1.Stirling PDF：开源在线PDF文档编辑工具库源码
2.开源数据库是开源库源什么意思好坏
3.十个优秀的开源免费数据库管理SQL客户端
4.MySQL源码包下载与使用教程详解mysql下载源码包教程
5.源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具
6.TFlite 源码分析(一) 转换与量化
Stirling PDF：开源在线PDF文档编辑工具库源码
Stirling PDF是一个强大且本地托管的在线PDF编辑工具库，通过Docker实现。数据用户可以对PDF文件执行多种操作，转换如分割、码开合并、源数源码转换、据转java项目管理源码重组、换库添加图像、开源库源旋转、数据压缩等，转换功能全面，码开满足所有PDF需求。源数源码
Stirling PDF确保用户隐私，据转不发起任何出站请求记录文件或PDF。换库文件仅在客户端存在，开源库源任务执行期间驻留在服务器内存，或在执行时临时保存在文件中。执行后，用户下载的任何文件将从服务器删除。
该库提供多种语言支持，目前共有种语言，允许用户选择并使用。用户可轻松自定义应用程序，通过设置文件settings.yml或环境变量进行配置。settings.yml遵循标准YAML格式，环境变量则覆盖设置文件。额外的custom_settings.yml文件供精通Java和Spring application.properties的用户自定义设置。
Stirling PDF提供后端API接口，允许用户通过自定义脚本编辑PDF。所有API文档均在实例的 /swagger-ui/index.html 页面提供，或通过Stirling-PDF设置中的API按钮访问。
登录验证确保安全性。默认凭据用于登录，登录后用户可以访问帐户设置，修改API密钥，添加新用户等。godot源码编译API使用需提供带有“X-API-Key”的标题及关联的API密钥。
通过上述步骤，用户可以安装、部署、自定义Stirling PDF，安全地访问和编辑PDF文件，并通过API集成到自定义脚本中。所有功能旨在为用户提供高效、安全、灵活的PDF编辑体验。
开源数据库是什么意思好坏
开源数据库指的是一种开放源代码的数据库管理系统。其源代码被公开发布，任何人都可以自由使用、下载、修改、分发以及打补丁。这种数据库的好处是透明度高，用户可以查看代码并修复漏洞，提高安全性。而且开源数据库输出的文件格式通常遵守标准，使得同类型数据库系统之间的移植性变得更加容易。
相比封闭源代码的数据库系统，开源数据库明显更具有良好的可扩展性。用户可以根据个人的需求和特点，对其进行自由改动、扩展或简化。这种开放式的自由性可以大大提升数据库的灵活度和适应性，促进整个开发过程的快速迭代。
当然开源数据库也并非完美无缺。它们往往在性能、功能和易用性方面不如封闭源代码的商业系统。另外，开源数据库经常需要用户自己解决问题，即便有专业团队的持续维护和升级，毕竟跟商业厂商相比缺乏应对应用问题的客源app源码速度和力度。所以，选择开源数据库，需要根据具体的业务场景以及对数据安全性的要求来考虑。
十个优秀的开源免费数据库管理SQL客户端
DBeaver
github.com/dbeaver/dbea...
官网： dbeaver.io/
DBeaver是一个强大的跨平台SQL客户端，支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL等，是最好的开源SQL客户端之一。
使用DBeaver开发人员可以编写、执行SQL查询、导出查询结果，以及管理数据库和表。DBeaver提供了配置、编码自动完成、语法高亮显示、格式选项等UI配置界面。此外，还提供了数据库元数据探索、E-R、SSL加密等功能。
Beekeeper Studio
github.com/beekeeper-st...
Beekeeper Studio使用Electron框架开发，是一个优雅的、现代化的SQL客户端，适用于Windows，Mac和Linux操作系统。它支持开发人员在一个统一的界面中处理多个数据库，包括MySQL、Postgres、SQLite和SQL Server等。
开发人员可以将查询结果以可视化图表展示，支持管理用户权限、监视查询以及解决连接问题等。
Valentina Studio
valentina-db.com/
Valentina Studio是一个跨平台的免费SQL客户端，非常适合数据库管理和查询执行。它支持连接到MySQL、换汇接单源码MariaDB、PostgreSQL、SQLite和MS SQL Server等数据库，也支持数据建模。提供数据导入、可视化解释、轻松共享查询片段或结果等高级功能。工具界面还提供主题、键盘快捷键和自定义选项，以匹配各个工作模式。
SQLeo
sqleo.sourceforge.io/
SQLeo提供了一个轻量级的、响应式的SQL客户端，可以通过Web浏览器访问。它集成了对MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Redshift和SQLite等数据库的管理、查询和可视化工具。
通过SQLeo，开发人员能够构建图表和拖放表，将结果导出为CSV/XLS，并嵌入图表。SQLeo还提供协作功能，如与队友共享SQL代码段和保存的图表。基于浏览器的访问使SQLeo便于远程访问数据库。
Azure Data Studio
github.com/microsoft/az...
