QQ是一款优秀的聊天软件，本文将提供主要代码和思路来实现一个类似于QQ群聊的网络聊天软件，大致有以下俩个功能：
客户端与服务器之间的数据传送在很多案例场景里都会有应用。这里Jungle用Qt来简单设计实现一个场景，即：
这意味着如果文中有几十张图片，那我需要单独把这几十张图片保存到本地，然后光标定位到对应位置，点击上传图片，把图片插进去。
好的办法是使用临时变量的时候，让引用变量在退出活动域后自动设置为null，暗示垃圾收集器来收集该对象，防止发生内存泄露。
今天大姚给大家分享一个C#开源（MIT License）、免费、实用且强大的工具类库，集成超过1000多种扩展方法增强 .NET Framework 和 .NET Core的使用效率：Z.ExtensionMethods。
这里比较有意思的是，客户端连接到服务器->客户端(tcpClient)触发startTransfer槽函数->调用tcpClient.write->触发QIODevice::bytesWritten信号->触发updateClientProgress槽函数调用->就一直tcpClient.write，直到if条件不成立后后停止发送。
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/30/2571001.html
这篇文章将完成 Part.4 中剩余的部分，它们本来是一篇完整的文章，但是因为上一篇比较长，合并起来页数太多，浏览起来可能会比较不方便，我就将它拆为两篇了，本文便是它的后半部分。我们继续进行上一篇没有完成的步骤：客户端接收来自服务端的文件。
功能介绍: 软件由客户端和服务器组成，客户端通过 UDP协议不断循环地向服务端发送文件,文件传输速率可以达到10MB/s以上，文件传输后支持自动删除，客户端上可以支持每分钟创建一个文件并以时间戳命名,每个生成的文件可以设置大小，默认大小为6GB; 服务端收到文件之后，将文件进行存储到本地，可以指定时间自动删除文件; 服务端可以动态计算传输速率，并写入日志文件; 服务器可以支持同时接收多个客户端的文件上传。
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/07/04/2576355.html
本文将演示在 Flutter 应用中，怎么从网上下载文件。我们可以下载任何类型的文件，并将其存储到指定位置。有很多种方法实现，比如很受欢迎的包 flutter download 可以用来实现。然而，我们将会以最简单的方式来演示。
如果下载多个文件的时候，有时候莫名其妙的出现500服务器错误，很有可能是没有设置KeepAlive 属性导致的。
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。
在音视频播放的场景中，用户的网速是影响体验的重要因素，播放器在播放的过程中，可以计算单位时间获取的数据量来衡量网速。flv.js的实例提供了statistics_info事件获取当前的网速。
在开发中，我们或多或少都会用到存储空间进行存储数据。移动设备上可以有两种的存储方式：手机内部空间和sdcard外部空间。对于要使用存储空间，要使用哪一个？如何判断是否有足够的空间？sdcard是否挂载？等等诸多问题就来了。
Windows 堆内存是性能仅次于虚拟内存的内存管理机制。它不像虚拟内存，每次分配至少是一个页面（4K），它可以灵活的只分配 1 个字节来使用，不浪费内存的空间。但你分配的内存必须由自己维护释放。下面演示了堆内存的使用方法。
代码行数统计主要用来统计项目中的所有文件的代码行数，其中包括空行、注释行、代码行，可以指定过滤拓展名，比如只想统计.cpp的文件，也可以指定文件或者指定目录进行统计。写完这个工具第一件事情就是统计了一下自己写过的最大的项目大概多少行代码，看下是不是传说中的一行代码一块钱，这个最大的项目从2010年开始的，到现在差不多快10年了，是自己在现在公司写过的最大的项目，一直在升级更新完善，途中重构过两次，大的结构改动，统计了下好像有15W行左右的代码，纯代码大概在10W，其余是空行和注释行，着实把自己吓了一跳，还算是中型项目了，然后又统计了下自定义控件的所有代码，我勒个去，总代码23W行，纯代码17W行呢，哎呀我去！
转载：http://blog.csdn.net/kevonz/article/details/5078432
上一篇主要说了一下nsq是如何保证消息被消费端成功消费，大概提了一下消息的持久化,--mem-queue-size 设置为 0，所有的消息将会存储到磁盘。 总有人说nsq的持久化问题，消除疑虑的方法就是阅读原码做benchmark测试，个人感觉nsq还是很靠谱的。 nsq自己实现了一个先进先出的消息文件队列go-diskqueue是把消息保存到本地文件内，很值得分析一下他的实现过程。
Puppeteer 是一个网页的自动化测试工具，它支持写一些 JS 脚本来控制浏览器执行一些行为，可以用来跑测试用例，或者用来做爬虫。
前面两篇文章所使用的范例都是传输字符串，有的时候我们可能会想在服务端和客户端之间传递文件。比如，考虑这样一种情况，假如客户端显示了一个菜单，当我们输入S1、S2或S3（S为Send缩写）时，分别向服务端发送文件Client01.jpg、Client02.jpg、Client03.jpg；当我们输入R1、R2或R3时（R为Receive缩写），则分别从服务端接收文件Server01.jpg、Server02.jpg、Server03.jpg。那么，我们该如何完成这件事呢？此时可能有这样两种做法：
本文主要分析了在Android端如何实现下载管理，包括下载请求、断点续传、多线程下载、下载优先级、下载速度和下载任务的优先级。同时，还介绍了一个实际的下载管理应用案例，并针对低端机进行了优化。
3.在android\app\src\main\java\com\app\MainApplication.java文件中修改
XMusicDownloader，一款 支持从百度、网易、qq和酷狗等音乐网站搜索并下载歌曲的程序。
这里说的日志,是指Kafka保存写入消息的文件; Kafka日志清除策略包括中间: 基于时间和大小的删除策略; Compact清理策略; 我们这里主要介绍基于Compact策略的Log Clean; ---- Compact策略说明 Kafka官网介绍: Log compaction; Compact就是压缩, 只能针对特定的topic应用此策略,即写入的message都带有Key, 合并相同Key的message, 只留下最新的message; 在压缩过程中, 针对message的payload为nul
