Kicad 插件 Kicad 插件 ii October 31, 2021 Kicad 插件 iii Contents 1 KiCad 插件系统简介 2 1.1 插件类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 1.1.1 插件类：PLUGIN_3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2 教程：3D 插件类 4 2.1 基本的 3D 插件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 高级 3D 插件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3 应用程序编程接口（API） 21 3.1 插件类 API . . . . . . . . . . . . . .

100+，一线互 联网广泛使用 2018 07 01 Doris简介 产品特性 简单易用 扩展性强 性能卓越 高可用 • 高度兼容MySQL • 支持在线表结构变更 • 支持集群动态伸缩 • 高度集成，不依赖于外部存储系统 • 架构优雅，单集群可水平扩展至200台以上 • 查询性能业界领先 • 高并发查询，100台集群可达10w QPS • 流式导入单节点100MB/s，小批量导入毫 Phase 2 总结 03 Doris 中的导入 • 写入带版本 • 查询带版本 多版本机制解决读写冲突 两阶段导入保证多表原子生效 • 支持并行导入 • 有冲突时按导入顺序生效，无冲突导入时并行生效 写入带版本 查询带版本 支持并行导入 冲突时按顺序生效 （多版本机制） （两阶段导入） 事务能力保证 使用案例 04 BI Application 数据加载

大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 Java 应用与开发 Java 内存模型与分配机制 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 September 30, 2018 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 学习目标 1. 理解 JVM 内存模型，掌握 JVM 内存构成 2 保存加载方法时的帧。（Stack） 堆 用来存放动态产生的数据，如 new 出来的对象和数组。 1。（Heap） 常量池 JVM 为每个已加载的类型维护一个常量池，常量池就是 这个类型用到的常量的一个有序集合。包括直接常量 （基本类型、String）和对其他类型、方法、字段的符号 引用。池中的数据和数组一样通过索引访问，常量池在 Java 程序的动态链接中起了核心作用。（Perm） 代码段 存放从硬盘上读取的源程序代码。（Perm） 保存加载方法时的帧。（Stack） 堆 用来存放动态产生的数据，如 new 出来的对象和数组。 1。（Heap） 常量池 JVM 为每个已加载的类型维护一个常量池，常量池就是 这个类型用到的常量的一个有序集合。包括直接常量 （基本类型、String）和对其他类型、方法、字段的符号 引用。池中的数据和数组一样通过索引访问，常量池在 Java 程序的动态链接中起了核心作用。（Perm） 代码段 存放从硬盘上读取的源程序代码。（Perm）

进阶篇：编写可维护的 webpack 构建配置 04 进阶篇：webpack 构建速度和体积优化策略 05 原理篇：通过源码掌握 webpack 打包原理 06 原理篇：编写 Loader 和插件 07 实战篇：React 全家桶 和 webpack 开发商城项目 08 基础篇：webpack 进阶用法 03 一个最简单的 loader 代码结构 module.exports = function(source) { result.image; result.coordinates; result.properties; }); 插件的运行环境 插件没有像 loader 那样的独立运行环境 只能在 webpack 里面运行 插件的基本结构 基本结构： 插件使用： plugins: [ new MyPlugin() ] class MyPlugin { apply(compiler) MyPlugin; 插件名称 插件上的 apply 方法 插件的 hooks 插件处理逻辑 ······························ ···· ······························ ··· · ················ ·· ························· ··· 搭建插件的运行环境 const

工程编译速度提升 50% 的工具 96 从预编译的角度理解 Swift 与 Objective-C 及混编机制 108 美团民宿跨端复用框架设计与实践 165 美团跨端一体化富文本管理技术实践 186 前端 | 2020 202 移动端 UI 一致性解决方案 202 美团外卖 Flutter 动态化实践 227 美团开源 Logan Web：前端日志在 Web 端的实现 255 外卖客户端容器化架构的演进 326 微前端在美团外卖的实践 352 积木 Sketch 插件进阶开发指南 372 积木 Sketch Plugin：设计同学的贴心搭档 400 Native 地图与 Web 融合技术的应用与实践 431 目录 前端 | 2019 446 MTFlexbox 自动化埋点探索 447 Litho 在美团动态化方案 MTFlexbox 中的实践 459 开源 React 行和交互能力之上，我们更需要关注 Flutter 与鸿蒙自身生态的结合：如何优雅地适配鸿蒙的分布式技术？如何用 Flutter 实现设备之间的快速连接、资源共享？现有的众多 Flutter 插件如何应用到鸿蒙系统 上？未来 MTFlutter 团队将在这些方面做更深入的探索，因为解决好这些问题，才是 真正能让应用覆盖用户生活的全场景的关键。 参考文献 ● https://developer

Nacos 寻址机制 56 Nacos 服务发现模块 63 Nacos 注册中心的设计原理 63 Nacos 注册中心服务数据模型 80 Nacos 健康检查机制 89 Nacos 配置管理模块 97 配置⼀致性模型 97 Nacos ⾼可⽤设计 100 Nacos 高可用设计 100 Nacos 鉴权插件 103 Nacos 账号权限体系 103 Nacos 认证机制 110 Nacos 决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 此简单需求，随着业务规模变大也会变的非常复杂。如何能将数据准确的在 3 秒钟之内推送到每⼀ 个计算节点，这是当时提 品牌和运营资源。另外大部分客户没有阿里这么大的体量，模块拆分过细，部署和运维成本都会成 倍上涨，而且阿里巴巴也是从最早⼀个产品逐步演化成 3 个产品的，因此我们最终决定将内部三个 产品合并统⼀开源。定位为：⼀个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平 台。由于我们在阿里内部发展了 10 年，在易用、规模、实时、稳定沉淀了核心竞争力，围绕阿里 Dubbo 和 Spring-cloud-alibaba 生态进行推广，建立阿里

