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前面低代码核心功能实现的差不多了，这篇使用低代码开发一个经典的CRUD页面来实战一下。不过在做页面之前需要先封装一些组件，有了组件，开发页面就像拼积木一样把组件拼接起来。

低代码盛行多年了，刚好公司最近有项目需要做这块，从萌新小白，到实现程序，一步一步踩过了很多坑，今天就把我踩过的坑一一分享出来，带你扫盲如何实现低代码

微信小程序连接蓝牙打印机打印文本与二维码等示例在 github 上都能找到一些，唯独打印图片这个案例几乎没有。希望能帮助到有打印图片需求的

利剑虽强却斩不断流水，微风虽弱却能平息海浪。 移动互联网时代，高并发下的海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。 今天呢？…

如何使用极少的内存，一次性导出海量数据为 JSON 格式呢？试试强大的 Jackson 吧，功能非常丰富

本次演讲主要是和大家分享一下实时计算在滴滴的应用场景和一些实践。 内容来源：2017年8月12日，滴滴实时计算平台负责人梁李印在“网易博学实践日：大数据与人工智能技术大会”进行《滴滴海量数据实时计算实践》演讲分享。IT 大咖说作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 滴…

1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 2、寻找热门查询，300万个查询字符串中统计最热门的10个查询。 3、上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据。 4、海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。

前言 我们开发一个功能很简单，比如我们接下来我们就很容易开发一个查询功能。 场景 首先我们创建两张表，分别是用户表、用户额外信息表 基于这两张表我们实现一个查询用户列表的功能。spring:

在大数据时代，我们常常需要处理各种量级以及不同场景的数据，通常有批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing） 两种方式，那么它们是如何工作的呢？