参考线:标尺参考线,分栏参考线,出血参考线.在创建参考线之前确保标尺和参考线都可见.并且选中正确的跨页和页面作为目标, “版面”“创建参考线”可以输入数值创建参考线. 跨页参考线的创建:拖动参考线时鼠标必须在页面外的区域. 交叉参考线:按住CTRL,移动十字. 还可以选中标尺,输入坐标. 按住SHIFT在标尺上双击,可以使生成的标尺与最近刻度线对齐. 按住SHIFT可以选择多个参考线. 鼠标右键可以删除跨页上所有参考线. 标尺:ctrl+r,鼠标放在标尺上右击,改变标尺单位. 网格:版面网格,文

数据库自增ID机制原理介绍 在分布式里面,数据库的自增ID机制的主要原理是:数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace into跟insert功能类似,不同点在于:replace into首先尝试插入数据列表中,如果发现表中已经有此行数据(根据主键或唯一索引判断)则先删除,再插入.否则直接插入新数据. 单机mysql数据库的自增id实现如下所示 : 首

我的理解: QT做应用软件可以很强大,界面足够漂亮(最有意思的是QSS,让我刮目相看),应该是足够了.同时QT也提供了源码,不过超级复杂,难以理解,所以还是无法深入底层.另外它提供了一个额外的好处,就是MAC软件编程不用学COCOA这些太偏门的框架和语言.工作机会不算多但也不算少,总体来说,值得一学. 对于我来说,配置Java烦不胜烦,且Java不深入系统底层,Java还不利于个人开发桌面软件创造财富.能在这个公司不做Java,不做很偏门的产品,不使用偏门的语言,还有钱挣,已经很不错了.何况QT

onPause(): 当系统调用你的activity中的onPause(),从技术上讲,那意味着你的activity仍然处于部分可见的状态,当时大多数时候,那意味着用户正在离开这个activity并马上会进入Stopped state. 你通常应该在onPause()回调方法里面做下面的事情: 停止动画或者是其他正在运行的操作,那些都会导致CPU的浪费. 提交没有保存的改变,但是仅仅是在用户离开时期待保存的内容(such as a draft email). 释放系统资源,例如broadcast

UUID(Universally Unique Identifier)全局唯一标识符,是指在一台机器上生成的数字,它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的.按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,用到了以太网卡地址.纳秒级时间.芯片ID码和许多可能的数字.由以下几部分的组合:当前日期和时间(UUID的第一个部分与时间有关,如果你在生成一个UUID之后,过几秒又生成一个UUID,则第一个部分不同,其余相同),时钟序列,全局唯一的IEEE机器识别号(如果有网卡,从网卡获得,没有网卡以其他方式获得

在VCS菜单下面有 GIT -> Branches 然后会弹出branch菜单,后面怎么操作应该不需要解释吧,所有的branch都列出来自己选 在Tools菜单下面有Open Terminal..命令,点击可以打开一个终端,目录为当前project的根目录

介绍Snowflake算法 SnowFlake算法是国际大公司Twitter的采用的一种生成分布式自增id的策略,这个算法产生的分布式id是足够我们我们中小公司在日常里面的使用了.我也是比较推荐这一种算法产生的分布式id的. 算法snowflake的生成的分布式id结构组成部分 算法snowflake生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图, 这里我么来讲一下这个结构:首先因为window是64位的,然后整数的时候第一位必须是0,所以最大的数值就是63位的111111111111

UUID的生成策略: UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据,它是无序的一串数据,按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,UUID的生成用到了以太网卡地址.纳秒级时间.芯片ID码和许多可能的数字.UUID的底层是由一组32位数的16进制数字构成,是故 UUID 理论上的总数为 ,约等于,也就是说若每纳秒产生1百万个 UUID,要花100亿年才会将所有 UUID 用完(100亿年啊,地球都没了),所以这足够我们的使用了,也能够保证唯一性. UUID的格式: UUID 的十六个八位字节被

首先是项目地址: https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator 关于Redis集群生成分布式ID,这里要先了解redis使用lua脚本的时候的EVAL,EVALSHA命令: https://www.runoob.com/redis/scripting-eval.html https://www.runoob.com/redis/scripting-evalsha.html 讲解一下Redis实现分布式ID的原理,这里用ja

原理:利用局部变量生存期局限在当前函数或者当前代码块的原理,实现C++里AutoLock的概念,其实也就是智能指针的概念. 利用局部变量在创建时执行按钮的setEnable为NO,在函数结束,且无block的情况下setEnable为YES.如果有block,需要调下blockIt函数,其实里面啥都不干,就是为了让LLVM知道这个变量要在block结束后才释放. 头文件 @interface D1AutoDisableButton : NSObject { UIButton* sender; }

