想要疾速简便的解压，肯定动手Bandizip Archiver 激活版，十分业余弱小的一款解压软件，反对的格局：7Z、ACE、AES、ALZ、ARJ、BH、BIN、BZ、BZ2、CAB、Compound(MSI)、EGG、GZ、IMG、ISO、ISZ、LHA、LZ、LZH、LZMA、PMA、RAR、 RAR5、SFX(EXE)、TAR、TBZ、TBZ2、TGZ、TLZ、TXZ、UDF、WIM、XPI、XZ、Z、ZIP、ZIPX、ZPAQ、ZST 轻松查看存档的文件列表 仅提取选定的文件。还反对拖放 ZIP 和 RAR 格局存档评论的可用性 一步提取TGZ/TBZ格局
mac上用什么软件解压缩好呢？如何将文件压缩的又快又小？RAR Extractor Max - Unzip中文激活版就是很好的一款帮手，业余解压缩神器，反对简直所有的压缩格局，比方RAR, ZIP, 7z, tbz, sti, tar, xar等等，用起来十分的方 • 解压缩、解压缩加密档案。 • 预览并关上从 Microsoft Outlook 发送的 winmAIl.dat 文件 • 轻松查看档案的文件列表。 • 提取前存档中的Quicklook 文件。 • 勾销存档和解压缩存档中选定的单个文件或文件夹。 • 将此APP设置为默认存档后，间接双击显示或解压。RAR Extractor Max - Unzip破解版地址：
Keka是一款弱小的压缩解压工具，只需将Keka增加到Dock栏中，而后将文件和文件夹拖放到 Dock栏 上的 Keka 图标即可疾速的创立压缩文件。Keka 反对分卷压缩，能够创立以下格局的压缩文件：7Z ZIP TAR GZIP BZIP2 XZ LZIP DMG ISO，并反对解压这些格局：7Z ZIP ZIPX RAR TAR GZIP BZIP2 XZ LZIP DMG ISO LZMA EXE CAB WIM PAX JAR WAR IPA APK APPX XPI CPGZ CPIO。!!! 软件下载：https://www.macz.com/mac/327....
CrossLZhttps://github.com/jcwangxp/CrossLZ CrossLZ is a tiny cross-platform fast stream compression library. When should you use CrossLZ: When you need a cross-platform compression stream library.When you need standard glibc file stream equivalent APIs.When you need a tiny extensive compression stream framework.When you need a small compression library to build into program.CatalogueFeatures and HighlightsBackgroundAPIsNew Compressorclz-cli toolCompressed File FormatExampleBuild and TestRelated ProjectsFeatures and HighlightsSupport many platforms: Windows, Linux, Unix, MacOS.Support similar standard glibc TEXT and Binary file stream APIs.Stream APIs can support either standard glibc FILE pointer or clz_FILE pointer.clz_fopen can open either compressed or regular file.Stream APIs can append or overwrite existing compressed or regular file.A common API based on CrossLZ can create or read regular/compressed file with different option.Support default LZ77(data-shrinker) compressor which is very fast and very tiny.Support LZ4 compressor which is extremely fast.Support registering new compressors.clz-cli tool can compress/decompress file and support pipe as input or output.Pure C MIT license source code, no 3rd library dependency(except LZ4 or new compressors).Very small only about 900 LOC.BackgroundI need a tiny and fast cross-platform compression library to do backup/restore work. lz4 is the first option, which is extremely fast, however I think it's too big and the stream APIs are not easy to use. Then I found a tiny and fast data-shrinker algorithm. I referred lz4 frame/block format and created the standard glibc stream equivalent APIs and these APIs can either work on regular file or compressed file. Then the backup/restore work will be very easy to just write one backup code and can generate either compressed or regular file, and this file can be sent to other device by network also. When do recovery, the input file can be either compressed or regular file, and you also only need to write one recovery code, that's all, very convenient to use. ...
场景：解压rar文件语言：JAVA 应用依赖如下 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.github.junrar/junrar --><dependency> <groupId>com.github.junrar</groupId> <artifactId>junrar</artifactId> <version>7.4.1</version></dependency>官网文档地址：https://github.com/junrar/junrar 示例：解压一个rar文件到目录 import cn.hutool.core.io.FileUtil;import cn.hutool.core.util.IdUtil;import com.github.junrar.Junrar;import com.github.junrar.exception.RarException;import org.junit.Test;import java.io.File;import java.io.IOException;public class ZipTest { @Test public void unRar() throws IOException, RarException { // 创立一个目录 File dir = FileUtil.mkdir("/Users/jinchengyu/Desktop/" + IdUtil.fastSimpleUUID()); // 解压rar文件到这个目录 Junrar.extract("/Users/jinchengyu/Desktop/ZXZT.rar", dir.getPath()); }}
【摘要】 用实例、分步骤，具体解说多维分析（OLAP）的实现。点击理解多维分析后盾实际 3：维度排序压缩 实际指标本期指标，是在实现数据类型转化根底上，实现维度排序压缩，进一步晋升计算速度。 实际的步骤： 1、 筹备根底宽表：批改上期的代码，实现维度排序压缩存成新组表。 2、 拜访根底宽表：上期代码不用批改，间接利用于新组表。 3、 新增数据追加：每日新增业务数据追加，每月从新排序重整。要尽可能不影响拜访根底宽表的性能，同时减小每日新增数据所须要的工夫。 本期样例宽表不变，仍然为 customer 表。从 Oracle 数据库中取出宽表数据的 SQL 语句是 select * from customer。执行后果如下图： 假如当天日期是 2021-01-12，则取出当日新增数据的 SQL 是： select * from customer where begin_date=to_date('2021-01-12','yyyy-mm-dd') 多维分析计算的指标也不变，用上面 Oracle 的 SQL 语句示意： select department_id,job_id,to_char(begin_date,'yyyymm') begin_month ,sum(balance) sum,count(customer_id) count from customer where department_id in (10,20,50,60,70,80) and job_id in ('AD_VP','FI_MGR','AC_MGR','SA_MAN','SA_REP') and begin_date>=to_date('2002-01-01','yyyy-mm-dd') and begin_date<=to_date('2020-12-31','yyyy-mm-dd') and flag1='1' and flag8='1' group by department_id,job_id,to_char(begin_date,'yyyymm') 筹备宽表维度排序压缩：有序列存。列存是指列式存储，集算器新建组表时，默认列存。 有序是指字段值物理有序存储，也就是用维度字段排序后存入组表。用于排序的维度字段程序十分要害，要将反复度高的维度排在后面。 本例的维度包含：department_id,job_num,employee_id,begin_date,customer_id。其中，部门编号 department_id 总数起码（事实表中只呈现 11 个部门），所以反复度最高。其余字段中，job_num,employee_id,begin_date,customer_id 反复度顺次升高。 ...
