压缩算法选型(gzipsnappylz4)及性能对比

常见压缩算法对比:Gzip/Snappy/Lz4性能对比 0 Gzip方式 1 Snappy方式 2 Lz4方式 0 Gzip方式 import java.io.ByteArrayInputStream )|----compressed data----- */ 2 Lz4方式 2.1 引入依赖 <dependency> <groupId>org.lz4</groupId lz4BlockOutputStream = new LZ4BlockOutputStream(outputStream, ARRAY_SIZE, compressor); lz4BlockOutputStream.write 官网:https://github.com/lz4/lz4-java 3 对比总结 3.1 一些压测报告 https://gitee.com/wayz/compress snappy好 https: //github.com/lz4/lz4 官网lz4号 https://bbs.pediy.com/thread-197445.htm （snappy压缩速度要快于lz4,但是lz4解压缩速度快了snappy

变频器零基础培训--4.变频器选型

数据架构选型必读：4月数据库产品技术解析

感谢名单 为方便阅读、重点呈现，本文对各板块内容进行了精简，需阅读完整版可点击文末【阅读原文】或登录云盘下载：https://pan.baidu.com/s/1L5Vh8rIlViJ2AHV2N2Sk4A （提取码：h343） DB-Engines数据库排行榜 以下取自2020年4月的数据，具体信息可以参考http://db-engines.com/en/ranking/，数据仅供参考。 网站中的职位搜索量 LinkedIn中提到关键字的个人资料数 Stackoverflow上相关的问题和关注者数 RDBMS MySQL发布8.0.20版本 一、MySQL 8.0.20版本更新 2020年4月 2020年4月24日，Chaos Mesh发版v0.8.0。 三、Serverless 2020年4月7日，腾讯云发布基于PostgreSQL而实现的Serverless化数据库产品。其中值得关注的特性有： 快速扩缩容； 连接管理； 多租户共享。

语音转写工具快速选型：4 类主流方案的适用场景梳理

当前市场上的转写方案形态差异很大，办公生态内置、独立专业工具、开源自部署各有侧重，不少人选型时容易只看单一指标，忽略场景适配性。本文从实用角度梳理几类主流方案的特点与边界，帮大家快速匹配自身需求。 一、选型语音转写工具的 4 个核心判断点对职场人与开发团队来说，选型不用追求功能大而全，重点关注四个维度即可覆盖绝大多数需求：第一是专业适配能力。 二、4 类主流转写方案特点梳理智在记录：全场景独立专业方案这是垂直语音转写领域的代表性工具，不受单一办公生态限制，线上线下场景都能适配，尤其适合有专业领域需求、会议类型多元的团队。 三、快速选型建议结合不同需求，可以直接按以下思路匹配：线上线下混合办公、有专业领域转写需求，希望一款工具覆盖全场景：考虑智在记录，综合能力均衡，长期使用的扩展性更强。

时序数据选型、存储模型与选型

时序数据选型、存储模型与选型一、时序数据的特征与挑战时间戳驱动：数据天然带有时间维度，典型场景包括监控指标、传感器采集、交易日志。高吞吐写入：数据持续产生，要求数据库具备批量写入与乱序处理能力。 压缩与分区优化金融交易、日志分析Prometheus云原生监控拉取式模型与Kubernetes深度集成，PromQL强大应用监控、容器指标IoTDB工业物联网灵活序列模型面向设备数据优化，接口丰富工业场景、传感器数据四、选型考量维度场景匹配监控 选型建议：根据业务场景、数据规模与团队技术栈综合评估，避免“一刀切”。

