举个例子，在高峰期去餐厅吃饭，会先排队拿个小票，然后去逛一下玩玩，等到排到时会被通知就餐，这时再回到餐厅就可以点餐了。
WinDbg是一款基于window操作系统的调试工具，它可以帮助我们查出在日常开发工作中可能会遇到的问题；例如：
我在微软的团队快被微软 C# 里面的各种 IDisposable 对象给折腾疯了……
本章主要介绍下基于内核模式构造的线程同步方式，事件，信号量。 阅读目录: 理论 WaitHandle AutoResetEvent ManualResetEvent 总结 理论 Windows的线程同步方式可分为2种，用户模式构造和内核模式构造。 内核模式构造：是由Windows系统本身使用，内核对象进行调度协助的。内核对象是系统地址空间中的一个内存块，由系统创建维护。 内核对象为内核所拥有，而不为进程所拥有，所以不同进程可以访问同一个内核对象, 如进程，线程，作业，事件，文件，信号量，互斥量
不知什么时候 ，出现了这样的一个奇怪问题，简单的httpClient.GetAsync("xxxx")居然报错了。
在使用Appium Inspector对安卓-微医生APP登陆页元素获取的时候发现无法获取到内容，Appium报错如下：
现象是设置 WPF 开机启动的时候，概率界面不显示，进程已经起来，同时占用内存极小。通过 dump 或附加调试可以看到主进程带等待触摸线程的回应
前面的文章我们说过，如果对象包含非托管资源那么就必须要正确的清理，现在我们就来说一下如何清理。针对非托管资源 .NET 会采用一套标准的模式来完成清理工作。也就是说如果开发人员自己编写的类中存在非托管资源，那么这个类的使用者就会认为这个类遵循 .NET 的垃圾清理模式。标准的 dispose 模式即实现了 IDisposable 接口，又实现了 finalizer ，这样就可以在客户端忘记调用 IDisposable.Dispose 的情况下也可以释放资源。
公众号偶尔会发广告的时，想必老粉丝已经习惯了，一些新朋友可能有一些对广告有一些误解，广告标题、内容皆为投放商所定，如果觉得广告浪费时间大家可以不点进来，如果想赞助一下，可以点进来看一看，但请不要因为一个广告就在后台留言狂怼，所有的热爱都是在生活的前提上的，感谢理解。
此项目包含各种.NET程序集，这些程序集包含来自Windows库的P/Invoke函数、接口、枚举和结构。每个程序集都与一个或几个紧密相关的库相关联。例如，Shlwapi.dll包含从Shlwapi.lib导出的所有函数；Kernel32.dll包含Kernel32.lib和kernelbase.lib的全部。
本文根据Mono C++原文档翻译，这篇文章的目的，就是想说CLR程序在VS下面生成的DLL不能给Unity调用，因为Mono的Native调用的编码和MS CLR的不一样，如果Unity想要去调用C++程序，需要使用P/Invoke的方式，这两者的不兼容使得本来非常方便的C++/CLI在Unity下毫无用武之地，希望有一天MS能够给Mono CLR一片土地，方便你我他，还有就是高高兴兴写了半个月MS CLR以为能在Unity下使用了，结果一Run就炸，所以说以后代码未动，单元测试一定要先写啊，这片区代码需要全部重构了，血与泪的教训。
上个月中旬，星球里的一位朋友在微信找我，说他的程序跑着跑着内存会不断的缓慢增长并无法释放，寻求如何解决 ？
描述:.Net类型中的方法功能很强大。可以通过类型的构造函数创建新的对象，也可以将已存在的对象转换成指定的类型。 通过New-Object创建新对象,使用构造函数创建一个指定类型的实例对象，该类型必须至少包含一个签名相匹配的构造函数;
线程池全称为托管线程池，线程池受 .NET 通用语言运行时(CLR)管理，线程的生命周期由 CLR 处理，因此我们可以专注于实现任务，而不需要理会线程管理。
本博客所总结书籍为《CLR via C#（第4版）》清华大学出版社，2021年11月第11次印刷（如果是旧版书籍或者pdf可能会出现书页对不上的情况） 你可以理解为本博客为该书的精简子集，给正在学习中的人提供一个“glance”，以及对于部分专业术语或知识点给出解释/博客链接。 【本博客有如下定义“Px x”，第一个代表书中的页数，第二个代表大致内容从本页第几段开始。（如果有last+x代表倒数第几段，last代表最后一段）】 电子书可以在博客首页的文档-资源归档中找到，或者点击：传送门自行查找。如有能力请
GC 会分配堆段，其中每个段都是一系列连续的内存。 置于堆中的对象归类为 3 个代系之一：0、1 或 2。 代系可确定 GC 尝试在应用不再引用的托管对象上释放内存的频率。 编号较低的代系会更加频繁地进行 GC。 对象会基于其生存期从一个代系移到另一个代系。 随着对象生存期延长，它们会移到较高代系。 如前所述，较高代系进行 GC 的频率较低。 短期生存的对象始终保留在第 0 代中。 例如，在 Web 请求存在期间引用的对象的生存期较短。 应用程序级别单一实例通常会迁移到第 2 代。 当 ASP.NET Core 应用启动时，GC 会：
