https://my.oschina.net/u/944575/blog/1557410 kettle调度监控最佳实践 https://my.oschina.net/u/1026947/blog/1558620 解决kettle调度效率低,不可高并发调度方法 最近taskctl发布了全新的kettle调度服务插件,大幅的提升了kettle的调度效率,可是对于没有接触过taskctl的用户而言,光是想部署体验也是要折腾一下的,所以我打包了一个包含taskctl5.0和kettle插件服务的cent…

Android 7.0真实上手体验 Android 7.0的首个开发者预览版发布了,支持的设备只有Nexus6.Nexus 5X.Nexus 6P.Nexus 9.Nexus Player.Pixel C六款设备!  碎片化 就此盖棺定论似乎为时尚早,毕竟这只是Android 7.0的首个预览版,后续提供支持的可能性并非没有.早期的Android N泄漏截图中,对应的设备型号正是Nexus5,今天还有网友在谷歌Git代码中挖出了小五的设备代号(hammerhead),后期重新享受亲儿子待遇的可能…

前言:之前只是抱着试一试的态度在小鸡活动贴下报名,说实话之前并没有抱希望能够没选中.所以非常感谢小鸡团队给我的这次机会.这应该是我第一次参与厂家的内测活动.希望能给小鸡团队,给广大玩家带来一片实用的上手体验. 先说说楼主的手柄使用经验吧,除了早期的FC小霸王游戏机以为不谈,第一款独立手柄是北通的USB手柄,主要靠按键映射玩一些常见得游戏,至今保存,之后陆续玩过北通的蝙蝠D2,新游N1Pro,wii自带的双节棍手柄,xb1自带的xbox one手柄. 此次试用时间我还是比较长的,长达2周的时间里面…

浅谈 Python 多线程.进程.协程上手体验 前言:浅谈 Python 很多人都认为 Python 的多线程是垃圾(GIL 说这锅甩不掉啊~):本章节主要给你体验下 Python 的两个库 Threading Multiprocessing Gevent 一.线程 Threading Threading 模块建立在 _thread 模块之上._thread 模块以低级.原始的方式来处理和控制线程,而 threading 模块通过对 thread 进行二次封装,提供了更方便的 api 来处理线程…

一分钟安装Apache DolphinScheduler并上手体验 1 一分钟安装DolphinScheduler并上手体验 本教程基于DolphinScheduler1.3.2 2 需要准备: 一台Centos6.10机器 一个定制好的压缩包ds-auto-1.3.2.tar.gz(下载地址在文章末尾) 3 实操环节 需要一台Centos的机器,系统请选择Centos 6.10 (本文是在centos 6.10上进行的,centos 7 也是支持的). 上传我们的安装包到机器的/opt路径下,…

背景 中美贸易冲突以来,相信最大的感受,并不是我对你加多少关税,而是我有,可我不卖给你."禁售"成了市场经济中最大的竞争力. 相信也是因为这个原因,华为"备胎转正"的鲲鹏系列芯片,一经推出,就吸引了业界的眼球. 经过漫长的等待,基于鲲鹏920,代表高端计算能力的华为服务器已经开始大量出货.不过,限于专业壁垒,服务器用的芯片,无论如何也比不上5G和MATE30更令人瞩目. 今天偶然发现,华为云上正在进行"鲲鹏弹性云服务器"免费试用活动,于是迅速的申…

在最近的项目中,接触到了bui这个后台管理框架 主页地址:http://builive.com/ 主页上也有一个后台管理的Demo:http://builive.com/apps/default/main.html 但是对于新手入门来说,还是有点麻烦的,毕竟这个框架用到了动态加载js 这里写个Blog,给新手一个少走弯路的途径. 要用到bui,首先第一步当然是下载咯   -_-!! 浏览器打开bui的git主页:https://github.com/dxq613/bui 右手边一个[Clone…

很早之前就关注了Leap Motion这个颠覆性的体感操作设备,如今7月22日上市至今已经一个月左右,淘宝的价格也已经降到650元,虽说相对国外还是偏贵,但是已经忍不住尝尝鲜了. Leap Motion 非常迷你,只有一包口香糖大小,在通过 USB 连接电脑后,它会创造出一个 4 立方英尺的工作空间.在这个空间里你 10 个手指的动作都会被即时追踪,误差在 1 / 100 毫米以内.这样的精准程度就能保证用户顺利完成像 pinch-to-zoom 或控制 3D 渲染物体等操作. 上手 开箱啥的网…

Edge AI是什么?它为何如此重要? 传统意义上,AI解决方案需要强大的并行计算处理能力,长期以来,AI服务都是通过联网在线的云端基于服务器的计算来提供服务.但是具有实时性要求的AI解决方案需要在设备上进行计算 ,因此边缘人工智能(Edge AI)正在逐渐进入人们的视野. 虽然本质上AI计算可以使用基于GPU的设备,但这套设备成本高昂,并且搭配非常繁琐,比如对内存要求越来越高.能耗越来越大等.无论是从研究还是创新角度来讲,边缘人工智能推理都正在成为蓬勃发展的深度学习革命越来越重要的组成部分.…

背景 最初, 是因为对 Serverless 这一概念感兴趣, 所以开始试用阿里云函数计算,使用过程中感受到了函数计算快速.按需付费和弹性伸缩等方面的优势,随后我在天气预报.发送短信等场景下开始了更深的体验,并开始接触 EDAS Serverless. 初次尝鲜 看文档文档地址:https://help.aliyun.com/document_detail/97792.html?spm=a2c4g.11186623.6.550.6a0a1548fJcLZG 安装,填写服务基本信息,选择规格,支持…