本文来自csdnucser,http://blog.csdn.net/perfectpdl转载注明出处，谢谢webrtc并没有定义信令部分到底用什么协议，但SIP无疑是webrtc信令部分应用最广的，下图为带SIP和webrtc能力的客户端和服务器典型部署模型基于SIPwebRTC架构的系统部署模型分析
系统 2019-08-12 01:32:51 2740
这段时间工作不太忙，所以抽时间学习了TOMCAT,TOMCAT实际就是负责保持TCP连接传递到部署的项目中。浏览器实质就是TCP发送器。将用户的请求封装成TCP发送请求。当然格式是双方协定的。使用的socket连接。请求内容为空格和换行符分割。看了下源码解析请求头，觉得写得好精致啊。讲请求转换为byte数组。然后转化为char值直接比较他们的值大小。如果和换行符或者空格char相同则提出。intix=0;intox=0;Stringkey=null;Str
系统 2019-08-12 01:32:38 2740
第一篇blog，欢迎大家批评指正。一前言Thrift是facebook技术核心框架之一，不同开发语言开发的服务可以通过该框架实现通信。Thrift通过接口定义语言(interfacedefinitionlanguage，IDL)来定义数据类型和服务，Thrift接口定义文件由Thrift代码编译器生成thrift目标语言的代码（目前支持C++,Java,Python,PHP,Ruby,Erlang,Perl,Haskell,C#,Cocoa,Smallta
系统 2019-08-12 01:32:25 2740
对于针对字符串位置的操作，第一个位置被标记为1。ASCII(str)返回字符串str的最左面字符的ASCII代码值。如果str是空字符串，返回0。如果str是NULL，返回NULL。mysql>selectASCII('2');->50mysql>selectASCII(2);->50mysql>selectASCII('dx');->100也可参见ORD()函数。ORD(str)如果字符串str最左面字符是一个多字节字符，通过以格式((firstbyte
系统 2019-08-12 01:32:18 2740
基于twitter的可视化数据分析–麦子麦–DBWinds基于twitter的可视化数据分析描述：搜集了一个大约200M的带地理位置的tweets，建立了一个词库，带每一个词进行赋权，介于-1-1之间，然后可以输入一个词，将会对tweets库进行查找，筛选出所有满足的tweets，然后再分析每一条tweet，根据词库计算出每一条tweet的值，然后将tweets根据地理位置显示在地图上，并且根据每个州对tweets进行分类，讲每个州的tweets的值平均，
系统 2019-08-12 01:32:04 2740
用于存储session的memcache/usr/bin/memcached-m64-c2048-f1.10-l192.168.2.10-p11200-n1024-I5242880-uapache&-rmaximizecorefilelimit-c客户端连接数-fslab最小chunk（存储单元，实际存储数据的单元）增长因子（slab1比slab2大多少倍）-nchunk的最小大小-Islab的大小，一个用户1k，5m大约存能够5000个在线/usr/bi
系统 2019-08-12 01:32:01 2740
由于工作上的需要，经常要与USBCAN打交道，但厂家一般不会提供PYTHON的例子，于是自己摸索地写一个例子出来，以便在工作上随时可以使用PYTHON来测试CAN的功能。这里的例子是使用珠海创芯科技有限公司的USBCAN接口卡，他们提供一个ControlCAN.dll，也提供了一个.h文件，如下：#ifndefCONTROLCAN_H#defineCONTROLCAN_H////文件版本：v2.0020150920//#include//使用CVI平台开发
系统 2019-09-27 17:50:06 2739
Python实现按某一列关键字分组，并计算各列的平均值，并用该值填充该分类该列的nan值。DataFrame数据格式fillna方式实现groupby方式实现DataFrame数据格式以下是数据存储形式：fillna方式实现1、按照industryName1列，筛选出业绩2、筛选出相同行业的Series3、计算平均值mean，采用fillna函数填充4、append到新DataFrame中5、循环遍历行业名称，完成2,3,4步骤factordatafill
系统 2019-09-27 17:48:58 2739
决策树的一般流程检测数据集中的每个子项是否属于同一个分类ifsoreturn类标签Else寻找划分数据集的最好特征划分数据集创建分支节点frommathimportlogimportoperator#生成样本数据集defcreateDataSet():dataSet=[[1,1,'yes'],[1,1,'yes'],[1,0,'no'],[0,1,'no'],[0,1,'no']]labels=['nosurfacing','flipper']return
系统 2019-09-27 17:48:37 2739
python3安装:一:安装过程安装包:wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tgztar-xvfPython-3.7.0.tgz#解压基础包1、基础yum包yuminstallgccyuminstallzlibyuminstallzlib-develyuminstalllibffi-devel-yyuminstallopensslopenssl-devel-y检测平台:(需要首先
系统 2019-09-27 17:45:26 2739
