导言我们知道，当下流行的MQ非常多，不过很多公司在技术选型上还是选择使用Kafka。与其他主流MQ进行对比，我们会发现Kafka最大的优点就是吞吐量高。实际上Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。除此之外，在热招的Java架构师岗位面试中，Kafka相关的面试题被面试官问到的几率也是非常大的，所以拥有一定年限的开发者，搞懂Kafka是很有必要的。那么怎么才能有效且快速学习Kafka呢？大佬的笔记必不可少：腾讯技术官手撸笔记分享，全新演绎“Kafka部署实战”，已开源。 添加图片注释，不超过140字（可选）一、
目录摘要前言Next.js简介关于《 Next.js实战》实战示例最佳实践和进阶应用编辑推荐内容简介作者简介图书目录书中前言/序言《Next.js实战》全书速览结束语摘要：本文将介绍Next.js，一个流行的React框架，以及如何在实际项目中使用Next.js构建现代化的可扩展Web应用，以及探讨Next.js的核心概念和功能，并提供实用的示例和最佳实践，帮助读者快速上手和应用Next.js。前言随着Web应用的不断演进和用户对更快、更高级功能的需求，现代化的前端框架变得越来越重要。Next.js是一个基于React的框架，通过提供服务器端渲染（SSR）和静态网站生成（SSG）等功能，使得构
一。简介本demo是基于Openharmony3.1Beta本版开发，不仅可以接收数字管家应用下发的指令来控制门锁开启，而且还可以通过数字管家设置不同的开锁密码以及一次性密码，实现给临时用户一个临时密码，保证门户安全。当然除了开锁的功能，智能门锁还可以通过检测门与门锁距离自动上锁以及如果长时间未上锁，上报告警消息到数字管家，及时提醒用户关门关锁等功能。1.交互流程： 如上图所示，智能门锁整体方案原理图可以大致分成：智能门锁设备、数字管家应用、云平台三部分。智能门锁通过MQTT协议连接华为IOT物联网平台，从而实现命令的接收和属性上报。关于智能设备接入华为云IoT平台的详细细节可以参考连接IOT
目录1.十大排序简述2.请写一个方法判断一个整数是奇数还是偶数。3.请写一个方法判断一个整数是否是2的n次方。4.对字节变量，其二进制表示法中求有多少个1，如00101010则返回值为3，也是要求效率最高。5.100万的数据选出前1万大的数6.二分查找7.BFS（广度优先搜索）8.DFS（深度优先搜索）9.请写出求斐波那契数列任意一位的值的算法10.下列代码在运行中会产生几个临时对象？11.怎么判断一个点是否在直线上?12.判断点是否在线段上?13.解决哈希冲突的方法14.常用的hash算法15.逆矩阵的作用16.数组和List的区别17.数据结构中数组和链表各有什么特点，什么场合下应该使用数
上篇文章记录了kubeadm工具搭建kubernetes集群的过程，本文记录K8S一些核心概念以及各个组件是如何协调工作的。1.K8S核心架构K8S采用了控制面/数据面（ControlPlane/DataPlane）架构，集群中的主机被称为节点，主机可以是物理机也可以是虚拟机。其中控制节点叫做master节点，数据节点叫做worker节点。worker节点工作是靠master节点进行管理和调度的，进入节点内部如下图所示。2.mater节点核心组件apiserver是Master节点中的一个组件，同时也是整个Kubernetes系统的唯一入口，它对外公开了一系列的RESTfulAPI，并且加上了
1.视频设置参考这个帖子，讲得很仔细Unity麒麟系统下视频无法播放要点：Linux系统下的VideoPlayer支持的格式只有webm且编码格式为VP8/9，音频格式为ogg注意点透明视频：参考这篇帖子Unity播放带Alpha通道的视频【WebM+VideoPlayer】2.关于StreamingAssets文件夹官方文档是说：Mostplatforms(UnityEditor,Windows,Linuxplayers)useApplication.dataPath+"/StreamingAssets".实际上是路径前面加上"file://"+如“file://”+Application.
前言 Whisper是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。 这里呢，我将给出我的一些代码，来帮助你尽快实现【语音转文字】的服务部署。 以下是该AI模块的具体使用方式： https://github.com/openai/whisper心得 这是一个不错的语言模型，它支持自动识别语音语种，类似中文、英文、日语等它都能胜任，并且可以实现其他语种转英语翻译的功能，支持附加时间戳的字幕导出功能...... 总体来说，它甚至可以与市面上领头的语言识别功能相媲美，并且
人工智能与测试结合现状最近在各个行业技术会议上，出现了越来越多的人工智能与测试结合的topic。比如最近几个跟人工智能相关的内容。议题公司基于AIGC的蚂蚁新一代测试用例自动生成技术蚂蚁集团百度单元测试智能生成实践百度基于代码地图的组件测试用例自动生成实践华为类chatGPT大语言模型在自动化测试的前沿应用与案例分享腾讯大模型助力智能单测生成字节跳动华为云基于失败率预测及优化算法的回归用例优选一精准测试实践华为云人工智能与测试的结合话题风头一度盖过了精准测试，无疑成为了2023年测试行业最亮的技术方向。为什么人工智能会突然爆火，又会给大家带来哪些价值呢？接下来给大家做个分析。为什么人工智能与测
目录一、概述二、知识图谱的基础理论定义与分类核心组成历史与发展三、知识获取与预处理数据源选择数据清洗实体识别四、知识表示方法知识表示模型RDFOWL属性图模型本体构建关系提取与表示五、知识图谱构建技术图数据库选择Neo4jArangoDB构建流程数据预处理实体关系识别图数据库存储优化和索引深度学习在构建中的应用本文深入探讨了知识图谱的构建全流程，涵盖了基础理论、数据获取与预处理、知识表示方法、知识图谱构建技术等关键环节。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管
一、游戏素材来源于unityassertstore，搜索素材并添加至我的资源。二、游戏制作过程1.创建unity2D（核心模板）项目，在Window->packageManager里导入资源。2.地形建立 （1）设置sprite找到资源文件夹里Background，将里面的背景图素材设置改为如下图：点击右下角SpriteEditor,点击Slice,选择GridByCellSize，将X、Y轴的Pixelsize都改为16，就可以将图片切片找到资源文件中的Terrain文件夹里 TerrainSliced(16x16) 素材PixelsPerUnit改为16。（2）绘制背景及地型点击Windo
