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为什么同样的WPF控件在不同的电脑上呈现外观不一致

今天有同事跑过来说遇到了一个奇怪的bug，同样的程序在win7和win10上界面相差了2个像素 ---- 一开始我们以为是半像素或者是分辨率的问题。 结果调试了很久都没有结果。...不过意外的我们发现了另一个奇妙的东西。...下面两个图分别是在win7和win10情况下soonp获得的可视化树（已用demo替换） image.png image.png 有么有发现TabControl的子元素Grid多出了一个名字templateRoot...在代码里面查找，发现并没有这个名字的Grid，所以可以确定这个是来自TabControl的默认Style 所以我们找到win7和win10 下的默认主题 Aero和Aero2 查找方法可以参见博客默认的...当然对于这样子的问题的确不是很好定位，因此我们有两种可行的解决方案 1、尽量在关键界面使用自定义样式，对元素的呈现细节进行控制 2、在App.xaml中指定主题样式。

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    linux命令head,tail查询日志头部和尾部 & 查询日志的关键字的上下文日志方法

    linux命令head,tail查询日志头部和尾部 & 查询日志的关键字的上下文日志方法 tail -n 10 test.log 查询日志尾部最后10行的日志; tail -n -10 test.log...查询日志尾部最后10行的日志; 同上 tail -n +10 test.log 查询10行之后的所有日志; tail尾部，倒着数是负数。...head -n 10 test.log 查询日志文件中的头10行日志; head -n +10 test.log 查询日志文件中的头10行日志; 同上 head -n -10 test.log 查询日志文件除了最后...10行的其他所有日志; head头部，顺着数是正数，配置的是负数的话，则是代表从头到尾的，截止倒数的行数的记录。...假设存在日志文件 hrun.log，查询的关键字为"新增用户"： 查询日志的关键字的上下文日志方法 根据关键字查看日志 cat hrun.log | grep "新增用户" 根据关键字查看后10行日志

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    调度系统Airflow的第一个DAG

    [本文出自Ryan Miao] 数据调度系统可以将不同的异构数据互相同步,可以按照规划去执行数据处理和任务调度. Airflow就是这样的一个任务调度平台....这里是一个BashOperator, 来自airflow自带的插件, airflow自带了很多拆箱即用的插件. ds airflow内置的时间变量模板, 在渲染operator的时候,会注入一个当前执行日期的字符串...执行日期是任务实例运行所代表的任务时间, 我们通常叫做execute-date或bizdate, 类似hive表的的分区. 为什么今天执行的任务,任务的时间变量是昨天呢?...不同的任务之间的依赖.在airflow里, 通过在关联任务实现依赖. 还有同一个任务的时间依赖. 比如,计算新增用户量, 我必须知道前天的数据和昨天的数据, 才能计算出增量....自己写code, 只要查询日期范围的数据,然后分别计算就好. 但调度任务是固定的, 根据日期去执行的. 我们只能创建不同日期的任务实例去执行这些任务. backfill就是实现这种功能的.

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    python小伙自制模板之家查询和下载文件的脚本

    通过python的requests和lxml库，完成对模板之家免费模板的查询和下载功能（保存本地） 目标网站： www.cssmoban.com 工具：python3.6 requesst、lxml库...个库都可以通过pip安装，在cmd下输入命令:pip install requests(lxml)，然后等待安装完成即可（如果报错，也可以网上搜索whl文件，下载到本地安装） 整体思路： @查找目标网站的分类和相应的...url，写入字典待查 @等待用户输入查询分类，返回对应的url @找到分类的最大页码，做入循环 @找到每个模板url，进入后查找下载地址url @ 建立用户输入分类文件夹，保存模版至文件夹 大致如此，接下来我们分析网页...入口页面：www.cssmoban.com 最大页码查找 下载地址所在 分类函数，传入名字，返回url： 完整代码和运行结果如下（头部信息请自行输入）： 最后 这个网站很简单，不需要登录验证码，不需要...喜欢和需要源码的小伙伴可以私信我，回复"资料"就可以哦！ 或者点击链接加入群【python┮】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=59NCLH6

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    在Kubernetes上运行Airflow两年后的收获

