Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。　　从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca

很多应用譬如监控、即时通信、即时报价系统都需要将后台发生的变化实时传送到客户端而无须客户端不停地刷新、发送请求。本文首先介绍、比较了常用的“服务器推”方案，着重介绍了Comet－使用HTTP长连接、无须浏览器安装插件的两种“服务器推”方案：基于AJAX的长轮询方式；基于iframe及htmlfile的流方式。最后分析了开发Comet

框架简介主要定位于互联网企业架构，已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具，包括：系统权限组件、数据权限组件、数据字典组件、核心工具组件、视图操作组件、工作流组件组件、代码生成等。采用分层设计、双重验证、提交数据安全编码、密码加密、访问验证、数据权限验证。平台简介    是一个分布式的框架，提供项目模块化、服务化、热插拔的思想，高

摘要：本Demo使用YOLOv3\_Resnet18模型来检测的视频流中的行人，获取行人坐标（即图中蓝色方框），然后计算所有检测到的人之间的相互“距离”。作者：华为云EI专家厉天一前情提要听到行人社交距离风险提示是不是觉得有点不太明白，简单来说，就是通过某一角度的视觉信息，判断行人的社交距离情况，让我们直接看

实现流程从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样）程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。创建一个键盘事件监听，按下"d"键，则开始执行面部匹配，并进行面具加

multipart请求是多部件请求体，一般来多用于上传文件等场景，由于文件上传，请求体会比较大，就不适合在内存中构建完整的请求体（例如使用bytes.Buffer）。这种情况就可以考虑使用Pipe，它会返回一个Writer和一个Reader，管道流，顾名思义，一头读，一头写。读取磁盘文件，写入网络，并不会缓存在内存中。非常适合这种场

1、问题抛出1.1新增节点问题我的群集具有黄色运行状况，因为它只有一个节点，因此副本保持未分配状态，我想要添加一个节点，该怎么弄？1.2删除节点问题假设集群中有5个节点，我必须在运行时删除2个节点。那么如何在不影响指数的情况下完成？我有接近10Gb/hour的连续数据流，这些数据正在连续写

1、API作为一种核心的数字资产，要如何进行有效的管理并提升可观测性？2、API贯穿开发测试和运维等多个环节，我们要如何去把不同的团队和现有的工作流加以优化，并提升它的迭代效率？3、API作为核心的业务中间层，怎么样提升质量和安全性？4、API是否可以作为一种商品进行商业化？

芯片，作为数字时代的基石，对于我国的经济发展具有重要意义。芯片制造企业如何能快速设计芯片并流片成功，这是一项复杂且系统的工程。在新一代信息技术的推动下，利用计算机辅助设计软件，即EDA（电子设计自动化）软件，来完成超大规模集成电路芯片的功能设计、验证等流程