本文告诉大家 UWP 和 WPF 的不同。 如果在遇到技术选择或者想和小伙伴吹的时候可以让他以为自己很厉害，那么请继续看。
在之前的博客中，我们将arch linux这个系统进行了一些美化，当然也是仅仅做到能看这个地步，要说跟网上其他那些惊艳的特效对比，肯定是不如的。但是我一直秉持一个观点，美化应该适可而止，只要不是丑的你不想打开，不想用，就已经足够了。所以我们不再对系统本身做其他美化，下面开始进行dwm本身的美化
上一篇博文中，已经完成了archlinux的安装，但是进去仅仅是一个冰冷冷的交互式命令窗口。没有图像，也无法打开浏览器。离日常使用还差的很远，接下来首先需要做的就是安装桌面环境。这里我不打算使用诸如gnome或者kde之类的桌面环境，一来这些桌面环境会自动帮我们把所有的给配置好，这不符合深度定制或者说折腾的本意，而来它们的体量相对来说还是比较大的，我想实现最小化安装，这里只需要一个窗口管理器就够了
dwm 是X的动态窗口管理器。它管理平铺、单镜头和浮动布局的窗口。所有的布局都可以动态应用，优化了使用中的应用程序和执行的任务的环境。官网：https://dwm.suckless.org/
本文主要翻译Why use DirectComposition，介绍 DirectComposition 的功能和优点。
简单说这个 WS_EX_NOREDIRECTIONBITMAP 样式是 Win8 提供的，用来做画面图层混合的功能。什么是画面图层混合功能？详细请看为何使用 DirectComposition
在任务管理器中，您会看到桌面窗口管理器（Windows 7上的DWM.exe或以前的Windows版本）的COU使用率很高。
在直角统治了微软的 UI 设计多年以后，微软突然把直角骂了一顿，说还是圆角好看，于是 Windows 11 随处都可看到圆角设计。Windows 11 使用 3 个级别的圆角，具体取决于要应用圆角的 UI 组件及该组件相对于相邻元素的排列方式。
“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。”——数据仓库之父W.H.Inmon
How can I display a full remote desktop from a Unix/Linux server in MobaXterm (Gnome, KDE, FVWM, Ope
DW ：data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层 DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。 DWS：data warehouse service 服务数据层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。
自从某天更新了Intel的核显驱动后，就发现电脑开机一段时间后必然发生卡顿，后来发现每次卡顿都是桌面窗口管理器（dwm.exe）占用内存过高。观察一段时间后发现，该进程内存会无限增加，怀疑发生了内存泄漏。在知乎搜索后发现很多人遇到了同款问题，这里记录下解决方法。
数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计，或缺少明确而详细的说明，或缺少可落地实施的方案，或缺少具体的示例说明。
https://www.cnblogs.com/itboys/p/10592871.html 数据仓库–通用的数据仓库分层方法
数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用 本文的大纲 001，介绍数据分层的作用 002，分层设计的原则以及介绍一种通用的数据分层设计 003，具体案例 004，落地实践意见 005，思考
在 WPF 最主要的就是渲染，因为 WPF 是一个界面框架。想用一篇博客就能告诉大家完整的 WPF 渲染原理是不可能的。本文告诉大家 WPF 从开发者告诉如何画图像到在屏幕显示的过程。本文是从一个很高的地方来看渲染的过程，在本文之后会添加很多博客来告诉大家渲染的细节。
数据仓库的实施和落地需要团队中不同成员的参与和配合，因此也需要各种各样的规范，其中最典型的就是表命名规范，规范的表命名能让使用者轻而易举地明白该表的作用和含义。
通常的命名方式是：ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式（增量还是全量），表名不能太长，一般不超过30字。如：
数据仓库的设计不能完全依赖于业务的需求，但又必须服务于业务的价值。那么，该如何地从业务的角度出发，设计一套切实可行的数据仓库呢？
Aero 是一种新的现代、实验性、类 unix 的操作系统，采用 rust 设计，遵循单片内核设计。支持现代 PC 功能，例如长模式、5 级分页和 SMP（多核）等。
全屏应用对应的是窗口模式应用，全屏应用指的是整个屏幕都是被咱一个应用独占了，屏幕上没有显示其他的应用，此时的应用就叫全屏应用。如希沃白板这个程序。本文主要告诉大家从微软官方的文档以及考古了解到的 Windows 对全屏应用的优化，以及是如何进行的优化，方便小伙伴在撕的时候可以找到根据
众所周知，半透明的磨砂特效在win8的早期测试版中仍然是存在的。但在最终发布的win8中却被去掉，窗口标题栏变成了纯色。这一举动在各大小论坛引起了不小的争论，有支持的、也有反对的。虽坊间流传在后续的更新中微软有可能恢复窗口的半透明特效，但此事却并未得到官方的认可。
ClickHouse广泛用于用户和系统日志查询场景中，借助腾讯云提供基础设施，微信也在分阶段逐步推进clickhouse的建设和应用，目前作为基础建设的一部分，主要针对于OLAP场景，为业务方提供稳定高效的查询服务。
来源：蜜獾报告 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了数仓命名规范。 0X00 前言 数据仓库的建设实施和落地需要团队中不同成员的参与和配合，需要各种各样的规范，规范的分层定义和表命名能让使用者轻而易举地明白该表的作用和含义。因此本文档重点介绍分层规范和可落地的表命名规范。 01XX 数据分层 一、数据运营层：ODS(Operational Data Store) ODS层，是最接近数据源中数据的一层，为了考虑后续可能需要追溯数据问题，因此对于这一层就不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据
数据仓库（Data Warehouse, DW）是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。业界主要从两个方面来进行命名：
许久之前就听说过tmux，但是一直没上手，直到最近需要一直在linux下完成一些任务，我才切实感受到了tmux的优点：任意分屏、保存工作
本文告诉大家在 WPF 内部的5个窗口的 MediaContextNotificationWindow 是做什么的
面试官你好，我是面试咱们公司大数据开发实习岗位的xxx，曾就读于xx学校数据科学与大数据专业，2022年毕业。
清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解 减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算 统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径 复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Have you ever opened up Task Manager and noticed the System Idle Process is u
本文来告诉大家在 WPF 中，设置窗口全屏化的一个稳定的设置方法。在设置窗口全屏的时候，经常遇到的问题就是应用程序虽然设置最大化加无边框，但是此方式经常会有任务栏冒出来，或者说窗口没有贴屏幕的边。本文的方法是基于 Win32 的，由 lsj 提供的方法，当前已在 500 多万台设备上稳定运行超过半年时间，只有很少的电脑才偶尔出现任务栏不消失的情况
数据分层是数据仓库设计中一个十分重要的环节，良好的分层设计能够让整个数据体系更容易被理解和使用。本文介绍的是如何理解数据仓库中各个分层的作用。
优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长。那么问题来了，一直在讲数仓要分层，那数仓分几层最好？
Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
而 MediaContextNotificationWindow 是在 MediaContext 的构造函数创建的，用来提供给创建他的 MediaContext 可以有接收和转发向顶级窗口广播的窗口消息的能力
1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先，受互联网+概念，疫情影响，在线教育，K12教育等发展火热，越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分，导致企业多年积累了大量数据，而因为信息孤岛的问题，一直没有对这些数据进一步挖掘分析，因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此，我们做的这个教育大数据分析平台项目，将大数据技术应用于教育行业，用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。具体的实现思路是，先建立企业的数据仓库，把分散的业务数据预处理，其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析，定制出多维的数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用，最后用BI工具，进行前端展示。 用到的技术架构包括：mysql，sqoop，基于CM的Hive，Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql，所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具，抽取数据到数仓，并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗＋分析，然后sqoop导出到mysql，最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 所以，我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题，传统数据库无法满足；二是系统多，数据分散问题，无法解决数据孤岛问题；三是，统计工作量太大，分析难度高问题，无法及时为企业提供数据参考。
包含： •项目做了什么 我们的教育大数据分析平台项目就是将大数据技术应用于教育行业,为企业经营提供数据支撑
1.2.2 DWM 轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)
在公司内部，我们数据团队有幸与顺风车业务线深入合作，在满足业务方实时数据需求的同时，不断完善实时数仓内容，通过多次迭代，基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求，初步建立起顺风车实时数仓，完成了整体数据分层，包含明细数据和汇总数据，统一了DWD层，降低了大数据资源消耗，提高了数据复用性，可对外输出丰富的数据服务。
Bitter团伙是一个长期针对中国、巴基斯坦等国家进行攻击活动的APT组织，该组织主要针对政府、军工业、电力、核等单位进行攻击，窃取敏感资料，具有强烈的政治背景。
微软官方发布了2023年11月的安全更新。本月更新公布了83个漏洞，包含18个远程执行代码漏洞、18个特权提升漏洞、11个身份假冒漏洞、6个信息泄露漏洞、6个安全功能绕过漏洞、5个拒绝服务漏洞，其中3个漏洞级别为“Critical”（高危），57个为“Important”（严重）。建议用户及时使用火绒安全软件（个人/企业）【漏洞修复】功能更新补丁。
有效线索主题看板： 报名用户主题看板，该看板有三个需求。 我们先来进行维度和指标的分析，维度包括年月日时，线上线下和新老客户，指标只有有效线索量。第一个需求是有效线索转化率。公式：有效线索量/咨询量。分母咨询量已经统计过，在这里可以直接使用。分子数据颗粒需要具体到天，所以统计维度也要增加天。有效线索转化率时间段趋势，则需要统计到小时。有效线索量需要增加一个新老客户维度。 接下来是建模分析:首先在ODS层原始数据包括有有效线索表和意向客户表。 其次是DWD层由于有效线索数据中的同样的数据只能录入一次,不存在去重问题,因此可以直接到。 再次是DWM层，在DWD层基础上，关联校区,学科和咨询中心表，来获取想要的字段。 最后DWS层按产品的属性维度进行统计，得到统计宽表，产品属性维度包括：校区，学科组合分组，来源渠道，咨询中心。 以上就是我的有效线索看板的看板分析，谢谢大家。
本文目录： 一、数据流向 二、应用示例 三、何为数仓DW 四、为何要分层 五、数据分层 六、数据集市 七、问题总结
这段是MSDN上对Window的描述，虽然翻译的不是那么地道，也可以看出Window的两大功能：一，承载可视化数据。二，使用户可以与可视化数据进行交互。
论文 | Hike: A Hybrid Human-Machine Method for Entity Alignmentin Large-Scale Knowledge Bases
数据应用是通过各种各样的数据分析方式将数据展示出来，给决策者、管理者、运营等人员透传数据价值的工具，帮助决策者、管理者及时调整战略目标、公司目标、业务目标，帮助运营人员更好地实现精细化运营、提升运营效率。
数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅要根据业务进行纵向的主题域划分，还需要横向的数仓分层规范。本文作者围绕企业数仓分层展开分析，希望对你有帮助。
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