鸿蒙开发者社区

编者按：在OpenHarmony生态发展过程中，涌现了大批优秀的代码贡献者，本专题旨在表彰贡献、分享经验，文中内容来自嘉宾访谈，不代表OpenHarmony工作委员会观点。熊磊华为技术有限公司OS高级开发工程师OpenAtomOpenHarmony（以下简称“OpenHarmony”）是由开放原子开源基金会孵化及运营的开源项目，每一位开发者都可以基于OpenHarmony做开发。自成立以来，OpenHarmony吸引了众多开发者的加入，现有6大开发者社区专区建设（CSDN、...

一、简介通用异步收发传输器（UniversalAsynchronousReceiverTransmitter)，通常称作UART。它将要传输的资料在串行通信与并行通信之间加以转换。作为把并行输入信号转成串行输出信号的芯片，UART通常被集成于其他通讯接口的连结上。本文基于瑞芯微RK2206芯片+OpenHarmony系统，通过uart控制实现PC和开发板的互相通信功能。二、硬件电路设计模块整体硬件实物图如下图所示。电路比较简单，这边不对电路进行说明。图1电路实物图图...

OpenAtomOpenHarmony（以下简称“OpenHarmony”）工作委员会首度发起「OpenHarmony开源贡献者计划」，旨在鼓励开发者参与OpenHarmony开源建设、贡献代码或者帮助社区提交和修复Bug，与OpenHarmony社区共同成长。本期「OpenHarmony开源贡献者计划」以“战码先锋，PR征集令”为主题，自活动发布以来，已收到300+PR，新晋20+Contributors。为了帮助更多新手开发者开启开源之旅，我们联合6大OpenHarmony开源大咖，精选5大简单上手的...

大家好，我是武哥。这是《吃透MQ系列》的第二弹，有些珊珊来迟，后台被好几个读者催更了，实属抱歉！这篇文章拖更了好几周，起初的想法是：围绕每一个具体的消息中间件，不仅要写透，而且要控制好篇幅，写下来发现实在太难了，两者很难兼得。最后决定还是分成多篇写吧。一方面，能加快下输出频率；另一方面，大家也更容易消化。废话不多说了，第二弹开始发车。01为什么从Kafka开始？《吃透MQ》的开篇围绕MQ「一发一存一消费」的...

1、SYN攻击方式这种DDOS攻击方式以大量的傀儡机器肉鸡，向目标主机发送SYN数据包，而收到目标主机的SYNACK后并不回应，这样，目的主机就为这些傀儡机器肉鸡，建立了大量的连接队列，而且由于没有收到ACK一直维护着这些队列，造成了资源的大量消耗而不能向正常请求提供服务。2、TCP攻击方式发送大量肉鸡的TCP数据包，TCP头的TCPFlags的数据报可能是syn,ack,syn+ack,syn+rst等等，会造成一些防火墙处理错误锁死，消耗服务器CPU内...

在“第1章鸿蒙3.0真的来了”中，我们学习了基于方舟开发框架ArkUI的最新语言eTS开发鸿蒙App的全流程。那么，eTS这个“后起之秀”究竟是一门怎样怎样的语言？它和JavaScript和Typescript是怎样的关系？本章第一节介绍了eTS物种起源。在已经存在JavaUI和JsUI的情况下，华为为什么还要推出eTS？基于eTS的ArkUI有什么优势？在本章第二节中，我们对“基于eTS的方舟开发框架ArkUI的鸿蒙开发”做一个SWOT分析，即，优点、缺点、机会和...

【HarmonyOSConnect设备开发个人】2.拥抱JS通信接口[toc](目录)2.1NAN消息接口简介回到[设备控制原子化服务指导](https:device.harmonyos.comcndocsdocumentationguideguideatomicservicedevicectrloverview0000001103848778)，可知，针对向设备发送消息（NAN通道建立完成）目前提供了JAVA、JS接口。模板使用的是JAVA接口，开发者可在NetworkDeviceDataHandler中调用本模板。如下：javaprivatevoidsendMessage(Stringmessage,Ha...

一种基于云的工具，有助于生成机器学习和合成图像。端到端的系统设计允许用户拥有图像的自定义数据集，以在CloudML上训练可变自动编码器生成对抗网络(VAEGAN)模型。在这里，模型被部署到云端，用户可以在其中输入嵌入以从其数据集中生成合成图像，或者输入图像以获取嵌入矢量。该工具使用GoogleCloudMachineLearningAPI和TensorFlow。

低精度矩阵乘法。gemmlowp是一个用于相乘矩阵的库，其项被量化为8位整数。它用于移动神经网络应用程序，并获得了英特尔和ARM的大力支持，从而确保了它在各种移动CPU上的高效性。

强化学习算法的快速原型研究框架。Dopamine是基于TensorFlow的研究框架，用于快速学习强化学习算法的原型。它旨在满足对小型，易处理的代码库的需求，用户可以在其中自由地试验荒诞的想法(推测性研究)。