Mono Migration Analyzer (Moma) 是一个用于开发者使用的MS .net下开发的应用程序迁移到Mono平台的不兼容性检测工具。工具通过分析.dll或者.exe程序集的代码是否符合ECMA CLI，大家都知道符合ECMA CLI标准的.net 程序可以运行于MS .net和Mono平台。这个工具使用Cecil，这是一个用于检测代码是否符合ECMA CLI标准的类库，Mono网站上的小工具还真多。到http://www.mono-project.com/MoMA下载最新版本，解压后运
支持 out 参数的现有语法已在此版本中得到改进。 现在可以在方法调用的参数列表中声明 out 变量，而不是编写单独的声明语句：
最近产品发布大版本补丁更新，一商超客户升级后，反馈系统经常奔溃，导致超市的收银系统无法正常收银，现场排队付款的顾客更是抱怨声声。为了缓解现场的情况， 客户都是手动回收IIS应用程序池才能解决。
转载来源: https://www.cnblogs.com/sheng-jie/p/9503650.html
本文讲述了C#开发人员应该了解到的13件事情，希望对C#开发人员有所帮助。 1. 开发过程 开发过程是错误和缺陷开始的地方。使用工具可以帮助你在发布之后，解决掉一些问题。 编码标准 遵照编码标准可以编写出更多可维护的代码，特别是在由多个开发人员或团队编写和维护的代码库中。例如FxCop，StyleCop和ReSharper等，就是常用的实施编码标准的工具。 开发人员：在压缩代码之前，请使用工具仔细检查是否违反了标准，并且对结果进行分析。使用工具发现的代码路径问题，不比你预期的少。 代码审查 代码审查和结对编
看了一下，网上流传的那些个小米运动刷步数源码全是JS调用别人的源码，把自己的帐号密码交给别人家，博主个人心理是不太舒服的，下面是博主参照 Github上 niushuai233 大佬的 mi-spo
因为CuDNN函数接口更新的原因，以前用低版本写的项目在新版本的CuDNN环境下编译就会出问题。例如，py-faster-rcnn代码在最新版的CuDNN6上面编译时就会报错。 解决这个问题的一个方法是禁用CUDNN，即修改Makefile.config里面的第5行，在前面加#。这种方法没法使用CuDNN加速，不推荐。这里我们使用一种比较土的方法，即将使用了旧的CuDNN函数的文件都换成新的caffe里面的文件即可。
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Grafana provider 为 Grafana 提供配置管理资源。是目前 Grafana 官方提供的，覆盖的 Grafana 资源最全的 IaC 工具。
1. 进入腾讯云函数创建新函数 地址:https://console.cloud.tencent.com/scf
以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要，有关该版本的完整文档，入门指南以及关于该项目的信息，请参考Kafka官方文档。
到此这篇关于Pandas中DataFrame基本函数整理(小结)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame基本函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。官方支持以下数据源:Zabbix，Graphite，Elasticsearch，InfluxDB，Prometheus，Cloudwatch，MySQL和OpenTSDB等。
除了官方的java api类库外，spring生态中又额外包装了很多，这里一一简单介绍下。
GaC(Grafana as Code, Grafana 即代码) 很明显是扩展自 IaC(Infrastructure as Code, 基础设施即代码)的概念.
Grafana的页面现在也可以正常打开了，从上面看登陆需要用户名和密码，这个用户名和密码从哪里来的呢？
在hub.docker.com网站上，Star最多的kafka镜像是wurstmeister/kafka，今天一起来实践这个镜像，使用此镜像搭建kafka环境，并且生产和消费消息；
官网地址: http://kafka.apache.org/downloads.html
* Copyright (c) 2015 Qualcomm Technologies, Inc.
