Wesley13 Wesley13
4年前
Makefile讲义(9)——隐含规则
隐含规则————在我们使用Makefile时,有一些我们会经常使用,而且使用频率非常高的东西,比如,我们编译C/C的源程序为中间目标文件(Unix下是\.o\文件,Windows下是\.obj\文件)。本章讲述的就是一些在Makefile中的“隐含的”,早先约定了的,不需要我们再写出来的规则。“隐含规则”也就是一种惯
Stella981 Stella981
4年前
Flume使用Kafka Sink导致CPU过高的问题
在日志收集服务器上使用Flume(1.6)的KafkaSink将日志数据发送至Kafka,在FlumeAgent启动之后,发现每个Agent的CPU使用率都非常高,而我们需要在每台机器上启动多个FlumeAgent来收集不同类型的日志,如果每个Agent都这样,那肯定会把机器的CPU吃满了,刚开始使用jstack定位到是org.apache.flume
Stella981 Stella981
4年前
LivePlayer.js免费直播、点播播放器如何自适应div宽高集成播放视频
LivePlayer网页直播、点播播放器资源下载:https://www.liveqing.com/docs/download/LivePlayer.html(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.liveqing.com%
「数据密集型应用系统设计」读后感与团队高并发高性能实践案例
作者:京东物流冯志文一、分布式数据系统挑战1.一致性(Consistency):在多个节点上维护相同的数据副本,确保所有节点在任何给定时间点都能看到相同的数据状态。这是CAP理论中的C部分(一致性、可用性和分区容错性)。2.可用性(Availability
近屿智能 近屿智能
1个月前
AI面试智能体:重构招聘逻辑,破解传统招聘痛点
AI面试智能体:重构招聘逻辑,破解传统招聘痛点在人才市场竞争加剧的当下,传统招聘面临诸多困境:岗位需求多变、候选人流动频繁、面试官标准不一、技术面复用成本高,核心痛点集中在“筛不完、问不准、选不对”,招聘“漏斗”存在严重的漏人、漏信息、漏判断问题。AI面试
近屿智能 近屿智能
1个月前
AI驱动招聘价值重构:从人才入口到组织效能的全链路升级
AI驱动招聘价值重构:从人才入口到组织效能的全链路升级当企业纷纷加码HR数字化转型,核心HR系统、工时薪资核算模块已逐步实现线上化,但作为人才供应链起点的招聘环节,却常陷入“高投入低产出”的困境:海量简历筛选耗费80%精力、面试评估依赖个人经验、优质候选人
如何使用wireshark进行远程抓包
作者:罗旅帆一、概述通常我们使用wireshark进行抓包分析的时候,在远端设备抓取一部分数据包后,再回传到本地,然后使用wireshark进行分析。这种操作主要是抓取的数据包不是实时的,不能做实时数据分析,其次每次要穿文件也不太方便。并且针对时效要求高,
京东金融鸿蒙端部署AI超分模型实践(纯干货)
作者:高阔1.背景这可能是全网第一篇完整讲解鸿蒙端使用CANN部署AI模型的文章,满满干货。社区作为用户交流、信息传递的核心载体,图片内容(如理财产品截图、投资经验分享配图、用户互动评论图片等)的展示质量直接影响用户的信息获取效率与平台信任感。从京东金融A
一文了解电商大促系统的高可用保障思路-献给技术伙伴们
本文面向受众可以是运营、可以是产品、也可以是研发、测试人员,作者希望通过如下思路(知历史清家底明目标定战略做战术促成长)帮助大家能够了解电商大促系统的高可用保障,减少哪些高深莫测的黑话和高大尚的论调,而是希望有个体系化的知识让读者有所得。一、【知历史】电商
Java 枚举与策略模式、函数式接口的结合:实现高内聚低耦合的设计
作者:京东物流杨唯一一、Java枚举类Java枚举是一个特殊的类,一般表示一组常量,比如一年的4个季节,一年的12个月份,一个星期的7天,方向有东南西北等。我们在业务需求开发中,通常会使用枚举来定义业务上的一组常量,那除了简单地定义常量之外,我们如何利用枚