Framework

作者 | 匡大虎、阚俊宝 导读： OLM(Operator Lifecycle Manager) 作为 Operator Framework 的一部分，可以帮助用户进行 Operator 的自动安装，升级及其生命周期的管理。同时 OLM 自身也是以 Operator 的形式进行安装部署，可以说它的工作方式是以 Operators 来管理 Operators，而它面向 Operator 提供了声明式 (declarative) 的自动化管理能力也完全符合 Kubernetes 交互的设计理念。本文我们将来了解一下 OLM 的基本架构和安装使用。 OLM 组件模型定义 OLM 的出现是为了帮助没有如大数据，云监控等领域知识的用户能够自助式地部署并管理像 etcd、大数据分析或监控服务等复杂的分布式应用。因此从它的设计目标来说，OLM 官方希望实现面向云原生应用提供以下几个方向上的通用管理能力，包括： 生命周期管理：管理 operator 自身以及监控资源模型的升级和生命周期； 服务发现：发现在集群中存在哪些 operator，这些 operators 管理了哪些资源模型以及又有哪些 operators 是可以被安装在集群中的； 打包能力：提供一种标准模式用于 operator 以及依赖组件的分发，安装和升级； 交互能力：在完成了上述能力的标准化后，还需要提供一种规范化的方式（如 CLI

V4L2架构可以参考 linux-3.4.2\Documentation\video4linux\v4l2-framework.txt V4L2全名为Video For Linux 2，它是针对Linux系统的视频设备处理架构。视频设备主要包括输入设备（摄像头）及输出设备（显示设备）。 一、 Linux的V4L2架构介绍 V4L2的初衷是想为linux系统建立统一的视频类设备处理模型，让驱动开发者依靠其驱动模型轻松的完成video设备的驱动，让视频应用程序可以轻松的使用其接口完成应用程序开发。V4L2 的整体架构如下图所示： Ø video设备 视频设备按输入输出来看，输入设备常见的就是摄像头了，输出设备常见的就是显示器、电视机。 Ø video设备接口 l 摄像头接口一般有： ITU-R BT601/656：国际电信联盟针对数字电视演播室的视频接口及数据流格式所做的标准，比较老一点的手机摄像头一般都采用这种接口。 MIPI CSI：移动行业处理器接口联盟定义的摄像头数字串行接口，是当今主流的手机摄像头接口。 USB：USB摄像头一般常见在台式机上，USB协议中有专门针对video设备的接口类（interfaceclass=0x0E）。 l 视频显示接口一般有： HDMI：高清晰度多媒体接口，可同时传输音频及视频信号，广泛用于数字机顶盒、个人电脑、平板电脑、高清数字电视当中。

作者|姜沂（倾寒） 出品|阿里巴巴新零售淘系技术部 S1 阶段在使用 SwiftUI 编写集团内部使用的 SOT APP 时，有幸参与到 GAIA （FaaS）平台云端一体化的探索，从头到尾实现了一套基于 Swift 语言实现的遵守 GAIA Funtion 标准的 Runtime Framework，并完成了从客户端到后端使用统一的语言栈完成一体化链路的探索。 作为一个纯 iOS Native 端开发者，对于后端的技术体感，大部分还遗留在上学期间做的论坛管理系统，加之 FaaS Serverless 等都是一些后端领域较前沿的技术点，尤其是在后端还算是初生牛犊的 Swift 语言，期间走过无数的弯路，但也学到了很多新的知识。 本文是对 Swift On GAIA 的阶段性总结和思考。由于此次技术探索有较多跨端知识，作为一个移动端工程师的视角理解可能非常片面和有误，如读者发现对概念有解释不对，欢迎大家留言区多多指正。由于在技术栈上前端生态已有较多探索， Native 端上的探索和技术储备落后与前端，有些实现会随着云端一体化得探索而改变，并不是一个已经完备的解决方案，欢迎各位开发爱好者积极讨论，造福生态。 PS：文末附邮箱，感兴趣者可进行深入交流。 概念性介绍 Serverless Serverless 起始是一个比较早的名词，早到 2012年，彼时的我才刚背起小书包走进大学里

背景 自 Swift 诞生以来，逐步见证其从饱受诟病到日渐完善。在苹果的全力推动下，潜移默化地把开发支持中心从 Objective-C 转向 Swift，在业界的呼声也越演越烈。当我们相继迎来 ABI稳定、Module stability、Library evolution 等功能后，我们期盼已久的 Swift 已然到来，毅然启动了京东 App 的混编之旅。我们依然坚持稳扎稳打，前期对 Swift 技术做了诸多调研工作，具体可见 《Swift环境及编译优化调研》 。2020年7月京东 App 的首个混编版本上线苹果商店，完成了组件内和主工程的混编工作；近期，我们完成了对京东组件化管理工具（iBiuTool）的改造，混编组件化功能正式落地，这也标志着京东 Swift 混编基础支持建设完毕。但是，Just the beginning... 期待的Swift已经到来 2.1 ABI稳定 Swift 5.0，提供 ABI 稳定，解决了 Swift runtime 的版本兼容问题。这意味着通过 Swift 5.0 及以上的编译器编译出来的二进制，就可以运行在任意 Swift 5.0 及以上的 Swift runtime 上。ABI 稳定后，Swift runtime 和标准库已经植入 macOS 10.14.4、iOS 12.2、watchOS 5.2 及以上系统中。根据苹果官方数据，截止到