全周期项目管理工具选型：数据打通 + 4 大步骤高效决策

今天，我们从 “选型方法论” 到 “工具类型对比”，一步步拆解，帮你找到最适合的解决方案。一、项目管理工具选型：先掌握 4 个核心逻辑选型不是 “看功能清单”，而是 “对准自身需求”。 掌握这 4 个逻辑，能帮你少走 80% 的弯路：1.先定 “选型目标”：明确要解决什么问题在看工具前，先回答 3 个问题：当前项目管理最头疼的问题是什么？ 4.算清 “综合成本”：避免 “低价陷阱”工具成本不止 “软件授权费”，还需考虑：实施成本：是否需要厂商协助部署、数据迁移？培训成本：员工上手是否需要专业培训？ 三、选型避坑：3 个容易被忽视的关键问题在对比工具时，除了功能和成本，这 3 个问题也需重点关注，直接影响工具的 “落地效果”：1.能否支撑 “全角色需求”？ 维普时代拥有成熟的实施团队，可提供上门部署与定制化培训；售后响应时效控制在 4 小时内，且积累了 IT、金融、制造等多行业案例，能快速解决企业实际问题，避免 “买完没人管” 的困境。

网易终面：4款主流分布式MQ消息队列如何技术选型？

4、RabbitMQ RabbitMQ 是由 RabbitMQ Technologies Ltd 开发并提供技术支持的开源软件。 RocketMQ 的 Broker 有 4 种部署方式。 1、单个 Master 模式 除了配置简单，没什么优点。 它的缺点是不可靠。 6、几种消息队列的比较 目前，消息队列相关的开源软件非常多，本文仅介绍了生产环境中最常见的 4 种。这些消息队列各有所长，没有哪一种消息队列具备 “一统江湖”的优势，某种程度上，增加了选型的难度。 不像分布式缓存和分布式锁，Redis、Etcd 具备“绝对”优势，选型无需纠结。 RocketMQ 官方评价 所谓实践是检验真理的唯一标准，实际应用中的表现比文字更具说服力。 而这些消息队列产品，各有侧重，在实际选型时，需要结合自身需求及 MQ 产品特征，综合考虑。

前端技术选型

技术选型是我们必然会碰到的，我们常常面临的不是单个技术的选型，而是对于一个项目所涉及的一整套技术、方案、规范或者产品的选型。我们需要仔细的去权衡各种技术、各种组合的利弊，做出取舍。 技术选型需要考虑的因素 项目因素 明确现在项目的规模、重要程度。 项目的需求（特别是非功能性需求）也会限制技术的选型 团队因素 考虑团队的因素，也就是人的因素，考虑团队人员的技术组成。 如何进行技术选型 上面列出了很多技术选型需要考虑的因素，那么到底该如何进行技术选型呢？ 首先明确选型的需求和目的，最好能列出必须要考虑的各种因素以及评判标准。寻找候选技术和产品。 可以列个技术选型分析表（小的不太重要的技术选型不一定要这么麻烦，而重要的技术选型则可能要反复各个步骤多次） 团队、技术成熟度、性能、架构一致性... 选型最后 当一个技术或产品选型后，下面要做的便是接入和推进。抓住时机，坚定地推进。

MySQL索引选型

红黑树顺序插入 1~7 个节点，查找 id=7 时需要计算的节点数为 4。 image.png 红黑树顺序插入 1~16 个节点，查找 id=16 需要比较的节点数为 6 次。 image.png AVL 树顺序插入 1~16 个节点，查找 id=16 需要比较的节点数为 4。 从查找效率而言，AVL 树查找的速度要高于红黑树的查找效率（AVL 树是 4 次比较，红黑树是 6 次比较）。从树的形态看来，AVL 树不存在红黑树的“右倾”问题。 image.png 下面是一个存储了 16 个数据的 B 树，同样每个节点最多存储 2 个 key，查询 id=16 这个数据需要查询比较 4 个节点，也就是经过 4 次磁盘 IO。 image.png 所以数据库索引数据结构的选型而言，B 树是一个很不错的选择。