「过滤反复压缩」「替换源文件」「静默压缩，不生成冗余文件」我的项目特点【过滤反复压缩】 自动记录已被压缩过的图片，跳过压缩，加快进度。记录图片压缩后的 md5 值，再次运行压缩脚本时，跳过压缩。通过 md5 值比拟文件变更，即便「文件迁徙」也能主动过滤。通过 md5 值比拟文件变更，即便「应用同名文件替换」也能自动识别，并压缩，没有漏网之鱼。【替换源文件】 压缩胜利，间接替换源文件，不生成冗余文件，不须要复制粘贴，挪动图片。静默压缩，对我的项目无感知，无任何影响。【主动切换 api key】 tinypng 申请的 api key 每月只有 500 次收费压缩额度。可设置多个 api key，当某 key 超过应用次数时，主动切换下一个 key 进行压缩。【压缩报告】 记录每个图片的压缩数据，并生成汇总信息。【压缩平安边界】 压缩安全线，当压缩比例低于该百分比值时，放弃源文件，防止过分压缩，伤害图片品质。【源码携带具体备注，自带测试图片】 升高源码浏览门槛，升高测试门槛，减低应用门槛。举荐浏览源码，突破恐怖，便于定制个性化需要。参数介绍参数名值类型是否必填参数作用默认值推荐值apiKeyListArray必填tiny png 的 api key 数组，当其中一个不可用或超过应用次数时，主动切换下一个 key 调用无无reportFilePathNumber非必填压缩报告文件门路，记录图片的压缩比例，生产压缩报告无__dirname + '/tinypngReport.json'md5RecordFilePathNumber非必填压缩后图片 md5 记录文件，如果待压缩图片的 md5 值存在于该文件，则跳过压缩，解决「反复压缩」问题无__dirname + '/tinypngMd5Record.json'minCompressPercentLimitNumber非必填压缩安全线，当压缩比例低于该百分比时，放弃源文件，防止图片过分压缩，伤害显示品质010示例运行步骤第一步：npm install第二步：gulp测试资源test-img：图片压缩测试目录test-img-origin：测试图片备份目录，用于复原测试运行成果 压缩报告 md5 记录 特别感谢感激 Gaurav Jassal，本我的项目改编自他的 gulp-tinypng
明天的知识点 (2020.08.09) —— 第481天 (我也要出题)[html] button标签的type默认值是什么呢？[css] position的relative和absolute别离是绝对谁进行定位的？[js] 你有用过哪些模板引擎？你感觉哪个好用？为什么？[软技能] 个别状况下，大图片须要压缩到什么水平呢？《论语》，曾子曰：“吾日三省吾身”（我每天屡次检查本人）。前端面试每日3+1题，以面试题来驱动学习，每天提高一点！让致力成为一种习惯，让奋斗成为一种享受！置信 保持 的力量！！！欢送在 Issues 和敌人们一起探讨学习！ 我的项目地址：前端面试每日3+1【举荐】欢送跟 jsliang 一起折腾前端，零碎整顿前端常识，目前正在折腾 LeetCode，打算买通算法与数据结构的任督二脉。GitHub 地址 微信公众号欢送大家前来探讨，如果感觉对你的学习有肯定的帮忙，欢送点个Star, 同时欢送微信扫码关注 前端剑解 公众号，并退出 “前端学习每日3+1” 微信群互相交换（点击公众号的菜单：交换）。 学习不打烊，充电加油只为遇到更好的本人，365天无节假日，每天早上5点纯手工公布面试题（死磕本人，愉悦大家）。心愿大家在这虚夸的前端圈里，放弃沉着，保持每天花20分钟来学习与思考。在这变幻无穷，类库层出不穷的前端，倡议大家不要等到找工作时，才狂刷题，提倡每日学习！（不忘初心，html、css、javascript才是基石！）欢送大家到Issues交换，激励PR，感激Star，大家有啥好的倡议能够加我微信一起交换探讨！心愿大家每日去学习与思考，这才达到来这里的目标！！！（不要为了谁而来，要为本人而来！）交换探讨欢送大家前来探讨，如果感觉对你的学习有肯定的帮忙，欢送点个[Star]