1.有没有能导出源代码的流转流转低代码平台？
2.ZLMediaKit 服务器源码解读---RTSP推流拉流
3.同花顺和大智慧哪个数据更加准确？
4.SRS(simple-rtmp-server)流媒体服务器源码分析--RTMP消息play
5.FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例
6.银行来源码是源码源码什么意思

有没有能导出源代码的低代码平台？

       蓝凌MK低代码平台，三位一体（0代码+低代码+高代码），文件可通过业务流、流转流转动作流、源码源码连接流、文件按键精灵定时换图源码数据流支撑业务高效流转，流转流转助力企业随需搭建各种数字化应用，源码源码构建企业数智化生产力。文件蓝凌低代码平台，流转流转多次入选Gartner、源码源码中国软件网、文件第一新声、流转流转爱分析等智库权威报告，源码源码屡获最佳低代码产品、文件低代码优秀厂商等荣誉，已在数百家知名企业得到成功应用。

ZLMediaKit 服务器源码解读---RTSP推流拉流

       RTSP推流与拉流在ZLMediaKit服务器源码中有着清晰的解析过程和处理逻辑。数据解析通过回调到达RtspSession类的onRecv函数，进而进行分包处理，头部数据与内容分离。根据头部信息判断数据包类型，rtp包与rtsp包分别由onRtpPacket和onWholeRtspPacket函数处理。

       RTSP处理过程中，解析出的交互命令被分发至不同的处理函数。对于rtp包处理，数据封装成rtp包后，执行onBeforeRtpSorted函数进行排序，排序后的数据放入缓存map，最终回调到RtspSession的onRtpSorted函数。这里，回调数据进入RtspMediaSourceImp成员变量，该变量指向RtspDemuxer解复用器，用于H等视频格式的解复用。

       在H解复用器中，rtp包经过一系列处理后，由HRtpDecoder类的decodeRtp函数转化为H帧数据，最终通过RtpCodec::inputFrame函数分发至代理类。代理类在处理H帧数据时，分包并添加必要参数（如pps、DNFexe源码sps信息），然后通过map对象将数据传递给多个接收者。

       处理完H帧后，数据将流转至编码阶段。在RtspMediaSourceImp中，H帧数据被传递至MultiMediaSourceMuxer编码类。在编码过程中，数据通过RtspMuxer的inputFrame接口进入编码器HRtpEncoder，最后被打包成rtp包，准备分发。

       总结而言，RTSP推流过程主要包含数据解析、视频解复用与编码三个关键步骤。在拉流阶段，通过鉴权成功后获取推流媒体源，利用play reader从缓存中取出rtp包并发送给客户端。

同花顺和大智慧哪个数据更加准确？

       大单数据 大智慧准（同花顺:主力可以提前挂大单就是被动买不主动买这样它就不统计但还是有大单买入了，所以说它不准且还收费/年。。大智慧甭管它统计的按大单算还是小单算统计进去了，ddx没统计进去ddy接着呢，再还有ddz三接力，所以虽然免费看主力数据，但比同花顺准百倍吗，你们如何看！大家打开同花顺看大单净量和大智慧ddx对比 :韩建河山 /4/到/4/其中是不是同花顺错误天数多明明下跌大单净量为正）

       关于同花顺、大智慧大单统计差异的详细说明

       -8 阅读：,

       大智慧DDE与同花顺主力资金流向有些差异，究竟该怎样看待这个问题，不少股友感到疑惑。

       为什么存在这些差异？经过分析大智慧与同花顺的大单资金流向指标源码，我们会发现，大智慧的是逐单统计，而同花顺主力资金指标则采用了逐笔统计，也就是说二者的计算方法不同，从而导致二者的资金流向存在些差异。

       我曾搜索过网络中关于逐单统计与逐笔统计方面的文章，却发现大多是只字片语介绍，并没有太多详实的应用分析。为了使股友们更多的openipmi源码了解这方面的内容，现将我的使用心得与大家分享，一孔之见，在此抛砖引玉，欢迎大家共同探讨。

       一、逐单统计与逐笔统计的概念：

       逐单统计是按成交委托单资金流转情况来统计，特大资金买卖差+大单资金买卖差+中单资金买卖差+小单资金买卖差=0。是双向统计，对于每单交易同时统计买卖双方，一定程度上反应了资金在不同类型区间的流转，主力资金的筹码收集或者发散。

