前言本文主要介绍rtmp协议收流流程，在linux上搭建rtmp服务器，通过自研的rtmp收流库发起取流请求，使用ffmpeg+qt实现视频流的解码与播放。关于rtmp协议基础介绍可查看：https://blog.csdn.net/www_dong/article/details/131026072环境搭建nginx-rtmp-module下载#下载地址,下载zip包即可https://github.com/arut/nginx-rtmp-modulenginx编译与安装下载nginx#下载地址http://nginx.org/en/download.html解压，将nginx-rtmp-mo
注释很详细，直接上代码上一篇新增内容1.为按钮指定图标2.列表框的并列3.菜单项绑定快捷键4.控件悬浮提示信息5.菜单项设置小图标6.五种布局风格右键选择切换packageswing21_30;importjavax.swing.*;importjava.awt.*;importjava.awt.event.ActionEvent;importjava.awt.event.ActionListener;importjava.awt.event.InputEvent;publicclassswing_test_25{JFrameframe=newJFrame("swing测试");//定义一个按
引言：流式数据处理主要处理实时数据，由于实验教学过程中，每个同学无法拿到实时数据，因此我们开发shell脚本模拟实时数据生成，支持后续实验。实验目的：通过开发模拟实时点击流shell脚本，模拟实时点击流数据生成，支持后续实验实验方法：通过shell开发脚本运行，实时打印输出数据到控制台，模拟实时数据产生。实验步骤：1、选择集群中的一台虚拟机，最好和flume/kafka等在同一台，在该虚拟机的合适位置创建目录，取名：real-timeData[lh@masterscripts]$mkdirreal-timeData[lh@masterscripts]$cdreal-timeData/[lh@m
文章目录数据导入（InsertInto）一、创建导入
一、概述Linux内核编译流程如下：1、配置Linux内核。2、编译Linux内核。说明：进入Linux内核源码，使用makehelp参看相关配置。二、makemenuconfig工作原理1、menuconfig它本身是一个软件，只提供图形界面配置的一些逻辑，并不负责提供内容。2、menuconfig是内核源码树的各目录下的kconfig提供的。3、menuconfig中所有选中配置项的相关值会保存到配置文件中（默认配置文件为.config）。4、在编译内核时，Makefile根据相关配置项选择需要编译的源码。三、Kconfig语法参考文档：Documentation/kbuild/kconf
前言本节内容我们主要介绍一下搭建kafka集群以及kafka集群的一个web客户端组件Kafka-Eagle的部署安装，使用的kafka版本是kafka_2.12-3.0.0。在搭建kafka集群之前，我们要预先搭建好zookeeper集群，这里作者默认zookeeper的集群环境已经搭建完成，可参考作者往期博客内容。新版本的kafka集群分为俩种搭建方式，一种依赖zookeeper，一种使用Kraft模式，本节内容我们主要介绍zookeeper模式的kafka集群搭建部署。正文①kafka高可用集群部署规划kafka高可用集群部署规划hadoop101hadoop102hadoop103zo
介绍在本系列，我打算花大篇幅讲解我的gitee项目音视频播放器，在这个项目，您可以学到音视频解封装，解码，SDL渲染相关的知识。您对源代码感兴趣的话，请查看基于FFmpeg和SDL的音视频播放器如果您不理解本文，可参考我的前一篇文章音视频项目—基于FFmpeg和SDL的音视频播放器解析（二十）解析我们继续解析videooutput的函数RefreshLoopWaitEvent：#defineREFRESH_RATE0.01voidVideoOutput::RefreshLoopWaitEvent(SDL_Event*event){doubleremaining_time=0.0;SDL_Pum
#Apollo开发者#学习课程的传送门如下，当您也准备学习自动驾驶时，可以和我一同前往： 《自动驾驶新人之旅》免费课程—>传送门《Apollo社区开发者圆桌会》免费报名—>传送门文章目录前言参考线平滑双层状态机EMPlannerLatticePlanner算法调试总结前言 见《自动驾驶学习笔记（十五）——交通灯识别》 见《自动驾驶学习笔记（十六）——目标跟踪》 见《自动驾驶学习笔记（十七）——视觉感知》 见《自动驾驶学习笔记（十八）——Lidar感知》 见《自动驾驶学习笔记（十九）——Planning模块》参考线平滑
一、需求分析在服务器端不断产生数据的时候，sparkstreaming客户端需要不断统计服务器端产生的相同数据出现的总数，即累计服务器端产生的相同数据的出现的次数。二、实验环境centos7 +nc+spark2.1.1+windows+idea三、思路分析流程分析思路分析每次客户端程序处理服务器端数据后，将其结果缓存在检查点中，下一次客户端读入数据并处理数据时会去检查点根据key查询和进行更新，并重新将结果更新到检查点中。检查点：本质上就是对应于HDFS上的一个目录，将数据写入到该目录下以文件的形式将结果保存下来。故，需要先在hdfs上创建检查点对应的目录。四、编程实现实验步骤：编写客户端处
在密码学中，哈希函数是一种将任意长度的数据映射到固定长度输出的函数，这个输出通常称为哈希值。理想的哈希函数需要具备几个重要的安全性质，以确保数据的完整性和验证数据的来源。这些性质包括抗碰撞性、抗第一原象性和抗第二原象性。抗碰撞性（CollisionResistance）抗碰撞性指的是在合理的时间内很难找到两个不同的输入x和y使得它们的哈希值相同，即。对于所有，找到是不可行的。假设有一个哈希函数H，其输出是一个128位的哈希值。为了证明这个函数具有抗碰撞性，我们需要展示即使在大量尝试之后也很难找到两个不同的输入导致相同的哈希值。在密码学中，这通常通过展示哈希函数能够抵抗“生日攻击”来完成。生日攻
