ApacheStorm（apache-storm-2.3.0.tar.gz）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
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自2020年提出“双碳”目标以来，亟需数字技术与能源行业深度融合，真正实现能源清洁低碳转型与数字化升级。
开务数据库聚焦“数字能源”领域，为用户打造数字化能源管理平台，提升综合能源和碳资产管理能力。
本期我们将围绕“数字能源”主题，由开务数据库研发工程师李刘鹏老师为大家引见《数字能源边缘实时计算实践》。
李老师长期专注于时序数据的存储与运算、实时计算等领域，目前负责数字能源边缘端研发工作，具备丰富的开发与管理经验。
传统能源行业涉及数据信息错综复杂，不仅需要采集各类设备实时运行的状态数据，同时还需围绕采集数据进行实时计算、分析及预测。
本期直播将围绕边缘实时计算实践中使用的go-streams组件的技术原理、实现以及优化策略，深入解析开务数据库在边缘实时计算中的落地实践。

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。