       逐笔统计逐笔资金流向统计是按外盘（主动买）总量-内盘（主动卖）总量的差来统计的结果，反应的是买卖的意愿与趋势，总成交额=外盘+内盘。逐笔资金统计在一定程度上反应市场实际成交资金动态。

       二、大智慧DDX大单动向与同花顺大单净量的指标源码分析：

       1、大智慧DDX大单动向的源码主体部分：

       DDX：(BIGORDER(1)-BIGORDER(2))*vol/CAPITAL*;

       从源码中看出DDX采用的是逐单统计，统计的是按委托单来划分的成交量，具体应用则可划分特大、大单、中单、小单区间。

       2、同花顺大单净量的指标源码主体部分：

       大单净量:=((ZDMR[-1]+BDMR[-1])-(ZDMC[-1]+BDMC[-1]))/SHGZG*;

       从源码中看出大单净量采用的是逐笔统计，统计的是实际成交了的大单主动被动买入与大单主动被动卖出的逐笔净差值。

       3、还得注意的一个问题：

       大智慧与同花顺的大小单区间划分是不一致的，相对来说，大智慧大单区间比同花顺的大单区间要大些，对大单金额股数要求更高些。这个也是导致二者主力资金数据差异的一个原因。

       三、逐单统计与逐笔统计的特点区别：

       逐单统计为双向统计，不论主动性与被动性都是要被统计的，也就是说即使不是主动砸出来，就算是委托挂出来，只要成交了也是要被统计的。比如我委托挂单买万，powemock源码实际成交了3万，在逐单统计中也是按特大买进3万，而不是按小单买进3万来统计的。

       逐笔统计则是统计实际成交了的大单主动、被动买卖逐笔数据。逐笔大单差为正，就表明主动性大买单多。不计算委托单，也就是说，比如我委托挂单买万,实际成交了3万，在逐笔统计中是按实际成交了的3万计算，也就是将这3万元的交易按小单买进统计的。

       由此，我们看出逐单统计可以较好的判断市场各区间筹码的转换，主力的仓位变化。而逐笔统计则主要判断区间实际成交的资金，主力资金拉升的意愿。至于哪种统计方式孰优孰非，这里不作评价，二种计算方式各有特色，均需要综合分析研判，可互补使用。

       如：在大盘下跌时，主力往往借势打压，暗中吸筹，制造恐慌气氛，这时主卖远多主买，而主力则暗中布单，采取被动式吸货方式，从逐笔统计的“大单净量”看就呈现出主力净流出；而逐单统计的“主力动向”则显示出主力在增仓。

       以下用几个实例图示说明

       （注：所举均为典型案例，提供的是一种操作分析思路，在实际应用中不能一概而论，均需要综合研判。）

       例一

       逐单统计主力资金为正

       逐笔统计主力资金为负

       这种情况往往是主力利用大盘下跌时，通过多个主卖式大单，借势打压，制造恐慌气氛，引发恐慌盘主动卖出，sharding源码这时主卖远多于主买，从逐笔统计的“大单净量”指标中就显示出主力资金呈净流出。而主力则暗中布下大单，采取被动式吸货方式，逐单统计的“DDX主力动向”则显示出主力在增仓。

