首页 > TAG信息列表 > 利器
元数据治理利器 - Apache Atlas
一、功能简介 Atlas 是一组可扩展的核心基础治理服务，使企业能够高效地满足其在 Hadoop 中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。Apache Atlas 为组织提供开放的元数据管理和治理功能，以构建其数据资产的目录，对这些资产进行分类和治理，并为数据科学家、分析师和数据治理团.NET C#基础（6）：命名空间 - 组织代码的利器
0. 文章目的 面向C#新学者，介绍命名空间（namespace）的概念以及C#中的命名空间的相关内容 1. 阅读基础 理解C与C#语言的基础语法 2. 名称冲突与命名空间 2.1 一个生活例子 假设猫猫头在北京有一个叫AAA的朋友，在上海有两个叫AAA的朋友，上海的两个AAA一个喜欢咸粽子，一大数据利器分享--clickhouse
之前使用数据库较多的是mysql，其次是redis和mongo。应对数据量较大的情况时：对mysql做了分区存储。mysql在常规情况下的存储量级是：2000万。但是当数据量越来越大的情况下，效率也会相应降低。 场景：从es获取了应用日志，入库后分析。首先用开源框架“达芬奇”将入库后的数据进行展示，默认ENVI扩展工具：深度学习利器——相对辐射校正工具
卫星传感器获取的光谱数据受到许多因素的影响，如大气吸收和散射、传感器-目标-光源几何关系、传感器校准和图像处理程序。为准确揭示卫星影像反射率所代表的真正地表类型，有必要进行辐射校正。有两种方法可以进行辐射校正：绝对辐射校正和相对辐射校正。绝对校正要求在卫星数据获取时Antlr一个领域语言利器——入门篇
Antlr（Another Tool for Language Recognition）为开源的语法分析器，可以将输入的内容自动生成语法树；开发者可以使用它自定义自己的领域语言，只需创建语法规则文件，使用Antlr根据该规则文件生成相对应的类，再这些类的基础上我们可以用于实现自己的功能;Antlr4为Antlr的最新版本目前看移动端调试利器-vConsole
现在移动端开发越来越火，随之而来的问题也越来越多，今天给大家介绍一款移动端调试神器，vconsole。 一、先引用文件，可以从https://www.bootcdn.cn/vConsole/下载，也可以下载保存在本地，直接引用 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>demo.html</tjava高级用法之:调用本地方法的利器JNA
目录简介JNA初探JNA加载native lib的流程本地方法中的结构体参数总结 简介 JAVA是可以调用本地方法的，官方提供的调用方式叫做JNI，全称叫做java native interface。要想使用JNI，我们需要在JAVA代码中定义native方法，然后通过javah命令创建C语言的头文件，接着使用C或者C++语言来实现这个一些JDK自带的性能分析利器
有时候碰到服务器CPU飙升或者程序卡死之类的问题，一般都不太好定位。这类bug一般都隐藏的比较深并且还可能是偶发性的，比较棘手。 对于此类问题，一般我们都有固定的分析流程。借助于JDK自带的一些分析工具，比如jstack、jmap、jstat一类的命令行工具，除此之外，还有jconsole、mat、jvisual打造智能车间的利器——MES&ERP
随着中国制造业的不断发展，信息化已成为制造业企业所必须的管理工具，企业在不断发展壮大的过程中更寄希望利用信息化工具快速提升运营效能。为了帮助企业降本增效，真正实现由等待推动式生产迅速转变为拉动式生产，鼎捷软件在南京举办了《智能车间——制造企业如何减少浪费，提升生产效迷你图——别看我个头小，却是图形显示的利器！
迷你图，顾名思义，就是比较小的图形，它一般是把柱图或是折线图展示在表格后面或是下面单个单元格内，用于直观地表示和显示数据趋势。 当你分析数据时，经常会出现通过两个维度来展示数据的情况，比如下图展示不同种类产品在不同时间内的销售数量，这时候我们用迷你图在表格后面单元格内设计项目经理经验分享，设计软件小利器
进入设计行业五年来，我已经从刚入门时候的年薪10w混成了项目经理，年薪40w+了，虽然在行业中算不上顶尖，但五年的时间我对自己的努力和收获也算是比较满意了。在我摸爬滚打的过程中，我收集了一些好用设计软件，这些软件是我升级加薪的秘籍之一，今天给大家分享一下： 1. Pixso 这个设计软件可创新推出 | Serverless 场景排查问题利器：函数实例命令行操作
简介： 实例命令行功能的推出希望能消除用户使用 Serverless 的“最后一公里”，直接将真实的函数运行环境展现给用户，此后 Serverless 将不再是一个“黑盒”，用户可以更加信任和依赖 Serverless 平台来扩展更多的业务场景和规模。 作者：丛霄（阿里云函数计算研发工程师） 背景介绍 全托管一键部署利器：kubeadm
