ApacheStorm（apache-storm-2.3.0-src.zip源码）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。
在教程中阅读更多内容。
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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2016/11/13 21:51:24
55.72MB
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0-src.tar.gz源码）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。
在教程中阅读更多内容。
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。
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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。
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2016/7/9 10:52:24
41.11MB
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0.zip）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
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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。
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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。
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2020/8/2 23:26:50
305.04MB
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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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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。
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2018/5/9 13:52:10
304.62MB
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以太坊智能合约安全漏洞分类及测试用例集，包含了37种以太坊solidity代码漏洞。
SWC以太坊智能合约漏洞库清单如下：SWC-100：未声明函数可见性SWC-101：整数溢出SWC-102：使用过时的编译器SWC-103：未锁定的pragma声明SWC-104：未检查的调用范围值SWC-105：无保护的以太币提款SWC-106：无保护的SELFDESTRUCT指令SWC-107：重入漏洞SWC-108：未声明状态变量可见性SWC-109：未初始化的存储指针SWC-110：触发assert断言SWC-111：使用过时的solidity函数SWC-112：委托调用非可信合约SWC-113：失败调用引发的DoS攻击SWC-114：买卖顺序依赖SWC-115：利用tx.origin授权SWC-116：使用区块值作为时间计量SWC-117：签名的非唯一性SWC-118：错误的构造函数名SWC-119：影子状态变量SWC-120：基于链属性的弱随机性SWC-121：未保护签名重放攻击SWC-122：缺乏适当的签名验证。
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SWC以太坊智能合约漏洞库清单如下：SWC-100：未声明函数可见性SWC-101：整数溢出SWC-102：使用过时的编译器SWC-103：未锁定的pragma声明SWC-104：未检查的调用范围值SWC-105：无保护的以太币提款SWC-106：无保护的SELFDESTRUCT指令SWC-107：重入漏洞SWC-108：未声明状态变量可见性SWC-109：未初始化的存储指针SWC-110：触发assert断言SWC-111：使用过时的solidity函数SWC-112：委托调用非可信合约SWC-113：失败调用引发的DoS攻击SWC-114：买卖顺序依赖SWC-115：利用tx.origin授权SWC-116：使用区块值作为时间计量SWC-117：签名的非唯一性SWC-118：错误的构造函数名SWC-119：影子状态变量SWC-120：基于链属性的弱随机性SWC-121：未保护签名重放攻击SWC-122：缺乏适当的签名验证。
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2016/9/21 10:31:52
3.72MB
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推荐人推荐测试用例。
步骤确实可以使其正常工作。
需要python3。
应用程序依赖安装熊猫$pip3installpandas安装scikit学习$pip3installscikit-learn正在运转的应用程序文件main.py具有调用推荐方法的main函数。
方法getRecommendations需要两个参数，第一个是代表要注册的新用户故事的字典，该字典必须具有以下属性：Módulo：分类用户故事模块。
可能的值为：Cadastro，Autenticação和Management。
$python3main.py
步骤确实可以使其正常工作。
需要python3。
应用程序依赖安装熊猫$pip3installpandas安装scikit学习$pip3installscikit-learn正在运转的应用程序文件main.py具有调用推荐方法的main函数。
方法getRecommendations需要两个参数，第一个是代表要注册的新用户故事的字典，该字典必须具有以下属性：Módulo：分类用户故事模块。
可能的值为：Cadastro，Autenticação和Management。
$python3main.py
2017/2/22 22:56:55
386KB
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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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