       1、年5月日，太极实业的同花顺大单净量显示，大单资金呈现净流出。

       2、年5月日，太极实业的大智慧DDX主力动向则显示，大单资金呈现净流入。

       3、年5月日，太极实业的分时逐单、逐笔指标。

       说明：图中指标红柱区域表示特大单、大单积累值为流入；兰柱区域则表示特大单、大单积累值为流出。

       4、年5月日，太极实业按逐单统计的大智慧DDX主力动向为大单资金净流入；按逐笔统计的同花顺大单净量为大单资金净流出。

       随后该股连续上升走势证明：主力是当天借势洗盘，运用主动性大卖单制造恐慌气氛，打压股价。

       而暗埋委托大单被动式暗中进一步吸货，实际并没有出货，完成一次上升途中的洗盘。

       例二：

       逐单统计主力资金为正

       逐笔统计主力资金为正

       这种情况是比较理想的状况，很多强势股当天的走势是用这样方式。

       往往是主力已经完成建仓，进入快速拉升阶段，有了很强的拉升意愿，再也不用隐藏自己的意图，并希望跟风盘参与进来共同拉抬股价。

       我们从盘面中就可以看到，不断涌现大单委托单及大单主动性的买入，而在逐单“DDX主力动向”与逐笔“大单净量”指标中，就显示出二者均飘红。

       这个实例就以前几天操作过的耀皮玻璃为例分析。

       1、年5月日，耀皮玻璃有效突破前期平台，进入拉升期，当天大智慧DDX主力动向逐单、同花顺大单净量逐笔统计均持续放大，主力拉升意愿强烈，当天封于涨停。

       说明：图中指标红柱区域表示特大单、大单积累值为流入；兰柱区域则表示特大单、大单积累值为流出。

       2、随后几天的耀皮玻璃走势也表现出强劲拉升态势。

SRS(simple-rtmp-server)流媒体服务器源码分析--RTMP消息play

       本章内容梳理了SRS在接收到RTMP信息后如何进行转发的过程。在此过程中，首先进行代码梳理，作者也在源码熟悉阶段，可能尚未完全梳理完接受到RTMP后信息如何处理、缓存以及转发给直播用户等内容。

       SRS源码中的Play流程如下：

       1. 进入play流程：本章内容直接从SrsRtmpConn::stream_service_cycle()方法开始梳理。

       2. 在接受流程中，客户类型为SrsRtmpConnFMLEPublish “fmle publish”，而在转发流程中，客户类型为SrsRtmpConnPlay。

       3. 在http_hooks_on_play()方法中，回调on_play()方法通知vhost，xxx用户已经开始play。

       4. 在http_hooks_on_stop()方法中，回调on_stop()方法通知vhost，xxx用户已经停止play。

       5. 最重要的是进入该函数。

       在函数中：

       1.1 根据客户端创建消费者对象：create_consumer(this, consumer)

       1.2 为该消费者开启一个独立协程：trd.start() //此处一直不太明白，在play流程中创建一个协程用来做什么?

       1.3 进入play主流程：do_playing(source, consumer, &trd);

       2. 进入主play循环：do_playing()函数内容众多且非常重要，因此将函数内容全部列出。

       2.1 通知消费者准备play

       2.2 从消费者列表中取出Rtmp信息（SrsMessageQueue）

       2.3 进入play入口

       3. 进入SRS发送接口（play）：在int SrsProtocol::send_and_free_messages(SrsSharedPtrMessage** msgs, int nb_msgs, int stream_id)函数中，进入int SrsProtocol::do_send_messages(SrsSharedPtrMessage** msgs, int nb_msgs)，该函数有一个#ifdef SRS_PERF_COMPLEX_SEND宏定义，一般rtmp协议都是要混合音视频数据，在做转发。在往后面看，

       最后进入

       在该函数中，最重要的一点是send message总出口writen()函数。它负责将转发给直播用户的流转发出去。

       4. 最后：play总结

       （1）通知client开始play

       （2）从消费者列表中取出Rtmp数据

       （3）从总出口writev（）函数中转发出去

FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例

       FLINK部署、监控与源码实例详解

       在实际部署FLINK至阿里云时，POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的包体积并提高效率，我们通常选择将某些依赖项设置为provided，确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中，这些依赖需要被包含以支持测试。

       核心代码示例中，数据流API的运用尤其引人注目。通过Flink，我们实现了从Kafka到Hologres的高效数据流转。具体步骤如下：

Kafka配置：首先，确保Kafka作为数据源的配置正确无误，包括连接参数、主题等，这是整个流程的开端。

Flink处理：Flink的数据流API在此处发挥威力，它可以实时处理Kafka中的数据，执行各种复杂的数据处理操作。

目标存储：数据处理完成后，Flink将结果无缝地发送到Hologres，作为最终的数据存储和分析目的地。

银行来源码是什么意思

       银行来源码是指用于标识银行信息的特定代码。

       银行来源码是一种独特的编码系统，它在金融领域中具有重要的应用价值。以下是关于银行来源码的详细解释：

       1. 定义与功能

       银行来源码是用于唯一标识银行的代码。在跨行交易、清算、结算等金融活动中，通过该代码可以迅速识别参与方的银行信息，从而确保交易的准确性与时效性。

       2. 组成内容

       银行来源码通常包含了银行名称、银行所在地、分支机构等信息。这些代码是由相关部门按照一定的规则和标准进行编码的，以确保其在全国范围内的唯一性和通用性。

       3. 实际应用

       在银行转账、支付结算等金融交易中，银行来源码的作用至关重要。它能够帮助金融机构快速识别交易对手方的银行信息，进而进行资金的准确划转。此外，在跨境汇款、国际结算等场景中，银行来源码也是确保资金按照正确路径流转的关键。