Kubernetes 作为一个 Golang 项目，已经免去了很多类似于 Python 项目要安装语言级别依赖的麻烦。但是，除了将各个组件编译成二进制文件外，用户还要负责为这些二进制文件编写对应的配置文件、配置自启动脚本，以及为 kube-apiserver 配置授权文件等等诸多运维工作。 目前，各大云厂商最性能调优利器：火焰图
让我们回想一下，曾经作为编程新手的我们是如何调优程序的？通常是在没有数据的情况下依靠主观臆断来瞎蒙，稍微有些经验的同学则会对差异代码进行二分或者逐段调试。这种定位问题的方式不仅耗时耗力，而且还不具有通用性，当遇到其他类似的性能问题时，需要重复踩坑、填坑，那么如何避免这种情创新推出 | Serverless 场景排查问题利器：函数实例命令行操作
作者：丛霄（阿里云函数计算研发工程师） 背景介绍 全托管的 Serverless 计算平台能给用户带来更少的运维代价、更强的稳定性和更快的弹性能力，在 Serverless 落地的过程中，遇到的一个很大的挑战是 Serverless 平台如何给予开发者足够的安全感。让开发者们无负担地使用并信任 Serverless，是创新推出 | Serverless 场景排查问题利器：函数实例命令行操作
作者：丛霄（阿里云函数计算研发工程师） 背景介绍 全托管的 Serverless 计算平台能给用户带来更少的运维代价、更强的稳定性和更快的弹性能力，在 Serverless 落地的过程中，遇到的一个很大的挑战是 Serverless 平台如何给予开发者足够的安全感。让开发者们无负担地使用并信任 Serverl性能测试利器-Locust框架解析
本文章出自【码同学软件测试】 码同学公众号：自动化软件测试，领取资料可加：Matongxue_8 码同学抖音号：小码哥聊软件测试 1 认识Locust 说起性能测试工具，大家肯定想到的都是Jmeter，是的，由于其简单易用、功能强大，已经变成主流的压测工具之一。当需要实现一些高级功能的时候，可以使用Jav前端质量提升利器-马可代码覆盖率平台
本文根据Song Jiachao老师在“2021 vivo开发者大会"现场演讲内容整理而成。公众号回复**【2021VDC】**获取互联网技术分会场议题相关资料。 一、背景 1.1 项目特点 随着互联网科技的飞速发展，越来越多的公司将敏捷开发的流程引入到项目迭代中，所以越来越多的项目呈现出三个年终工作总结必备工具之ppt利器
1.极墨PPT | 输入文字即可自动生成 PPT 的在线工具 传送门： http://jm.wps.cn/ 2.第一PPT | 海量PPT免费模板任选 传送门： https://www.1ppt.com/ ......每日开源 | 一款不错的性能调优利器：火焰图
点击“终码一生”，关注，置顶公众号 每日技术干货，第一时间送达！ 1、前言 工具的进化一直是人类生产力进步的标志，合理使用工具能大大提高我们的工作效率，遇到问题时，合理使用工具更能加快问题排查的进度。这也是我为什么非常喜欢 shell 的原因，它丰富的命令行工具集加管道特性处理起06.循环遍历利器 for
上篇说到除了str list dict..他们本身的用法，还有极为重要的遍历。 遍历的意思就是不管你str list dict有多少个字符or元素，都将挨个都拿出了执行一遍 将这个元素或者字符拿出来是为了什么，肯定是要处理它，或者用到它。 在列表内元素很多的时候，我们无法记住某个元素在哪里,此时我们数字孪生——实现工业互联网的利器
数字孪生——实现工业互联网的利器 你是否设想过在另一个平行时空中，存在另一个你？之于人，实现难度还太大，不过之于物，已经在探索和应用中。要用到的就是数字孪生技术，一起来了解一下吧~ 听起来挺高大上的数字孪生技术，源于人类的一种需求。“爸妈，家里已经有我了，为什么还要再生一个？”“嗯VisualDiffer for Mac(文件对比利器)支持m1
VisualDiffer Mac激活版是mac上一款文件对比利器，可以直观的列出两个文件夹中不同的文件，速度很快，支持保存工作会话，简单易用，很不错的一款文件对比工具！ https://mac.orsoon.com/Mac/181562.html 点击获取不花钱做好任务管理，试试这个强大的效率利器
因为疫情，不少人有了在家办公的体验，但与办公室生活相比，在家工作好像并不轻松：比上班时间更早的晨会、比下班时间更晚的加班……忙到手忙脚乱也没有时间休息。 是工作真的变多了吗？不，很多人是将工作和生活中的事项掺杂在了一起，没办法妥善管理好自己的时间，没有做好任务管理，被迫陷入深度学习利器之自动微分(2)
深度学习利器之自动微分(2) 目录深度学习利器之自动微分(2)0x00 摘要0x01 前情回顾0x02 自动微分2.1 分解计算2.2 计算模式2.3 样例2.4 前向模式（Forward Mode）2.4.1 计算过程3.4.2 推广3.4.3 问题3.5 反向模式（Reverse Mode）3.5.1 思路3.5.2 计算过程3.5.3 推广3.5.4 内存问题和inpla