本文综合ApacheFlink原理与京东实时计算平台（JRC）的背景，详细讲述了大规模Flink流作业的调优方法。通过阅读本文，读者可了解Flink流作业的通用调优措施，并应用于生产环境。

1\.前言ApacheFlink是一个分布式流处理引擎，它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用，并且在支持容错的前提下，高效、大规模的运行此类应用。通过支持事件时间(eventtime)、计算状态(state)以及恰好一次(exactlyonce)的容错保证，Flink迅速被很多公司采纳，成为了新一代的流计算处理引擎。

Java聊天系统1.Socket类Socket(InetAddressaddress,intport)创建一个流套接字并将其连接到指定IP地址的指定端口号。Socket(Stringhost,intport)创建一个流套接字并将其连接到指定主机上的指定端口号。

1.题目要求设计一个找到数据流中第K大元素的类（class）。注意是排序后的第K大元素，不是第K个不同的元素。你的KthLargest 类需要一个同时接收整数 k和整数数组nums 的构造器，它包含数据流中的初始元素。每次调用KthLargest.add，返回当前数据流中第K大的元素。示例:

Java聊天系统1.Socket类Socket(InetAddressaddress,intport)创建一个流套接字并将其连接到指定IP地址的指定端口号。Socket(Stringhost,intport)创建一个流套接字并将其连接到指定主机上的指定端口号。

NUI图像数据流概述NUI的流数据是通过连续静态图像序列传递的。在上下文初始化阶段，应用程序将识别需要读取的流数据，并对其进行附加的流相关设置，包括数据解析度、图像类型、用于存储输入帧的缓冲区数量等内容。在应用程序检索并释放相关帧之前，如果运行时数据占满了缓冲区，那么系统将自动丢弃最旧的帧并重用缓冲区，也就是说，帧数据是可被丢弃的。同时系统最多允

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/60ef44a1c1844644a8939b1826986de9.png)!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/9d3071ce1f534e65a1862199e1ba95c6.jpg)_作者：__DavidHoffman\

RFM模型是网点衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段。RFM是Rencency（最近一次消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）  !(https://oscimg.oschina.net/oscnet/2dc514f272ec165c5f7bdfb674b023eb5c9.png)消费指的是客户在店铺消费最

关注 Vue中文社区，回复“加群”加入我们一起学习，天天进步!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c98410dabd9147454c8e27bd16a0d819aeb.jpg)源起像往常一样吃着泡面，刷着朋友圈，无意之间看到几位大佬在收Github账号，说是薅羊毛，金额还

企业拥有大量的著作权作品，包括文档、软件、设计、创意和更多。这些作品代表了企业的创新和核心价值。为了更好地保护和管理这些资产，企业可以探索企业作品著作权API的应用。本文将探讨企业著作权数据的价值以及如何利用API提高知识产权管理。