语音提取文字工具实测：4 款主流产品的全场景选型指南

本文基于日常办公、学习、内容创作等高频场景，对 4 款市面上认可度较高的语音转文字工具进行了实测体验，梳理各自的能力特点与适用方向，为大家选型提供可参考的依据。 三、不同需求下的选型建议没有通用的 “最优工具”，只有最适配自身场景的选择。 结合实测体验，针对不同人群的核心需求，可以按以下思路选型：追求全场景通用，希望一款工具覆盖会议、学习、素材处理等多种需求：可以考虑智在记录。 大家选型时不用盲目追求功能最多的那一款，结合自己的核心使用场景、使用频率和预算，找到最适配自身需求的工具，就能实实在在地提升信息处理效率。

再谈ERP选型

这几天收到老友的消息，谈及他们公司ERP选型的结果，基本上确定了使用Oracle EBS，因此闹了接近一年的选SAP还是选Oracle的纷争落下帷幕。 算起来我也是经历了几次系统的选型，我所考虑的都是从业务层面，需求层面，公司战略以及期望，架构成熟度、未来拓展和费用等几个方面来考虑一套系统是否能满足需要。 选型选型，完全就避不了考虑太多的东西，但企业在选型之前，或许应该端正自己的观念，明确自己的需求，梳理企业技术路线，这样才不至于有偏差。 ? ----

DAC芯片选型

下面简单介绍平时的DAC芯片选型： 一：分辨率 另一种表达是数字量输入位数；因为这两者存在确定的关系：对于5V的满量程，采用8位的DAC时，分辨率为5V/256=19.5mV;当采用10位的DAC时，分辨率则为

技术选型指南

这是一篇综合类技术选型指南，试图为你提供一份比较通用的技术选型思维框架。当你需要进行技术选型时，可以参照它来设计自己的决策树。 用户带宽 同样是前端领域，文件的下载体积可能会被一些人当做亮点进行宣传，但是你要清楚，现在已经是 4G 时代了，更不用说很多企业内部应用都是千兆带宽。 就算能比候选技术小 100k，在 4G 带宽下（假设现实带宽是 2MB/s）也就是 100 毫秒，有谁能感觉到这部分差异？ 这就是一个明显的“误导读者”的例子。 ---- 反模式 有一些技术选型策略可能会导致灾难性的失败，这些选型中存在一些共同的反模式，比如： 舆论驱动选型 人云亦云，盲目听信外人或者某些布道师的主观性言论，这就是舆论驱动选型。 单一指标驱动选型 根据任何一个单一指标进行选型都会给你带来灾难，更何况很多指标并不适合作为选型的依据。

LDO选型指南

突出优点：具有最低的成本，最低的噪声和最低的静态电流。外围器件很少，最低可为一两个旁路电容。负载响应快。

微服务选型

所有的开发在一个项目改代码，递交代码相互等待，代码冲突不断 2、代码维护难：代码功能耦合在一起，新人不知道何从下手 3、部署不灵活：构建时间长，任何小修改必须重新构建整个项目，这个过程往往很长 4、 微服务架构的缺点： 1、分布式部署，各个业务以http或者RPC方式进行调用，一定程度上增加了调用的复杂性(相比于集中式服务的进程内函数堆栈调用) 2、服务之间协议的选型 ，比如某个服务因为业务需要，增加了某些字段，那么对应的跟该服务相关的业务服务都需要进行协议更新 3、需要较好的策略部署和高度自动化水平 4、对于人员较少的部门，如果选用微服务方式

