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上一篇文章(Android智能手机上的音频浅析)说本篇将详细讲解Android智能手机中各种音频场景下的音频数据流向,现在我们就开始.智能手机中音频的主要场景有音频播放.音频录制.语音通信等.不同场景下的音频数据流向有很大差异,即使是同一场景,在不同的模式下音频数据流向也有所不同. 1,音频播放 Android系统audio框架中主要有三种播放模式:low latency playback.deep buffer playback和compressed offload playback. a)l

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美团作为中国最大的在线本地生活服务平台,覆盖了餐饮.酒店.旅行.休闲娱乐.外卖配送等方方面面生活场景,连接了数亿用户和数百万商户.如何帮助本地商户开展在线营销,使得他们能快速有效地触达目标用户群体提升经营效率,是美团的核心问题之一,而机器学习相关技术在本地在线营销场景下发挥着非常关键作用. 本文将从5个方面来介绍.首先,介绍O2O场景下广告业务的特点,及其与B2B和B2C广告业务的差别:其次,从商户效果感知.用户体验和媒体平台收益三个维度,介绍O2O广告业务的最重要的考量指标:第三,从前两节阐述

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版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Disruptor是一个优秀的并发框架,可以实现单个或多个生产者生产消息,单个或多个消费者消息,且消费者之间可以存在消费消息的依赖关系.网上其他博客往往仅针对框架的一部分使用示例进行了介绍,对于某些场景下介绍并不完全:如多生产者间复杂的依赖关系的使用编码. 本文尽可能对Disruptor的所有使用场景进行总结,如有不全之处欢迎指出,请谅解. 具体关于Disruptor的原理,参见:http://ifeve.com/disruptor/,本文不在

作者 | 张晓宇(衷源)  阿里云容器平台技术专家 关注『阿里巴巴云原生』公众号,回复关键词"1010",可获取本文 PPT. 导读:资源利用率一直是很多平台管理和研发人员关心的话题.本文作者通过阿里巴巴容器平台团队在这一领域的工作实践,整理出了一套资源利用提升的方案,希望能够带给大家带来一些讨论和思考. 引言 不知道大家有没有过这样的经历:当我们拥有了一套 Kubernetes 集群,然后开始部署应用的时候,我们应该给容器分配多少资源呢? 这很难说.由于 Kubernetes 自己的

智能合约的现状 以太坊在区块链上实现了智能合约的概念,用于:同质化通证发行(ERC-20).众筹.投票.存证取证等等,共同点是:合约逻辑简单,只是业务流程中的关键节点,而非整个业务流程.而智能合约想解决的信任传递,是环环相扣的,如果在传统系统环节被恶意侵入和篡改数据,那么传入智能合约的数据就是不受到信任的.因此,整体业务流程上链是智能合约发展的趋势. 智能合约的局限 智能合约在早期被设计的时候,并不打算支撑复杂的业务体系,这和它设计的初衷相违背:漏洞往往出现在程序员编写的代码和他想实现的逻辑之间

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你

背景 主键(Primary Key),用于唯一标识表中的每一条数据.所以,一个合格的主键的最基本要求应该是唯一性. 那怎么保证唯一呢?相信绝大部分开发者在刚入行的时候选择的都是数据库的自增id,因为这是一种非常简单的方式,数据库里配置下就行了.但自增主键优缺点都很明显. 优点如下: 无需编码,数据库自动生成,速度快,按序存放. 数字格式,占用空间小. 缺点如下: 有数量限制.存在用完的风险. 导入旧数据时,可能会存在id重复,或id被重置的问题. 分库分表场景处理过于麻烦. GUID GUID,

背景 Apache Pulsar 是下一代分布式消息流平台,采用计算存储分层架构,具备多租户.高一致.高性能.百万 topic.数据平滑迁移等诸多优势.越来越多的企业正在使用 Pulsar 或者尝试将 Pulsar 应用到生产环境中. 腾讯把 Pulsar 作为计费系统的消息总线来支撑千亿级在线交易.腾讯计费体量庞大,要解决的核心问题就是必须确保钱货一致.首先,保证每一笔支付交易不出现错账,做到高一致.高可靠.其次,保证计费承载的所有业务 7*24 可用,做到高可用.高性能.计费消息总线必须具备

从马车到汽车是为了提升运输效率,而随着时代的发展,如今我们又希望用自动驾驶把驾驶员从开车这项体力劳动中解放出来,增加运行效率,同时也可减少交通事故发生率,这也是企业对于智能运维的诉求. 从人工运维到自动化运维是为了减少人力成本,降低操作风险,提高运维效率,但自动化运维的本质依然是人与自动化工具相结合的运维模式,仍有局限性.为了持续地面向大规模.高复杂性的系统提供高质量的运维服务,智能运维(AIOps)应运而生. 本文,袋鼠云将跟大家分享智能运维大数据平台(一款开箱即用的运维监控平台)在Oracl

作者 | 落语 阿里云云原生技术团队 本文整理自<Serverless 技术公开课>,关注"Serverless"公众号,回复"入门",即可获取 Serverless 系列文章 PPT. 流量管理从面向实例到面向应用 在 Serverless 场景下,由于弹性能力以及底层计算实例易变的特性,后端应用实例需要频繁上下线,传统的 ECS 场景下的负载均衡管理方式不再适用. SAE 产品提供给用户面向应用的流量管理方式,不再需要关心弹性场景以及发布场景的实例上

在知乎回答了下,顺手转回来. Enity Framework已经是.NET下最主要的ORM了.而ORM从一个Mapping的概念开始,到现在已经得到了一定的升华,特别是EF等对ORM框架面向对象能力的升华.切实地说,就是ORM让数据库在整个应用过程中更好地被封装和抽象化. ORM一开始只是Mapping,最基础的就是表与类的对应.Column和属性的对应,这只是最基础的.在这个层次上,数据库对象通过Mapping在面向对象语言层面,也就是业务层面被封装成了业务对象,然后允许以操作业务对象的方式对

http://docs.ceph.com/docs/master/radosgw/s3/objectops/#initiate-multi-part-upload 根据分片上传的API描述,因为对同一个文件需要多个upload的HTTP请求.那么很显然,存在多个RGW负载均衡的场景下,不同的HTTP请求会被负载均衡到不同的RGW上. 那么这是否会导致RGW不能把文件分片正确的合并为一个大文件的问题呢(也就是说 文件分片是否必须被上传到同一个RGW)? 验证步骤: 1. 使用 s3 java sd

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Entity Framework:如果允许模型处于非法状态,在某些场景下,记得清空DbContext 背景 之前写过两篇文章介绍模型的合法性: DDD:关于模型的合法性,Entity.IsValid()合理吗? .NET:关于数据模型.领域模型和视图模型的一些思考 今天讨论的问题其实是关于“主键映射”的,只是其中还涉及一种决策:“允许模型处于非常状态”. 测试代码 1 public static void Do() 2 { 3 Database.SetInitializer<MyDbContex

又一周过去了,最近我们的工程师正在搞一个"大事情" --「[flow.ci](http://flow.ci/?utm_source=bokeyuan&utm_medium=passage&utm_content=ciweekly170110) 配置文件」,稍微剧透一下,这个功能预计会在春节前上线.详情请大家关注 [flow.ci Changelog](http://changelog.flow.ci/) 或其他官方通知:) 本期 CI Weekly 收录了的CI/CD实

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