flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/TimerService.java
上一篇讲述了关于UIImageView的分类，用于下载图像。这一篇讲述关于UIButton+AFNetworking的UIButton的一个分类。其实看过上一篇的话，这一篇都是类似的，大家简单看一下就可以了。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/operators/InternalTimeServiceManager.java
flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/table/sources/definedTimeAttributes.scala
本文主要研究一下flink的AscendingTimestampExtractor
项目中经常会遇到根据根据时间区间来查询数据的场景, 如时间跨度大可能相应的sql的执行效率会显著降低, 因此可以对时间区间进行切割成若干个小范围的时间片, 这样不仅可以提高sql的性能还可以做一下并发执行, 提高整体查询的速度;
参考https://bbs.huaweicloud.com/blogs/314808
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/windowing/assigners/MergingWindowAssigner.java
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/windowing/triggers/Trigger.java
上一篇主要讲述了UIRefreshControl+AFNetworking这个分类，将刷新状态和任务状态进行了绑定和同步。这一篇主要讲述AFAutoPurgingImageCache有关的缓存。
org/asynchttpclient/netty/timeout/TimeoutTimerTask.java
文章目录 一、使用编译器自动生成imagelist控件 二、动态创建imagelist控件 三、ImageList常用的方法大多在 ImageList.Images下 一、使用编译器自动生成imagelist控件 1、首先拖入一个imagelist控件，其将在窗口下面分栏显示： 2、插入一些图片： 3、系统自己生成的代码： private void InitializeComponent() { this.components = ne
获取或设置相机组件上传质量的模式，默认设置为“Custom”，即表示压缩上传和原图上传都支持，如图2；
最前面的话：Smobiler是一个在VS环境中使用.Net语言来开发APP的开发平台，也许比Xamarin更方便
Dotnet9工具箱会不断添加新的免费、开源、在线工具，欢迎star支持，有什么需求我会考虑加上，仓库地址：Dotnet9.Tools[1]，可提交issue[2]、网站留言[3]、微信公众号(dotnet9)联系等等。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/functions/source/SourceFunction.java
顾名思义就是 Flink 内部的定时器，与 key 和 timestamp 相关，相同的 key 和 timestamp 只有一个与之对应的 timer。timer 本质上是通过 ScheduledThreadPoolExecutor.schedule 来实现的
mysql -- 查询超时记录 select * from visit_record t where t.accesstime>to_date('2013-09-1','yyyy-MM-dd') and t.username is not null and t.result='成功' and t.totaltimecost>5000 and t.clientip <> '192.168.112.53' and t.clientip <> '192.168.112.200' and t.clientip <>
上一篇是关于AFImageDownloader图像下载的内容，这一篇主要是关于UIImageView的分类AFNetworking。
rocketmq-client-4.5.2-sources.jar!/org/apache/rocketmq/client/producer/DefaultMQProducer.java
activemq-artemis-2.11.0/artemis-server/src/main/java/org/apache/activemq/artemis/core/settings/impl/ResourceLimitSettings.java
本文主要研究一下rocketmq的RemotingTooMuchRequestException
想实现根据时间升序排序取出同班级下一个进入班级的时间，然后判断同一班级上一个人和下一个人是否连续,并生成符合分组条件的连续分组id。
最近探索了一下新增Flutter的Image widget对webp做一个stopAnimation的拓展的Api，顺便了解一下Image整个结构和对一些多帧图片的处理。我们先看看Image的一个类图结构。
时间片轮转算法是将所有的就绪进程按先来先服务的原则，排成一个队列，按时间片轮转。时间片的大小从几ms到几百ms。当执行的时间片用完时，由一个计时器发出时钟中断请求，调度程序便据此信号来停止该进程的执行，并将它送往就绪队列的末尾；然后，再把处理机分配给就绪队列中新的队首进程，同时也让它执行一个时间片。这样就可以保证就绪队列中的所有进程，在一给定的时间内，均能获得一时间片的处理机执行时间。
这里和AFN中UIImageView以及SDWebImage中的调用形式都是一样的。这个和AFN中UIImageView的实现是类似的，也不多说了。
最近在使用限频器时发现golang辅助系统库中的限频器有bug，分享出来与大家一起探讨一下。
RGB channels Visualize the levels of each color channel. Pay close attention to the traffic signs!
