进度条实现原理 更多内容
  • API实现

    API实现 创建后端

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  • 实现投票

    实现投票 使用说明 在实现会签章节中,通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能,本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 登录新版低代码应用开发页面。 在页面左上方,单击,选择“开发环境管理

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  • 实现会签

    下一个任务。 通过并行审批,可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”,在这种投票触发方式下,将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程,即实现了会签功能。 父主题: 深入了解用户任务

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  • 播放音乐文件

    获取音乐文件总时长,可用于刷新界面上的进度条。 public void refreshSeekBar() { int duration = mHwRtcEngine.getAudioFileDuration(); // 刷新进度条 } 获取音乐文件播放位置 播放过程中,

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  • 播放音效

    ,可用于刷新界面的播放进度条。 int soundId = 0; //音效文件ID int duration = engine->getAudioClipDuration(soundId, "D:\\test.mp3"); //根据当前总时长刷新界面进度条 获取音效文件播放位置

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  • 背景及原理(服务编排)

    背景及原理(服务编排) AstroZero的服务编排,支持对逻辑判断组件、数据处理组件,以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排,实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发,程序员需要学习内容较多,开发效率相对低一些,开发门槛也高。A

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 自动建表时的字段类型映射 CDM 数据仓库 服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM将Oracle整库迁移到DWS,CDM在DWS上自动建表,会将Oracle的NUMBER(3

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关(即API管理)后台约定的规则组装,确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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  • Spark基本原理

    不够灵活(比如报错不符合预期、结果与预期不一致等)。 Spark 3.1.1版本实现了命令的本地化,使用Spark SQL Native DDL/DML取代Hive执行DDL/DML命令。一方面实现和Hive的解耦,另一方面可以对命令进行定制化。 DataSet DataSet是

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  • Hue基本原理

    Hue基本原理 Hue是一组WEB应用,用于和 MRS 大数据组件进行交互,能够帮助用户浏览HDFS,进行Hive查询,启动MapReduce任务等,它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能: 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录;

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  • Storm基本原理

    易于调试:CQL提供了详细的异常码说明,降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍,请参见:https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构,是消息传递的基本单元,

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  • Flink基本原理

    s-master/docs/concepts/flink-architecture/。 Flink原理 Stream & Transformation & Operator 用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成。 Stream

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  • YARN基本原理

    YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈,开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能(资源管理和作业调度/监控)分离,主要方法是创建

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  • FederatedHPA工作原理

    Pod调度到具有更多资源的集群,以解决单个集群的资源限制,提高故障发生时的恢复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1,实现流程如下: HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiserver

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关(即API管理)后台约定的规则组装,确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装,确保客户端签名、APIC后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTT

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  • 产品架构和功能原理

    行导入命令将数据恢复到目标数据库。 实时同步基本原理 图4 实时同步原理 实时同步功能实现源数据库和目标数据库的数据长期同步,主要用于OLTP到OLAP、OLTP到大数据组件的数据实时同步。全量和增量的数据同步和实时迁移的技术原理基本一致,但是基于不同的业务使用场景,两个功能还是有些差异。

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  • HDFS基本原理

    HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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  • Oozie基本原理

    Oozie基本原理 Oozie简介 Oozie是一个基于工作流引擎的开源框架,它能够提供对Hadoop作业的任务调度与协调。 Oozie结构 Oozie引擎是一个Web App应用,默认集成到Tomcat中,采用pg数据库。 基于Ext提供WEB Console,该Console

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  • Doris基本原理

    Key唯一性约束。因此,引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代,其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。 写时合并 Unique模型的写时合并实现,不同于Aggregate模型,查询性能更接近于Duplicate

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  • 异地双活原理介绍

    异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能,通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力,实现了业务恢复和故障恢复解耦,保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决⽅案,即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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