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目前的应用程序很多都会包含跨网络的组件,无论是局域网还是因特网。这些程序的开发者都会用到某种消息通信机制。有些人会使用某种消息队列产品,而大多数人则会自己手工来做这些事,使用 TCP 或 UDP 协议。
为了给开发者提供更大范围的开发自由度和更强大的功能,迅雷链于18年底开始支持了WASM虚拟机。基于WASM虚拟机和C/C++智能合约编程语言,迅雷链能方便的扩展智能合约功能,例如要为智能合约提供新接口以实现新功能,迅雷链只要提供一个新的库函数即可;并且,迅雷链还提供了合约原地升级功能,使用起来非常方便。
笔者刚工作时,只专注技术学习,忽视业务理解的重要性。后续观察到业务和技术链接得比较好的同学职场更容易脱颖而出。因此引发了我对业务理解的思考,在此记录下来,希望能给同样困惑的同学一些启发。
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赵钟秋,又拍网核心开发人员,关注多种计算机语言、Web技术和开源技术。他在QCon杭州2011大会的开放平台专题做了名为《又拍网架构中的消息/任务系统》的讲座,并和参会者做了热烈的讨论。会后,InfoQ中文站对赵钟秋做了采访。
好的动效会给人一种经过深思熟虑、有目的、非随机却又符合常理的美感,一定是自然且舒服的。
本次分享介绍RPC 框架——PRPC在机器学习场景下的性能优势。
本次分享介绍如何使用 C++ 和 JS 实现了高性能、跨平台的渲染引擎以及一套能力完备的 AR 特效贴纸开发的 DSL。
本次分享结合Swift的函数式特性以及FRP的思想,尝试对传统的观察者模式和状态机进行改进。
现如今丰富的交互动效已经遍布于各类优秀产品界面中
短视频近两年一直处于流量的风口,各大平台纷纷涉足。内容丰富、体验好是短视频火爆的原因,这与其背后的技术有密不可分的关联。
上周Ilya Grigorik为ZeroMQ写了个简介。ZeroMQ是封装了套接字管理的一款新跨平台库,可支持任意大小的应用程序。
毫无疑问,机器学习是目前数据分析领域最为炙手可热的主题之一,其研究成果早已渗透到了日常生活中,从垃圾邮件过滤到人脸支付,从信用欺诈检测到自然灾害预测等场景无一不活跃着机器学习的身影。但即便机器学习已经得到了广泛的应用,开发人员能够从网上找到很多机器学习算法实现,但是这些代码往往“脏”而“乱”,没有经过大规模的生产验证。幸运的是现在这种窘境已经不复存在了,因为Google、Microsoft和IBM分别发布并开源了自己的机器学习工具包TensorFlow、DMTK和SystemML,每一个项目都是各自公司知识积累的结晶,在其内部发挥着举足轻重的作用,那么这些工具包相互之间又有哪些区别呢?
确保每一个动效的最终效果,直至所有动效最终上线。
以Docker为代表的容器技术一经发布就迅速跃进了大众视野,受到开发者社区的亲睐。国内,越来越多的公司都已经开始在生产环境中使用容器技术,但毕竟这些技术都处于早期,所以在应用过程中也会有很多的坑。
白海科技作为国内唯数几个“All in Rust”的公司,最近正在进行由 Java 向 Rust的全方位重构。