Microsoft的Azure Data Studio支持Windows、macOS和Linux等操作系统。是个现代化的SQL工具。可以连接到SQL Server、Azure SQL DB、SQL DW、MySQL、PostgreSQL和MongoDB等数据库。
通过Azure Data Studio开发人员可以编写和调试查询、可视化查询计划、28源码漏洞管理源代码管理集成以及与其他人协作。Azure Data Studio还提供了可自定义的仪表盘、键盘快捷键和设置向导，以简化操作。
Adminer
github.com/vrana/admine...
Adminer是一个基于PHP的数据库管理工具，适用于MySQL、PostgreSQL、SQLite、MS SQL、SimpleDB、Elasticsearch和MongoDB等数据库。可用于管理表、行、视图、触发器等的数据库系统功能。
虽然Adminer只是一个PHP文件，但它仍然支持数据库设计、执行查询并以多种格式输出结果。
Adminer的自定义插件可以进一步扩展它功能。极简、功能强大的管理功能非常适合用于开发和测试。
JackDB
jackdb.com/
JackDB提供了一个干净、直观的界面，用于执行查询和管理PostgreSQL、MySQL、SQLite和MariaDB数据库。开发人员可以在可视化UI中查看、创建表结构，导入和导出数据，构建具有自动完成支持的查询，以及处理用户管理任务。JackDB还允许与他人共享已保存的查询，支持远程数据库访问、查询调度、环境变量等特性，这些特性可以提高开发过程中的生产力。
OmniDB
github.com/OmniDB/OmniD...
OmniDB提供基于Web的数据库管理使用高级编辑器特性。它支持连接到PostgreSQL、MySQL、Oracle、Firebird、SQLite、Microsoft SQL Server等RDBMS系统。开发人员可以可视化地设计数据库关系ER图、分析和监视、管理数据库用户角色以及重构SQL代码。提供了协作功能，简化了跨远程团队的工作。
HeidiSQL
github.com/HeidiSQL/Hei...
heidisql.com/
HeidiSQL支持Windows系统上的开发人员在本地或远程管理MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQLite、MSSQL等数据库。提供了直观友好的用户界面用于浏览数据库对象、设计表、编辑记录和调试具有自动完成等功能的查询。用户还可以安排任务、管理用户权限、以多种格式导入/导出数据以及监控流程。另外，HeidiSQL是高度可定制的，可以匹配独特的工作模式。
DbVisualizer
dbvis.com/
DbVisualizer是一个功能丰富的SQL工具，适用于Windows、Mac和Linux系统。支持Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、SQLite、MySQL等数据库。提供了一个干净的用户界面，开发人员可以利用它编写和验证SQL代码、检查查询计划、监视数据库健康状况、管理用户和权限。
MySQL源码包下载与使用教程详解mysql下载源码包教程
MySQL源码包下载和使用教程详解
MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用程序和企业级应用程序中。MySQL有一个庞大的社区贡献了大量的代码和文档，所以它拥有丰富的特性和功能。这篇文章将向您介绍如何下载和使用MySQL源码包。
下载MySQL源码包
MySQL源码包可以从官方网站下载(/downloads/mysql/)。在下载界面，您可以选择下载不同版本的源码包，包括社区版本和商业版本。社区版本可以免费下载，而商业版本则需要购买许可证才能使用。
使用Git获取MySQL源码
您也可以使用Git来获取MySQL源码，Git是Linux社区开发的分布式版本控制系统。在Linux终端窗口中，可以使用以下命令来安装Git：
sudo apt-get install git
安装之后，可以通过以下命令获取MySQL源码：
git clone /mysql/mysql-server.git
这将下载MySQL源码并将其存储在当前目录中。
编译MySQL源码
下载MySQL源码后，需要编译源代码才能使用。以下是一些最基本的编译源码的步骤。
1.进入MySQL源码目录：
cd mysql-server
2.创建一个构建目录：
mkdir build
cd build
3.运行CMake来为编译配置MySQL：
cmake ..
