EDKII的开发环境搭建（Windows系统）一、搭建前的准备工作二、软件安装1、安装VS2019社区版2、安装Python3、安装Git4、安装Nasm5、安装IASL6、安装Qemu三、下载EDK2的源码1、下载edk2的源码2、设置环境变量3、下载更新子模块四、编译代码1、编译basetools（编译工具）2、修改配置文件（target.txt）3、编译edk2源码五、运行EmulatorPkg模拟器1、运行EmulatorPkg模拟器2、下载英文输入法一、搭建前的准备工作操作系统：Windows10；编译器：VS2019社区版；Python：Python3.10.5；Git：Git2.
大家好，一次偶然机会知道了这次活动，并报名参加了。有幸参加了亚马逊云科技与CSDN联合组织的BuildOn第二季动手实验——AIoT视频识别的专场，这次参加的目的主要是想认识一下物联网的相关操作以及扩展一些AWS的相关云服务的知识。目录准备工作实验步骤特别提醒：实验截图下面我们简单分享一下实验过程。准备工作首先我们打开实验手册。 我个人第一次接触这个，感觉前面比较简单，按照实验手册操作就可以，不过，后面，我就卡住了。我们先说说什么是AWS?AWS提供物联网(IoT)服务和解决方案来连接和管理数十亿台设备。连接、存储和分析工业、家居消费、商业和汽车业工作负载的IoT数据。使用最为完备的IoT服务
概述最近在想做个cloud项目,gitee上找了个模板项目，后端使用到Nacos、Gateway、Security等技术，需要到Docker容器部署，在此总结一下，若有不足之处，望大佬们可以指出。什么是DockerDocker使用Google公司推出的Go语言进行开发实现，基于Linux内核的cgroup，namespace，以及AUFS类的UnionFS等技术，对进程进行封装隔离，属于操作系统层面的虚拟化技术。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为容器。Docker在容器的基础上，进行了进一步的封装，从文件系统、网络互联到进程隔离等等，极大的简化了容器的创建和维护。使得Do
我将Typeahead.js与一个看起来非常类似于examples中的“多个数据集”的实现一起使用:varnbaTeams=newBloodhound({datumTokenizer:Bloodhound.tokenizers.obj.whitespace('team'),queryTokenizer:Bloodhound.tokenizers.whitespace,prefetch:'../data/nba.json'});varnhlTeams=newBloodhound({datumTokenizer:Bloodhound.tokenizers.obj.whitespace('t
作者：翟天保Steven版权声明：著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处一、设计模式是什么？ 设计模式是为了解决在软件开发过程中遇到的某些问题而形成的思想。同一场景有多种设计模式可以应用，不同的模式有各自的优缺点，开发者可以基于自身需求选择合适的设计模式，去解决相应的工程难题。 良好的软件设计和架构，可以让代码具备良好的可读性、可维护性、可扩展性、可复用性，让整个系统具备较强的鲁棒性和性能，减少屎山代码出现的概率。 想要熟练运用设计模式，提高自己的编程能力和架构能力，只有在自己工作中，结合自身工作内容，多思考多实践。本文只能通过举一些通俗的例子，来
缘起真北敏捷社区的宗旨是：求知、连接。求知就是学习，家里没矿的话，学习是一个人最重要的动力之源。连接就是把人拉在一起，我们相信人与人的互动会带来美好的变化。今天的直播是把大家拉在一起学习，就是求知、连接。嘉宾介绍董越，DevOps资深专家，阿里巴巴集团前研发效能事业部架构、高级产品专家等职，从事Aone&云效DevOps产品设计、阿里云专有云集成与交付解决方案设计等工作。在加入阿里之前，他还曾就职于西门子、摩托罗拉、雅虎、索尼、去哪儿网等大型企业，一直从事软件配置管理、软件集成与交付、DevOps相关的工作。当前主要从事企业级DevOps体系建设与咨询工作，帮助众多企业提升软件研发交付效能。已
虽说建模还是台式最好，但是需要外出或者带回家工作的时候还是不方便的❌，咱们来看下怎么挑～我们使用的建模软件为3DsMax、maya、zbrush等建模的时候，对显卡和内存的要求较高🉐显卡越好，模型面数多了也不会太卡顿✅当使用Vary插件渲染，此时CPU就开始发挥作用了CPU越好，渲染越快✅1⃣游戏本的预算是多少？🔅入门级：价格在5-6k左右即可🔅进阶级：价格在7.5k-1w往上，需要的显卡和CPU配置更高2⃣选购看哪些参数？🔅一先看显卡，好的独显更重要一些，再来看散热，续航，屏幕🖥以及接口数量等，接口是越多越好，方便外接机械键盘⌨和鼠标🖱，工作中就使用更多🔅显卡看型号📱，同时也要看显卡的几个数
wshanshi：总结记录…便于回顾…一、ES分配内存过小关于《跑的ES容器自己停了》这件事：查看docker容器log发现es很占用内存,是空间给的太小了。看了下log至少需要2G。日志中还提到了至少设置一个discovery.type，如下图所示。跑容器时可以参照如下设置。dockerrun-d-p9200:9200-p9300:9300-eES_JAVA_POTS="-Xms256m-Xmx256m"-e"discovery.type=single-node"--nameesf29a1ee41030二、ES版本与SpringBoot版本冲突2.1、异常信息org.elasticsearc
LVGL页面切换LVGL中没有明确的页面切换方案，参考（2.6#lvgl-多页面（screen）设定/切换）根据实际可用API，可以考虑两种方案：通过FLAG（LV_OBJ_FLAG_HIDDEN）隐藏或者显示lv_obj_add_flag/lv_obj_clear_flag根UI控件通过管理child节点的对象来实现lv_obj_set_parent/lv_obj_get_child通过屏幕显示obj切换lv_scr_load/lv_scr_load_anim与参考文章不同的是，这里更建议使用1和2两种方式进行管理。具体场景如下：如果是简单页面，没有标题，页脚，侧边栏等复杂元素，建议使用3。
sql盲注加速方法总结盲注分为布尔盲注和时间盲注，一般为加快测试速度都用工具或者脚本跑。但有时还是很慢，这时就需要采取另外办法。在参考了一些资料后经过实验总结可行方案如下。1.二分法加速、2.与运算加速、3.二进制延时注入加速、4.dnslogOOB外带通信常规的布尔盲注猜解数据库名字的长度?id=-1'orlength(database())=8--+逐一猜解数据库?id=-1'orascii(substr(database(),1,1))=115--+或者?id=-1'orascii(mid(database(),1,1))=115--+或者?id=-1'ormid(database(),
