💛前情提要💛本章节是C++的类和对象-封装的相关知识~接下来我们即将进入一个全新的空间，对代码有一个全新的视角~以下的内容一定会让你对C++有一个颠覆性的认识哦！！！以下内容干货满满，跟上步伐吧~作者介绍：🎓作者：热爱编程不起眼的小人物🐐🔎作者的Gitee：代码仓库📌系列文章&专栏推荐：《刷题特辑》、《C语言学习专栏》、《数据结构_初阶》、《C++轻松学_深度剖析_由0至1》📒我和大家一样都是初次踏入这个美妙的“元”宇宙🌏希望在输出知识的同时，也能与大家共同进步、无限进步🌟🌐这里为大家推荐一款很好用的刷题网站呀👉点击跳转📌导航小助手📌💡本章重点🍞一.类和对象🍞二.类🥐Ⅰ.类的定义🥐Ⅱ.封装🥐Ⅲ
如何从PHP中的多维数组中删除重复值？初始数组:array(0=>array('following_userid'=>'88',),1=>array('following_userid'=>'89',),2=>array('following_userid'=>'287',),3=>array('following_userid'=>'346',),4=>array('following_userid'=>'405',),5=>array('following_userid'=>'284',),6=>array('following_userid'=>'583',),7=>array(
Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第19天啦！学习了flinkSQL中窗口的应用，包括滚动窗口，滑动窗口，会话窗口，累计窗口，学会了如何计算累计值（类似于中视频计划中的累计播放量业务需求），多维数据分析等大数据热点问题，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流，希望对大家有帮助！Tips："分享是快乐的源泉💧，在我的博客里，不仅有知识的海洋🌊，还有满满的正能量加持💪，快来和我一起分享这份快乐吧😊！喜欢我的博客的话，记得点个红心❤️和小关小注哦！您的支持是我创作的动力！"文章目录Flink学习笔记六、FlinkSQL窗口1.窗口表值函数（tvfs）2.窗口分类函数及聚合操作2.
Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第13天啦！学习了flink高级特性和新特性之ProcessFunctionAPI和双流join，主要是解决大数据领域数据从数据增量聚合的问题，以及快速变化中的流数据拉宽问题，即变化中多个数据源合并在一起的问题，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips："分享是快乐的源泉💧，在我的博客里，不仅有知识的海洋🌊，还有满满的正能量加持💪，快来和我一起分享这份快乐吧😊！喜欢我的博客的话，记得点个红心❤️和小关小注哦！您的支持是我创作的动力！"文章目录Flink学习笔记四、Flink高级特性和新特性2.Proces
Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第10天啦！学习了flink四大基石之State（状态），主要是解决大数据领域增量计算的效果，能够保存已经计算过的结果数据状态！重点学习了state的类型划分和应用，以及TTL原理和应用，即数据状态也会过期和定期清除的问题，以及广播流数据的企业应用场景，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips：广州回南天色佳，学习state意更浓。心随知识飘然去，智慧之舟破浪中。越来越有状态，明天也要继续努力！文章目录Flink学习笔记三、Flink高级API开发3.State3.1State应用场景3.2State类型
Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第9天啦！学习了flink四大基石之Time的应用—>Watermark（水印，也称水位线），主要是解决数据由于网络延迟问题，出现数据乱序或者迟到数据现象，重点学习了水位线策略机制原理和应用，以及企业级的应用场景，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips：转码之路，溯洄从之，道阻且长！希望自己继续努力，学有所成，让华丽的分割线，成为闪耀明天的起跑线！文章目录Flink学习笔记三、Flink高级API开发2.WaterMark2.1为什么需要WaterMark2.2多并行度与WaterMark2.3KeyB
Flink学习笔记前言：今天是第二天啦！开始学习Flink流批一体化开发知识点，重点学习了各类数据源的导入操作，我发现学习编程需要分类记忆，一次一次地猜想api作用，然后通过敲代码印证自己的想法，以此理解知识点，加深对api的理解和应用。Tips：我觉得学习Flink还是挺有意思的，虽然学习进度有点慢，但是数据源已经理解清楚了，我相信接下来一切会越来越好的！二、Flink流批一体API开发1.输入数据集DataSource1.1预定义Source1.1.1基于本地集合的Source(1)env.fromElements（）#两种输入类型，一种是元素，一种是元组DataStreamSourceO
最近遇到一个奇怪的情况。让我们考虑以下类(放在header.h中):#ifndefHEADER_H#defineHEADER_H#includetemplateclassClass{public:typedefstd::set*>instances_list;explicitClass(constV&Value):m_value(Value){s_instances.insert(this);}private:staticinstances_lists_instances;Vm_value;};templatetypenameClass::instances_listClass::s_
Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第五天啦！主要学习了物理分区较难理解的部分，在这个部分的三个分区的学习中，rescalepartition和forwardpartition其原理可以归类pointwise模式，其他的partition其原理可以归类all_to_all模式，而比较有趣的是custompartitioning，这个可以进行根据值的输入进行自定义分区。Tips：尼采曾经说过：“每一个不起眼的日子，都是对生命的辜负!”虽然转码学习之路比起科班同学会更加艰辛，不过我相信只要愿意坚持，多理解多敲代码，多向各位大佬请教，即使一点一滴也是会有收获的，明天也要继续加油！文章目录F
本篇介绍一款开源的AI技术（2021年发布的），可以帮助你修复老旧照片，让你重温昔日美好瞬间！在线免费体验网站：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN因为这个模型比较大，需要大量的计算资源，特别是GPU资源，而且还是免费的，所以不知道什么时候会被关闭。现在用的人少，所以这个在线体验还能免费用。什么是GFPGAN实现该修复背后用的是GFPGAN算法。GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的面部GAN（如StyleGAN2）中封装的丰富和多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复，旨在开发用于现实世界人脸修复的实用算法。htt
