offset

am having a scenario like this below : In my ui, I will have a textbox. If I have enter a number in the textbox,I need to scroll down to the respective page number. In Dom , I will have some divs with the respective id's. If user entered a page number as 5. I will check for 5th div offset in dom and get top value. By using scrollTop It will scrolled to the 5th div. Here, Issue is after scrolled down to the 5th div. If again, entered a page number as 2. offset top value in negative. Hence,ScrollTop defaultly moved to top. Here is fiddle To reproduce this exactly,Go to page number 7 and again go

在学习ufldl课程时需要用到MNIST数据集，主页在 这里 。但由于该数据集为IDX文件格式，是一种用来存储向量与多维度矩阵的文件格式，不能直接读取。 mnist的结构如下 TRAINING SET LABEL FILE (train-labels-idx1-ubyte): [offset] [type] [ value ] [description] 0000 32 bit integer 0x00000801 ( 2049 ) magic number (MSB first ) 0004 32 bit integer 60000 number of items 0008 unsigned byte ?? label 0009 unsigned byte ?? label ........ xxxx unsigned byte ?? label The labels values are 0 to 9. TRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte): [offset] [type] [ value ] [description] 0000 32 bit integer 0x00000803 ( 2051 ) magic number 0004 32 bit integer 60000 number of images

kafka 提供了两套 consumer API ： 高级Consumer API和低级API。 高级 API 1 ） 高级 API 优点 高级 API 写起来简单 不需要去自行去管理 offset ，系统通过 zookeeper 自行管理 不需要管理分区，副本等情况，系统自动管理 消费者断线会自动根据上一次记录在 zookeeper 中的 offset 去接着获取数据（默认设置 1 分钟更新一下 zookeeper 中存的的 offset ） 可以使用 group 来区分对同一个 topic 的不同程序访问分离开来（不同的 group 记录不同的 offset ，这样不同程序读取同一个 topic 才不会因为 offset 互相影响） 2 ） 高级 API 缺点 不能自行控制 offset （对于某些特殊需求来说） 不能细化控制如分区、副本、 zk 等 低级 API 1） 低级 API 优点 能够开发者自己控制 offset ，想从哪里读取就从哪里读取。 自行控制连接分区，对分区自定义进行负载均衡 对 zookeeper 的依赖性降低（如： offset 不一定非要靠 zk 存储，自行存储 offset 即可，比如存在文件或者内存中） 2） 低级 API 缺点 太过复杂 ，需要自行控制 offset ，连接哪个分区，找到分区 leader 等 。 消费者组 消费者是以

file.seek()方法标准格式是：seek(offset,whence=0)offset：开始的偏移量，也就是代表需要移动偏移的字节数whence：给offset参数一个定义，表示要从哪个位置开始偏移；0代表从文件开头开始算起，1代表从当前位置开始算起，2代表从文件末尾算起。默认为0 whence 的默认参数是0。 所以seek(0)和f.seek(0,0)没有区别。 whence 还有两种情况 是1，或者2 1的时候,相对当前坐标的移动，可以是正的也可以是负的。 2的时候相对于文件结束的移动，通常应该是负的。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「longgggggggggggggggg」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/longe20111104/article/details/88184410 来源： https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/11908109.html

继上一篇文章提到的，这里我们讲一下如何如何满足一些用户变态要求，将控件形状改变，并且我们顺手给他来个背景色触发变化。 我们知道从控件类继承的类具有控件模板（ControlTemplate），它用于定义控件（Control）的结构和外观。控件的模板属性是公共的，因此我们可以为控件指定非默认控件模板。通常我们将控件指定新的控件模板以自定义控件的外观.同样，我们还是以上一章节的代码为例: 完整代码如下： 1 <Window x:Class="WpfControls.MainWindow" 2 xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" 3 xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" 4 Title="MainWindow" Height="350" Width="525"> 5 <Window.Resources> 6 <Style TargetType="Button"> 7 <Setter Property="Template"> 8 <Setter.Value> 9 <ControlTemplate TargetType="Button"> 10 <Border x:Name="Border" CornerRadius="20"