框架，编程复杂度高且依赖人工调优，性能和可移植性差，引发 OS 社区反弹，最终导致 HMM 方 案搁浅。异构加速器领域亟需高效的统一内存管理机制。 异构通用内存管理框架 GMEM （Generalized Memory Management），提供了异构内存互联的中心化管理机制，且 GMEM API 与 Linux 原生内存管理 API 保持统一，易用性强，性能与可移植性好。 加速器使用 GMEM API 通用算力，实现统一的内存管理和透明内存访问，GMEM 设计了统一虚拟内存地址空间 机制，将原本的 OS 与加速器并行的两套地址空间合并为统一虚拟地址空间。 GMEM 建立了一套新的逻辑页表去维护这个统一虚拟地址空间，通过利用逻辑页表的信息，可以维护不同处理器、不 同微架构间多份页表的一致性。基于逻辑页表的访存一致性机制，内存访问时，通过内核缺页流程即可将待访问内存在主 机与加速器进行搬移。在实际 openEuler 23.09 基于 Linux Kernel 6.4 内核构建，在此基础上，回合了 openEuler 社区低版本的有益特性及社区创新特性。 • 潮汐 affinity 调度特性：感知业务负载动态调整业务 CPU 亲和性，当业务负载低时使用 prefered cpus 处理，增强资 源的局部性；当业务负载高时，突破 preferred cpus 范围限制，通过增加 CPU 核的供给提高业务的

大规模高性能区块链架构 设计模式与测试框架 Gopher Meetup 深圳站 2021 年 8 ⽉ 21 号 趣�科技 李世敬 目录 区块链概述 01 大规模高性能区块链架构设计介绍 02 基于Go插件的区块链性能测试工具 03 写在最后 04 区块链概述 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 区块链技术定义 区块链是由分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术构成的多中心 化系统 不可篡改（可信存证） ü 可对存储的文件、数据进行真实性校验 ü 可信追溯历史数据 去中心化共识（协作共享） ü 多方业务系统数据共享 ü 跨机构业务协作 参与交易验证。 仅在机构内使用，读写权，记账 权由组织内自由定制。中心控制 者制定可参与和进行交易验证成 员范围。 联盟链仅限于联盟成员参与，系 统内交易确认节点为事先设定， 并通过共识机制确认。 『非许可链』公有链 私有链『许可链』 联盟链『许可链』 区块链发展的主力军 不同的组织形态分别对应不同的“区块链产品架构” 11 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 11 趣链科技

数据治理一体化实践之体系化建模 1263 vi > 2022年美团技术年货 运维 / 安全 1277 数字化新业态下数据安全创新——Token 化 1277 Linux 中基于 eBPF 的恶意利用与检测机制 1293 如何应对开源组件风险？软件成分安全分析（SCA）能力的建设与演进 1328 算法 < 1 YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦 作者：楚怡 凯衡 等 1. 概述 YOLOv6 为了获得更多高质量的正样本，YOLOv6 引入了 SimOTA [4] 算法动态分配正样本， 进一步提高检测精度。YOLOv5 的标签分配策略是基于 Shape 匹配，并通过跨网格 匹配策略增加正样本数量，从而使得网络快速收敛，但是该方法属于静态分配方法， 并不会随着网络训练的过程而调整。 近年来，也出现不少基于动态标签分配的方法，此类方法会根据训练过程中的网络输 出来分配正样本，从而可以 由于使用了 Sinkhorn-Knopp 算法导致训练时间加长， 而 SimOTA[4] 算法使用 Top-K 近似策略来得到样本最佳匹配，大大加快了训练速 度。故 YOLOv6 采用了 SimOTA 动态分配策略，并结合无锚范式，在 nano 尺寸 模型上平均检测精度提升 1.3% AP。 SIoU 边界框回归损失 为了进一步提升回归精度，YOLOv6 采用了 SIoU[9] 边界框回归损失函数来监督网络

此外，借助
API7
内置的
50
多种插件，可实现⾝份验证、安全防护、流量控制、分析监控、请求/响应 转换等常⻅业务需求；若内置插件⽆法满⾜需求，我们也⽀持使⽤
Lua、Java、Go、Python
语⾔⾃ 定义插件，可作⽤于请求进⼊、上游响应各个阶段。 Manager
API
2. ⽤于管理
API
⽹关，通过访问其暴露的
RESTful
API
接⼝以实现对路由、上游、证书、全局插件、消 费者等资源的管理。 ⼒。 1.1
技术架构
数据平⾯ 1. 数据平⾯⽤于接收并处理调⽤⽅请求，使⽤
Lua
与
Nginx
动态控制请求流量。当请求进⼊时，将根据 预设路由规则进⾏匹配，匹配到的请求将被⽹关转发⾄对应上游服务。在此过程中，⽹关有能⼒根据 预设规则中不同插件的配置，使⽤⼀系列插件对请求从进⼊到离开的各个阶段进⾏操作。例如：请求 可能会经过⾝份认证（避免重放攻击、参数篡改等）、请求审计（请求来源信息、上游处理时⻓ 问并操作控制台时，控制台将调⽤
ManagerAPI
下发配置到
ETCD，借助
ETCD
Watch
机制，配置将在⽹关中实时⽣效。例如：管理员可 增加⼀条路由，并配置限速插件，当触发到限速阈值后，⽹关将会暂时阻⽌后续匹配到该路由的请求 进⼊。借助
ETCD
的
Watch
机制，当管理员在控制⾯板更新配置后，API7
将在毫秒级别内通知到各个 ⽹关节点。 其它 3. 从图
1-1