XXL Job 是一个开源的分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展的分布式任务调度框架。 这两天咱们开发的 AI Cloud 项目中，也使用到了 XXL Job 来执行分布式任务的调度，可以看出它的部署和使用虽然步骤很多，但用起来还是很简单的。 因为其本身为 Spri
原文: Libgdx游戏开发(5)——碰撞反弹的简单实践-Stars-One的杂货小窝 本篇简单以一个小球运动,一步步实现碰撞反弹的效果 本文代码示例以kotlin为主,且需要有一定的Libgdx入门基础 注:下面动态图片看着有些卡顿,是录制的问题,实际上运行时很流畅的 水平滚动 简单起见,我们通过
现在手机游戏的常规更新方案都是在启动时下载所有资源更新，游戏质量高的、用户粘性大的有底气，先安装2个G，启动再更新2个G，文件小了玩家还觉得品质不行不想玩。 最近在做微信、抖音小游戏，使用他们提供的资源缓存方案，现在要转成Android APP, 也想用这种边下边玩的机制把首包做小。 其实很简单，直
GPU是并行渲染的，这样的渲染很高效。但是在实际需求中，有时我们计算片元色值时，需要依赖周围像素点或者某个其他位置像素点的颜色信息，这样的话想要一次性完成绘制就无法做到，需要对纹理进行二次加工处理。
调用controller方法，遇到操作时间很长的情况下，不希望前端一直等待操作，而希望前端立马接收到操作启动的反馈，而真正的操作在后端执行，需要用到异步调用的方法。实现步骤如下： 一、配置异步支持： 首先，在应用程序的主类上添加 @EnableAsync 注解，以启用异步支持 import org.
efcore如何优雅的实现按年分库按月分表 介绍 本文ShardinfCore版本 本期主角: ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵适配 距离上次发文.net相关的已经有很久了,期间一直在从事java相关的
前言 并发编程和分布式微服务是我们Gopher升职加薪的关键。 毕竟Go基础很容易搞定，不管你是否有编程经验，都可以比较快速的入门Go语言进行简单项目的开发。 虽说好上手，但是想和别人拉开差距，提高自己的竞争力，搞懂分布式微服务和并发编程还是灰常重要的，这也是我今年更新文章的重点。 更文计划 我会更
在上一篇中，老周演示了通过实现约定接口的方式自定义控制器的名称。 至于说自定义操作方法的名称，就很简单了，因为有内置的特性类可以用。看看下面的例子。 [Route("[controller]/[action]")] public class StockController : Controller
Nacos的设计有两点很值得参考；首先是注册中心模块，服务状态动态感知是基于HTTP短链接+UDB通信来实现，其实正确来说，应该是基于UDP通信实现客户端与服务端的服务实例列表数据同步，利用http定时任务来做补偿。其次配置中心模块的配置信息动态监听基于HTTP长轮询实现，最大限度的保证了实时性，在
Redis阻塞主线程的问题 Hi，我是阿昌，今天学习记录的内容是Redis阻塞主线程的问题。 Redis 之所以被广泛应用，很重要的一个原因就是它支持高性能访问。 也正因为这样，我们必须要重视所有可能影响 Redis 性能的因素（例如命令操作、系统配置、关键机制、硬件配置等），不仅要知道具体的机制，
返回全部 边城元元案例实践2022-08-02 复杂业务查询对于传统的关系型数据库来说是一种考验，而通过 TiKV 行存与 TiFlash 的列存结合使用就能很好地应对。本文根据 TUG 用户边城元元在 TiDB 社区技术交流石家庄站的分享整理，详细介绍了 TiKV & TiFlash 加速复杂业务
前言 随着一年一度的国庆假期越来越近，身边的国庆氛围也越来越重，很多人也开始换上了渐变国旗头像，提前为祖国母亲庆生。那每年都很火的渐变国旗头像要如何制作呢？其实一点也不难！接下来就分享一种渐变国旗头像生成方法。 制作原理 上传原始微信或其他头像，将头像的Image对象用Graphics创建返回GDI
前面我们介绍了组成程序的各种基本元素，看到了如何把基本过程和基本数据组合起来，构造出复合的实体。不过对于设计程序而言，这些手段还不够，我们还需要一些能够帮助我们构造起模块化（modular）的大型系统的策略。所谓模块化，也即使这些系统能够“自然地”划分为一些内聚（coherent）的部分，使这些部分可以分别进行开发和维护。接下来我们要研究两种特色很鲜明的组织策略，它们源自于对于系统结构的两种非常不
综述 首先，本篇文章所介绍的内容，已经有完整的实现，可以参考这里。 在微服务、DevOps和云平台流行的当下，使用一个高效的持续集成工具也是一个非常重要的事情。虽然市面上目前已经存在了比较成熟的自动化构建工具，比如jekines，还有一些商业公司推出的自动化构建工具，但他们都不能够很好的和云环境相结
内存占用持续居高不下，频繁young gc且效果不佳，究竟出现了什么问题？young gc的时机？ 为何young gc后堆内存使用率仍然很高？又是什么原因导致内存占用高？本篇文章将深度解析其原因并提供一套为止可行的解决方案。
今天来说一个老生常谈的问题，来看一个实际案例：业务中往往都会通过缓存来提高查询效率，降低数据库的压力，尤其是在分布式高并发场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。
先看效果 乍一看，是不是感觉很简单，仔细一瞅发现事情好像没有那么简单。 如果十分钟还没想出怎么实现，那就把简历上的“精通css”改成“了解css”……😅 大部分人第一感觉都是想着用border-bottom去做，但是仔细看一下这个是多行文本，下划线始终在最后一行肯定是不合适的，而且下划线运动轨迹是
一、项目背景 企业日常工作中需要制作大量的报表，比如商品的销量、销售额、库存详情、员工打卡信息、保险报销、办公用品采购、差旅报销、项目进度等等，都需要制作统计图表以更直观地查阅。但是报表的制作往往需要耗费大量的时间，即使复用制作好的报表模版，一次次周期性对数据的复制粘贴操作也很耗人，同时模版在此过程
单页面应用（SPAs）当处理实时、异步数据时，可以提供丰富的、可交互的用户体验。但它们也可能很重，很臃肿，而且性能很差。在这篇文章中，我们将介绍一些前端优化技巧，以保持我们的Vue应用程序相对精简，并且只在需要的时候提供必需的JS。 注意：这里假设你对Vue和Composition API有一定的熟
摘要：本文将通过实践案例带大家掌握CutMix&Mixup。 本文分享自华为云社区《CutMix&Mixup详解与代码实战》，作者：李长安。 引言 最近在回顾之前学到的知识，看到了数据增强部分，对于CutMix以及Mixup这两种数据增强方式发现理解不是很到位，所以这里写了一个项目再去好好看这两种数
