继续上一次的分析，这里开始把连接址和其它相关的信息传送frame_->loader()->load函数里面，那么在这个函数里面到底是怎么样处理的呢，只有去分析它的代码，我们才能找到它的答案，现在就来开始看吧，如下：#001voidFrameLoader::load(constResourceRequest&request)#002{#003load(request,SubstituteData());#004}在这个函数也只是一个中间者，它又调用函数loa
系统 2019-08-12 01:33:22 2974
SYSINIT是一个通用的调用排序与分别执行机制的框架。FreeBSD目前使用它来进行内核的动态初始化。SYSINIT使得FreeBSD的内核各子系统可以在内核或模块动态加载链接时被重整、添加、删除、替换，这样，内核和模块加载时就不必去修改一个静态的有序初始化安排表甚至重新编译内核。这个体系也使得内核模块(现在称为KLD可以与内核不同时编译、链接、在引导系统时加载，甚至在系统运行时加载。这些操作是通过"内核链接器"(kernellinker)和"链接器集合
系统 2019-08-12 01:32:09 2974
importosfile=open("a.txt","r")file_add=open("a.txt","r")content=file.read()content_add=file_add.read()pos=content.find("buildTypes")ifpos!=-1:content=content[:pos]+content_add+content[pos:]file=open("a.txt","w")file.write(content)
系统 2019-09-27 17:54:28 2973
row_number()OVER(PARTITIONBYCOL1ORDERBYCOL2)表示根据COL1分组，在分组内部根据COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的).与rownum的区别在于：使用rownum进行排序的时候是先对结果集加入伪列rownum然后再进行排序，而此函数在包含排序从句后是先排序再计算行号码．row_number()和rownum差不多，功能更强一点（可以在各个分组内从1开时排序）．rank()
系统 2019-08-12 01:54:48 2973
AggregateReport是JMeter常用的一个Listener，中文被翻译为“聚合报告”。今天再次有同行问到这个报告中的各项数据表示什么意思，顺便在这里公布一下，以备大家查阅。如果大家都是做Web应用的性能测试，例如只有一个登录的请求，那么在AggregateReport中，会显示一行数据，共有10个字段，含义分别如下。Label：每个JMeter的element（例如HTTPRequest）都有一个Name属性，这里显示的就是Name属性的值#S
系统 2019-08-12 01:33:35 2973
NSIS的脚本语言和通常的编程语言有类似的结构和语法，但它是为安装程序这类应用所设计的。NSIS(NullsoftScriptableInstallSystem)是一个专业开源的制作windows安装程序的工具。它具有开销小，一个完整功能的安装程序仅需要34k的额外开销。并且支持大多数Windows平台，包括：Windows9.x，WindowsNT，Windows2000，WindowsXP，Windows2003，对于压缩格式也支持良好支持三大压缩算法
系统 2019-08-12 01:33:34 2973
在w3school学习了jQuery，觉得看了一遍，代码敲了一遍，大概的知识点记住了，不过觉得还是把这些知识点，放到一张图上，形成自己的jQuery的知识体系。能做到，一看到jQuery，脑海就浮现jQuery整个的知识体系框架来。jQuery基本知识体系图
系统 2019-08-12 01:32:04 2973
安装可参考mayavi文档http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/installation.html#installing-with-pip首先安装mayavipipinstallmayavi如果出现MicrosoftVisualC++14.0isrequired则需安装对应的Windowsc++库可以参考https://blog.csdn.net/weixin_42057852/article/details/80
系统 2019-09-27 17:50:28 2972
coco数据集大概有8w张以上的图片，而且每幅图都有精确的边缘mask标注。后面后分享一个labelme标注的json或xml格式转二值图的源码（以备以后使用）而我现在在研究显著性目标检测，需要的是边缘mask的二值图像。搜了很久，并没有人做过这种工作，只能得到如下的掩膜图而我需要的图像为二值图，如下说下我的过程并附上代码：首先，coco数据集将所有的8w多张图片标注信息整合到一个json文件中，所以我们需要将单张图片标注信息json文件提取出来，以下是批
系统 2019-09-27 17:45:26 2972
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系统 2019-08-29 23:49:03 2972
