第五篇窗口管理机制之输入机制--管道过滤器模式

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本文为一篇从优快云博客转载到 CNBlog 的示例文章，具体技术内容未给出，通常包含编程技术、软件设计等方面的知识分享。

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Flink核心篇，四大基石、容错机制、广播、反压、序列化、内存管理、资源管理

一个写湿的程序猿

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2961

flink核心篇14、Flink的四大基石包含哪些？17、讲一下Flink的Time概念15、介绍下Flink窗口，以及划分机制16、看你基本概念讲的还是很清楚的，那你介绍下Flink的窗口机制以及各组件之间是如何相互工作的19、在流数据处理中，有没有遇到过数据延迟等问题，通过什么处理呢？20、WaterMark是什么？原理讲解一下？21、窗口如何划分的？什么时候触发计算？21、如果数据延迟非常严重呢？只使用WaterMark可以处理吗？那应该怎么解决？22、刚才提到State，那你简单说一下什么是Stat

2025系统架构师---管道/过滤器架构风格

喜欢猪猪

04-28

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管道/过滤器架构风格通过将复杂系统分解为数据流驱动的独立处理单元，在可扩展性、容错性、可视化等方面展现出独特优势。然而，其成功落地依赖于对业务场景的深刻理解——在‌数据流动方向明确‌、‌处理步骤无状态‌、‌弹性伸缩需求显著‌的领域（如实时分析、媒体处理、事件驱动型应用），该架构能最大化释放技术价值。未来，随着边缘计算与5G技术的普及，管道/过滤器架构将与流式处理框架（如Flink、Spark Streaming）、服务网格等技术深度融合，成为构建下一代实时智能系统的基石。

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第五篇 窗口管理机制之输入机制

Peter的专栏

11-16

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窗口管理的输入部分主要完成按键、触摸板、鼠标等输入设备的输入，功能包括，输入设备的输入及向焦点窗口和焦点视图的事件派发，事件的插入，事件的过滤，事件的拦截等功能。整个输入系统包括服务端和客户端两部分，服务端部分主要完成输入设备事件的读取、事件的映射、事件的插入、事件的过滤、事件的拦截等功能；客户端部分主要完成事件向焦点窗口和焦点视图的派发。输入系统整个架构采用的是管道过滤器模式（P

探索Agent的记忆机制：从单Agent到Multi-Agent的深度解析

zuiyuelong的博客

06-24

1708

当AlphaGo在2016年击败李世石时，其背后依赖的不仅是算法算力，更关键的是通过自我对弈积累的"棋感记忆"。这一案例揭示了记忆机制对AI系统的革命性意义——它正在重塑智能体与环境交互的基本范式。从单一Agent的个性化服务到Multi-Agent系统的协同决策，记忆模块已从辅助功能演变为核心认知架构，其影响力至少体现在三个维度：首先，记忆机制解决了LLM（大语言模型）的"瞬时失忆"困境。如知识库研究所示，传统LLM如同永远处于"系统1"快速反应模式的人类大脑，虽然能即时响应却缺乏持续积累。

TCP 滑动窗口机制深度剖析：从传统实现到现代优化算法

lxadccs的专栏

06-21

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可靠性保障TCP 滑动窗口机制通过确认应答和重传机制确保数据的可靠传输。这一特性使 TCP 成为对数据完整性要求高的应用（如文件传输、电子邮件和 Web 浏览）的理想选择。流量控制能力滑动窗口机制允许接收方根据自身处理能力动态调整接收速率。这有效地防止了发送方发送数据过快导致接收方缓冲区溢出的问题。拥塞控制功能TCP 滑动窗口机制通过动态调整发送速率，实现了网络拥塞控制。这有助于避免网络拥塞崩溃，确保网络的稳定性和公平性。适应性与鲁棒性。

大数据新视界 --大数据大厂之 Apache Beam：统一批流处理的大数据新贵

【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！

10-17

3602

本文深入探讨 Apache Beam 在大数据处理中的应用。介绍了其批流处理统一模型，通过高度抽象管道操作融合批处理和流处理，窗口机制依据时间或数据量划分窗口。阐述编程模型与 API 优势，如 Java API 的特性。分析在大数据处理中的高效性、可扩展性及容错机制。以电商和物联网为例展示应用案例，包括数据采集、预处理、实时分析等环节及效果。还提及性能优化策略如数据分区、内存管理、缓存技术，以及应用挑战与应对措施。最后设有互动交流区。

Apple - Concepts in Objective-C Programming

AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记

06-25

1720

一、关于Cocoa和Cocoa Touch的基本编程概念 1、概览 2、如何使用本文档 3、先决条件 4、另见二、类集群 1、没有类集群：简单的概念但复杂的接口 2、使用类集群：简单的概念和简单的接口 3、创建实例 4、具有多个公共超类的类集群 5、在类集群中创建子类真正的子类真正的子类：一个例子复合对象复合对象：示例三、类工厂方法四、代表和数据源 1、委托如何运作 2、委托信息的形式 3、委托和应用程序框架成为框架类的代表通过委托属性定位对象 4、数据来源 5、为自定义类实现委托五、

02Linux文件，目录，过滤，管道常用命令

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Flink基础篇，基本概念、设计理念、架构模型、编程模型、常用算子大纲：1、Flink的四大基石包含哪些？2、讲一下Flink的Time概念？3、介绍下Flink窗口，以及划分机制？4、介...

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本文深入解析了批处理与管道管理的核心内容，包括管道活动的输出检查、元数据获取、版本控制实践，以及管道的高效管理方法。同时，文章探讨了Azure Batch、Spark作业管理、错误处理机制和增量数据加载等关键技术，提供了实践操作指南和高级最佳实践，帮助读者构建高效、可靠的数据批处理解决方案。

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![深入解析DeltaV串口通信机制：RS-485与Modbus协同工作的5大核心原理]...提出时序同步、报文完整性、噪声抑制、延迟优化与数据安全五大核心协同原理

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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）

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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）

12-18

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员；使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。

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STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.

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