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编程技术

WPF+WCF一步一步打造音频聊天室(三):语音聊天

前一篇文章中实现了文字聊天和共享白板的功能,这篇文章中,我将在前一篇文章的基础上实现语音聊天的功能。语音聊天要比文字聊天和共享白板难度要大一点。实现的大概的流程为:1、一个聊天室成员向另外一个成员发起语音聊天请求2、这个请求将被送至WCF服务端,WCF的双工通知被邀请人。3、被邀请人接到通知,他可以选择接受或者拒绝语音聊天的请求。4、如果拒绝,将通知请求者拒绝语音聊天5、如果同意,邀请者和被邀请者的客户端将进行语音聊天,此时客户端会开启一个播放声音和接受声

系统 2019-08-12 09:29:52 2728

编程技术

为什么选择JIRA6?让开发更容易!

全世界115个国家的20,000个团队已经在使用JIRA。为什么这么多国家都在用JIRA?因为JIRA让他们的团队更高效地计划,更流畅地交流,更快捷地完成工作。在了解JIRA怎么让沟通变简单之前,让我们看看是什么让合作变麻烦的。发展让事情变复杂!发展是一件好事,它让想法能够不断优化、进入市场。发展同时也让事情变得更复杂,因为公司文化和工作流程并不总能跟上您企业发展的规模。扩大规模不只是大企业的事,也不只是企业的事情。究其核心,扩大规模是说在文化和流程上进行

系统 2019-08-12 09:29:52 2728

各行各业

compass(sass)+seajs+frozenui+frozenjs+svn主

1.compass框架sass编译1.compasscreate项目名2.cd目录,执行compasswatch2.frozen框架js(frozen.js),css(global.css)引入3.sae.js模块框架写模块化的js,压缩js(构建工具-ka因为安装spm-build失败-再测试)4.html页面php-ci不做?主体内容-waite(要做url重写)3.svn分支-waite(先做出分享页,列表页,登录页)compass(sass)+se

系统 2019-08-12 09:27:08 2728

各行各业

委托和匿名委托

publicdelegatevoiddel();deld=Func;d.Invoke();publicstaticvoidFunc(){Console.WriteLine("iamdelegate");}//无返回值Actiona1=delegate(stringa){Console.WriteLine("Iamaction:{0}",a);};Actiona2=(a=>{Console.WriteLine("Iamacti

系统 2019-08-12 09:27:05 2728

数据库相关

ZOJ 1074 To the Max(DP)

题目地址:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=1074这道题的dP是基于“最大子段和”的dp方法例如求数组12-34;-56-18的最大子矩阵和,可以把两行相加得到数组-48-412,对这个数组求最大子段和为8+-4+12=16,所以矩阵对应的最大子矩阵为2-34;6-18那么可以利用以上思想,对于m*n的矩阵A,选取他的第i行到第j行的数据组成子矩阵Aij(j-i+1行

系统 2019-08-12 01:53:59 2728

数据库相关

查询开销

原文:查询开销尽管查询的执行计划提供了详细的处理策略的单独步骤涉及的估计相对开销,但是它没有提供查询实际的CPU使用、磁盘读写或持续时间等开销。还有其他比运行Profiler更直接手机性能数据的方法一、客户统计客户统计将计算机作为服务器的一个客户端,从这个角度出发去捕捉执行信息。这意味着任何记录事件包括通过网络传送数据的时间,而不仅仅是SQLServer本身所花费的时间。要使用客户统计,只需要单击=》查询=》包含客户统计。现在,每当运行一个查询,就会收集一

系统 2019-08-12 01:53:08 2728

Tomcat

tomcat多版本war应用部署(实例讲解)

前言tomcat7开始,tomcat支持应用的多版本部署,这个特性很不错,尤其是生产环境中,升级应用,无需重启tomcat,升级过程不影响业务。热升级的特性,也只有少数顶级商业中间件能做到。tomcat的并行部署tomcat7开始,可以同时部署相同contextpath的多个不同版本的web应用,现在只能通过tomcatmanager使用WARfiletodeploy,才能做到多版本同时部署。war包的命名只能是context.war,context##2

系统 2019-08-12 01:33:56 2728

编程技术

Line Search and Quasi-Newton Methods

GradientDescent机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一。梯度下降(GradientDescent)[3]也被称之为最快梯度(SteepestDescent),可用于寻找函数的局部最小值。梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示。梯度下降思想的数学表述如下:\begin{equation}b=a

系统 2019-08-12 01:32:47 2728

操作系统

ssh中监听器配置的注意事项

注意,在ssh项目中,加入要使用struts中的自定义的监听器,这时候自定义监听器的定义一定要放在创建spring容器的监听器的后面代码如下所示(在web.xml中):org.springframework.web.context.ContextLoaderListenercom.njupt.uti

系统 2019-08-12 01:32:36 2728

各行各业

一些修改器1

1、增加:$incdb.mycoll.update({},{"$inc":{"mykey":10}});2、设置:$setdb.mycoll.update({"name":"BuleRiver"},{"$set":{"name":"BuleRiver2"}});3、数组修改器:追加一个值:$pushdb.mycoll.update({"name","BuleRiver"},{"$push":{"family_member":"jxu"}});4、数组修改器

系统 2019-08-12 01:32:32 2728