选自medium 作者： Jesus Rodriguez 机器之心编译 编辑：Panda Facebook 提出了一种可高效训练包含数十亿节点和数万亿边的图模型的框架 BigGraph 并开源了其 PyTorch 实现。 本文将解读它的创新之处，解析它能从大规模图网络高效提取知识的原因。 图（graph）是机器学习应用中最基本的数据结构之一。具体来说，图嵌入方法是一种无监督学习方法，可使用本地图结构来学习节点的表征。社交媒体预测、物联网模式检测或药物序列建模等主流场景中的训练数据可以很自然地表征为图结构。其中每一种场景都可以轻松得到具有数十亿相连节点的图。图结构非常丰富且具有与生俱来的导向能力，因此非常适合机器学习模型。尽管如此，图结构却非常复杂，难以进行大规模扩展应用。也因此，现代深度学习框架对大规模图数据结构的支持仍非常有限。 Facebook 推出过一个框架 PyTorch BigGraph：https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph，它能更快更轻松地为 PyTorch 模型中的超大图结构生成图嵌入。 某种程度上讲，图结构可视为有标注训练数据集的一种替代，因为节点之间的连接可用于推理特定的关系。这种方法遵照无监督图嵌入方法的模式，它可以学习图中每个节点的向量表征，其具体做法是优化节点对的嵌入

最近在做一个小项目,需要给客户一个demo测试,有一部分核心代码暂时不想让客户知道,就想到了打包成framework或.a库。库有两种： 静态库：.a和.framework 动态库：.tbd和.framework 静态库和动态库的区别 .a文件肯定是静态库，. tbd肯定是动态库，.framework可能是静态库也可能是动态库 静态库在链接时，会被完整的复制到可执行文件中，如果多个App都使用了同一个静态库，那么每个App都会拷贝一份，缺点是浪费内存。类似于定义一个基本变量，使用该基本变量是是新复制了一份数据，而不是原来定义的； 动态库不会复制，只有一份，程序运行时动态加载到内存中，系统只会加载一次，多个程序共用一份，节约了内存。类似于使用变量的内存地址一样，使用的是同一个变量； 但是项目中如果使用了自己定义的动态库，苹果是不允许上架的，在iOS8.0以后苹果开放了动态加载. tbd的接口，用于挂载. tbd动态库 使用静态库的好处 模块化，分工合作 避免少量改动经常导致大量的重复编译连接 也可以重用，注意不是共享使用 使用动态库的好处 使用动态库，可以将最终可执行文件体积缩小 使用动态库，多个应用程序共享内存中得同一份库文件，节省资源 使用动态库，可以不重新编译连接可执行程序的前提下，更新动态库文件达到更新应用程序的目的。 静态库的使用场景 保护自己的核心代码

1.安装服务 @echo off @title 安装windows服务 path %SystemRoot%\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319 echo============================================================== echo= echo windows服务程序安装 echo= echo============================================================== @echo off InstallUtil.exe C:\CardServer\LibraryCardService.exe pause 2.卸载服务 @echo off @title 卸载Windows服务 path %SystemRoot%\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319 echo============================================================== echo= echo windows服务卸载 echo= echo============================================================== @echo off InstallUtil.exe

1、安装服务 %SystemRoot%\Microsoft.NET\Framework\v4. 0.30319 \installutil.exe D:\WiseMES\MES.WindowsService.exe Net Start AOIService sc config AOIService start = auto pause 2、卸载服务 %SystemRoot%\Microsoft.NET\Framework\v4. 0.30319 \installutil.exe / u D:\WiseMES\MES.WindowsService.exe pause 3、命令参数说明 net start 服务名　　//启动服务 net stop 服务名　　//停止服务 用sc可打开被禁用的服务，语法是：【Start = 号后面有空格】 sc config 服务名 start = demand // 手动 sc config 服务名 start= auto // 自动 sc config 服务名 start= disabled // 禁用 sc start 服务名 sc stop 服务名 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4361557/blog/3912813

前言 " 本文记录了 Spring 源码环境的搭建方式，以及踩过的那些坑！ " 1 环境准备 Git JDK master 分支需要 JDK 11 5.2.x 分支， JDK8 即可 Gradle 6.5.1 IDEA 最新 （2020.2.3） Spring 源码仓库地址：https://github.com/spring-projects/spring-framework 2 下载源码 1. clone 源码 git clone https://github.com/spring-projects/spring-framework.git 2. 使用 IDEA 打开 3. 等待 IDEA 加载完成即可。 注：也可以指定 clone 的分支 git clone -b 5.2.x https://github.com/spring-projects/spring-framework.git 或者先 fork 到自己的仓库，然后再 clone。 这里我是 fork 到我的仓库，然后再 clone 的。 当前 master 分支代表的版本为 5.3.2-SNAPSHOT。 3 执行测试 在项目右键创建 module 选择 Gradle Java 创建 module 在 build.gradle 中添加配置 compile(project(":spring-context"))

第一步：下载Spring源码 从github上下载Spring源码。我们可以下载release版本，也可以 git clone 相应的版本。这里下载的是当前最新版本： spring-framework-5.2.1.RELEASE 第二步：配置与源码相匹配的环境 Spring 5版本是用Gradle进行构建的，因此我们进入到 gradle/wrapper 目录，打开 gradle-wrapper.properties 文件，我们可以看到如下信息： distributionBase=GRADLE_USER_HOME distributionPath=wrapper/dists distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-5.6.3-bin.zip zipStoreBase=GRADLE_USER_HOME zipStorePath=wrapper/dists 配置属性信息描述： distributionUrl ：要下载的gradle的地址，使用哪个版本的gradle通过这里来指定 distributionBase 和 distributionPath ：两个属性组合在一起，指定 distributionUrl 属性下载下来的文件的解压后的存放位置。 distributionPath 是