一、各播放器简述1、ExoPlayerExoPlayer是Google推出的开源播放器，主要是集成了Android提供的一套解码系统来解析视频和音频，将MediaCodec封装地非常完善，并加入了对DASH和HLS等直播协议的支持，形成了一个性能优越，播放稳定性较好的一个开发播放器。Github:https://github.com/google/ExoPlayerstarforkissue20.5k5.9k723跨平台特性：只支持Android优点：接入包体积小，1.1M护团队强大，更新速度快缺点：不跨平台，不太适合直播可扩展性一般，视频软解接入较麻烦适合播放场景简单的项目，播放过程中无切换

数仓技术路线选型对于已有的hive数据仓，怎样改造成实时数仓的要求呢？2.关于实时数仓的选型如果选择hbase，建议选择kudu如果选择kudu, 还可以选择doris如果选择doris，建议选择iceberg以上三种选择，要配合具体的场景；技术选型方案方案一：doris作为实时数仓，hive作为离线数仓其中doris作为实时数仓，可以设计存储n天的(doris紫自身能够自动就行数据生命周期的管理)；然后hive数据仓仍然作为T+1的离线数仓使用；优点：继承以往的hadoop生态的hive遗产，只用新加入doris一个组件即可，满足实时性数仓的要求；缺点：该架构缺点也很明显，早期的lamda架

FPGA厂家和芯片型号众多，在开发过程中，特别是新产品新项目时，都会面临FPGA选型的问题。如何选择出适合的FPGA型号非常关键，需要评估需求、功能、成本、存储器、高速收发器等各种因素，选出性能与成本平衡的FPGA芯片。本文主要介绍【FPGA选型】的基本流程和需要考虑的因素，通过阅读本文可以了解：FPGA选型的基本流程。FPGA选型相关因素的详细介绍。一、FPGA选型基本流程1、确定功能需求FPGA应用和功能需求，是关键性因素。FPGA通常应用于高速传输、定制化的数字电路功能，如数据流处理、信号处理、图像处理和音视频编解码等。不同的应用和功能需求对FPGA的规格和性能要求不同。高速数字信号处理

本文首发自「慕课网」，想了解更多IT干货内容，程序员圈内热闻，欢迎关注"慕课网"！作者：陈于吉吉|慕课网讲师随着这几年微服务的火爆，在平时的工作或者技术交流中，我们总能听到哪家公司说把自己的项目用微服务重构啦，是的，微服务确实能解决单体系统变得臃肿难以维系的问题。现在如果你的企业正在考虑采用微服务对架构进行重构，那么企业必定需要选择一个框架将微服务进行落地。我们都知道，现在在微服务市场比较流行的有2大框架，一个是Ali的Dubbo，一个是SpringCloud。两者孰优孰劣一直是一个比较令人头疼的问题。接下来我们一起探讨下如何进行微服务的技术选型。1.技术选型考虑的要素其实我们可以先不去考虑是

0摘要    前面笔者简单谈了在实际的mqtt产品实现时，客户端和服务端分别如何实现，选择了参考文献[1]mosquitto服务端实现和[2]华为鸿蒙mqtt客户端实现，两个比较典型的项目作为例子对产品级的实现进行了解析。在实际的工程项目中，经常还需要根据应用场景，选择合适的物联网协议，那针对众多的物联网协议（MQTT/AMQP/CoAP/HTTP/LwM2M）应该如何做出选择，判断和选型的依据时什么呢？本文笔者从物联网的特点入手，提出了一些通信中需要考虑的要点，然后根据这些要点，梳理出各个协议的差异，希望对读者有一定的指导意义。1、物联网特点    以典型的物联网场景为例，在实际的工程项目中

文章目录前言一、工业相机概述二、CCD相机组成与工作原理1.CCD传感器2.CCD相机工作原理三、CMOS相机组成与工作原理1.CMOS传感器2.CMOS相机的工作原理3.CDD与CMOS传感器对比四、相机的分类1.按芯片工艺类型2.按传感器类型（像素排列方式）3.按图像模式4.按信号输出方法5.按其他方式分类五、面阵相机的主要参数及应用说明1.传感器尺寸2.像素3.像元4.像元尺寸5.像元深度6.分辨率7.精度8.帧率/行频9.增益10.外触发11.曝光时间/曝光方式12.拖影13.动态范围14.噪点/信噪比15.光谱响应六、相机标准1.GenlCam1.GenTL2.GenApi3.SFN

文章目录1.同步双写2.异步双写3.定时任务4.数据订阅1.同步双写优点：实现简单缺点：业务耦合，商品的管理中耦合大量数据同步代码影响性能，写入两个存储，响应时间变长不便扩展：搜索可能有一些个性化需求，需要对数据进行聚合，这种方式不便实现2.异步双写上架商品的时候,先把商品数据丢入MQ,为了解耦,拆分一个搜索微服务,搜搜微服务去订阅商品变动的信息,完成同步一些数据需要聚合处理成类似宽表的结构怎么办呢？例如商品库的商品品类、spu、sku表是分开的，但是查询是跨维度的，在ES里再聚合一次效率就低一些，最好就是把商品的数据给聚合起来，在ES里以类似大宽表的形式存储，这样一来查询效率就高一些。优点：

文章目录1.同步双写2.异步双写3.定时任务4.数据订阅1.同步双写优点：实现简单缺点：业务耦合，商品的管理中耦合大量数据同步代码影响性能，写入两个存储，响应时间变长不便扩展：搜索可能有一些个性化需求，需要对数据进行聚合，这种方式不便实现2.异步双写上架商品的时候,先把商品数据丢入MQ,为了解耦,拆分一个搜索微服务,搜搜微服务去订阅商品变动的信息,完成同步一些数据需要聚合处理成类似宽表的结构怎么办呢？例如商品库的商品品类、spu、sku表是分开的，但是查询是跨维度的，在ES里再聚合一次效率就低一些，最好就是把商品的数据给聚合起来，在ES里以类似大宽表的形式存储，这样一来查询效率就高一些。优点：

两年前，在文章最全大数据开源组件思维导图中，整理了大数据生态的开源技术组件思维导图，至今有4K的下载量。尽管数据行业的新词热度，由大数据平台->数据治理->数据中台->数字化转型（现代数据技术栈）转换，做为这些新词的基础组成部分，数据资产管理平台/元数据管理平台/数据目录管理平台等技术方案，依旧处于Gartner曲线的爬升恢复期，相关平台百花齐放，一统江湖的开源平台或者商用产品还没出现，在推进企业数字化转型落地过程中，实现数据治理、数据资产管理平台/元数据管理平台/数据目录管理平台的选型，依旧是一项考验人能力的活。计划分三篇文章详细介绍12款优秀的开源数据资产/元数据管理平台，在第三篇文章中，

两年前，在文章最全大数据开源组件思维导图中，整理了大数据生态的开源技术组件思维导图，至今有4K的下载量。尽管数据行业的新词热度，由大数据平台->数据治理->数据中台->数字化转型（现代数据技术栈）转换，做为这些新词的基础组成部分，数据资产管理平台/元数据管理平台/数据目录管理平台等技术方案，依旧处于Gartner曲线的爬升恢复期，相关平台百花齐放，一统江湖的开源平台或者商用产品还没出现，在推进企业数字化转型落地过程中，实现数据治理、数据资产管理平台/元数据管理平台/数据目录管理平台的选型，依旧是一项考验人能力的活。计划分三篇文章详细介绍12款优秀的开源数据资产/元数据管理平台，在第三篇文章中，