QT是一个跨平台的C++应用程序框架，主要用于开发图形用户界面程序，同时也用于开发非GUI程序，如命令行工具和服务器。QT支持多平台，包括Linux、Mac OS X、Windows等。QT以其丰富的模块化和组件化特性，提供了一整套工具，使开发者能够快速设计、构建和部署应用程序。 QT中文帮助文档是针对中文用户的开发文档，它提供了QT框架的详细说明和使用方法。这份文档不仅覆盖了QT的核心模块，还包含针对不同操作系统平台的具体操作指南，以及如何使用QT的各种类和函数。QT中文帮助文档是QT开发者不可或缺的参考资料，无论是初学者还是有经验的开发者都可以从中获益。 QT5和QT6是QT框架的两个主要版本。QT5是最广泛使用的版本之一，它为开发者提供了大量新特性，例如更高效的模块化结构和改进的性能。而QT6则是在QT5的基础上进一步优化和改进，提供了更加现代化和高效的编程体验，同时也引入了许多新的特性和改进，例如更好的支持高分辨率屏幕和现代应用程序的设计理念。 在这份中文帮助文档中，开发者可以找到如何设置和使用QT环境的指导，包括安装必要的库文件和开发工具。文档还详细描述了QT的信号和槽机制，这是QT编程中用于对象间通信的核心机制。此外，文档也会介绍QT的设计模式，以及如何利用QT的各个组件，如Qt Widgets、Qt Quick、Qt WebEngine等进行不同类型的应用程序开发。 对于想要深入学习QT框架的开发者来说，中文帮助文档是最佳的学习资源之一。它不仅提供了丰富的实例代码，还包含了最佳实践、性能优化建议和常见问题解答。开发者可以通过这份文档来熟悉QT的MVC架构、事件处理机制、绘图和动画支持等高级功能。 为了更好地使用QT中文帮助文档，建议开发者们结合QT的官方示例和教程进行实践，这样可以更快地掌握QT的使用方法，并能够高效地解决开发过程中遇到的问题。此外，QT社区也是一个活跃的技术交流平台，开发者们可以在社区中提问和分享，获取更多有关QT开发的资源和帮助。 QT中文帮助文档是一份全面的参考指南，它不仅包含QT的入门知识，也深入讲解了高级特性。对于任何想要使用QT进行软件开发的开发者来说，这份文档都是宝贵的资源。通过深入学习和应用这份文档中的知识，开发者可以有效地利用QT框架，创造出功能强大、界面美观的跨平台应用程序。

