word

I'm trying to access an unmanaged library and am lucky to have access to a comprehensive guide to the API. Unfortunately, I've no idea what the C# equivalent of C++'s WORD type is. Similarly, I've no idea what DWORD would be. yan You're probably looking for ushort for WORD and uint for DWORD. 来源： https://stackoverflow.com/questions/5490428/whats-the-equivalent-of-word-in-c

I have read some answers for this question( Why I can't create an array with large size? and https://bugs.openjdk.java.net/browse/JDK-8029587 ) and I don't understand the following. "In the GC code we pass around the size of objects in words as an int." As I know the size of a word in JVM is 4 bytes. According to this, if we pass around the size of long array of large size (for example, MAX_INT - 5) in words as an int, we must get OutOfMemoryException with Requested array size exceeds VM limit because the size is too large for int even without size of header. So why arrays of different types

一、在开发OA办公或与文档相关的Web系统中，难免会遇到动态生成word文档的需求，为了解决工作中遇到导出word文档的需求，前一段时间上网找了一些资料，在word导出这方面有很多工具可以使用，jacob、poi、java2word、itext。jacob要求服务器必须是windows操作系统，服务器上还必须安装office软件，果断放弃！poi需要针对doc和docx两种格式写不同的代码，增加了程序的复杂度。java2doc 是对 jacob 的封装，同样放弃！最后选定了用itext来导出word，网上一些资料说itext导出word功能太简单，通过试用之后，封装工具类，使用起来确实挺方便，但是导出的word文档在细节方面很难达到要求，比如：字体、行距、字体间距、首行缩进等。 二、由于itext导出的word有各种各样的小问题，只能另找其他的解决方案，经过一个朋友推荐，可用PageOffice组件来导出word，其效果能与用户需求的word文档达到完美的一致，而且编程接口简单，调用很方便。总的来说就是制作模板（用PO_开头的书签作为数据占位符），然后编程调用PageOffice接口用真实数据替换模板中的占位符，最后生成word。下面看例子： 1. 制作模板 　　打开word模板插入书签：PO_Dept、PO_Name、PO_Cause、PO_Num、PO_Date，如下图所示 　

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I need to take a string, and shorten it to 140 characters. Currently I am doing: if len(tweet) > 140: tweet = re.sub(r"\s+", " ", tweet) #normalize space footer = "… " + utils.shorten_urls(post['url']) avail = 140 - len(footer) words = tweet.split() result = "" for word in words: word += " " if len(word) > avail: break result += word avail -= len(word) tweet = (result + footer).strip() assert len(tweet) So this works great for English, and English like strings, but fails for a Chinese string because tweet.split() just returns one array: >>>

本文原文出处: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/80423323 严禁任何形式的转载，否则将委托CSDN官方维护权益！ 从Spark 2.0开始，Spark Streaming引入了一套新的流计算编程模型：Structured Streaming，开发这套API的主要动因是自Spark 2.0之后，以RDD为核心的API逐步升级到Dataset/DataFrame上，而另一方面，以RDD为基础的编程模型对开发人员的要求较高，需要有足够的编程背景才能胜任Spark Streaming的编程工作，而新引入的Structured Streaming模型是把数据流当作一个没有边界的数据表来对待，这样开发人员可以在流上使用Spark SQL进行流处理，这大大降低了流计算的编程门槛。 上图非常直观地解释了Structured Streaming模型的设计思想，基本无需多言。另一方面，当具备了这样一张“表”后，流的运作方式是就是在这张表上进行“查询”，并将查询的结果写到另一张结果表上，这种变换与DStream经过某个transform之后形成一个新的DStream是很类似的。我们来看一下Spark Streaming官方文档上给出的一个word count的示例： 这个图直观地展示了Structured Streaming的运作方式

下载安装flink： 上传压缩包：flink-1.7.2-bin-scala_2.12.tgz 解压：tar -zxvf /flink-1.7.2-bin-scala_2.12.tgz -C ../hone 复制解压文件到子节点： scp -r /home/flink-1.7.2/ root@slave1:/home/ scp -r /home/flink-1.7.2/ root@slave2:/home/ 修改配置文件：选择一个master节点，配置conf/flink-conf.yaml vi conf/flink-conf.yaml 设置jobmanager.rpc.address 配置项为该节点的IP 或者主机名 jobmanager.rpc.address: 10.108.4.202 然后添加子节点配置： 在所有的节点中：flink目录下：vi conf/slaves 添加所有子节点ip然后保存 启动本地的flink集群： cd 到flink目录下 ./bin/start-cluster.sh 查看webui:ip:8081 启动监听：nc -lk 9000 当报nc命令不存在时（yum install nc） 然后执行测试jar： 停止flink集群：bin/stop-cluster.sh 以集群方式提交任务：在flink目录下 ./bin/flink run -m

知识点 Flink介绍 1、无界数据-->数据不断产生 2、有界数据-->最终不再改变的数据 3、有界数据集是无界数据集的一个特例 4、有界数据集在flink内部是以一种终态数据集进行处理的 5、在flink中，有界和无界的差别非常小 6、使用同一套流计算引擎上的API操作两种数据类型 流计算： 数据不断产生，就一直处于计算状态 批处理： 完成一定时间段的计算任务后，就释放资源 Flink特性： 结果精准，即使是无序数据或者延迟到达的数据 有状态以及容错。 有状态，表示一直保存计算结果，以便往后传递计算值 实现精准一次计算的应用状态 大规模计算，几千台节点上运算，高吞吐和低延迟的特点 Flink通过检查点机制实现精准一次的计算保证，在故障时可以体现出来 flink支持流计算以及窗口化操作 flink支持灵活的基础时间的窗口计算 flink容错是轻量级的，保证零数据丢失。 1、下载并安装 官网安装步骤：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/tutorials/local_setup.html 2、本人安装版本 1、flink-1.7.2-bin-hadoop24-scala_2.11.tgz 2、tar -xzvf flink-1.7.2-bin-hadoop24-scala_2.11.tgz3、mv

My computer has 64 bit processor and when I look for sizeof(int) , sizeof(long) , and sizeof(long long) , it turns out that int and long are 32 bits, and long long is 64 bit. I researched the reason, and it appears that popular assumption telling that int in C++ fits machine's word size is wrong. As I understood it is up to compiler to define what will be the size, and mine is Mingw-w64. The reason for my research was understanding that if the usage of types smaller than word size is beneficial for speed(for instance, short vs int ) or if it has negative effect. In 32 bit system, one popular

Java8内置了强大的多核支持，我们在处理数据的时候，如果不充分利用多核，都好不意思跟老板打招呼。 我们经常会使用AtomicInteger来做计数器，如下所示： List<String> words = Files.readAllLines(Paths.get("src/main/resources/dic.txt")); AtomicInteger i = new AtomicInteger(); words.parallelStream().forEach(word -> { //获取word的同义词、反义词以及相关词 //...... LOGGER.info("进度：" + total + "/" + i.incrementAndGet() + " 来自线程：" + Thread.currentThread()); }); 在这段代码中，我们需要注意两点，一是parallelStream，二是变量i。 parallelStream的使用表示forEach中的代码段有可能会在不同线程中并发执行，因此变量i的incrementAndGet方法要保证是原子操作，否则计数器的数据就可能会出错。 没啥问题，一切都还很美好，so far so nice。 有一天，我们的需求复杂了，我们需要的计数器不仅仅 只是 +1，而是要支持小数，如2.5，3.1等等，这有什么大不了的，我们把