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从 Windows 过度到 Mac 必备快捷键对照表 Mac 键盘符号 图标 介绍 ⌘ <kbd>Command</kbd> ⇧ <kbd>Shift</kbd> ⇪ <kbd>Caps Lock</kbd> ⌥ <kbd>Option</kbd> = <kbd>Alt</kbd> ⌃ <kbd>Control</kbd> ↩ <kbd>Enter</kbd> ⌫ <kbd>Delete</kbd> ⌦ <kbd>Fn</kbd> + <kbd>Delete</kbd> ↑ <kbd>上箭头</kbd> ↓ <kbd>下箭头</kbd> ← <kbd>左箭头</kbd> → <kbd>右箭头</kbd> ⇞ <kbd>Fn</kbd> + <kbd>↑</kbd> = <kbd>Page Up</kbd> ⇟ <kbd>Fn</kbd> + <kbd>↓</kbd> = <kbd>Page Down</kbd> Home <kbd>Fn</kbd> + <kbd>←</kbd> End <kbd>Fn</kbd> + <kbd>→</kbd> ⇥ <kbd>Tab</kbd> = <kbd>右制表符</kbd> ⇤ <kbd>Shift + Tab</kbd> = <kbd>左制表符</kbd> ⎋ <kbd>Esc</kbd> = <kbd>Escape</kbd> ⏏ <kbd

前言 TL2837x- Easy EVM 是一款基于广州创龙SOM-TL2837 x 核心板所设计的高端单/双核浮点开发板，它为用户提供了SOM-TL2837 x 核心板的测试平台，用于快速评估SOM-TL2837 x 核心板的整体性能。 红外收发器 接收器为 HX1838 红外线接收头 。对应引脚定义如下图： 继电器 开发板配有继电器，可以控制 LED5 的亮灭， 引脚定义如下图： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4169033/blog/3168957

初次学习k8s的时候，安装 kubernetes-node 出现错误 Error: docker-ce-cli conflicts with 2:docker-1.13.1-103.git7f2769b.el7.centos.x86_64 Error: docker-ce conflicts with 2:docker-1.13.1-103.git7f2769b.el7.centos.x86_64 后面百度查了查，原因是因为之前安装过docker，版本冲突原因，解决方法如下： 查询安装docker列表 yum list installed | grep docker 卸载 yum -y remove containerd.io.x86_64 docker-ce.x86_64 docker-ce-cli.x86_64 再次安装，成功 分享学习是一件开心事 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4215748/blog/3161393

项目相关 打开项目 Ctrl +O 新建项目 Ctrl +N 代码编辑相关 向上、下复制一行 Ctrl + Alt + arrowUp 或 arrowDown 将本行挪到上、下一行 Ctrl + Shift + arrowUp 或 arrowDown 全局重命名 Ctrl + Shift + R 变量、函数声明、定义间跳转 F2 变量、函数声明、定义间跳转（在新分栏中打开） Ctrl+E，F2 头文件、源文件之间跳转 F4 头文件、源文件之间跳转（在新分栏中打开） Ctrl+E，F4 跳转UI设计器 Shift + F4 光标位置移动（上一个位置） Alt + arrowLeft 光标位置移动（下一个位置） Alt + arrowRight 显示粘贴列表 Ctrl + Shift + V 转到行 Ctrl + L 直接添加新行 Ctrl + Enter 选中字符串变为小写 Alt + U 选中字符串变为大写 Alt + Shift + U 代码自动格式化 Ctrl + i 注释、反注释 Ctrl + / 跳转帮助文档 F1 跨行选择 Alt + 鼠标选取 查找 查找、替换 Ctrl + F 高级查找 Ctrl + Shift + F 查找下一个 F3 查找上一个 Shift + F3 查找下一个选中项 Ctrl + F3 查找上一个选中项 Ctrl + Shift + F3

我试图使用perfmon Windows实用程序来调试进程中的内存泄漏。 这就是perfmon解释这些术语的方式： Working Set 是此过程的工作集的当前大小（以字节为单位）。 工作集是过程中线程最近触及的一组内存页面。 如果计算机中的可用内存超过阈值，则即使不使用页面，页面也会保留在进程的工作集中。 当可用内存低于阈值时，将从工作集中剪裁页面。 如果需要它们，它们将在离开主存储器之前被软故障返回工作集。 Virtual Bytes 是进程正在使用的虚拟地址空间的当前大小（以字节为单位）。 使用虚拟地址空间不一定意味着相应地使用磁盘或主存储器页面。 虚拟空间是有限的，并且该过程可以限制其加载库的能力。 Private Bytes 是此进程分配的内存的当前大小（以字节为单位），无法与其他进程共享。 这些是我的问题： 是否应该测量私有字节，以确定进程是否有任何泄漏，因为它不涉及任何共享库，如果发生任何泄漏，将来自进程本身？ 该进程消耗的总内存是多少？ 它是虚拟字节还是虚拟字节和工作集的总和？ 私有字节，工作集和虚拟字节之间是否有任何关系？ 还有其他工具可以更好地了解内存使用情况吗？ #1楼 对这个问题的简短回答是， 这些值都不是可执行程序实际使用的内存量的可靠指标，并且它们都不适合调试内存泄漏。 Private Bytes 指的是进程可执行文件 要求 的内存量 - 不一定是它

