在FPGA系统中，如果数据传输中不满足触发器的 Tsu和 Th不满足，或者复位过程中复位信号的释放相对于有效时钟沿的恢复时间（recovery time）不满足，就可能产生亚稳态，此时触发器输出端Q在有效时钟沿之后比较长的一段时间处于不确定的状态，在这段时间里Q端在0和1之间处于振荡状态，而不是等于数据输入端D的值。这段时间称为决断时间（resolution time）。经过resolution time之后Q端将稳定到0或1上，但是稳定到0或者1，是随机的，与输入没有必然的关系。
欢迎大侠来到FPGA技术江湖新栏目今日说“法”，当然，在这里我们肯定不是去研究讨论法律法规知识，那我们讨论什么呢，在这里我们讨论的是产品研发以及技术学习时一些小细节小方法等，欢迎大家一起学习交流，有好的灵感以及文章随笔，欢迎投稿，投稿请标明笔名以及相关文章，投稿接收邮箱：1033788863@qq.com。今天带来让FPGA设计中的亚稳态“无处可逃”，话不多说，上货。
委托是一种表示对具有特定参数列表和返回类型的方法的引用的类型。可以使用委托将方法作为参数传递给其他方法，或者异步地调用方法。
本文为大家讲解MOF中的CaptureFramework框架。该框架提供统一的数据抓取行为和生成抓取结果能力，实现实时数据采集。
对于网络上的公开数据，理论上只要由服务端发送到前端都可以由爬虫获取到。但是Data-age时代的到来，数据是新的黄金，毫不夸张的说，数据是未来的一切。基于统计学数学模型的各种人工智能的出现，离不开数据驱动。数据采集、清洗是最末端的技术成本，网络爬虫也是基础采集脚本。但是有几个值得关注的是：
在进行数据采集时，使用HTTP代理 可以帮助我们实现隐私保护和规避封禁的目的。然而，有时候我们可能会遇到使用HTTP代理 效率不高的问题，如连接延迟、速度慢等。本文将为您分享解决这一问题的实用技巧，帮助您提高数据采集效率，让代理 发挥更大的作用。
在集群化环境里，日志采集是重要基础设施。本文结合最新的 1.0.9 版，对 logpipe 做一个简单的介绍。开源主流解决方案是基于 flume-ng，但在实际使用中发现 flume-ng 存在诸多问题。
在互联网数据采集领域，Scrapy框架以其强大的异步处理能力而著称。Scrapy利用了Python的异步网络请求库，如twisted，来实现高效的并发数据采集。本文将深入探讨Scrapy框架的异步处理能力，并展示如何在当当网数据采集项目中应用这一能力。
在当今信息时代，大量的有价值数据分散于各个网站和平台。然而，许多网站对爬虫程序进行限制或封禁，使得传统方式下的数采集变得困难重重。本文将向您介绍如何通过使用隧道代理来解决这一问题，并帮助您成为一名高效、顺畅的数据采集专家。
最近在搞应用的启动优化，参考一些可以显著提高 Java 启动速度方法和spring-boot-startup-report实现了此项目(spring-startup-ananlyzer)，Spring Startup Ananlyzer 采集Spring应用启动过程数据，生成交互式分析报告(HTML)，用于分析Spring应用启动卡点，优化Spring应用启动速度，并实现了一个Bean初始化方法异步化执行工具，实现了应用启动时长降低50%-60%。
随着互联网的迅速发展，数据采集成为各行各业的重要工作之一。在大规模数据采集任务中，为提高效率和精确性，掌握高级网络爬虫技巧与策略至关重要。本文将分享一些实用的技巧和策略，帮助您提升数据采集的效率，并且带来更具实际操作价值的经验。
Spring Startup Ananlyzer 采集Spring应用启动过程数据，生成交互式分析报告(HTML)，用于分析Spring应用启动卡点，支持Spring Bean异步初始化，减少优化Spring应用启动时间。
今天，我们将一起探讨批量爬虫采集的性能优化，特别关注减少网络延迟的方法。网络延迟是爬虫程序中一个常见的性能瓶颈，通过优化网络延迟，我们可以提高爬虫程序的采集速度和效率。让我们一起来看看如何实现这一目标。
CDC（Clock Domain Conversion）跨时钟域分单bit和多bit传输，其中：
数据采集，生态工具最完整、成熟的，笔者认为莫过于 Python 了，特别是其 Scrapy 库的强大和成熟，是很多项目和产品的必选。笔者以前在大数据项目中，数据采集部分，也是和团队同事一起使用。不管从工程中的那个视觉来说，笔者认为 scrapy 都是完全满足的。
本次演讲将会一步步地，向大家展示我们这个系统架构。 由于时间有限，我不会深入讲解技术细节（事实上我一开始做好、发给Sting的ppt有多达40页现在精简到20多页）。 我希望达到的效果是－－