可定制的3D平台，用于基于代理的AI研究。DeepMindLab是一个第一人称3D游戏平台，旨在研究和开发通用人工智能和机器学习系统。它提供了一组具有挑战性的导航和解谜任务，这些任务对于深度强化学别有用。其简单灵活的API使创新的任务设计和新颖的AI设计得以探索并快速迭代。

神经进化和进化算法框架。达尔文(Darwin)是一个旨在使神经进化实验变得简单，快速和有趣的框架。它提供了构建基块，示例和工具，从而避免了研究新思想所需的重复(且可能是复杂的)支架。

作者阳明来源k8s技术圈（ID：kube100）Kubernetes提供了需要扩展其内置功能的方法，最常用的可能是自定义资源类型和自定义控制器了，除此之外，Kubernetes还有一些其他非常有趣的功能，比如admissionwebhooks或者initializers，这些也可以用于扩展API，它们可以用于修改某些Kubernetes资源的基本行为，接下来我们来看看那些引入了admissionwebhooks的动态准入控制。准入控制器首先，我们先看看Kubernetes官方文档中关于准入控制...

第12个双11已圆满结束啦！12年，既是一个轮回，也是全新的开始。“阿里巴巴数据库技术”特此推出《双11护航背后的数据库技术实践与经验分享》系列干货文章，为你讲述新纪录下的技术变迁和创新，敬请关注！来看看经受住双11“大考”的阿里云数据库团队究竟有什么秘密武器。今天为大家带来二号武器云数据库ClickHouse。关于云数据库ClickHouseClickHouse是一款开源的列式分析型数据库，自从2016年开源以来在全世界开源社区内的受...

GreenplumCommandCenter，或者简称GPCC，是Greenplum原生的图形化运维管理工具。在最近3年来的开发中，基于全新的界面和用户体验，陆续推出了监控、历史数据、管理的功能，在众多商业用户上得到了广泛的应用和认可。随着Greenplum6.0的发布，GreenplumCommandCenter（也称为GPCC）也在新的版本中抵达了一个新的里程碑。我们跳过了版本5，并为GPDB6.0发布了GPCC6.0。对于GPDB5.19以上用户，我们发布了4.8.0。这篇文章中将讨论GPC...

数据库性能分析和优化是一个难题，作者PivotalGreenplum工程技术经理王昊所在的Greenplum研发部门近期正好在解决一个实际用户的全局性能问题，本文记录了分析过程和解决思路。在12月18日推送的【实录】首次利用GPCC历史数据调优Greenplum第一部分帮助大家了解了GPDB集群的整体性能特征，现在为大家带来第二部分——分析查询负载整体情况的干货内容。第二部分，分析查询负载整体情况先介绍和对比GPCC的查询历史表对比GPPerfmon，...

2022年年初，Greenplum7版本将正式GA（具体时间请以官方信息为准）。今年，Greenplum中文社区将和墨天轮社区合作，邀请原厂专家，开展《Greenplum7新版本大剧透》系列直播。第一场活动中，Greenplum原厂研发总监杨瑜介绍了Greenplum7引入的多个激动人心的新特性和最新开发进展，包括各个组件和内核部分，让大家提前尝鲜。小编已经帮大家把精华内容整理成了文章供大家学习回顾，因为内容过长，内容将被分为“组件篇”和“内核篇...

以下资料是根据PivotalGreenplum官网翻译、Grenplum中文社区博客以及个人测试所得，如有部分描述错误，欢迎下方评论指出，共同进步。目录一：gpcopy介绍二：gpcopy相较于gptransfer三：gpcopy版本发展史四：gpcopy命令（基于gpcopy1.5.0）五：gpcopy官方提示注意点六：gpcopy使用测试注意点七：gpcopy参考地址一gpcopy介绍gpcopy是一个数据迁移实用程序，可以在不同集群之间进行传输数据，可以将一个集群中的Greenplum数据库的...

数据同步一般分为两种方式：全量和增量。增量数据是一类典型的流数据，基于日志的增量同步几乎已经是所有数据库的标配，它可以减少常规ETL工作对系统带来的影响，并大大降低数据的延迟。作为Greenplum的流计算引擎，GreenplumStreamServer（gpss）能将不同源端的增量数据同步到Greenplum中。为更好的支持这一应用场景，即将发布的gpss1.3.6对增量同步的功能做了增强。GreenplumStreamServer(简称gpss)，是Greenplum的下一代数据...

“...大多数行业专家都认同，全球80％至90％的数据是非结构化数据。在这庞大的数据中，如今却只有0.5％被有效地分析和使用。在商业世界中，大多数非结构化数据都位于与客户相关的文本中。可惜，大多数公司都不知道如何从非结构化的客户数据中有效地提取有用的信息来帮助预测和分析。但是，如果做对了，从大量文本中提取有价值的预测见解仅需几秒钟。”——OsvaldoDriollet(博士)高级数据科学家,美国征信巨头FICO”GPText是Green...