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MediaCodec在Android视频硬解码组件的应用

背景: 随着多媒体产业的发展,手机端对视频解码性能要求越来越高。如果采用cpu进行解码,则会占用很多cpu资源。现在主流做法是利用手机gpu资源进行视频解码。Android系统在Android4.0(API 16)增加了 MediaCodec,可以支持app调用java接口,进而使用底层硬件的音视频编解码能力。Android ndk在 Android 5.0(API21) 提供了对应的Native方法。功能大体相同。 MediaCodec 可以处理编码,也可以处理解码;可以处理音频,也可以处理视频,里面有软解(cpu),也有硬解(gpu)。具体手机Android 系统一般会写在 media_codecs.xml 上。不同手机位置不一样。根据我的经验,大多数手机上是/system/etc/目录下。 这里主要是讲视频解码。 Android M

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.NET轻量级ORM组件Dapper葵花宝典

一、摘要 为什么取名叫《葵花宝典》? 从行走江湖的世界角度来讲您可以理解为一本"武功秘籍",站在我们IT编程的世界角度应该叫"开发宝典"。 如果您在工作中主要接触的是操作MySQL数据库,但您又想学习和了解.NET轻量级ORM框架Dapper,那么就请跟着阿笨一起学习本次的分享课《.NET轻量级ORM框架Dapper葵花宝典》。Let's Go,Do It ,Dapper For MySQL! 废话不多说,直接上干货,我们不生产干货,我们只是干货的搬运工。 Dapper葵花宝典 二、课程适合人群范围 问:Dapper修炼手册和Dapper葵花宝典这两个课程我该如何选择? 答:结合自身需求,选择合适就好。 2.1《.NET轻量级ORM框架Dapper修炼手册》适合人群如下: 1、我是一个新手,主要工作面向的是MS SQL Server数据库,那么选择修炼手册一定没错。 2、对Dapper从没有过了解或者了解不全面的同学,想通过学习进一步提升对Dapper的认识。 3、迫切想提高下ADO.NET实战技术以及Transact-SQL的编写能力。 4、详细关于Dapper修炼手册可以去之前阿笨公布的公开课中查看课程介绍说明。 2.2、《.NET轻量级ORM框架Dapper葵花宝典》适合人群如下: 1、我是一个新手,主要工作面向的是MySQL数据库,那么选择葵花宝典一定没错。 2、在Dapper修炼手册的基础上新增一个Dapper扩展库Dapper.SimpleCRUD。 3、如何运用Dapper操作Mysql数据库以及Dapper如何支持多数据库。 4、学习Dapper在实际项目常用的几种开发架构模式。(简单三层架构模式、工厂模式、Repository架构模式) 5、本次新增Dapper如何操作处理事务以及优雅的方式使用事务。(强烈推荐) 三、环境准备工作 3.1、mysql for windows数据库安装。 3.2、mysql图形化管理工具介绍和使用。 3.3、mysql监控工具安装和基本使用。 3.4、SqlServer测试数据库转换为Mysql数据库。 1)、使用mss2sql工具将SqlServer转换为Mysql。 2)、Navicat for MySQL 数据导入向导功能。(强烈推荐) 备注:数据导入完成后,一定记得需要重新设置建立自增长列、索引字段以及设置字段的数据类型。 3.5、T4模板引擎基本介绍和简单使用。 四、涉及覆盖的知识点 1、.NET程序员对MySQL数据库的基本认识和理解以及使用。 2、如何通过使用.NET轻量级ORM框架Dapper操作MySQL数据库。 3、Faker.Net仿照测试数据框架运用。 4、VS单元测试NuitTest运用。 5、Dapper在异步编程(Asyn Task)中的运用。 6、原生Dapper简单的CRUD(增删改查) 葵花宝典。(强烈推荐) 7、Dapper扩展库Dapper.SimpleCRUD的基本使用。(强烈推荐) 8、Dapper如何通过DynamicParameters动态拼接查询SQL修炼手册。(强烈推荐) 9、Dapper扩展库Dapper.SqlBuilder、UniqueNamespace.SqlBuilder葵花宝典。(强烈推荐) 10、原生Dapper高级技巧葵花宝典。(强烈推荐) 11、Dapper扩展库Dapper-Extensions葵花宝典。(强烈推荐) 4.1、原生Dapper简单的CRUD(增删改查) Insert、Insert_Batch(批量插入数据)。 Update、Delete、Exist。 GetById、GetList、GetByIds(in子句使用)。 GetListReturnDynamic(返回dynamic)。 