运行效果： 搜狗微信搜索下拉框词采集核心代码参考： #微信搜索下拉词采集 #首发：微信公众号：二爷记 #author：微信：huguo00289 # -*- coding: UTF-8 -*- i
爬虫技术在数据采集和信息挖掘方面起着至关重要的作用，而如何提高批量采集的效率则成为我们关注的焦点。今天我将分享五个实用的爬虫小技巧，帮助大家提升批量采集的效率，让数据获取更加高效、稳定，一起来学习一下吧。
由于自己一直做Python大数据挖掘技术开发，最近有不少的朋友要做大数据分析，找我帮忙爬商标网的数据，实现爬取中国商标网全部数据+监控同步每天新增注册的商标数据+支持异步搜索功能，做过数据爬虫挖掘的都知道，商标网是目前国内最难爬的网站之一，因为商标网请了中国第三方权威安全机构做了各种高级的发爬措施，我相信很多做技术的朋友在爬商标网的时候会遇到以下几个问题，今天我把我的经历和解决方案分享给大家。
介绍 作为一种基础的抽象数据结构，队列被广泛应用在各类编程中。大数据时代对跨进程、跨机器的通讯提出了更高的要求，和以往相比，分布式队列编程的运用几乎已无处不在。但是，这种常见的基础性的事物往往容易被忽视，使用者往往会忽视两点： 使用分布式队列的时候，没有意识到它是队列。 有具体需求的时候，忘记了分布式队列的存在。 文章首先从最基础的需求出发，详细剖析分布式队列编程模型的需求来源、定义、结构以及其变化多样性。通过这一部分的讲解，作者期望能在两方面帮助读者：一方面，提供一个系统性的思考方法，使读者能够将具体需求
面试redis和DB数据一致性问题，也是经常被问到的，只要你建立写了redis,如果面试官想问一些场景问题，都会扯到数据一致性问题，今天我们就解读一下这个问题,按照以下思路解读
面向互联网的三高系统，最关注的软件质量属性是：性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性。
在大规模ASIC或FPGA设计中，多时钟系统往往是不可避免的，这样就产生了不同时钟域数据传输的问题，其中一个比较好的解决方案就是使用异步FIFO来作不同时钟域数据传输的缓冲区，这样既可以使相异时钟域数据传输的时序要求变得宽松，也提高了它们之间的传输效率。此文内容就是阐述异步FIFO的设计。
链接：https://www.toutiao.com/i6600983314784322056/
jpOwl客户端是java语言编写而成，要求做到API简单、高可靠性能、无论在任何场景下客户端都不能影响各业务服务的性能。旨在为各业务线提供丰富的埋点功能与数据采集。
GPMC(General Purpose Memory Controller)是TI处理器特有的通用存储器控制器接口，是AM335x、AM437x、AM5708、AM5728等处理器专用于与外部存储器设备的接口，如：
在现代爬虫技术中，高效发送 HTTP 请求并处理响应数据是关键步骤之一。Guzzle 是一个强大的 PHP HTTP 客户端，广泛应用于发送同步和异步请求。本文将介绍如何使用 Guzzle 发送 POST 请求，特别是如何传递请求体参数，并结合代理 IP 技术实现高效的数据抓取。同时，我们将分析 Guzzle 对同步和异步请求的不同处理方式。
一、前言 WebMonitor 作为一个前端监控系统，服务于众多业务的上报需求，包括：微信小程序、H5、京喜 App和部分 PC 页。作为京喜业务流量最大的服务，WebMonitor 过去在超大流量下
2、如无需保留请求的对话状态，请求将通过aiohttp.request直接发送回复。
作者简介 Mo.，携程研发总监，专注系统性能、开发效能、业务架构等领域。 一、背景 对于一个初上线的简单服务，只需通过常规的自动化测试加上人工即可解决，但我们线上核心的业务系统往往比较复杂，通常也会频繁的需求迭代，如何保证被修改后的系统原有业务的正确性就比较重要。常规的自动化测试需要投入大量的人力资源，准备测试数据、脚本等，并且覆盖率通常也不高，难以满足要求。 为了保证一个线上系统的稳定性，开发和测试人员都面临不少的挑战： 开发完成后难以快速本地验证，发现初步的问题，容易陷入提测->发现bug