WAF通用的权限分配就2个，QcloudWAFFullAccess和QcloudWAFReadOnlyAccess，但是往往我们想要更精细化的权限，怎么办呢？
[root@seafile ~]# yum -y install epel-release [root@seafile ~]# rpm --import http://li.nux.ro/download/nux/RPM-GPG-KEY-nux.ro [root@seafile ~]# yum -y install Python-imaging MySQL-python python-memcached python-ldap python-urllib3 ffmpeg ffmpeg-devel [root@seafile ~]# yum -y install python-pip [root@seafile ~]# pip install --upgrade pip [root@seafile ~]# pip install pillow moviepy [root@seafile ~]# yum install -y mariadb-server ##安装数据库 [root@seafile ~]# systemctl enable mariadb ##设置数据库开机启动 [root@seafile ~]# systemctl start mariadb ##启动数据库 [root@seafile ~]# mysql_secure_installation ##为数据库设置密码 [root@seafile ~]# wget http://seafile-downloads.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/seafile-server_6.2.3_i386.tar.gz ##下载seafile软件包 [root@seafile ~]# tar -zxf seafile-server_6.2.3_x86-64.tar.gz ##解压软件包 [root@seafile ~]# mkdir -p seafile/installed/ ##创建安装包存放位置 [root@seafile ~]# mv seafile-server_6.2.3_x86-64.tar.gz seafile/installed/ [root@seafile ~]# mv seafile-server-6.2.3/ seafile/ [root@seafile ~]# cd seafile/ [root@seafile seafile]# cd seafile-server-6.2.3/ [root@seafile seafile-server-6.2.3]# ./setup-seafile-mysql.sh ##会要填很多信息，按要求填就可以了
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。
不知道大家有没有遇到这样的场景，就是一个项目中要消费多个kafka消息，不同的消费者消费指定kafka消息。遇到这种场景，我们可以通过kafka的提供的api进行配置即可。但很多时候我们会使用spring-kafka来简化开发，可是spring-kafka原生的配置项并没提供多个kafka配置，因此本文就来聊聊如何将spring-kafka进行改造，使之能支持多个kafka配置
将设备固定在三脚架上， 在灯箱中 触发一个full-sweep ，然后抓取haf/af 的日志。 日志的关键字： af_pdaf_proc_pd_single grid|af_pdaf_proc_pd_single roi|af_fullsweep_final|sweep_srch_far_to_near|af_fullsweep_srch_near_to_far|af_fullsweep_start_srch 从log 中可以查看 pd ，defocus 和 confidence information 。有了所有这些信息，您可以决定从传感器获得的pd 是否正确。
较之传统的消息中间件（例如 ActiveMQ、RabbitMQ），Kafka 具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容错的特性，非常适合大规模消息处理应用程序。
直接上代码了： # -*- coding: utf-8 -*- ''' 使用kafka-Python 1.3.3模块 ''' import sys import time import json from kafka import KafkaProducer from kafka import KafkaConsumer from kafka.errors import KafkaError KAFAKA_HOST = "127.0.0.1" KAFAKA_PORT = 9092 KAFA
项目watch、star、fork数量均领先竞品，issue、pull request也比较活跃。
今天，我们开始了我们的新旅程，这就是Apache Kafka教程。在这个Kafka教程中，我们将看到什么是Kafka，Apache Kafka的历史，为什么是Kafka。此外，我们还将学习Kafka架构、Kafka的组件和Kafka分区。此外，我们还将讨论Kafka的各种比较和Kafka的使用案例。除此之外，我们将在这个Kafka教程中看到各种术语，如Kafka Broker、Kafka Cluster、Kafka Consumer、Kafka Topics等。
Apache Kafka 是一种分布式数据存储，用于实时处理流数据，它由 Apache Software Foundation 开发，使用 Java 和 Scala 编写，Apache Kafka 用于构建实时流式数据管道和适应数据流的应用程序，特别适用于企业级应用程序和关键任务应用程序，它是最受欢迎的数据流平台之一，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析和数据集成。
(SELECT affairs.* FROM affairs LEFT JOIN materials_details m ON affairs.AFFAIRID = m.AFFAIRID WHERE (((m.EXAMPLEPATH IS NOT NULL AND m.EXAMPLEPATH <> '') OR (m.EMPTYTABLEPATH IS NOT NULL AND m.EMPTYTABLEPATH <> '')) AND affairs.VALID = 1 AND aff
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。 构造函数 方法 描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) 构造数据框 属性和数据 方法
最近再写一个网络仿真器，里面参考了Max-MinFairness算法，这是一种比较理想、公平的带宽分配算法。其思路主要如下：首先是算法的准备，考察某一时刻的网络中所有的flow，由于每条flow都有其各个link，因此可以得到各个link上所有流经的flow，然后开始迭代，各个link都把capacity平均分给所有流经的flow，接着每条flow的速度就等于其最小link分配的带宽，然后每条link的剩余带宽就等于link的capacity减去所有流经的flow的速度的总和，再然后把link的剩余带宽作为
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