SuperMapiServer11i(2022)中文帮助文档 官方文档 包含产品介绍、使用指导、安装部署指南、支持环境、二次开发指导、FAQ等

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### Shardingsphere 分库分表知识点详解 #### 1. 概览 ##### 1.1 简介 Shardingsphere 是一个分布式数据库中间件项目，它由 Apache 软件基金会维护，旨在为应用程序提供透明的数据分片、读写分离、数据加密等能力。Shardingsphere 的核心功能是将多个数据库或表视为单一逻辑数据库，从而实现水平扩展，提高系统性能和可扩展性。 ##### 1.1.1 Shardingsphere-JDBC Shardingsphere-JDBC 是 Shardingsphere 生态系统中的一个模块，它作为一个轻量级的 JDBC 扩展框架存在，能够无缝集成到任何基于 JDBC 的应用程序中，无需修改业务代码即可实现数据分片等功能。 - **特点**： - 支持所有基于 JDBC 的 ORM 框架，如 MyBatis、Hibernate 等。 - 完全兼容 JDBC 协议，对现有应用程序完全透明。 - 可以通过 Spring Boot Starter 或其他方式快速集成。 - **应用场景**： - 数据库横向扩展场景：当单个数据库无法承载大量数据时，可以使用 Shardingsphere-JDBC 进行分库分表操作。 - 复杂查询优化：通过路由规则配置，可以优化跨库、跨表的复杂 SQL 查询。 ##### 1.1.2 Shardingsphere-Proxy Shardingsphere-Proxy 作为另一个重要的组成部分，它充当了一个独立的数据库代理服务器，支持多种数据库类型，如 MySQL 和 PostgreSQL，并且具备以下特性： - **特点**： - 提供了与数据库驱动完全相同的协议，应用程序只需更改连接 URL 即可使用。 - 高度可定制化的 SQL 解析和路由逻辑。 - 支持多种数据库类型，包括 MySQL 和 PostgreSQL。 - **应用场景**： - 当应用程序不希望改变现有的 JDBC 连接逻辑时，可以通过 Shardingsphere-Proxy 实现分库分表。 - 对于需要进行复杂的 SQL 路由和改写的场景，使用 Shardingsphere-Proxy 更加灵活。 ##### 1.1.3 Shardingsphere-Sidecar（TODO） Shardingsphere-Sidecar 是一个正在开发中的组件，目前还没有详细的官方文档介绍其具体功能和用法。根据其名称推测，它可能是一个与服务网格相关的组件，用于在微服务架构中管理和监控 Shardingsphere 的运行情况。 ##### 1.1.4 混合架构 除了单独使用 Shardingsphere-JDBC 或 Shardingsphere-Proxy 之外，还可以结合两者使用，形成混合架构。这种架构模式适用于既有应用需要使用 JDBC 连接数据库，同时又希望引入代理服务器来简化某些操作的情况。 - **应用场景**： - 需要在不同的模块之间采用不同的分库分表策略。 - 对于旧系统改造，部分模块使用 Shardingsphere-JDBC，新开发的部分使用 Shardingsphere-Proxy。 #### 2. 快速入门 ##### 2.1 Shardingsphere-JDBC **步骤 1：引入 Maven 依赖** 为了使用 Shardingsphere-JDBC，首先需要在项目的 `pom.xml` 文件中添加相应的 Maven 依赖。 ```xml org.apache.shardingsphere shardingsphere-jdbc-core 5.0.0 ``` **步骤 2：规则配置** 配置分片规则通常包括定义数据源、表规则以及分片键等信息。 ```yaml sharding: data-sources: ds_0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource configuration: jdbcUrl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_0 username: root password: ds_1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource configuration: jdbcUrl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_1 username: root password: tables: t_order: actual-data-nodes: ds_${0..1}.t_order database-strategy: inline: sharding-column: user_id algorithm-expression: ds_${user_id % 2} table-strategy: inline: sharding-column: order_id algorithm-expression: t_order_${order_id % 2} ``` **步骤 3：创建数据源** 在应用启动时创建数据源，初始化 Shardingsphere-JDBC 的环境。 ```java DataSource dataSource = ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), createShardingRuleConfiguration(), new Properties()); ``` **步骤 4：编写业务代码** 通过上述步骤，Shardingsphere-JDBC 已经配置完成，接下来可以直接使用 JPA、MyBatis 等 ORM 框架进行数据库操作。 ##### 2.2 Shardingsphere-Proxy **步骤 1：规则配置** Shardingsphere-Proxy 的配置与 Shardingsphere-JDBC 类似，但通常是在配置文件中完成的。 **步骤 2：引入依赖** 由于 Shardingsphere-Proxy 是一个独立的服务，因此无需在应用程序中引入额外的依赖。 **步骤 3：启动服务** 启动 Shardingsphere-Proxy 服务，可以通过命令行或配置文件启动。 ```bash java -jar shardingsphere-proxy-5.0.0.jar --configPath=/path/to/config.yaml ``` **步骤 4：使用 Shardingsphere-Proxy** 更新应用程序的数据库连接 URL，指向 Shardingsphere-Proxy 的地址。 ```java DataSource dataSource = DataSourceBuilder.create() .url("jdbc:mysql://localhost:3307?serverTimezone=UTC&useSSL=false") .username("root") .password("") .build(); ``` 通过以上步骤，我们可以看到 Shardingsphere-JDBC 和 Shardingsphere-Proxy 在分库分表方面的强大功能和支持。无论是对于传统应用还是现代微服务架构，Shardingsphere 都提供了灵活且高效的解决方案。

