与sentinel的通信端口，即可将应用托管给sentinel进行监控。排队等待，让并发过来的请求排队匀速通过，适用于间隔性的突发流量峰值。链路模式即是除了通过资源名的访问会被流控以外，链路中的其他服务调用流控的资源名也会受到所配置的流控规则所限制。

ArkUI引入了@BuilderParam装饰器，@BuilderParam用来装饰指向@Builder方法的变量，开发者可在初始化自定义组件时对此属性进行赋值，为自定义组件增加特定的功能。struct被@Component装饰后具备组件化的能力，需要实现build方法描述UI，一个struct只能被一个@Component装饰。我理解在自定义组件A中可以定义一个变量，使用@BuilderParam装饰器修饰，在调用自定义组件A的时候，可传递一个@Builder修饰的变量。用于快速定义并复用自定义样式。