适合刚刚接触汽车行业的新手，可以学习图纸里面的内容，对硬件十分有帮助

基于java实现的小软件、工具、游戏集合，包括贪吃蛇、五子棋、俄罗斯方块、网络下载工具、坦克大战、电子钟、聊天软件、CPU进程调度模拟器等等共计21个小项目。

飞天茅台脚本，手慢无，支持goland、python编译，Windows版本

LogCollector是一套基于ETL数据分析模型的分布式数据流系统，同时适用于云域内网数据传送和跨云数据传送；同时支持Windows和Linux双系统平台（内置JRE8.X）；同时支持实时传送、离线传送和断点续传；同时支持组件化集成、服务化管理和插件化扩展；同时支持单机单实例、多实例部署以及跨云级别的分布式集群部署，分布式场景下通过过载熔断事务反馈机制来保障各子系统数据一致性，收集器可一键安装部署，自动识别系统环境并完成相应配置，无需任何附加操作，解压开箱即用。该系统框架的功能和性能可直接秒杀ELK、Flume、Kettle等数据流工具，系统框架使用说明参考如下地址： https://blog.csdn.net/lixiang2114/article/details/114239052

上图是互联网典型的高可用架构，大部分公司如果没有使用微服务，正在使用这样的架构：1.用户端是浏览器browser，APP客户端2.后端入口是高可用的nginx集群，用于做反向代理3.中间核心是高可用的web-server集群，研发工程师主要在这一层进行编码工作4.后端存储是高可用的db集群，数据存储在这一层。更典型的公司，web-server层是通过DAO/ORM等技术来访问数据库。最初的架构都没有服务层，这样的架构会遇到怎样的痛点？对于没有使用微服务架构的公司来说，要不要升级到微服务架构呢？回答这个问题之前，先来看看您是否遇到和58同城及58到家类似的架构痛点：。A、B、C业务线，如果没有微

随着“大智移云链”等新技术的快速发展与深入应用，整个经济社会迎来了一场数字化的变革。银行业作为技术高度敏感的行业，历次重大技术创新都会对其运作模式产生深刻影响。近十年来，商业银行的IT系统数据量高速膨胀，这些海量的、散落在各处的异构数据导致数据资源的价值低、应用难度大等问题。加之外部数据难以自然地与内部数据进行有机融合，在这种背景下，数据治理成为商业银行无法回避的焦点话题。同时，监管机构对于商业银行数据治理的要求也在不断加码，银保监会于2018年5月21日正式发布的《银行业金融机构数据治理指引》就明确要求：商业银行应将数据治理工作纳入公司治理的范畴，并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩

在智慧城市的建设浪潮中，大数据、云计算、人工智能等全新一代信息技术交错纵横，在不断融合创新中“城市大脑”成为了浪潮中大家竞相追赶的灯塔。

sublime text 是一款实用精巧的简化文本开发工具

五、文件描述符问题在上面的内存问题表中，对于大多数的内存问题来说，相信对于熟悉C/C++的程序员，并不陌生。有一些关于Watchpoint和文件描述符的内容，可能会让你看得比较模糊，对于Watchpoint，我会在后面讲述。这一节，我就一个示例说一说文件描述述问题是如何产生的，并由此介绍一下Purify的一些特性。先查看下面这段程序：#include main(){FILE*fp;intnum;fp=fopen("./test.txt","r");if(fp==NULL){perror("Error:");exit(-1);}fscanf(fp,"%d",#);i

北京火龙果软件工程技术中心（haoel原作）三、          示例假设我们现在有这样一段程序：hello.c#include#include staticchar*helloWorld="Hello,World"; main(){  char*mystr=malloc(strlen(helloWorld));   strncpy(mystr,helloWorld,12);  printf("%s\n",mystr);} 很明显，这段程序中有内存上的错误，假设我们疏忽了这些错误，当我们使用Purify进行测试时，我们会发现这段程序中的内存错误在Puri