MLManagerPro是可自定义的APK管理器，适用于具有Root访问权限的Android：提取任何已安装的应用程序，将其标记为收藏，轻松共享.apk文件以及更多其他功能。
功能：•提取所有已安装和系统的应用程序并将其另存为APK。
•批处理模式可同时提取多个APK。
•使用其他应用程序共享任何APK：电报，Dropbox，电子邮件等。
•通过将它们标记为收藏来组织应用程序，并更轻松地访问它们。
•将最新的APK上传到APKMirror。
•卸载任何已安装的应用程序。
•设置中可用的自定义设置，包括深色模式，自定义主要颜色等。
•不需要根访问权限。
功能：•提取所有已安装和系统的应用程序并将其另存为APK。
•批处理模式可同时提取多个APK。
•使用其他应用程序共享任何APK：电报，Dropbox，电子邮件等。
•通过将它们标记为收藏来组织应用程序，并更轻松地访问它们。
•将最新的APK上传到APKMirror。
•卸载任何已安装的应用程序。
•设置中可用的自定义设置，包括深色模式，自定义主要颜色等。
•不需要根访问权限。
2023/7/27 3:18:21
4.32MB
1
流式计算主要针对unboundeddata（无界数据流）进行实时的计算，将计算结果快速的输出或者修正。
这部分将分为三个小节来介绍。
第一，介绍大数据系统发展史，包括初始的批处理到现在比较成熟的流计算；
第二，为大家简单对比下批处理和流处理的区别；
第三，介绍流式计算里面的关键问题，这是每个优秀的流式计算引擎所必须面临的问题。
上图是2003年到2018年大数据系统的发展史，看看是怎么一步步走到流式计算的。
2003年，Google的MapReduce横空出世，通过经典的Map&Reduce定义和系统容错等保障来方便处理各种大数据。
很快就到了Hadoop，被认为是开源版的MapReduce，带动了整个ap
这部分将分为三个小节来介绍。
第一，介绍大数据系统发展史，包括初始的批处理到现在比较成熟的流计算；
第二，为大家简单对比下批处理和流处理的区别；
第三，介绍流式计算里面的关键问题，这是每个优秀的流式计算引擎所必须面临的问题。
上图是2003年到2018年大数据系统的发展史，看看是怎么一步步走到流式计算的。
2003年，Google的MapReduce横空出世，通过经典的Map&Reduce定义和系统容错等保障来方便处理各种大数据。
很快就到了Hadoop，被认为是开源版的MapReduce，带动了整个ap
2023/7/16 22:52:42
448KB
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Wavefront代理项目是用于监视和优化您的环境和应用程序的高性能流分析平台。
是一个轻量级的Java应用程序，您可以将指标，直方图和跟踪数据发送到该应用程序。
它以安全，快速和可靠的方式处理数据的批处理和传输到Wavefront服务。
要求Java8、9、10或11（建议11）Maven总览pkg：Wavefront代理的构建和运行时打包。
proxy：源代码。
请参阅以获取更多详细信息。
开始开发$gitclonehttps://github.com/wavefronthq/wavefront-proxy$cdwavefront-proxy$mv
是一个轻量级的Java应用程序，您可以将指标，直方图和跟踪数据发送到该应用程序。
它以安全，快速和可靠的方式处理数据的批处理和传输到Wavefront服务。
要求Java8、9、10或11（建议11）Maven总览pkg：Wavefront代理的构建和运行时打包。
proxy：源代码。
请参阅以获取更多详细信息。
开始开发$gitclonehttps://github.com/wavefronthq/wavefront-proxy$cdwavefront-proxy$mv
2023/7/1 10:27:18
894KB
1
利用InstallShield打包MySQL，利用批处理在安装程序的同时，安装和配置mysql，卸载程序时关闭并卸载mysql服务
2023/6/29 15:46:12
333KB
1
使用vb程序编写的自动注册dll文件，代码自动生成需要注册dll部件的bat批处理文件，然后自动运行，注册dll部件，同时后台影藏注册，不会弹出Regsvr32成功提示框，有效的解决win10不能注册dll问题。
核心代码可直接应用于应用类软件
核心代码可直接应用于应用类软件
2023/6/15 21:17:32
2KB
1
在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。
Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。
在美团?大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。
大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算
Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。
在美团?大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。
大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算
2023/6/13 9:27:09
425KB
1
主要是参考tesseract3.02官网的训练教程，再结合自己的摸索，材料里包含的批处理程序完成从tif训练文件的输入到trainedata语料库文件生成的全过程，带有详细的注释，材料包的样例可以帮助更好的了解训练，详细的可以参考我的博客http://blog.csdn.net/tuling_research/article/details/41091163
2023/6/10 16:08:02
1.6MB
1
使用nasm编写的8086汇编语言程序，包含源码，目标代码，及生成批处理（需要配置nasm.exe环境变量)，和生成批处理制作的img映像，可以在Vmware等虚拟机中运行。
将显示一个白色正方形（经测验在VMware中运行时要全屏，否则显示不正常，其他虚拟机如Hyper-v尚未测验)
将显示一个白色正方形（经测验在VMware中运行时要全屏，否则显示不正常，其他虚拟机如Hyper-v尚未测验)
2023/6/10 14:16:31
1KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB