同时为发布和订阅提供高吞吐量。
据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50MB），每秒处理55万消息（110MB）。
可进行持久化操作。
将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。
通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
分布式系统，易于向外扩展。
所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。
无需停机即可扩展机器。
消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。
当失败时能自动平衡。
支持online和offline的场景。

基于pjsip实现GBT28181协议，可以实现实时流获取、历史流获取。
附带了添加了gbt28181扩展的pjsip源码

使用MATLABsimulink工具采用扩展卡尔曼滤波进行在线状态参数滤波或估计（此方法适用卡尔曼滤波器的实现），模型采用多输入多输出的状态空间模型。

没有一项物理学基本定律指出时间应该只“前进”而不“后退”，但我们却从未见识过时间逆转的现象，类似破裂的鸡蛋突然间重新复原，温水中形成冰块这样的事情不过是科幻影片中的情节。
一项新研究显示，时间箭头是量子力学“健忘症”的一种结果，这种“健忘症”擦除了时间逆转留下的所有痕迹。
熵越高信息越少形象地说，我们的时间感被热力学第二定律“捕获”。
根据这一定律，包括从一个被隔绝的盒子内的粒子到整个宇宙的任何封闭系统，都只会朝着更为混乱的局面发展。
代表混乱程度的状态量——熵只会呈上升趋势。
在一个由大型物体构成的世界，不断提高的熵伴随着热量流动出现，热量总是从高温物体传向低温物体。
此外，熵的变化也可以被描述为一种信息流动：系统内的熵越高，所包含的信息就越少。
在量子世界，当在更大程度上与外部世界纠结在一起时，一满盒粒子将在熵增加的同时失去信息。
在外部观察这个盒子的人可能在更大程度上与之纠缠在一起。
这种纠缠涉及到粒子所含信息的流失，提高了观察者获取的信息量。
麻省理工学院的洛伦佐·马科纳表示，在这种情况下，熵的不断升高以及热力学第二定律可能只是一种假象，一种量子力学产物。
可发生不留痕根据量子力学定律，时间应呈现出对称性，既会“前进”，也会“后退”。
马科纳说：“如果仔细分析这些定律，你就会发现与时间逆转有关的一切过程都可以发生，但这些过程却没有留下任何曾经发生过的痕迹。
”马科纳表示，在熵呈减少趋势的系统内，事件与观察者之间的连接或者纽带被擦除。
由于缺少这种信息，作为观察者的我们无法捕捉到时间逆转事件。
正如他所指出的那样，破碎的鸡蛋可能重新复原，但由于与之有关的信息未能保存下来，我们无法看到这一过程。
给人的感觉是，这些信息好像从我们的记忆中被删除了一样。
将粒子的量子力学属性扩展到鸡蛋的宏观世界存在问题。
马科纳表示，在这种日常尺度下，量子力学的作用范围必须超出原子层面，但我们没有证据证明存在更大尺度下的量子力学属性。
存在多个平行宇宙马科纳说，如果量子力学存在多个世界的理论是正确的，类似这样的假设便可能成立。
根据多世界理论，宇宙实际上由多个平行宇宙构成，任何一种物理学可能性都可以在平行宇宙上存在。
伊利诺斯州大学香槟分校物理学家迈克尔·魏斯曼表示：“热力学第二定律的时间不对称与我们对这个世界的认识之间的关系以前就曾被讨论过，但却是以一种非常不正式的方式，进而为这一论点打下更为坚实的基础。
”但魏斯曼同时指出，这种解释并不全面，原因就在于建立在人与时间存在一种特殊关系这种假设基础之上，人类只能形成有关过去的记忆。
他说：“新研究仍需借助于有关我们思维方式的最初假设。
”加利福尼亚理工学院的肖恩·卡洛尔表示，这项研究同样无法揭开一个更大的谜团，即宇宙为何从诞生之初就是物质和能量的统一体并且熵的数值非常低。
由于熵在一定程度上代表一个特殊构造的可能性，宇宙最初的低熵状态出现的可能性极低。

云原生运行时安全性。
想聊天吗？在的频道上加入我们。
最新发行阅读。
发展稳定转数黛比二元Falco项目最初由创建，是一个孵化中的开源云原生运行时安全工具。
Falco可以轻松使用内核事件，并使用Kubernetes和其他云本机堆栈中的信息丰富这些事件。
Falco具有一组专门针对Kubernetes，Linux和云原生构建的安全规则。
如果系统中违反规则，Falco将发送警报，通知用户违规及其严重性。
安装Falco如果您想在生产中运行Falco，请遵守。
Kubernetes工具链接注意舵Falco社区定期发布头盔图表。
迷你库Falco驱动程序已放入minikube中，以便于部署。
类使用kind运行Falco需要主机系统上的驱动程序。
GKE我们建议使用eBPF驱动程序在GKE上运行Falco。
发展Falco设计为可扩展的，因此可以内置到云原生应用程序和基础架构中。
Falco有一个端点和一个在定义的API。
Falco项目为此端点支持各种SDK。
开发工具包语言资料库走锈PythonFalco可以检测到什么

状态io适用于Java8的高性能多线程非阻塞异步I/OSimplicityLeadstoPurity-JiroXio是用于构建高性能，可扩展网络应用程序的网络库完整的自述文件和文档即将推出，以查看示例用法，并测试一下。
使用代码库Lombok该项目使用以下lombok功能：github流程该项目正在使用githubflow：:源代码样式xio源代码符合提出的标准。
以下maven插件维护源代码标准：是一个预提交的git钩子，用于格式化将要提交的所有Java源代码文件。
在mvnverify期间运行以确保源文件格式正确。
在mvn

