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happlyfox
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3年前
笑说设计模式-小白逃课被点名
关于我简介工厂模式(FactoryPattern)是最常用的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式。在工厂模式中,我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑,而是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象。分类工厂模式可以分为三种,其中简单工厂一般不被认为是一种设计模式,可以将其看成是工厂方法的一种特殊
红橙Darren
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3年前
深圳社招大厂面试分享
先了解清楚,看准了再下手。3月1号高铁到达深圳,到今天第九天了,四家大公司二家中小型公司,有几家已经面了几轮,下周还要面,挂了几家,不过目前已经选择了一家。总结一下找工作这段时间的经历,问得最多的是自定义View基本每家都问,问View的绘制流程,自定义View的步骤,有时会涉及到细节比如PhoneWindow实例是在哪个类哪个方法中实例化的,
Karen110
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3年前
Python音视频开发:实现消除抖音短视频Logo的工具
一、引言在《Python音视频开发:消除抖音短视频Logo和去电视台标的实现详解》节介绍了怎么通过PythonMoviepyOpenCV实现消除视频Logo的四种方法,并提供了详细的实现思路和实现代码,但这种原生态的应用不适合开发人员以外的其他人员使用,提供一个图形界面的工具程序是比较好的解决方案,本文就介绍实现这样一个图形化工具的步骤。本节的背景知识都
helloworld_03424577
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2年前
Magician-Containers 1.0.0 发布,Magician 家族又添一位新成员
最近在使用Magician开发项目的过程中,发现了一些问题,有时候想对某些方法做监听,或者想启动一个定时任务做轮询,会比较麻烦一点,因为Magician暂时没有对应的解决方案,但是我又不想在现有的Magician里添加功能,因为这样会让项目变得越来越大,最后逐渐变成一个大胖子,失去灵活性,开发者在使用的时候,不管需不需要的功能都会被一股脑的
Stella981
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3年前
Linux下V4L2捕捉画面+H264压缩视频+帧缓冲显示视频————结合三个部分工作
前面三篇文章分别介绍了视频捕获、h264视频压缩、帧缓冲显示的实现,现在将他们结合起来摄像头采集到的数据,需要交给视频压缩线程、显示线程使用,那么我采用的方法是使用队列及链表来实现:1.摄像头采集到数据后,分别放入两个处理线程队列中,并将相关信息放入链表中2.两个线程处理完成数据后,调用回调函数,从链表里找到对应的节点,然后释
Wesley13
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3年前
🔥《手把手教你》系列基础篇之3
1\.简介上一篇中,只是简单地一带而过的说了一些驱动浏览器,这一篇继续说说驱动浏览器,然后再说一说元素定位的方法。完成环境的安装并测试之后,我们对Selenium有了一定的了解了,接下来我们继续驱动浏览器做一些基本操作:窗口尺寸设置、网页截图、刷新、前进和后退2\.窗口尺寸设置在测试过程中,我们可能会要求打开浏览器的窗
Stella981
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3年前
CoreOS实践指南(十):在CoreOS上的应用服务实践(下)
在这篇中,会继续接着前次的话题,通过具体的案例,介绍CoreOS为分布式和集群服务带来的便利。在前一个案例中,为了完成采集和管理分布在集群各个节点上的服务状态信息,我们通过Etcd的分布式存储特性,设计了一种解决分布式服务中应用运行的节点和时间均不确定的问题的监控方法。在这次的案例中,会在这种服务监控方案的基础上,继续实现将监控结果作为自动配置的反馈,从
Stella981
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3年前
Kafka生产者发送消息的三种方式
Kafka是一种分布式的基于发布/订阅的消息系统,它的高吞吐量、灵活的offset是其它消息系统所没有的。Kafka发送消息主要有三种方式:1.发送并忘记2.同步发送3.异步发送回调函数下面以单节点的方式分别用三种方法发送1w条消息测试:方式一:发送并忘记(不关心消息是否正常到达,对返回结果不做任何判断处理)发送并忘记的方式本质上也
Stella981
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3年前
Spring Boot(十三):实现热部署
一、前言在实际开发过程中,每次修改代码就得将项目重启,重新部署,对于一些大型应用来说,重启时间需要花费大量的时间成本。对于一个后端开发者来说,重启过程确实很难受。在java开发领域,热部署一直是一个难以解决的问题,目前的java虚拟机只能实现方法体的热部署,对于整个类的结构修改,仍然需要重启虚拟机,对类重新加载才能完成更新操作。!(htt
helloworld_91538976
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2年前
大数据建模、分析、挖掘技术应用
1.掌握大数据建模分析与使用方法。2.掌握大数据平台技术架构。3.掌握国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案。4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。5.掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用。6.掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布
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