GetListByMultiQuery(返回多结果集Tuple)。 ExecuteWithDBTransaction(本地DbTransaction事务操作)。 ExecuteWithTransactionScope(分布式TransactionScope事务操作)。 4.2、Dapper扩展库Dapper.SimpleCRUD的基本使用 Insert、Delete、Exist、Insert_Batch GetById、GetList GetListPaged(获取分页数据,通过Dapper.SimpleCRUD自带的RecordCount、GetListPaged函数分别获取总记录数和分页数据。) 4.3、Dapper如何通过DynamicParameters动态拼接查询SQL修炼手册 Insert、GetListByGenreIdAndName领略DynamicParameters的风采。 SearchOrdersByPageDynamicParametersSqlBuild:获取分页数据(通过DynamicParameters动态拼接查询SQL方式拼接+ ROW_NUMBER() OVER 子句分页)。 4.4、Dapper扩展库Dapper.SqlBuilder修炼手册 通过SqlBuilder构造CRUD语句模板。 通过SqlBuilder内置的模板构造SELECT(查询)、Page(分页)语句模板。 SearchOrdersByPageDapperSqlBuilder:获取分页数据(通过Dapper.SqlBuilder拼接+ limit 子句分页)。 SearchOrdersByDapperDapperSqlBuilderSqlPagingTemplates获取分页数据(通过Dapper.SqlBuilder内置提供的分页模板进行分页)。 4.5、原生Dapper高级技巧修炼手册 CreateOrder:创建订单(采用sql拼接+for循环方式)。 GetOrderOneToManyBySqlBuilder:获取订单(一对多)通过主从表SQL语句方式。 GetOrderOneToManyByDapperQuery:获取订单(一对多)通过原生Dapper Query+splitOn关键字。 SearchOrdersByPageSqlBuild:获取分页数据(通过SQL语句拼接+ limit子句分页)。 4.6、Dapper扩展库Dapper-Extensions修炼手册 1、Insert、Insert_Batch(批量插入数据)。 2、Update、Delete、Exist。 3、GetList:包含如下知识点: *根据条件进行查询(带过滤条件和排序字段)。 *根据多组合条件进行查询(通过IPredicate的Predicates.Group()生成过滤条件+排序字段)。 *根据多组合条件进行查询(通过IPredicate.Add()生成过滤条件+排序字段)。 *根据多组合条件进行查询(通过Predicate多条件复合谓词组合生成过滤条件+排序字段,示例SQL语句:Select * From Table Where(id1=@id1 AND name2=@name2) OR (id2=@id2 AND name2=@name2)。 *根据单条件进行子查询查询(通过IPredicate.EXISTS()子查询过滤条件语句+排序字段,示例语句:Select * Form Table Where Exists(Select 1 From Table Where id=@id))。 *根据多组合条件进行子查询查询(通过IPredicate.EXISTS()子查询过滤条件语句+排序字段,示例语句:Select * From Table Where Exists(Select Count(1) From Table Where(id1=@id1 AND name2=@name2) OR (id2=@id2 AND name2=@name2)))。 *SearchOrdersByPageDapperExtensions:获取分页数据(通过提供的扩展DapperExtensions多条件组合复合谓词IPredicate+内置的Count、Page函数)。 五、Dapper葵花宝典在线学习和演示 在线观看地址:跟着阿笨一起玩NET 微信公众号:ABenDotNet 六、小结 1、在ADO.NET的世界里"手册"和"宝典"在手,畅行无阻,横行天下。 2、希望学完此本葵花宝典后,您将会汲取到满满的干货,让您更加的有底气!这样阿笨也会感到一丝丝的欣慰。 3、最后阿笨的愿景:力争通过这两次关于Dapper的分享课后,做到目前.NET方面关于Dapper最全面的教程。为.NET的崛起阿笨做一点绵薄之力吧! 4、问:怎样高效的学习《Dapper修炼手册》和《Dapper葵花宝典》? 答:阿笨给出的建议是,您下载源码后需要针对每一个测试用例进行调试和学习,这样您才能了解和熟练的使用Dapper。