    然而，我们选择了更倾向于具有高可用性的 Airflow 部署 —— 通过使用不同可用区的节点。 动态生成 DAG 时要小心 如果您想要大规模生成 DAG，就需要利用 DAG 模板化和编程生成。...这就是为什么基础架构级别的可观测性、指标和报警非常重要的原因。 在 Kubernetes 中运行时，您可以通过为每个感兴趣的事件设置 PrometheusRule 来实现。...在撰写本文时，Airflow 支持将指标发送到 StatsD 和 OpenTelemetry。后者优于前者，因为 OpenTelemetry 是一个更完整的框架，还支持日志和跟踪。...然而，目前 Airflow 还不支持通过 OTEL 进行日志和跟踪（但未来会支持！）。...所有这些元数据都在 Airflow 内部不断累积，使得获取任务状态等查询的平均时间变得比必要的时间更长。此外，您是否曾经感觉到 Airflow 在加载和导航时非常缓慢？

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    Elasticsearch、Loki 和 VictoriaLogs日志系统的存储与查询横比

    这就是为什么 Elasticsearch 在全文搜索方面表现如此出色的原因！查询 Elasticsearch 日志的缺点？...Grafana Loki 的日志存储与查询机制Grafana Loki 是一个为日志设计的集中式系统，旨在高效存储和查询日志数据。...它的工作机制与其他日志系统，如 Elasticsearch，有显著的不同。...与 Elasticsearch 不同，Loki 的倒排索引非常小，因为它包含的是每个日志流的条目，而不是每个日志的条目。通常日志流的数量相对较少（例如几百万个日志流，而不是几十亿个日志条目）。...所有日志开源解决方案（Elasticsearch、Loki 和 VictoriaLogs）都有自己的优点和缺点。我尝试以清晰的方式解释这些解决方案如何存储和查询日志。

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    Redis中慢查询的阈值设置和日志文件删除的方法

    图片在Redis中，可以通过设置slowlog-log-slower-than配置项来设定慢查询的阈值。该配置项的默认值为0，表示所有查询都会被记录到慢查询日志中。...设置过小的慢查询阈值可能会导致大量的查询被记录到慢查询日志中，增加日志文件的大小和分析的工作量。设置过大的慢查询阈值可能会导致较慢的查询被忽略，无法有效地进行性能分析和优化。...慢查询阈值最好根据实际场景进行调整，可以先通过监控和分析Redis的性能，找出平均查询时间的分布情况，再设定一个合理的慢查询阈值。...要删除Redis中的慢查询日志，可以使用以下命令和参数：通过修改Redis配置文件来停止慢查询日志记录：找到Redis的配置文件 redis.conf。...使用Redis命令来删除慢查询日志：使用命令 CONFIG SET slowlog-max-len 0 来设置慢查询日志的最大长度为0。这将清空所有已有的慢查询日志。

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    开源工作流调度平台Argo和Airflow对比

    等；提供丰富的日志和指标支持，以便于排查和监控工作流。...在该示例中，我们定义了一个名为example的工作流，它包含一个名为hello的模板，模板使用busybox容器来打印一条消息。...用户可以在UI界面中查看任务运行情况、查看日志和统计信息。丰富的任务调度功能Airflow支持多种任务调度方式，如定时触发、事件触发和手动触发等。用户可以自定义任务的调度规则，以适应不同的场景。...运行Airflow任务一旦DAG被定义和设置好，用户可以通过Airflow的命令行工具来启动任务，并且可以在UI界面中查看任务状态、日志和统计信息等。...可扩展性由于Argo是基于Kubernetes构建的，因此具有较好的可扩展性，能够方便地适应不同的工作负载和规模。Airflow的扩展性较弱，需要手动进行配置。

    9.3K71

    基于Spring AOP和Groovy日志模板配置的日志记录框架的二次实现与使用案例

    openkoala和dddlib框架依赖之后问题解决； 3、调整项目结构，使之更加明了和简洁，并添加相应的注释； 4、让用户自己实现日志导出器接口，方便用户选择合适的方式对日志信息进行保存； 5、添加类似后台管理的系统...新公司的创建 1. 业务日志：张三，创建子公司：广州子公司 咋一看这样写没有什么问题，但是其中有一个最大的问题：业务逻辑和日志逻辑的混在一起了。...如果业务逻辑和日志逻辑足够复杂的时候，你可以想像得到你的代码就如同意大利面一样。以后维护的时候，就会变成人间地狱！ Koala业务日志系统就是为解决此问题而设计：业务逻辑和日志逻辑分离！...，根据groovy中配置的日志模板得到具体的日志信息，并调用异步执行任务存储日志信息； BusinessLogThread日志的处理线程类，run()方法主要得到日志模板中的配置信息并将信息根据用户实现的日志导出器将日志信息保存到数据库中...使用自己Spring MVC 、MyBastis对MySQL数据库的日志信息进行查询、搜索操作 ? 这里主要是提供一种思路，具体如何对日志信息进行可视化的管理方式很多。

