P15 定义自己的Dojo widget类 文档
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cbasten EF6(CodeFirst)+MySql开发脱坑指南 经验
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jopen 禅道项目管理软件6.4.stable版本发布！ 资讯
stable版本于12月23日正式发布。 该版本主要完善细节，解决bug，完善测试流程，增加需求的批量指派，完善一键安装包。 一、修改记录 完成的功能： 1496 一键安装包无法修改端口号 1083
蚕小豆 禅道开源项目管理软件3.3版本正式发布 资讯
753 调整图标样式 754 调整产品下拉菜单 755 批量添加todo的时候，自动计算时间间隔 756 调整批量添加todo时候日期选择框的样式 757 当图片太大的时候，自动增加链接，点击可以查看完整尺寸的图
P42 
huafenged
P44 百度地图LBS云存储apiv3.0接口说明文档 文档
更新 2013-10-27 添加参数，修改参数备注说明 2013-11-07 支持唯一索引字段；优化批量上传接口，增加查看进度接口 2013-12-09 自定义配置参数的数据类型以及备注说明部分的细化更新
SQL Server 2016——可更新的非聚集列存储索引 资讯
能够用于非聚集列存储索引，而聚集列存储索引与内存优化表仍然需要包括完整的索引定义。 批量模式增强 批量模式处理是一个非常神秘的主题，只有当你理解 SQL Server 解释器的工作原理时才能够
一个比Puppet，Chef 更轻量的配置工具：Ansible 经验
f、func、fabric）的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。ansible是基于模块工作的，本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块，ansible只是提供一种框架。主要包括：
Java8集合中的Lambda表达式 经验
methods解决了。在这篇文章里面我们来看一看Java集合里面的 批量数据操作 （bulk operation）。 批量操作 最初的变更文档已经说了，批量操作是“给Java集合框架添加的用以批量操作数据的功能，而它是基于lam
MySQL 数据库双向同步复制 经验
更新一张预定义的区别于业务表的标记表。那么每次复制程序去批量读取 binlog 内容时，可能存在下面 5 种情况，如下图所示： 批量读取范围全落在绿色区内。 批量读取范围起点落在绿色区，终点落在红色区。 批量读取范围起点落在红色区，终点落在绿色区。
开源项目管理软件：禅道 3.3 发布，重点改进性能和操作界面 资讯
753 调整图标样式 754 调整产品下拉菜单 755 批量添加todo的时候，自动计算时间间隔 756 调整批量添加todo时候日期选择框的样式 757 当图片太大的时候，自动增加链接，点击可以查看完整尺寸的图
P39 XXXX政府集群办公及公文交换系统技术方案 文档
现了公文管理的电子化与无纸化，但涉及到与上下级单位、关联单位间的公文交换上，仍然需要将公文进行纸质打印，制作成盖章的红头文件，采用人工传递纸质公文的方式送达相关单位，无法在跨部门间真正做到公文的全程电
AlanXUpload 开源项目
AlanXUpload是一个通过flash技术提供批量上传文件的web批量上传组件，用户可以自定义上传的文件类型、大小、数量，上传的地址，上传的处理方式，自定义上传UI，接受服务器发送的反馈信息，并显示所有文件及单个文件的上传进度。
码头工人
P18 COBOL语言基础培训教程 文档
SECTION。 FILE-CONTROL。 SELECT OUT-FILLE ASSIGN TO 打印机名。 也要在数据部中定义输出记录区： DATA DIVISION。 FD OUT-FILE LABLE
使用Docker, Luigi和Spot Instances玩转PB级的数据管道处理任务 资讯
2、在中间层，我们使用Luigi来编排一套由相互依赖的批量作业组成的复杂关系图，Luigi是基于Python的开源工作流管理工具。 3、在最上层，每个独立任务（批量作业）均被打包成一个Docker容器。
谈谈分布式计算的算子层 经验
-latin能够混用于流式计算和批量计算场景下。应该说，无论是Spark，Summingbird，还是Pig，都在尝试做同一件事情： 借助自己的DSL或原语在流式和批量两套引擎上表达(近)实时和离线数据处理能力
使用Docker、Luigi和Spot Instances玩转PB级的数据管道处理任务 资讯
在中间层，我们使用 Luigi 来编排一套由相互依赖的批量作业组成的复杂关系图， Luigi 是基于Python的开源工作流管理工具。 在最上层，每个独立任务（批量作业）均被打包成一个Docker容器。 上述Stack允许任何人使用
SSH::Batch，在公有云中使用 ssh 工具箱 经验
职时候的几台扩容到几十台到现在的一百多台，一次又一次的自主发布，偶尔的手动批量重启、下线服务器，捕获线程快照、内存快照、大批量处理应用日志，经历过虚拟机宕机、物理机宕机，不胜枚举……当 AppOps 的日子，其实就是不那么规范的