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底层已支持的计算存储引擎
1001
2019-12-10
《Linkis v0.9.1 使用手册》
如何快速实现新的底层引擎 Spark引擎介绍 Hive引擎介绍 Python引擎介绍
启用微信小游戏引擎插件
399
2023-02-01
《Cocos Creator 3.7 用户手册》
微信小游戏引擎插件使用说明 使用说明 Q&A 参考链接 微信小游戏引擎插件使用说明 游戏引擎插件是微信 v7.0.7 新增的一项功能。此插件内置了 Cocos Creator 引擎的官方版本,若玩家首次体验的游戏中启用了此插件,则所有同样启用此插件的游戏,都无需再次下载 Cocos Creator 引擎,只需直接使用公共插件库中的相同版本引擎,或...
原生引擎内存泄漏检测系统
584
2022-06-06
《Cocos Creator 3.5 用户手册》
原生引擎内存泄漏检测系统 使用步骤 原生引擎内存泄漏检测系统 原生引擎使用 C++ 语言开发,内存泄漏问题不可避免,为了方便游戏和引擎开发者快速查找内存泄漏,Creator 从 v3.4 开始提供了 内存泄漏检测系统 。 相对其他内存泄漏查找工具,Cocos Creator 内置的内存泄漏检测工具有以下优点: 跨平台 :支持 Windows/A...
如何实现一个新引擎
332
2022-09-06
《Apache Linkis v1.1.3 中文文档》
如何实现一个新引擎 1. Linkis新引擎功能代码实现 1.1 新建一个maven模块,并引入ECP的maven依赖 1.2 实现ECP的主要接口 1.3 实现引擎Executor执行器逻辑 2. 以JDBC引擎为例详解新引擎的实现步骤 2.1 并发引擎设置默认启动用户 2.2 新引擎类型扩展 2.3 JDBC引擎标签中的版本号设置 2.4 ...
如何实现一个新引擎
330
2022-09-06
《Apache Linkis v1.2.0 中文文档》
如何实现一个新引擎 1. Linkis新引擎功能代码实现 1.1 新建一个maven模块,并引入ECP的maven依赖 1.2 实现ECP的主要接口 1.3 实现引擎Executor执行器逻辑 2. 以JDBC引擎为例详解新引擎的实现步骤 2.1 并发引擎设置默认启动用户 2.2 新引擎类型扩展 2.3 JDBC引擎标签中的版本号设置 2.4 ...
引擎贡献者的最佳实践
589
2022-09-16
《Godot 游戏引擎 v3.5 中文文档》
引擎贡献者的最佳实践 前言 语言 最佳实践 #1: 这问题总是第一个 #2: 为了解决这个问题, 它必须放在开始位置 #3: 这问题有点复杂或频繁 #4: 这个解决方案必须与其他人讨论 #5: 针对每个问题, 都有自己的解决方案 #6: 迎合常见的用例, 为罕见的用例敞开大门 #7:偏好局部解决方案 #8: 不要用复杂的解决方案来处理简单的...
如何实现一个新引擎
433
2022-05-13
《Apache Linkis v0.11 中文文档》
如何实现一个新引擎 1 总体介绍 2 接入操作 2.1 Entrance的接入 2.1.1 maven依赖 2.1.2 需要实现的接口 2.2 EngineManager的接入 2.2.1 maven依赖 2.2.2 需要实现的接口 2.3 Engine的接入 2.3.1 maven依赖 2.3.2 需要实现的接口 3 参考实例 3.1...
6.1 koa2加载模板引擎
1047
2018-04-17
《Koa2进阶学习笔记》
koa2加载模板引擎 快速开始 安装模块 使用模板引擎 文件目录 ./index.js文件 ./view/index.ejs 模板 koa2加载模板引擎 快速开始 安装模块 # 安装koa模板使用中间件 npm install -- save koa - views # 安装ejs模板引擎 npm install...
POLARIS · 引擎分析 · 基于单机数据库扩展的分布式查询处理引擎
1113
2021-12-07
《数据库内核月报》
POLARIS · 引擎分析 · 基于单机数据库扩展的分布式查询处理引擎 引言 POLARIS的架构 Data cell与基于HASH和Partition的数据分片 POLARIS的分布式查询 分布式优化器(DQO) POLARIS的分布式执行引擎(DQP) POLARIS的容错机制 容错与扩缩容 POLARIS的资源调度 总结 参考文...
使用向量化执行引擎进行调优
385
2023-06-03
《openGauss v3.1.1 使用手册(企业版)》
使用向量化执行引擎进行调优 使用向量化执行引擎进行调优 openGauss数据库支持行执行引擎和向量化执行引擎,分别对应行存表和列存表。 一次一个batch,读取更多数据,节省IO。 batch中记录较多,CPU cache命中率提升。 Pipeline模式执行,函数调用次数少。 一次处理一批数据,效率高。 openGauss数据库所以对于分析类...
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