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html 一般我们在用到这种消息中件的时候，肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失，在面试中也会问到相关的问题。但凡遇到这种问题，是指3个方面的数据不丢失，即：producer consumer 端数据不丢失 broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习，kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 　　1.ack的配置策略 　　acks = 0　　　　生产者发送消息之后 不需要等待服务端的任何响应，它不管消息有没有发送成功，如果发送过程中遇到了异常，导致broker端没有收到消息，消息也就丢失了。实际上它只是把消息发送到了socketBuffer(缓存)中，而socketBuffer什么时候被提交到broker端并不关心，它不担保broker端是否收到了消息，但是这样的配置对retry是不起作用的，因为producer端都不知道是否发生了错误，而且对于offset的获取永远都是-1，因为broker端可能还没有开始写数据。这样不保险的操作为什么还有这样的配置？kafka对于收集海量数据，如果在收集某一项日志时是允许数据量有一定丢失的话，是可以用这种配置来收集日志。　　　　acks = 1(默认值)　　　

What does offsetLeftAndRight() exactly do? Documentation says: "Offset this view's horizontal location by the specified amount of pixels" So, does it mean that if the view's left position is suppose 50 and offsetLeftAndRight(20) is called on it, then the view will move by 20pixels & its left position will be (50-20) i.e. 30? Thanks in advance. Both the left and the right positions will be incremented by the offset. So in your example, the left position will change to 50 + 20 = 70. 来源： https://stackoverflow.com/questions/12590664/what-does-offsetleftandright-exactly-do

面试题 如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？ 面试官心理分析 其实这是很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是 MQ 领域的基本问题，其实本质上还是问你 使用消息队列如何保证幂等性 ，这个是你架构里要考虑的一个问题。 面试题剖析 回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你 先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题 。 首先，比如 RabbitMQ 、 RocketMQ 、 Kafka ，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。 Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset ，代表消息的序号，然后 consumer 消费了数据之后， 每隔一段时间 （定时定期），会把自己消费过的消息的 offset 提交一下，表示 “ 我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的 offset 来继续消费吧 ” 。 但是凡事总有意外，比如我们之前生产经常遇到的，就是你有时候重启系统，看你怎么重启了，如果碰到点着急的，直接 kill 进程了，再重启。这会导致 consumer

写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本。 为什么要提供事务机制 Kafka事务机制的实现主要是为了支持 Exactly Once 即正好一次语义 操作的原子性 有状态操作的可恢复性 Exactly Once 《 Kafka背景及架构介绍 》一文中有说明Kafka在0.11.0.0之前的版本中只支持 At Least Once 和 At Most Once 语义，尚不支持 Exactly Once 语义。 但是在很多要求严格的场景下，如使用Kafka处理交易数据， Exactly Once 语义是必须的。我们可以通过让下游系统具有幂等性来配合Kafka的 At Least Once 语义来间接实现 Exactly Once 。但是： 该方案要求下游系统支持幂等操作，限制了Kafka的适用场景 实现门槛相对较高，需要用户对Kafka的工作机制非常了解 对于Kafka Stream而言，Kafka本身即是自己的下游系统，但Kafka在0.11.0.0版本之前不具有幂等发送能力 因此，Kafka本身对 Exactly Once 语义的支持就非常必要。 操作原子性 操作的原子性是指，多个操作要么全部成功要么全部失败，不存在部分成功部分失败的可能。 实现原子性操作的意义在于： 操作结果更可控，有助于提升数据一致性 便于故障恢复。因为操作是原子的

如何保证消息不被重复消费？（如何保证消息消费的幂等性） 举个例子吧。假设你有个系统，消费一条消息就往数据库里插入一条数据，要是你一个消息重复两次，你不就插入了两条，这数据不就错了？但是你要是消费到第二次的时候，自己判断一下是否已经消费过了，若是就直接扔了，这样不就保留了一条数据，从而保证了数据的正确性。 一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性。 幂等性，通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。 所以第二个问题来了，怎么保证消息队列消费的幂等性？ 其实还是得结合业务来思考，我这里给几个思路： 比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update 一下好吧。 比如你是写 Redis，那没问题了，反正每次都是 set，天然幂等性。 比如你不是上面两个场景，那做的稍微复杂一点，你需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的 id，类似订单 id 之类的东西，然后你这里消费到了之后，先根据这个 id 去比如 Redis 里查一下，之前消费过吗？如果没有消费过，你就处理，然后这个 id 写 Redis。如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。 比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错