分析官方xapp1052工程，将发送引擎和接收引擎中的代码进行了详细注释，上传不是工程，只是详细注释的v文件，或将有助于分析修改官方工程。
2023/7/28 22:14:38
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HashtagWiki描述Wiki引擎使用主题标签来链接概念。
有关更多详细信息，请参见（）和相关的Wiki页面。
怎么跑使用cargorun--author运行服务器，然后浏览到。
使用cargorun--publish发布到out目录。
执照该软件已获得。
Wiki内容已根据许可。
贡献除非您明确声明，否则您有意提交任何要包括在作品中的贡献，都应按上述许可，而无需任何其他条款或条件。
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2023/7/28 19:50:42
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词库包括200W左右的最新词，把这个词库作为搜索引擎分词的标准。
词库包括200W左右的最新词，把这个词库作为搜索引擎分词的标准。
词库包括200W左右的最新词，把这个词库作为搜索引擎分词的标准。
2023/7/23 11:58:40
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火龙果软件工程技术中心 一、实现目的1、在Web中托管Workflow引擎实现工作流流转。
2、使用持久化的方式存放工作流实例状态。
二、基本原形报销流程（网上有很成熟的基于工作流的报销流程，我还在这里显摆，唉！）三、使用到的核心类WorkflowRuntime、ExternalDataExchangeService、WorkflowInstance、WorkflowPersistenceService分别在dotnet3.0的一下命名空间中：System.Workflow.Runtime、System.Workflow.Activities、System.Workflow.Runtime.Ho
2、使用持久化的方式存放工作流实例状态。
二、基本原形报销流程（网上有很成熟的基于工作流的报销流程，我还在这里显摆，唉！）三、使用到的核心类WorkflowRuntime、ExternalDataExchangeService、WorkflowInstance、WorkflowPersistenceService分别在dotnet3.0的一下命名空间中：System.Workflow.Runtime、System.Workflow.Activities、System.Workflow.Runtime.Ho
2023/7/19 10:55:15
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采用多线程方式对指定IP地址段(或单机)进行安全漏洞检测，支持插件功能。
扫描内容包括：远程服务类型、操作系统类型及版本，各种弱口令漏洞、后门、应用服务漏洞、网络设备漏洞、拒绝服务漏洞等二十几个大类。
对于多数已知漏洞，我们给出了相应的漏洞描述、解决方案及详细描述链接，其它漏洞资料正在进一步整理完善中，您也可以通过本站的“安全文摘”和“安全漏洞”栏目查阅相关说明。
3.0及后续版本提供了简单的插件开发包，便于有编程基础的朋友自己编写或将其他调试通过的代码修改为X-Scan插件。
另外Nessus攻击脚本的翻译工作已经开始，欢迎所有对网络安全感兴趣的朋友参与。
需要“Nessus攻击脚本引擎”源代码、X-Scan插件SDK、示例插件源代码或愿意参与脚本翻译工作的朋友，可通过本站“X-Scan”项目链接获取详细资料：“http://www.xfocus.net/projects/X-Scan/index.html”。
扫描内容包括：远程服务类型、操作系统类型及版本，各种弱口令漏洞、后门、应用服务漏洞、网络设备漏洞、拒绝服务漏洞等二十几个大类。
对于多数已知漏洞，我们给出了相应的漏洞描述、解决方案及详细描述链接，其它漏洞资料正在进一步整理完善中，您也可以通过本站的“安全文摘”和“安全漏洞”栏目查阅相关说明。
3.0及后续版本提供了简单的插件开发包，便于有编程基础的朋友自己编写或将其他调试通过的代码修改为X-Scan插件。
另外Nessus攻击脚本的翻译工作已经开始，欢迎所有对网络安全感兴趣的朋友参与。
需要“Nessus攻击脚本引擎”源代码、X-Scan插件SDK、示例插件源代码或愿意参与脚本翻译工作的朋友，可通过本站“X-Scan”项目链接获取详细资料：“http://www.xfocus.net/projects/X-Scan/index.html”。
2023/7/18 1:07:47
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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
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最近一直在做订单类的项目，使用了事务。
我们的数据库选用的是MySql，存储引擎选用innoDB，innoDB对事务有着良好的支持。
这篇文章我们一起来扒一扒事务相关的知识。
事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景。
如果有以下一个场景：A用户和B用户是银行的储户。
现在A要给B转账500元。
那么需要做以下几件事：1.检查A的账户余额＞500元；
2.A账户扣除500元；
3.B账户增加500元；
正常的流程走下来，A账户扣了500，B账户加了500，皆大欢喜。
那如果A账户扣了钱之后，系统出故障了呢？A白白损失了500，而B也没有收到本该属于他的500。
以上的案例中，隐藏着一个前提条件：A扣钱和B加钱，
我们的数据库选用的是MySql，存储引擎选用innoDB，innoDB对事务有着良好的支持。
这篇文章我们一起来扒一扒事务相关的知识。
事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景。
如果有以下一个场景：A用户和B用户是银行的储户。
现在A要给B转账500元。
那么需要做以下几件事：1.检查A的账户余额＞500元；
2.A账户扣除500元；
3.B账户增加500元；
正常的流程走下来，A账户扣了500，B账户加了500，皆大欢喜。
那如果A账户扣了钱之后，系统出故障了呢？A白白损失了500，而B也没有收到本该属于他的500。
以上的案例中，隐藏着一个前提条件：A扣钱和B加钱，
2023/7/16 9:37:17
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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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