TVS选型指南

由于其在电路中的极其重要的地位，​但是，针对TVS的选型过程，很多厂家都是直接给推荐电路，直接告诉设计者答案选择哪个器件，却很少对选型过程提供理论计算，大部分的电子工程师针对TVS选型的时候，老人凭经验 (4)​IPP峰值脉冲电流，VC钳位电压峰值脉冲电流，给定脉冲电流波形的峰值。TVS一般选用10/1000μs电流波形。钳位电压，施加规定波形的峰值脉冲电流IPP时，TVS两端测得的峰值电压。 三、选型过程了解了TVS的基本参数，我们就开始进入最重要的TVS选型的过程了。 选型的过程可以按照以下的步骤进行：展开代码语言：TXTAI代码解释1.选择TVS最高工作电压Vrmw；2.选择TVS钳位电压VC；3.选择TVS的功率；4.评估漏电流Ir的影响；5.评估结电容的影响；选择 四、选型实例电路的正常工作电压VCC是24V，最高工作电压Vmax是26V,后级电路可承受的最高瞬态电压为50V，实验的测试波形为8/20μs波形，测试电压500V，测试电源内阻及PPTC的静态电阻合计为

MMCX连接器选型：几招搞定射频选型难题

二、选型第一步：先解决 “3 个基础问题”，别上来就看参数MMCX 选型最容易犯的错，是跳过基础信息直接盯性能参数。 三、选型核心：盯紧 “4 个微型参数”，别被 “小” 迷惑MMCX 个头小，参数容错率更低 —— 插针偏差 0.05mm、镀层薄 0.2μm，都可能导致接触不良。 不用看所有参数，重点盯紧这 4 个：1. 阻抗匹配：50Ω/75Ω“差一点就不行”和其他射频连接器一样，MMCX 的阻抗必须和设备、线缆完全一致。 四、避坑指南：MMCX 选型的 “4 个经典坑”，都是新人踩过的在车间做售后这么多年，我总结了 MMCX 选型最容易踩的 4 个坑，每个都有 “血泪案例”，帮你提前避开：1. ❌ 坑 1：“用 MMCX 4. ❌ 坑 4：“只看价格，买‘缩水款’”低价 MMCX 常偷工减料：比如镀金厚度从 1μm 减到 0.3μm，外壳用塑料代替黄铜，插针用铁线代替磷铜线。

前端框架选型

本文将详细介绍框架选型 框架与库 库(lib)具有以下三个特点： 1、是针对特定问题的解答，具有专业性； 2、不控制应用的流程 3、被动的被调用 框架(frameword)具有以下三个特点： 1、具有控制反转 框架和库实际上可以统称为解决方案 解决方案 前端开发中的解决方案主要用于解决以下7个方面的问题： 1、DOM 2、Communication(通信) 3、Utililty(工具库) 4、Templating == SPA(单页系统) SPA应用程序的逻辑比较复杂，需要一种模式来进行解耦，但并不一定是MV*模式 最后 最后推荐一个框架选型网站https://www.javascripting.com，该网站根据不同的需求的选择 ，给出当下流行的框架选型 ? 作者：小火柴的蓝色理想 链接：www.cnblogs.com/xiaohuochai/p/7041595.html 本文是蔡剑飞、郑海波老师的《产品前端架构》课程中《框架选型》章节的学习记录

OLAP组件选型

OLAP组件选型 一、OLAP简介 1、olap准则 2、OLAP场景的关键特征 3、与oltp比较 二、开源引擎 1、Hive 2、spark SQL 3、presto 4、kylin 5、impala 6、druid 7、Greeplum 8、clickhouse 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据 2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多，较少的join，在数仓中完成宽表构建 1、olap准则 准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图 准则2 透明性准则 准则3 存取能力准则 准则4 稳定的报表能力 准则5 客户/服务器体系结构 准则6 维的等同性准则 准则7 动态的稀疏矩阵处理准则 Spark SQL、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse、Greeplum等，可以说目前没有一个引擎能在数据量，灵活程度和性能上做到完美，用户需要根据自己的需求进行选型 4、kylin Kylin http://kylin.apache.org/cn/https://www.infoq.cn/article/kylin-apache-in-meituan-olap-scenarios-practice

运放选型

事先声明，这只是本人的一点小小见解，如有错误，不妥，还请指出，大家共同进步！！！谢谢。