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elk组件的安装 第一版

OS:centos6.6 64bit java:jdk-7u79-linux-x64.rpm E:elasticsearch-1.7.3.tar.gz L:logstash-1.5.6-1.noarch.rpm K:kibana-4.1.2-linux-x64.tar.gz elasticsearch-2.1.1 kibana-4.3.1 logstash-2.1.1-1 filebeat-1.0.1 https://www.elastic.co/downloads/past-releases/logstash-1-5-6 https://www.elastic.co/downloads/past-releases/kibana-4-1-4 https://www.elastic.co/downloads/past-releases/elasticsearch-1-7-4 rpm -ivh elasticsearch-1.7.4.noarch.rpm rpm -ivh logstash-1.5.6-1.noarch.rpm # tar zxvf kibana-4.1.4-linux-x64.tar.gz //这本身就是拆箱即用的东西, 我们给它找个好地方放起来 # mv kibana-4.1.4-linux-x64/ /usr/local/kibana # ln -sv /usr/local/kibana/bin/kibana /usr/bin/kibana #http://mo0on.blog.51cto.com/10522787/1729618 配置redis # tar zxvf redis-3.0.6.tar.gz # cd redis-3.0.6 # make PREFIX=/usr/local/redis install //这里纠结一下, redis如果不指定prefix路径,那么默认会在你这个解压的文件夹中编译生成bin文件 # ln -sv /usr/local/redis/bin/redis-server /usr/bin/redis-server # ln -sv /usr/local/redis/bin/redis-cli /usr/bin/redis-cli /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch /etc/logstash/conf.d/ logstash配置 Shipper->Broker->Indexer->ES 其中, Shipper可以理解为监控节点,将所有的(分布式业务中)业务产生的消息(log)发送给Broker,然后,Indexer从Broker读取数据并推送给ES,我们就可以用kibana中获取想要的信息了 这里我们纠结一下input的file配置: 首先,这个file插件只是在进程运行的注册阶段初始化的一个FileWatch对象,它并不能支持l类似fluentd那样的 path => "/path/to/%{+yyyy/MM/dd/hh}.log" indexer.conf input { redis { host => "127.0.0.1" port => 6379 password => "8ff35947f8efe8db806622f6a98a1ea3" type => "redis-input" data_type => "list" key => "key_count" } } output { stdout {} elasticsearch { cluster => "elasticsearch" codec => "json" protocol => "http" } } shipper.conf input { file { path => ["/var/log/*.log", "/var/log/message"] type => "system" start_position => "beginning" } } output { stdout {} redis { host => "127.0.0.1" port => 6379 password => "8ff35947f8efe8db806622f6a98a1ea3" data_type => "list" key => "key_count" } } service logstash start /usr/bin/kibana & #ln -sv /usr/local/java/bin/java /usr/bin/java 报错 {"name":"Kibana","hostname":"localhost","pid":18106,"level":30,"msg":"No existing kibana index found","time":"2016-10-14T08:01:33.983Z","v":0} {"name":"Kibana","hostname":"localhost","pid":18106,"level":30,"msg":"Listening on 0.0.0.0:5601","time":"2016-10-14T08:01:34.002Z","v":0} http://bbotte.com/logs-service/use-elk-processing-logs-basic-installation-and-config/ es插件 http://xx:9200/_plugin/kopf/#!/cluster 访问kibanahttp://xx:5601/ 启动 nohup /usr/bin/kibana & logstash -f /etc/logstash/conf.d/logstash-indexer.conf or service logstash start nohup /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch & 本文转自 liqius 51CTO博客,原文链接:http://mo0on.blog.51cto.com/10522787/1729263,如需转载请自行联系原作者

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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