4.运行make命令来开始编译MySQL：
make
这将花费一段时间来编译MySQL。如果一切顺利，您应该看到”SUCCESS”的消息。
安装MySQL
编译完成后，需要将MySQL安装到系统中。以下是一些基本的安装步骤。
1.运行以下命令以开始安装：
sudo make install
2.将MySQL添加到系统PATH变量（可选）：
export PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin
3.启动MySQL：
sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server start
此操作将启动MySQL服务器，并将它设置为在系统启动时自动启动。现在，您可以使用MySQL了。
总结
MySQL是一个功能强大的开源关系型数据库管理系统。有了MySQL源码包，您可以更好地理解MySQL的内部工作原理，并编写更高效的应用程序。本篇文章向您介绍了如何下载MySQL源码包以及如何使用Git从GitHub获取源代码。我们还介绍了基本的编译和安装步骤。
源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具
DataEase 是一款开源的数据可视化分析工具，它助力用户高效分析数据，洞察业务趋势，进而优化业务。这款工具支持众多数据源连接，用户可以轻松拖拽制作图表，并实现便捷的资源共享。本文将介绍如何通过源码编译的方式，安装 DataEase 1..0 版本。
首先，连接安装好的 MySQL 数据库，为 DataEase 创建数据库和用户。请注意，MySQL 8 默认不允许客户端获取公钥，因此在内网环境下，您可以通过配置 allowPublicKeyRetrieval=true 来绕过此限制。
您可以使用以下命令验证数据库和用户创建成功：
接下来，克隆 DataEase 源码。DS 的源码地址为 github.com/dataease/dat...，您可以将源码 Fork 到自己的 Git repositories 中，以维护个人项目。
Fork 成功后，使用 git clone 命令克隆 DataEase 项目到您的本地，并切换到 main 分支。
使用 Intelli IDEA 打开克隆好的 DataEase 项目。DataEase 采用前后端分离的开发模式，后端服务和前端页面可独立部署。以下为三个重要的目录介绍：
修改 pom.xml 文件。在 backend/pom.xml 文件中，将 mysql-connector-java 的 runtime 删除。因为我们使用 MySQL 8 作为 DataEase 元数据库，需要使用 mysql-connector-java 这个 jar 包连接 MySQL。
编译运行。切换到 backend 目录下，使用 IDEA 执行 Maven 命令进行编译。成功后，会在 backend/target/ 目录下生成后端服务 jar 文件：backend-1..0.jar。执行相应命令运行后端服务，并使用 jps 命令验证服务启动成功。
编译前端。切换到 frontend 目录下，执行编译命令。编译移动端。切换到 mobile 目录下，执行编译命令。编译完成后，各自 target 目录下会生成编译好的 dist 目录。
使用安装好的 Nginx 进行部署。修改 Nginx 配置文件 nginx.conf，并启动 Nginx。
通过浏览器登录 DataEase，默认用户名/密码为：demo/dataease。
参考文档：dataease.io/docs/dev_ma... toutiao.com/article/...
TFlite 源码分析(一) 转换与量化
TensorFlow Lite 是 Google 推出的用于设备端推断的开源深度学习框架，其主要目的是将 TensorFlow 模型部署到手机、嵌入式设备或物联网设备上。它由两部分构成：模型转换工具和模型推理引擎。
TFLite 的核心组成部分是转换（Converter）和解析（interpreter）。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型，并完成优化和量化的过程。解析则专注于高效执行推理，在端侧设备上进行计算。
转换部分，主要功能是通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型，如是否为 float、int8 或 uint8。优化和转换过程主要通过 Toco 完成，包括导入模型、模型优化、转换以及输出模型。
在导入模型时，`ImportTensorFlowGraphDef` 函数负责确定输入输出节点，并检查所有算子是否支持，同时内联图的节点进行转换。量化过程则涉及计算网络中单层计算的量化公式，通常针对 UINT8（范围为 0-）或 INT8（范围为 -~）。量化功能主要通过 `CheckIsReadyForQuantization`、`Quantize` 等函数实现，确保输入输出节点的最大最小值存在。
输出模型时，根据指定的输出格式（如 TensorFlow 或 TFLite）进行。TFLite 输出主要分为数据保存和创建 TFLite 模型文件两部分。
量化过程分为选择量化参数和计算量化参数两部分。选择量化参数包括为输入和权重选择合适的量化参数，这些参数在 `MakeInitialDequantizeOperator` 中计算。计算参数则使用 `ChooseQuantizationParamsForArrayAndQuantizedDataType` 函数，该函数基于模板类模板实现。
TFLite 支持的量化操作包括 Post-training quantization 方法，实现相关功能的代码位于 `tools\optimize\quantize_model.cc`。