IC卡(intergrated Circuit Card,集成电路卡),又称为智能卡,智慧卡,微电路卡,微芯片卡 等等. 它是将一个微电子芯片嵌入符合ISO 7816标准的卡基中,做成卡片形状. IC卡与读写器之间的通讯可以是接触式的,也可是是非接触式的. 根据通讯接口把IC卡分成接触式IC卡.非接触式IC卡.双界面卡(同时具备接触式与非接触式通讯接口). IC卡由于其固有的信息安全.便于携带.比较完善的标准化等优点,在身份认证.银行.电信.公共交通.车场管理等领域正得到越来越多的应用,例如二代

IOS推送消息是许多IOS应用都具备的功能,最近也在研究这个功能,参考了很多资料终于搞定了,下面就把步骤拿出来分享下: iOS消息推送的工作机制可以简单的用下图来概括: Provider是指某个iPhone软件的Push服务器,APNS是Apple Push Notification Service的缩写,是苹果的服务器. 上图可以分为三个阶段: 第一阶段:应用程序把要发送的消息.目的iPhone的标识打包,发给APNS. 第二阶段:APNS在自身的已注册Push服务的iPhone列表中,查找有

数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求:   1 不能有单点故障.   2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.   3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.   4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.

概述 ID 生成器也叫发号器,它的主要目的就是"为一个分布式系统的数据object产生一个唯一的标识",但其实在一个真实的系统里可能也可以承担更多的作用.概括起来主要有以下几点: 唯一性 时间相关 粗略有序 可反解 可制造 要唯一性,是否需要全局唯一? 说起全局唯一,通常大家都会在想到发号器服务,分布式的通常需要更大空间,中心式的则需要在一个合适的地方在会聚.这就可能涉及到锁,而锁意味着成本和性能的下降.所以当前的系统是否需要全局的唯一性,就是一个需要考虑的问题.比如在通讯系统里,聊天

业务系统需要什么样的ID生成器 ID 生成器在微博我们一直叫发号器,微博就是用这样的号来存储,而我微博里讨论的时候也都是以发号器为标签.它的主要目的确如平常大家理解的“为一个分布式系统的数据object产生一个唯一的标识”,但其实在一个真实的系统里可能也可以承担更多的作用.概括起来主要有以下几点: 唯一性 时间相关 粗略有序 可反解 可制造 下面我会分别讲每个作用后面的考虑和权衡,也会对比介绍一下业界已知的几种 ID 设计. 要唯一性,是否需要全局唯一? 说起全局唯一,通常大家都会在想到发号器服

3003 这个题是这样的,对序列差分后,每个取反操作就是给两个端点的值取反,然后背包之后再状压就好了 4128 这题棒棒的QAQBSGS 23333 4176 这个杜教筛呃呃呃大爷链接 3028 我要去学学生成函数大爷链接 4025 我真TM是智商爆降了,这个东西明显的按时间分治一下就好了,管他什么lct 3498 一位大爷:"将所有点分成两类:度数 < sqrt(m)的和度数 > sqrt(m)的.先求包含第一类点的三元环个数.由于边很少,所以枚举2条边即可.由于一个点的度不超过s

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584913615817222458&wfr=spider&for=pc 一,题记 所有的业务系统,都有生成ID的需求,如订单id,商品id,文章ID等.这个ID会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引! ID生成的核心需求有两点: 全局唯一 趋势有序 二,为什么要全局唯一? 著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变.

背景     前一节里,解决了Houdini地形无缝导入到UE4的流程问题.但这种方法也有它的局限性,在实际游戏项目里,LA和LD还是偏向在游戏引擎编辑器里工作,他们的一些设计也会影响到地形的信息,那么就需要Houdini对已经导入UE4中并Bake成Landscape的地形资源做二次修改.通常会选择两种方案: 方案一:把整个地形和建筑都导回到Houdini里,重新过程化和调整生成后,再全部导入回UE4做处理. 方案二:使用HDA节点的Input和Output,通过调用Houdini Engin

数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求:   1 不能有单点故障.   2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.   3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.   4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.

原创 2017-11-21 帝都羊 架构师小秘圈 一,题记 所有的业务系统,都有生成ID的需求,如订单id,商品id,文章ID等.这个ID会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引! ID生成的核心需求有两点: 全局唯一 趋势有序 二,为什么要全局唯一? 著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变. 问题来了,因为系统是按照身份证号码做唯一主键的.此时,如果身份证是被盗的情况下,你是没有办法在系统里面注