    1.1K30

    大数据调度平台Airflow（四）：Airflow WebUI操作介绍

    Airflow WebUI操作介绍 一、DAG DAG有对应的id,其id全局唯一，DAG是airflow的核心概念，任务装载到DAG中，封装成任务依赖链条，DAG决定这些任务的执行规则。...点击以上每个有颜色的“小块”都可以看到task详情： Graph View 此页面以图形方式呈现DAG有向无环图，对于理解DAG执行非常有帮助，不同颜色代表task执行的不同状态。  ...Task Duration 此视图表示不同的task在过去每天执行的时长，可以通过每日执行时长对比，发现同一个task执行耗时情况。 Task Tries 此视图显示每个task重试次数情况。...以上得到的“Landing Times”如下：  Gantt 甘特图，可以通过甘特图来分析task执行持续时间和重叠情况，可以直观看出哪些task执行时间长。...三、​​​​​​​Browse DAG Runs 显示所有DAG状态 Jobs  显示Airflow中运行的DAG任务 Audit Logs 审计日志，查看所有DAG下面对应的task的日志，并且包含检索

    2.5K44

    慢SQL探秘之为什么我的SQL很慢却没记录在慢查询日志里

    执行时间超过该阈值的SQL语句将被记录到慢SQL日志中。默认值为10秒。 log_queries_not_using_indexes:如果设置为1，则将未使用索引的查询也记录到慢查询日志中。...min_examined_row_limit: 仅在查询的行数超过指定值时，才记录到慢SQL日志中。默认值为0，表示不限制。 3....SQL运行时间小于慢SQL监控阈值时间 第一部分已经介绍了和慢SQL相关的参数中的long_query_time，即慢SQL阈值。...SQL是否记录到慢查询日志。...其他SQL 除了以上的情况外，复制线程的查询、被DBAkill的正在运行的SQL或部分未运行完毕的SQL也不会记录在慢SQL日志中（不过部分情况再MySQL8.0中有所变更），因此需要大家根据实际情况多总结及测试

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    你有没有想过为什么交易和退款要拆开不同的表？

    前言 " 近期做新项目，在设计表结构的时候，突然想起来之前面试的时候遇到的一个问题，那时候也是初出茅庐，对很多东西一知半解（当然现在也是），当时那个小哥哥问我为什么交易和退款要拆成两个表？...但是恰好那次那个小哥哥就问了这个问题，支付和退款为什么要分开记录？ 当时也是确实是实力不允许，我只是说了就是这么用的，把正向流程和逆向流程拆开，分开实现逻辑，比较方便。...本来可以设置索引来提高查询效率的字段也不太合适设置了。 状态也不一定可以完全兼容，像交易状态和退款状态就很难互相兼容。...开发效率 交易和退款分开之后，两个人负责不同的业务进行开发，包括业务逻辑和查询展示。如果放在一起，就很多字段不能保证别人知道有还是没有，是存储还是不存储，毕竟表里设置的都可以为空。...在订单成功的时候存储到一个公共存储中，可以通过 MQ 等，将数据保送到另一张表/库，或者 ES 中用来存储。这样订单查询还可以和业务逻辑的表/库分开。

    1.4K20

    为什么20250528和2025-05-28在JavaScript中是不同的日子？

    (new Date('2025-5-28').toDateString()); // Wed May 28 2025 你在你的机器上可能会得到不同的结果。...toDateString() 的操作也是相对于本地时间，所以我们得到了相同的月份日期。 和'2025-05-28'的区别在于解析行为。...这个字符串被解释为 UTC，所以最终得到了不同的时间点： const date = new Date('2025-05-28'); console.log(date); // Tue May 27 2025...接下来是 Safari，但它的解析逻辑错误地要求必须提供日期、时间和偏移字段。 ES5.1 在 2011 年中发布，其中提到，缺少的时区偏移值为 Z。...被诅咒的区域 在阅读浏览器日期解析源代码之前，我从未意识到它可以如此宽容。 下面是 Chrome/Firefox 浏览器的一个有趣示例：你能找出为什么这个日期字符串被解析为五月吗？

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    ssh和sftp为什么是同一端口_ssh和sftp使用不同的端口

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 8种机械键盘轴体对比 本人程序员，要买一个写代码的键盘，请问红轴和茶轴怎么选？...1.1 描述 SFTP(SSH File Transfer Protocol)即安全文件传送协议)，是一数据流连接，提供文件访问、传输和管理功能的网络传输协议。...sftp是基于ssh上实现的，所以严格来说我们是无法来关闭ssh，而只是使用sftp。 ssh默认使用的是22端口，当然这个端口是可以修改的。...，限制他们的操作，这个可以利用Rssh和Scponly或者实现。...但是如果提过sftp服务需要给另外一个局域网的用户使用，这样我们虽然对这些用户做了限制，我们的ssh服务还是开着的，这样他人还是可以猜我们服务器的用户名和密码，通过ssh登录上来，最好的方法是我们暴露出去的服务根本无法通过