可编辑bootstrap的扩展插件，亲测有用！bootstraptable的x-editable实现单元格编辑包含表格的csv、pdf导出，解决数据为Empty的问题和支持自定义样式

在线法官工具/验证助手这是什么？这是一个工具，可以轻松地自动执行代码库的验证过程以进行竞争编程。
如何使用设置库的存储库请阅读以下内容：:运行程序安装$pip3installonline-judge-verify-helper需要Python3.6或更高版本。
自动化验证首先，在包含.test.的文件中指定要用于验证库的问题URL.test.在其路径中（例如，对于C++，在example.test.cpp类的文件中编写#definePROBLEM"https://judge.yosupo.jp/problem/unionfind"；
有关其他语言，请参见）。
然后，运行以下命令检查是否可以执行验证。
$oj-verifyrun当前，支持有关和的问题。
有关详细信息，请参见。
#include的自动扩展该include在形式的文件报表#include"foo.hpp"可扩展，类似于提供的功能为JavaScript。
这是为了解决大多数在线法官不支持提交多个文件的问题。
可以通过运行以下命令来使用该功能：$oj-bundle

为了将窄带波束形成扩展至宽带，可以使用频域LCMV波束形成器。

###数据可视化-PowerBI####一、课前准备与快速入门在开始学习PowerBI之前，我们需要做好一些准备工作：1.**安装PowerBI**：首先确保已经安装了PowerBIDesktop，可以从Microsoft官网免费下载。
2.**了解图表类型**：熟悉常用的图表类型如折线图、条形图、饼图等，这些图表占据了大多数数据可视化的应用场景。
3.**熟悉PowerQuery和PowerPivot**：PowerQuery用于数据清洗和导入，PowerPivot则用于构建复杂的数据模型。
4.**准备数据源**：准备好要分析的数据，并了解如何将其导入PowerBI。
####二、PowerBI简介PowerBI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，它提供了从单一视图到复杂的交互式报告的所有功能。
PowerBI主要有三个版本：-**Desktop**：主要用于创建和编辑报表，是最常用的版本。
-**Service(ProandPremium)**：用于共享和协作，支持实时刷新和大规模部署。
-**Mobile**：可在移动设备上查看报告。
####三、PowerBI界面介绍PowerBI的界面主要分为三个部分：1.**多页报表视图**：显示最终的可视化结果。
2.**数据视图**：进行数据建模的地方，可以在此添加新表、创建关系和度量值。
3.**关系视图**：用于查看和管理数据表之间的关系。
####四、PowerBI数据可视化流程1.**获取数据**：使用PowerQuery从各种来源导入数据。
2.**数据建模**：在PowerPivot中对数据进行清理、转换并建立模型。
3.**数据可视化**：利用PowerView创建交互式报告。
4.**分发数据**：将完成的报告发布到PowerBI服务并与他人共享。
####五、可视化图表类型PowerBI提供了多种类型的图表供用户选择，以适应不同的数据展示需求：1.**常用图表**：-**折线图**：用于展示随时间变化的趋势。
-**条形图**：适用于比较不同类别的数量。
-**饼图**：展示各个部分在整体中的占比。
-**散点图**：显示数据点间的分布或关联。
2.**高级图表**：-**卡片图**：展示单个数值。
-**雷达图**：用于比较多个变量。
-**瀑布图**：展示数据的增减变化过程。
-**箱线图**：展示数据分布的统计摘要。
-**标靶图**：对比实际值与目标值。
-**漏斗图**：展示业务流程中的转化率。
-**树状图**：用于层次结构数据的可视化。
-**气泡图**：同时展示三个维度的数据。
-**词云图**：以文字大小表示频率。
-**桑基图**：展示数据流的方向和量级。
-**热力图**：展示二维矩阵中的数据密度。
####六、项目实战1.**数据导入与整理**：-**导入数据**：使用PowerQuery从Excel、数据库等来源导入数据。
-**使用查询编辑器**：对数据进行清洗和转换。
-**数据库导入数据**：直接连接到MySQL等数据库并导入数据。
2.**建立数据分析模型**：-**建立数据模型**：在PowerPivot中创建表格间的关系。
-**新建度量值和新建列**：利用DAX函数创建新的计算字段。
-**DAX函数**：包括聚合函数、逻辑函数、信息函数等。
3.**可视化报告**：-**生成可视化报告**：在PowerView中创建交互式报告。
-**报告的筛选设置**：为报告添加筛选条件。
-**报告的格式设置**：调整图表的颜色、字体等样式。
-**设置报告的钻取**：让用户能够深入探索数据细节。
4.**Dashboard的制作原则**：-**选择合适的图表**：根据数据特性选择最合适的图表类型。
-**Dashboard的设计建议**：保持布局清晰，确保信息一目了然。
####七、拓展点、未来计划、行业趋势随着大数据技术的发展，数据可视化工具的需求日益增加。
PowerBI作为一款强大的工具，在未来有望继续扩展其功能，更好地满足企业和个人的需求。
例如，增强机器学习集成能力，提高自动化程度等。
####八、总结通过本课程的学习，我们不仅掌握了PowerBI的基本使用方法，还深入了解了数据可视化的重要性以及如何有效地运用各种图表来表达数据背后的故事。
希望每位学员都能够熟练地使用PowerBI，并在未来的工作中发挥重要作用。

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。