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搜索资源列表

  1. 经理-源码

  2. TSM-Teamspeak Manager
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42116794
  1. Mini3DEngine:一个用于创建基于微型webGL的3d引擎的测试项目-源码

  2. 迷你3D引擎 一个学习型Typescr ipt项目,用于创建基于微型webGL的3D引擎。 从three.js,babylon.js和tsm学到了很多东西,感谢他们的分享。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:54525952
    • 提供者:weixin_42098104
  1. typed-scss-modules:using使用SCSS为CSS模块生成类型定义(.d.ts)-源码

  2. :wrapped_gift: typed-scss-模块 生成打字稿定义( .d.ts对于那些写在SCSS(CSS模块)文件.scss )。 查看有关此软件包背后的原理和灵感的信息。 例如,给出以下SCSS: import " variables " ; .text { color : $blue ; & -highlighted { color : $yellow ; } } 将生成以下类型定义: export const text : string ; expo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-29
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42117622
  1. InfluxDBTSM存储引擎之数据写入

  2. InfluxDB提供了多种接口协议供外部应用写入,比如可以使用collected采集数据上传,可以使用opentsdb作为输入,也可以使用http协议以及udp协议批量写入数据。批量数据进入到InfluxDB之后总体会经过三个步骤的处理,如下图所示: 批量时序数据shard路由:InfluxDB首先会将这些数据根据shard的不同分成不同的分组,每个分组的时序数据会发送到对应的shard。每个shard相当于HBase中region的概念,是InfluxDB中处理用户读写请求的单机引擎。倒排索引
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:182272
    • 提供者:weixin_38499706
  1. InfluxDBTSM存储引擎之TSMFile

  2. 本篇文章主要介绍InfluxDBTSM存储引擎之TSMFile。为了保证时序数据写入的高效,InfluxDB采用LSM结构,数据先写入内存以及WAL,当内存容量达到一定阈值之后flush成文件,文件数超过一定阈值执行合并。这个套路与其他LSM系统(比如HBase)大同小异。不过,InfluxDB在LSM体系架构的基础上针对时序数据做了针对性的存储改进,官方称改进后的存储引擎为TSM(Time-StructuredMergeTree)结构引擎。时序系列文章之时序数据存储模型设计介绍了InfluxD
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:241664
    • 提供者:weixin_38672807
  1. 南大通用GBase8s 配置存储管理器.docx

  2. ON-Bar 备份与恢复操作需要一个通过 XBSA 共享库接口与 ON-Bar 集成的存储管理器。 您可以选择将 GBase 8s 主存储管理器、GBase Tivoli Storage Manager (TSM) 或第三方存储管理器与 ON-Bar 一起使用。GBase 8s Primary Storage Manager 与 GBase 8s 捆绑在一起。如果您要使用 TSM,那么 ON-Bar 与 TSM 通信所需的 XBSA 共享库是与 GBase 8s 捆绑在一起的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-22
    • 文件大小:30720
    • 提供者:weixin_46935340
  1. ts-merger-源码

  2. TS合并 通用Typescr ipt合并 用法 let tsm = require ( 'devonfw/ts-merger' ) ; let mergedCode : string = tsm . merge ( baseContents , pathContents , patchOverrides ) ; 存在: baseContents:字符串中基数的内容 patchContents:字符串中补丁的内容 patchOverrides( true / false ):如果为false,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-04-01
    • 文件大小:121856
    • 提供者:weixin_42119281
  1. PaddleVideo:全面,最新且可部署的视频深度学习算法,包括视频识别,动作本地化和临时动作检测任务。 这是一个高性能,轻量级的代码库,为视频理解研究和应用提供了实用的模型-源码

  2. | 英语 PaddleVideo 介绍 PaddleVideo是用于为行业和学术界准备的视频识别,动作本地化和时空动作检测任务的工具集。 该存储库提供了示例和最佳实践指南,用于在视频区域的场景中探索深度学习算法。 我们致力于支持可以大大减少“部署时间”的实验和实用程序。 顺便说一句,这也是视频领域最新PaddlePaddle 2.0的熟练度验证和实现。 特征 先进的模型动物园设计PaddleVideo统一了视频理解任务,包括识别,本地化,时空行为检测等。 借助基于IOC / DI的清晰配置系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:46137344
    • 提供者:weixin_42120275
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