       4. 重要性

       银行来源码的正确使用对于保障金融交易的安全、提高金融系统的运行效率具有重要意义。在金融交易中，任何由于银行信息错误导致的代码不匹配，都可能影响交易的顺利进行，甚至造成资金损失。因此，确保银行来源码的准确性是金融操作中的关键环节。

       总的来说，银行来源码是金融领域中用于标识银行信息的特定代码，它在保障交易安全、提高交易效率方面发挥着重要作用。各类金融机构和企业在使用银行来源码时，应确保其准确性，以保障金融活动的正常进行。

JobIntentService源码解析

       Android 8.0引入了更严格的系统资源管控，包括后台限制规则。

       在Android 8.0中，禁止应用在后台运行时创建Service。

       若应用在后台运行，将会收到错误提示。

       JobIntentService是Android 8.0中新增的类，继承自Service。

       该类用于执行加入队列的任务。对于Android 8.0及以上系统，JobIntentService任务将通过JobScheduler.enqueue执行，而8.0以下系统则继续使用Context.startService。

       JobIntentService使用便捷，只需调用YourService.enqueueWork(context, new Intent())方法。

       相较于JobService，JobIntentService简化了操作，开发者无需关注其生命周期，避免了在后台运行时创建Service导致的crash问题，且通过静态方法即可启动。

       源码解析如下：首先记录几个关键变量的含义。

       在Android 8.0以上的系统中，执行流程如下。

       work的具体逻辑处理在何处？

       通过JobService的工作原理，查找onStartJob方法。

       最终，处理work的逻辑会流转至AsyncTask中，通过protected abstract void onHandleWork(@NonNull Intent intent)方法实现。

       子类需实现jobIntentService处理work，使用线程池的AsyncTask执行，无需考虑主线程阻塞问题。

       针对Android 8.0以下系统，流程如下：回到onStartCommand方法。

       同样，最终会流转至Asynctask任务执行onHandleWork。

bitcoin源码解析 - 交易 Transcation (一)

       在比特币的核心机制中，交易起着至关重要的作用，它是比特币存在的载体，其复杂性体现了中本聪的精妙设计。我们将逐步解析比特币源码中的交易结构。首先，交易在比特币的分布式系统中被表示为CTransaction类，它是“交易”(Tx)的中心，尽管看似简单，但其内部的vin和vout成员变量定义了交易的流入和流出，而非传统的账户转账记录。

       每个Tx的vin和vout都是向量，允许一个交易有多条流入和流出路径。比特币的规则要求每个交易的流出必须等于所有流入的总和，包括交易费用，确保了交易的平衡性。例如，当A转账给B，若A的流出不足以满足转账，剩余的比特币会自动锁定，形成一个新的流出，确保交易的完整性。

       交易的流入和流出通过CTxIn和CTxOut类进一步具体化，CTxIn引用了上一个交易的输出点(COutPoint)，代表了交易的来源，而nSequence则在后续版本中增加了更多功能。CTxOut则记录了流出的金额和附带的条件，通过scriptSig和scriptPubkey控制钱的流出权限，这是比特币智能合约的基础。

       交易的流转被比作水流的分叉，每个交易就像一个中转节点，其vin和vout定义了货币流的方向。scriptSig和scriptPubkey就像锁和钥匙，通过脚本(CScript)实现控制，确保了交易的合法性和安全性。COutPoint和CInPoint则扮演了键值对应的角色，用于追踪交易的来源和去向。

       最后，CTxIndex和CDiskTxPos负责本地存储和索引交易，确保了交易状态的跟踪，而CMerkleTx和CWalletTx是交易在区块和钱包中的特定版本。理解这些类和它们的属性是理解比特币交易机制的关键，后续文章将深入探讨交易的具体运作原理和源码实现。