<template> 00:{{timerCount2}}:{{timerCount1}} <button @click="reset">重新计时</button> </template> <script> export default { name: “Time”, data() { return { timeSeconds: 0, timeMinutes: 0, seco
00:{{timerCount2}}:{{timerCount1}}
上一篇主要介绍了AFNetworkActivityIndicatorManager这个与UIKit相关的类，这一篇主要介绍AFImageDownloader有关图像的下载。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/TimeCharacteristic.java
ImageIO框架提供了读取与写入图片数据的基本方法，使用它可以直接获取到图片文件的内容数据，ImageIO框架中包含6个头文件，其中完成主要功能的是前两个头文件中定义的方法：
Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法，该算法在1988年就被发明了，算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点。基本原理是根据公式：
注意：增删改操作，和select查询标签最大的区别是：返回只有影响行数，所有没有resultType属性，而查询必须有resultType;
使用过Impala的同学都知道，impala默认对于timestamp都是当成UTC来处理的，并不会做任何的时区转换。这也就是说，当你写入一个timestamp的数据时，impala就会把它当成是UTC的时间存起来，而不是本地时间。但是Impala同时又提供了use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions和convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps这两个参数来处理timestamp的时区问题。convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps这个参数主要是用来处理hive写parquet文件，impala读取的问题，本文暂不展开，这里主要介绍下use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions这个参数的作用。首先，我们来看下官方的解释： The --use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions setting affects conversions from TIMESTAMP to BIGINT, or from BIGINT to TIMESTAMP. By default, Impala treats all TIMESTAMP values as UTC, to simplify analysis of time-series data from different geographic regions. When you enable the --use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions setting, these operations treat the input values as if they are in the local time zone of the host doing the processing. See Impala Date and Time Functions for the list of functions affected by the --use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions setting. 简单来说，就是开启了这个参数之后（默认false，表示关闭），当SQL里面涉及到了timestamp->bigint/bigint->timestamp的转换操作时，impala会把timestamp当成是本地的时间来处理，而不是UTC时间。这个地方听起来似乎很简单，但是实际理解起来的时候非常容易出错，这里笔者将结合自己的实际测试结果来看一下use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions这个参数究竟是如何起作用的。
在AlamofireImage中一共就只有5个类加一些扩展 // 错误处理类，继承自Error，主要有requestCancelled(请求取消)、imageSerializationFailed(请求失败)两种错误 AFIError // 定义图片对象，主要用来适配mac(NSImage)和ios(UIImage)平台 Image // 图片内存缓存对象 ImageCache // 图片下载对象(下载基于Alamofire) ImageDownloader // 图片滤镜对象(CoreGraphics切圆
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/KeyedStream.java
应用开发中经常会碰到网络图片的加载，通常我们会对图片进行缓存，以便下次加载同一张图片时不用再重新下载，在包含有大量图片的应用中，会大幅提高图片展现速度、提升用户体验且为用户节省流量。Flutter本身提供的Image Widget已经实现了加载网络图片的功能，且具备内存缓存的机制，接下来一起看一下Image的网络图片加载的实现。
workerqueue的限速队列RateLimitingQueue搞明白三件事就可以了。
在准备下次直播Java基础的内容中，偶然看到Java泛型这个知识点，突然有了点想法，之前一直纠结的一个问题有了解答的思路。
上图可以看出 client-go 用到了 workqueue 队列 来处理 从 DeltaFIFO pop 出来的内容，workqueue 队列用到了限流队列（微服务中常用的技术，防止性能过载，从而导致任务处理失败）。
https://www.cnblogs.com/aoximin/p/15315102.html
采用SwiftUI Core Graphics技术，与C#的GDI+绘图类似，具体概念不多说，毕竟我也是新手，本文主要展示效果图及代码，本文示例代码需要请拉到文末自取。
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