用户画像作为“大数据”的核心组成部分，在众多互联网公司中一直有其独特的地位。 作为国内旅游OTA的领头羊，携程也有着完善的用户画像平台体系。目前用户画像广泛用于个性化推荐，猜你喜欢等;针对旅游市场，携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”“客服投诉”等诸多特色领域。本文将从目的，架构、组成等几方面，带你了解携程在该领域的实践。 1.携程为什么做用户画像 首先，先分享一下携程用户画像的初衷。一般来说，推荐算法基于两个原理“根据人的喜好推荐对应的产品”“推荐和目标客人特征相似客人喜好的产品”。而这两条都离不开用
最近经常有小伙伴咨询，爬虫到底该怎么学，有什么爬虫学习路线可以参考下，萝卜作为非专业爬虫爱好者，今天就来分享下，对于我们平时的基础爬虫或者小规模爬虫，应该掌握哪些技能、需要如何学起！
网络爬虫在数据采集和信息监测中发挥着重要作用。然而，由于网络环境复杂和大量数据需求，爬虫速度可能面临挑战。本文将为您分享一些实现爬虫加速的可行方法，帮助您让爬虫快如闪电！让我们一起探索吧！
这两天一直在分析 Windows 下 WebRtc 的代码，所以有些日子没有写东西了。今天来聊聊Windows 下的视频采集。
访问http://m.ady01.com/rs/film/list/1/1，F12开发者模式中找到页面数据来源地址
数据采集和分析是当今时代的一项重要技能，它可以帮助我们从互联网上获取有价值的数据，并对其进行处理和挖掘，从而获得有用的信息和洞察。但是，数据采集和分析并不是一件容易的事情，它需要我们掌握各种工具和技术，如爬虫、数据库、编程语言、统计方法、可视化工具等。
这几天在辰哥的技术交流群里有读者反应说不会爬取携程的评论数据，今天辰哥给读者安排上。作为辰哥的文章读者，辰哥必须教会大家如何爬取携程评论数据（哈哈哈）。
在《深入理解Java类加载机制，再也不用死记硬背了》里我提到了对于一门语言的“会”的三个层次。本篇将以知识地图的形式展现学习消息中间件MQ各个层次要掌握的内容。
第一部分 halcon篇（hdevelop 17.12）
电机设备是日常生活中最为常见的电气设备，随着计算机、通信等技术的发展，国内外对于电机运行过程中的数据采集已经得到的长足的进步，短短几十年，从原始的人力检测发展到现今的在线数据采集系统。现代技术已经实现对于电机运行过程中各个参数的实时检测，并能够在显示器上进行同步显示。当参数达到设定上限时要能够及时报警提示，预防事故的发生！
金三银四招聘季，很多小伙伴最近都在经历着或者准备着面试。而在现在的互联网企业的大部分面试中，始终围绕着互联网的三高架构来展开。
网页抓取是一种从网站上提取数据的技术，对于数据分析、市场调查和竞争情报等目的至关重要。RSelenium作为一个功能强大的R包，通过Selenium WebDriver实现了对浏览器的控制，能够模拟用户的行为，访问和操作网页元素。而Docker Standalone Image是一个容器化的Selenium服务器，无需额外安装依赖，可以在任何支持Docker的平台上运行。
Caffeine 是一个基于Java 8的高性能本地缓存框架，其结构和 Guava Cache 基本一样，api也一样，基本上很容易就能替换。 Caffeine 实际上就是在 Guava Cache 的基础上，利用了一些 Java 8 的新特性，提高了某些场景下的性能效率。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
Redis监视器能够提供实时的性能监控和数据展示，帮助运维人员全面了解Redis数据库的运行情况和性能表现。以下是Redis监视器的实时监控特点：
本次我们来实现一个支持百万并发连接数的采集服务器，并且找到异步+ NIO 的编程方式和实时流模型的那些千丝万缕的联系。
Android MediaCodec 解码一般有两种方式：MediaCodec ByteBuffer（MCBB）、MediaCodec Surface（MCS）。
在之前的一篇文章中(一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位)，我们详细分析了一个经典的 Log4j2 异步日志阻塞问题的定位，主要原因还是日志文件写入慢了。并且比较深入的分析了 Log4j2 异步日志的原理，最后给出了一些解决方案。
作者简介 王小波，携程技术中心框架研发部高级工程师，主要负责用户行为数据采集系统及相关数据产品研发设计工作。之前主要从事互联网广告、RTB相关系统研发和设计工作。 一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LB
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