一. Vector简介(了解) 类似ArrayList，数组，无论查询、增删效率极低 过期，被ArrayList替代。 Vector的方法名 描述 void addElement (E e) 添加元素，相当于 list.add( … ) 案例使用: 二. HashSet 1 、HashSet集合没有索引 2 、HashSet集合不能存放重复元素 。 （去重复） 如： 居民身份证号、商品货号等。 注： HashSet集合无索引。 HashSet 集合迭代 元素的顺序与存储元素的顺序无关 常用方法： 方法名 描述 int size () 返回集合中元素的个数 boolean isEmpty() 判断集合是否为空 boolean add (E e) 向集合中添加元素 boolean remove(Object o) 将指定对象从集合中移除 void clear() 清空集合中所有成员 因为无索引，所以HashSet无通过索引单独获取某个元素的常规方法 入门案例： /* * HashSet入门： * 无序（保存顺序 和 取出顺序 不一定一致）,没有重复元素 * 创建对象 * * boolean add(E e) 向集合中添加元素（去重复） * true：添加成功 * false：添加失败（元素重复） * * 判断重复元素： * if(set.add(元素)){ * 不重复 * }else{

这是本散在oc的处女文，今天，我，依然在家远程上班，枯燥地，话说自从业余发布了1.0.0版本后，发现每天还是有那么一些死忠粉天天Gmail找我问迅雷vip登录器的进展，实在不好意思，本散随波浊流、幕天席地的理想还未实现，构思忙活了几天，终于把1.0.1版本给捣鼓出来了。 话不多说， 开局一张图，内容全靠编，直接GIF就料噶了~~ ps.本散公众号从来不发推文，那点广告费只够买瓶肥仔快乐水，拍砖qing点~ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/iwuxingsanren/blog/3173890

随着以函数即服务（Function as a Service）为代表的无服务器计算（Serverless）的广泛使用，很多用户遇到了涉及多个函数的场景，需要组合多个函数来共同完成一个业务目标，这正是微服务“分而治之，合而用之”的精髓所在。本文以阿里云 函数计算 为例，试图全面介绍函数组合的常见模式和使用场景，希望有助于选择合适的解决方案。 虽然本文主要介绍的是函数组合，但是基本思想也可用于服务组合。 函数同步调用函数 在这种模式里，函数直接调用 InvokeFunction 同步 API 执行一个或者多个函数，等待被调用函数返回结果，然后继续执行。这是一个有些争议的模式，不使用同步调用通常有以下原因： 从费用的角度：由于函数计算按照函数实际执行时间收费，调用者在等待被调用函数返回前也会产生一定费用。 执行时长限制：由于函数最长执行10分钟，这就决定了调用的其它函数执行时间之和有限。 从容错的角度：被调用者出错会直接影响调用者，如果这个调用链很长，则这种错误会一直蔓延到最初的调用者，容错性较差。同时由于执行时长限制，调用者通常不容易针对错误做长时间重试。 上面的理由是在有些场景下成立的，但是微服务最经典最常见的组合方式就是同步调用，函数作为微服务的一种实现方式，这种同步调用的需求是不可回避的，在有些场景下采用同步调用模式是值得考虑的，这些场景包括：

> 本文作者：AntV 架构师-萧庆 简介 Antv 过去 5 年中，在很多可视化领域进行了探索，在统计图表、可视分析、关系图、地理可视化等可视化场景中都面临如何把数据转换成图形（可视化编码）的问题，数据一旦以图形的方式呈现给用户，用户则需要在上面进行交互，查看数据细节从不同的层面对数据进行探查，以一句可视化领域常说的话来总结：“Overview first, zoom and filter, then details-on-demand"。 > 《Visuallization Analysis&Design》是这个领域的一本非常经典的书籍，感兴趣的不能错过。 G2（统计图表） 、F2（移动端图表）、L7（地理可视化）和 G6（关系可视化） 都在 Overview first 上有了很大的收获，通过可视化编码我们已经探索了所有常见图表如何从数据转换成图形。从而在 G2、F2 上形成图形语法，在 L7 上使用地理符号学，在 G6上也支持数据映射到节点和边的状态，但是接下来的交互我们还没有形成统一的理论依据，各自为政。今天我们在 G2 4.0 上根据过去的经验和教训总结出一套交互语法，初步验证了完备性、易用性和实现交互的效率，我们将会推广到其他产品上。 交互回顾 以 G2 为例，我们在交互方面的探索主要有三个阶段： 内置交互：可以允许的交互都写在代码内部，同渲染、数据更新流程耦合

[TOC] Golang的tag语法 谢谢慕课网精英讲师"cap1537" 我们可以通过Tag来增强结构体的定义，Tag会带上一些meta信息，在本文中我们将通过几个例子来深入了解Tag的用法。 结构 Struct是由一组field组成，每个field包括了名字(可选)和字段类型 package main import "fmt" type T1 struct { f1 string } type T2 struct { T1 f2 int64 f3, f4 float64 } func main() { t := T2{T1{"foo"}, 1, 2, 3} fmt.Println(t.f1) // foo fmt.Println(t.T1.f1) // foo fmt.Println(t.f2) // 1 } field T1是一个嵌入型field， 它并没有字段名 。Field定义可以像f3和f4一样公用一个字段类型。 标签 有时候会在字段定义后面带上一个字符串(tag)。类似于如下 type T struct { f1 string "f one" f2 string f3 string `f three` f4, f5 int64 `f four and five` } 不管是raw string还是interpreted string都可以用来当tag。