上一次说到通过管道把接收到的HTTP数据通知另一个线程处理，它不是直接发送数据过去，而是把数据在共享内存里的句柄发送过去，达到高效通讯的目的。下面就来分析资源处理进程里，接收到这个消息之后，做些什么处理。这个消息的处理代码如下：#001voidResourceDispatcher::OnReceivedData(intrequest_id,#002SharedMemoryHandleshm_handle,#003intdata_len){#004//Ack
系统 2019-08-12 01:32:42 2417
conf\web.xml3个接口修改：如改成conf\Catalina\localhost本地绝对路径项目名tomcat指定项目的配置--不用手动去加载
系统 2019-08-12 01:32:31 2417
zhoulf2013-02-04原创安装说明安装环境：CentOS-6.3安装方式：源码安装软件：apache-tomcat-7.0.29.tar.gz下载地址：http://tomcat.apache.org/download-70.cgi安装前提系统必须已经安装配置了JDK6+，如果不会安装请参考《CentOS-6.3安装配置JDK-7》。安装tomcat将apache-tomcat-7.0.29.tar.gz文件上传到/usr/local中执行以下操
系统 2019-08-12 01:32:23 2417
看书上的非递归遍历二叉树太难理解，自己想了这个算法，代码如下：voidPostOrder1(BTNode*b){BTNode*st[MaxSize];BTNode*p,*old=b;inttop=-1;top++;st[top]=b;while(top>-1){p=st[top];if((p->lchild==NULL&&p->rchild==NULL)||(p->lchild==old||p->rchild==old)){top--;printf("%c
系统 2019-08-12 01:32:22 2417
昨天一件很奇怪的事情发生了，插件注册工具连接不上，出现异常了异常原因是服务器没有返回任何服务端点。查看开发人员资源，发现服务和组织服务都出现了异常找了许久原因无果，于是重装CRM服务器，选择修复选项才得以修复这个问题！MSCRM服务异常解决方法
系统 2019-08-12 01:32:22 2417
分形是数学里最美的一个话题之一，美在无限的细节在尺寸上的自相似这两个特征造成的牛逼效果就是随便选择分形上的一个小坑或者小山包拉进后又是一个广阔的世界，而把这个世界中的一个小坑或者小山包拉进又™是另一个广阔的世界，而把这个世界中的一个小坑或者小山包拉进又™是另一个广阔的世界，而把这个世界中的一个小坑或者小山包拉进又™是另一个广阔的世界，而把这个世界中的一个小坑或者小山包拉进又™是另一个广阔的世界，而把这个世界中的一个小坑或者小山包拉进又™是另一个广阔的世界，
系统 2019-08-12 01:32:20 2417
因为工作的须要，须要安装一个XP系统和一个CentOS系统。依照在网上找到的一些方法尝试了下，结果都不是非常理想。最后，经过尝试和寻找，找到了一个比較方便的方法。一、分区本人的电脑硬盘是500G，分成了4个盘。C、D、E格式化成NTFS格式，为XP系统准备。还有50G的未分配的空间。这部分空间是给CentOS准备的。二、安装本人的安装过程是先安装XP系统，然后安装CentOS。XP系统的安装没有什么须要注意的，将系统安装到C盘就可以。CentOS系统安装的
系统 2019-08-12 01:32:01 2417
常用的消息摘要算法有MD5和SHA，这些算法在python和go的库中都有，需要时候调用下就OK了，这里总结下python和go的实现。一、python消息摘要示例代码如下：复制代码代码如下:#!/usr/bin/python'''File:testHash.pyAuthor:MikeE-Mail:Mike_Zhang@live.com'''importhashlibsrc=raw_input("Inputstring:")funcNameList=["M
系统 2019-09-27 17:51:45 2416
在我们的日常工作自动化测试当中，几乎超过一半的功能都需要利用定时的任务来推动触发，例如在我们项目中有一个定时监控模块，根据自己设置的频率定时跑测试用例，定时检测是否存在线上紧急任务等等，这些都涉及到了有关定时任务的问题，很多情况下，大多数人会选择window的任务计划程序，但如果程序不在window平台下运行，就不能定时启动了；当然也可利用time模块的time.sleep()方法使程序休眠来达到定时任务的目的，但定时任务多了，代码可能看起来不太那么友好且
系统 2019-09-27 17:51:21 2416
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。相比于原生的Python，利用NumPy数组可以获得显著的性能加速，尤其是当你的计算遵循单指令多数据流（SIMD）范式时。然而，利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码。在这篇文章中，我们将看到一些技巧，这些技巧可以帮助你编写高效的NumPy代码。我们首先看一下如何避免不必要的数组拷贝，以节省时
系统 2019-09-27 17:48:48 2416