在React框架中，Reactor是其核心库之一，专门用于构建响应式应用程序。本篇文章将详细解读Reactor 3的中文帮助文档，帮助用户理解非阻塞响应式框架的使用方法及其原理，尤其是Spring WebFlux底层实现的相关知识。 Reactor 3文档提供了关于该框架的最新版本和版权声明，解释了用户可以如何贡献和获取帮助。文档以一系列问题的形式引导用户如何开始阅读，例如："什么是Reactor？"，"需要哪些前提条件？"，以及"如何获取Reactor"等。 接下来是关于响应式编程的介绍，文档解释了阻塞操作对资源的浪费，异步编程如何能解决问题，并指导开发者如何从传统的命令式编程模式转换到响应式编程模式。 文档的核心部分是介绍Reactor的核心特性，包括Flux和Mono这两个关键类。Flux代表的是一个包含0到N个元素的异步序列，而Mono则代表一个异步的结果，这个结果可能是0个或者1个元素。文档描述了如何创建和订阅Flux或Mono，以及如何编程式地创建序列。同时，也介绍了调度器（Schedulers）和线程模型，以及如何处理错误和使用Processors。 对于Kotlin语言的支持部分，文档提供了一些特定于Kotlin的扩展和前提条件介绍，并说明了Null值安全的处理方式。 在测试方面，Reactor文档教导用户如何使用StepVerifier进行单元测试，如何操控时间进行测试，并且如何用TestPublisher手动发出元素。此外，还介绍了如何用PublisherProbe检查执行路径。 调试Reactor时，文档详细讲解了如何阅读和理解典型的ReactorStackTrace，如何开启调试模式和记录流的日志。高级特性和概念部分则涉及了操作符的打包重用、Hot和Cold的区别、三种不同的分批处理方式、使用ParallelFlux进行并行处理、替换默认的Schedulers、使用全局Hooks、以及如何为响应式序列增加Context和空值安全。 附录A提供了一个有用的操作符索引，告诉用户如何创建一个新序列、转化序列、窥视序列、过滤序列、错误处理、基于时间的操作、拆分Flux以及回到同步世界的方法。附录B和C则分别回答了用户常见的问题和最佳实践，例如："如何包装一个同步阻塞的调用？"、"Flux上的操作符为什么没起作用？"、"如何使用retryWhen实现重试效果？"、"如何确保线程亲和性？"、以及"Reactor-Extra"中关于TupleUtils、函数式接口、MathFlux、重复与重试工具和调度器的介绍。 文档中提到的一些关键术语和概念包括： - Publisher（发布者）：一个提供数据的源头，它可以异步发送零个或多个数据项给订阅者。 - Subscriber（订阅者）：接收数据的组件，它订阅一个或多个发布者。 - Subscription（订阅）：连接发布者和订阅者的桥梁，表示订阅状态。 - sequence/stream（序列/流）：在响应式编程中，通常指代一个数据流。 - element/item（元素）：序列中单个数据项。 - emit/produce/generate（发出/产生/生成）：发布者发送数据项的动作。 - consume（消费）：订阅者接收和处理数据项的过程。 - Processor（处理器）：既是发布者也是订阅者的组件。 - operator（操作符）：声明式的可组装的响应式方法，能够形成操作链。 这些知识点构成了Reactor框架的基础，并为构建高性能的响应式应用程序提供了强大的工具和方法论。文档中强调，尽管内容丰富，但每一节都是独立的，并且通过链接可以方便地相互跳转阅读。

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PyTorch 是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性而闻名。这个文档是 PyTorch 的中文版本，对于那些希望在中国使用 PyTorch 或者中文阅读习惯的学习者来说非常有价值。以下是一些主要的知识点： 1. **torch 包**：PyTorch 的核心是 `torch` 包，它包含了张量数据结构（Tensor）以及基于这些张量的数学运算。这些运算包括基本的加减乘除、矩阵运算、指数和对数等。此外，`torch` 还提供了与张量相关的各种工具，如序列化和 CUDA 支持，使得在 NVIDIA GPU 上进行高效计算成为可能。 2. **张量检查**：`torch.is_tensor()` 和 `torch.is_storage()` 函数分别用于检查一个对象是否为 PyTorch 的张量或存储对象。这对于确定变量类型和进行类型检查非常有用。 3. **张量元素计数**：`torch.numel()` 函数返回张量中元素的数量，无论张量的维度如何，这有助于了解张量的规模。 4. **打印选项设置**：`torch.set_printoptions()` 可以调整打印张量时的精度、阈值、边缘项数和行宽等参数，使输出更适合阅读。这些选项与 Numpy 的打印选项类似。 5. **创建操作**： - `torch.eye(n, m=None, out=None)` 创建一个二维张量，其对角线元素为 1，其余为 0，类似于单位矩阵。 - `torch.from_numpy(ndarray)` 用于将 Numpy 数组转换为 PyTorch 的张量。转换后的张量与原始 Numpy 数组共享内存，因此修改一个会影响另一个。 - `torch.linspace(start, end, steps=100, out=None)` 生成一个一维张量，包含在给定区间内等间距的点。可以用来创建线性变化的序列。 6. **张量与 Numpy 交互**：PyTorch 和 Numpy 之间的兼容性是其强大功能之一。通过 `torch.from_numpy()`，你可以轻松地在两个库之间转换数据，这对于数据分析和模型训练都非常方便。 7. **CUDA 支持**：PyTorch 提供了 CUDA 实现，允许在支持 CUDA 的 GPU 上进行计算，这极大地加速了计算密集型任务，如神经网络的前向传播和反向传播。 8. **其他操作**：PyTorch 还提供了许多其他张量操作，如索引、切片、形状变换、归一化、随机数生成等，这些都是构建和训练深度学习模型的基础。 这个中文文档是学习和使用 PyTorch 的宝贵资源，它允许用户快速查找和理解相关函数，提高开发效率。对于初学者和经验丰富的开发者来说，都有很高的参考价值。

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