为了节省流量和更好的用户体验，目前很多应用都使用本地缓存机制，不需要每次打开app的时候都加载数据，或者重新向服务器请求数据，因此可以把每次浏览的数据保存到沙盒中，当下次打开软件的时候，首先从沙盒加载缓存的数据，或者当app未联网的时候，从沙盒中加载之前缓存的旧数据。
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
使用axios进行流处理文件下载的过程中，如果文件比较大，就需要等待整个文件流都下载到内存中才会弹出浏览器的下载文件保存对话框，这种方式在下载小文件的场景没什么问题，但是遇到大文件，一方面是浏览器的下载保存对话框半天都不会响应客户，这样体验不是很好；另外一方面是受到客户端内存的限制。
接上篇《Android BlueToothBLE入门（二）——设备的连接和通讯（附Demo源码地址）》最后提到过蓝牙BLE通讯每次默认发送的数据为20字节，如果我们要处理大的数据时，需要修改MTU的值，还有就是分包数据发送，本篇就专门来看看怎么实现的分包数据的发送和接收。
头条号上说过近期分享Spark SQL系列文章，前面在头条号上分享了Dataset API的基本操作和复杂操作，不知道下面大家有没有自己测试一下。
实现 MongoDB Cluster-to-Cluster 即集群同步的工具是：mongosync
Spark大会上，所有的演讲嘉宾都认为shuffle是最影响性能的地方，但是又无可奈何。之前去百度面试hadoop的时候，也被问到了这个问题，直接回答了不知道。 这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展： 1、shuffle过程的划分？ 2、shuffle的中间结果如何存储？ 3、shuffle的数据如何拉取过来？ Shuffle过程的划分 Spark的操作模型是基于RDD的，当调用RDD的reduceByKey、groupByKey等类似的操作的时候，就需要有shuffle了。再拿出reduceByKey这个
这一章想讲一下Spark的缓存是如何实现的。这个persist方法是在RDD里面的，所以我们直接打开RDD这个类。 def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = { // StorageLevel不能随意更改 if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) { throw new UnsupportedOperationException(
深入源码理解YYCache 、SDWebImage、AFNetworking、NSCache 缓存方式与对比 转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/user/1605429 在之前的一篇文章iOS缓存 NSCache详解及SDWebImage缓存策略源码分析中详细讲解了NSCache的用法以及SDWebImage内存和磁盘缓存的源码分析，本篇文章将简要讲解AFNetworking缓存类和YYCache并作出对比。 由于之前的一篇文章已经详细讲解了NSCach
3、解决办法（spark sql处理parquet row group原理及分区原理，参数测试，解决方案）
C#并发编程经典实例 是一本关于使用C#进行并发编程的入门参考书，使用“问题-解决方案-讨论”的模式讲解了以下这些概念：
做转码服务的原型时，看了看MCU的实现，考虑到如果不做转码，可以将多路rtp流直接合成为一路rtmp流输出，这样就相当于实现了多人连麦，并将多人连麦的视频转发直播了，所以做了这个简单的原型实现！
Background 在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了shuffle的逻辑，本文就深入研究Spark的shuffle是如何实现的，有什么优缺点，与Hadoop MapReduce的shuffle有什么不同。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的
1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
一个 Parquet 文件是由一个 header 以及一个或多个 block 块组成，以一个 footer 结尾。
新买来的硬盘是未初始化的，以我的理解就是没有引导扇区的，通常是没有MBR，如下图磁盘1，右边有大小，但显示“未分配”，
YYCache 作为当下 iOS 圈最流行的缓存框架，有着优越的性能和绝佳的设计。笔者花了些时间对其“解剖”了一番，发现了很多有意思的东西，所以写下本文分享一下。
http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/41940287
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在使用Hue创建WorkFlow时，单个WorkFlow中可以添加多个模块的依赖，使各个模块之间在WorkFlow内产生依赖关系，如果对于一个WorkFlow被其它多个WorkFlow依赖（如：AWorkFlow执行成功后，BWorkFlow和CWorkFlow依赖AWorkFl
同Hive Hook一样，Presto也支持自定义实现Event Listener，用于侦听Presto引擎执行查询时发生的事件，并作出相应的处理。我们可以利用该功能实现诸如自定义日志记录、调试和性能分析插件，帮助我们更好的运维Presto集群。但是不同于Hive Hook的是，在Presto集群中，一次只能有一个Event Listener处于活动状态。
由于es官网叫停river类的导入插件，因此原始的elasticsearch-jdbc-river变更为elasticsearch-jdbc，成为一个独立的导入工具。官方提到的同类型工具还有logstash，个人觉得logstash在做数据库同步的时候并不是很好用，有太多坑要填。
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