    4.4K40

    Agari使用Airbnb的Airflow实现更智能计划任务的实践

    DAG任务的数据； 多次重试任务来解决间歇性问题； 成功或失败的DAG执行都通过电子邮件报告； 提供引人注目的UI设计让人一目了然； 提供集中日志-一个用来收集日志的中心位置供配置管理； 提供强大的CLI...开发者不仅需要写代码来定义和执行DAG，也需要负责控制日志、配置文件管理、指标及见解、故障处理（比如重试失败任务或者对长时间见运行的任务提示超时）、报告（比如把成功或失败通过电子邮件报告），以及状态捕获...查询数据库中导出记录的数量 把数量放在一个“成功”邮件中并发送给工程师 随着时间的推移，我们从根据Airflow的树形图迅速进掌握运行的状态。...我们可以利用这个运行状态来捕获信息，比如我们在使用自己管道中机器学习所需要的不同模型版本这个能帮助我们进行问题诊断和归因。 在管道执行方面,我们关心管道加速。...更多优良特性 Airflow允许你指定任务池，任务优先级和强大的CLI，这些我们会在自动化中利用到。 为什么使用Airflow？

    3.1K90

    Airflow 实践笔记-从入门到精通一

    此外提供WebUI可视化界面，提供了工作流节点的运行监控，查看每个节点的运行状态、运行耗时、执行日志等。...每个 Dag 都有唯一的 DagId，当一个 DAG 启动的时候，Airflow 都将在数据库中创建一个DagRun记录，相当于一个日志。...Airflow 2.0 API，是一种通过修饰函数，方便对图和任务进行定义的编码方式，主要差别是2.0以后前一个任务函数作为后一个任务函数的参数，通过这种方式来定义不同任务之间的依赖关系。...当数据工程师开发完python脚本后，需要以DAG模板的方式来定义任务流，然后把dag文件放到AIRFLOW_HOME下的DAG目录，就可以加载到airflow里开始运行该任务。...启动任务流的方式还有两种：CLI命令行方式和HTTP API的方式 点击link->graph，可以进一步看到网状的任务图，点击每一个任务，可以看到一个菜单，里面点击log，可以看到具体的执行日志。

    6.4K11

    闲聊调度系统 Apache Airflow

    网上关于 Apache Airflow 的文章汗牛充栋，那为什么我还要写这篇文章呢？...，版本管理、日志收集都不太友好，开发灵活性很差，可调度的任务也很少，另外定义过于复杂，维护成本很高。...虽然我理解这种设计是为了解决当 Airflow 集群分布在不同时区的时候内部时间依然是相同的，不会出现时间不同步的情况。但是我们的节点只有一个，即使后面扩展为集群，集群内部的时间也会是同一个时区。...一般人认为调度任务的执行时间就是运行时间，但是 Airflow 的执行时间是与调度周期有关，指的是前一个运行周期的运行时间。与常识不同，但是符合数据处理的逻辑。...为什么选择 Airflow 呢？ 前面说了这么多缺点，那为什么还是选择了 Airflow 呢？

    9.7K21

    印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：基于Apache Hudi的数据平台V2.0

    由于现代数据平台从不同的、多样化的系统中收集数据，很容易出现重复记录、错过更新等数据收集问题。为了解决这些问题，我们对数据平台进行了重新评估，并意识到架构债务随着时间的推移积累会导致大多数数据问题。...因此我们开始围绕 LakeHouse 架构来构建我们改进后的 Data Platform 2.0。 3. 为什么我们采用 LakeHouse 架构？...• 可以存储所有类型的数据，如结构化、半结构化和非结构化。 • 可以作为整个组织中数据的单一事实。 • 存储/查询可变和不可变数据的能力。 • 可与 Spark 或 Hive 等分布式处理引擎集成。...• 支持不同的存储类型（CoW 和 MoR） • 支持多种数据查询方式（实时优化查询、快照查询、增量查询） • 数据集的时间旅行。 • 预装 EMR，开箱即用。...搭建平台的挑战 • 新架构中使用的大多数组件对团队来说都是新的，因此需要一些学习曲线来动手操作和生产系统。 • 构建中心化的日志记录、监控和警报系统。 • 在改进架构的同时支持常规业务用例。 5.

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