支持Delphi7的DsoFramer(已编译)支持数据库直接存储（非临时文件方式，直接内存完成）避免在磁盘中产生临时文件和磁盘碎屑。
2020/10/9 3:03:54
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Ubuntu桌面pycharm开辟的docker-compose文件，包括磁盘映射、分辨率配置、端口映射和网络配置！
2020/4/26 7:58:05
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利用哈夫曼编码对数据进行无损紧缩，实现Huffman紧缩的编码器和译码器。
1．首先读入待紧缩源文件。
2．然后建立并分析字母表，对每种字符的出现频度进行统计，以频度作为建立Huffman树的权值。
3.频度表建好后，就可以根据算法建立Huffman树，对出现的每种字符进行Huffman编码。
4.此时，再次读入源文件，逐字节编码，将得到的编码流写入到磁盘文件。
5.译码过程先读入被紧缩的文件，将其解释为比特流，根据Huffman树，对比特流逐位译码，将译码结果逐次写入到磁盘文件。
1．首先读入待紧缩源文件。
2．然后建立并分析字母表，对每种字符的出现频度进行统计，以频度作为建立Huffman树的权值。
3.频度表建好后，就可以根据算法建立Huffman树，对出现的每种字符进行Huffman编码。
4.此时，再次读入源文件，逐字节编码，将得到的编码流写入到磁盘文件。
5.译码过程先读入被紧缩的文件，将其解释为比特流，根据Huffman树，对比特流逐位译码，将译码结果逐次写入到磁盘文件。
2018/9/23 3:32:33
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Sensu磁盘检查插件总览此插件提供了用于监视和指标收集的本机磁盘工具，包括：运行情况，使用情况和各种指标。
从该存储库打包的Sensu资产是针对Sensuruby运行时环境构建的。
将这些资产用作SensuGo资源（检查，更改程序或处理程序）的一部分时，请确保在资源所需的资产列表中包括相应的Sensuruby运行时资产。
当前的Ruby运行时资产可以在的档案bin/check-disk-usage.rbbin/check-fstab-mounts.rbbin/check-smart-status.rbbin/check-smart.rb
从该存储库打包的Sensu资产是针对Sensuruby运行时环境构建的。
将这些资产用作SensuGo资源（检查，更改程序或处理程序）的一部分时，请确保在资源所需的资产列表中包括相应的Sensuruby运行时资产。
当前的Ruby运行时资产可以在的档案bin/check-disk-usage.rbbin/check-fstab-mounts.rbbin/check-smart-status.rbbin/check-smart.rb
2016/7/3 22:51:06
31KB
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这本书在网上其他地方能找到的都不全。
本书最突出的特点是实用性。
本书的撰写目标并不是成为一本关于Windows操作系统原理的专著，而是一本通过命令行进行Windows系统管理的操作指南。
根据这一原则，本书没有那种似是而非的关于Windows操作系统原理的论述，而是在简单引见了命令行的一些常识后，直接开始讲解如何通过命令行来完成特定的windows管理任务，并给出了极其丰富的命令行实例，大部分这些实例我都进行过实际验证，可以正常运作，而这些实例执行的操作，比如计划任务、日志管理等，都是Windows系统管理员日常工作中不可或缺的重要内容。
此外，本书在结构上分为几个部分，每一部分分别讲述不同的Windows管理主题，比如日志管理、磁盘管理、网络管理等，根据这种结构安排，管理员或读者可以非常便利地从相应部分中找到自己需要的命令行实例，更快捷地完成管理任务。
本书最突出的特点是实用性。
本书的撰写目标并不是成为一本关于Windows操作系统原理的专著，而是一本通过命令行进行Windows系统管理的操作指南。
根据这一原则，本书没有那种似是而非的关于Windows操作系统原理的论述，而是在简单引见了命令行的一些常识后，直接开始讲解如何通过命令行来完成特定的windows管理任务，并给出了极其丰富的命令行实例，大部分这些实例我都进行过实际验证，可以正常运作，而这些实例执行的操作，比如计划任务、日志管理等，都是Windows系统管理员日常工作中不可或缺的重要内容。
此外，本书在结构上分为几个部分，每一部分分别讲述不同的Windows管理主题，比如日志管理、磁盘管理、网络管理等，根据这种结构安排，管理员或读者可以非常便利地从相应部分中找到自己需要的命令行实例，更快捷地完成管理任务。
2016/2/26 8:10:57
40.33MB
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19年6月最新翻译文档ClickHouse，开源的数据分析性的数据库。
Clickhouse的具体特点（不支持事务，不同于关系型数据库）：Ø1.真正的面向列的DBMSØ2.数据高效压缩Ø3.磁盘存储的数据Ø4.多核并行处理Ø5.在多个服务器上分布式处理Ø6.SQL语法支持Ø7.向量化引擎Ø8.实时数据更新Ø9.索引Ø10.适合在线查询Ø11.支持近似预估计算Ø12.支持嵌套的数据结构Ø支持数组作为数据类型Ø13.支持限制查询复杂性以及配额Ø14.复制数据复制和对数据完整性的支持ClickHouse的不完满：Ø1.不支持事物。
Ø2.不支持Update/Delete操作。
Ø3.支持有限操作系统。
Clickhouse的具体特点（不支持事务，不同于关系型数据库）：Ø1.真正的面向列的DBMSØ2.数据高效压缩Ø3.磁盘存储的数据Ø4.多核并行处理Ø5.在多个服务器上分布式处理Ø6.SQL语法支持Ø7.向量化引擎Ø8.实时数据更新Ø9.索引Ø10.适合在线查询Ø11.支持近似预估计算Ø12.支持嵌套的数据结构Ø支持数组作为数据类型Ø13.支持限制查询复杂性以及配额Ø14.复制数据复制和对数据完整性的支持ClickHouse的不完满：Ø1.不支持事物。
Ø2.不支持Update/Delete操作。
Ø3.支持有限操作系统。
2018/11/11 6:10:23
4.78MB
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灵活配置交易目标；
对交易逻辑进行高层次抽象，将策略开发者从交易接口的底层细节中解脱出来；
可自定义C++变量的“探针”，通过“探针”可以在盘中实时可视化任何变量的走势；
策略可以将当前运行状态保存到磁盘，方便进行系统迁移；
策略可以自定义“人工干预动作”,在线上策略运行过程中，可人工向策略发送一些预定义的信号；
同一交易服务器上的不同策略之间可以互相通信；
优雅的框架，定义了大量的宏，是的策略的代码简约易懂；
对交易逻辑进行高层次抽象，将策略开发者从交易接口的底层细节中解脱出来；
可自定义C++变量的“探针”，通过“探针”可以在盘中实时可视化任何变量的走势；
策略可以将当前运行状态保存到磁盘，方便进行系统迁移；
策略可以自定义“人工干预动作”,在线上策略运行过程中，可人工向策略发送一些预定义的信号；
同一交易服务器上的不同策略之间可以互相通信；
优雅的框架，定义了大量的宏，是的策略的代码简约易懂；
2018/1/4 17:08:14
7.21MB
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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
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