?東軟秘密 文件編號:D00-CDT030 用戶需求分析報告 版本:1.0.0-0.0.0 大連東軟信息學院 (版權所有,翻版必究) 文件修改控制 修改編號 版本 修改條款及內容 修改日期 東軟秘密 文檔編號:項目編號URA
?POCO C++庫學習和分析 -- 線程 (三) 4. 定時器 定時器作為線程的擴展,也是編程時經常會被用到的元素。在程序設計上,定時器的作用是很簡單。預定某個定時器,即希望在未來的某個時刻,程序能夠得到時間到達的觸發信號。
ck Compute能支持SQL-Alchemy支持的任何數據庫,但是當前廣泛使用的數據庫是sqlite3(僅適合測試和開發工作),MySQL和PostgreSQL。 g) OpenStack Gla
?在線購物系統需求分析 文檔編號: < 1.0> 2008年05月 達內IT培訓集團 修改記錄 摘要 日期 修改原因 版本 2008-05-08 新建 1.0 在線購物系統需求分析 一 預備說明 一、該文檔在課程中的地位
?sql 查詢慢的48個原因分析 1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題,是程序設計的缺陷)。 2、I/O吞吐量小,形成了瓶頸效應。 3、沒有創建計算列導致查詢不優化。 4、內存不足。 5、網絡速度慢。
思科在 BroCON 大會上亮相了其安全大數據分析架構 OpenSOC,引起了廣泛關注。OpenSOC 是一個針對網絡包和流的大數據分析框架,它是大數據分析與安全分析技術的結合, 能夠實時的檢測網絡異常情況
),且極易擴展,適合二次開發 。接下來,我們就來分析使用MQTT方案進行Android消息的原理和方法,并架設自己的推送服務。 1、推送原理分析 實際上,其他推送系統(包括GCM、XMPP方案)的原理都與此類似。
AudioKit 是一個開源的強大的音頻合成、處理和分析平臺,沒有陡峭的學習曲線。用于 iPhone/OS X 應用的開發,支持 Objective-C 和 Swift 語言。 100+ Synthesizers
a heap space ,出現此種情況的時候,我們需要根據內存溢出的時候產生的dump文件來具體分析(需要增加 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryErrorjvm 啟動參數)。出現
志,病歷,軍事監控,視 頻和圖像檔案,及大型電子商務。 在大數據和大數據分析,他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式,相關性和其他有用的信息,可以幫助企業更好地適應變化,并做出更明智的決策。
python 有個line_profiler項目,可以查看python腳本中每行代碼多塊多頻繁的執行
堆是給開發人員用的上面說的就是,是在JVM啟動時創建;非堆是留給JVM自己用的,用來存放類的信息的,本文將詳細介紹Tomcat內存溢出,需要了解更多的朋友可以參考下 JVM管理兩種類型的內存,堆和非堆。堆是給開發人員用的上面說的就是,是在JVM啟動時創建;非堆是留給JVM自己用的,用來存放類的信息的。它和堆不同,運行期內GC不會釋放空間。
Gcovr 提供一個工具用來管理 GNU gcov 工具病生成概要代碼覆蓋率結果。其靈感來自于 Python 的 coverage.py 包。
池是一個框架中最高深的技術。研究后才發現,線程池的實現是如此精巧。本文從技術角度分析了線程池的本質 原理和組成,同時分析了JDK、Jetty6、Jetty8、Tomcat的源碼實現,對于想了解線程池本
PySonar2 是王垠開發的,針對 Python 的代碼靜態分析工具,現在這項技術被著名的代碼搜索引擎 Sourcegraph 使用,這是 PySonar 的第二個版本,第一個版本的使用者是 Google
?Hbase分析報告 本文基于環境hadoop-0.16.4 和 hbase-0.1.3 編寫 Hbase是一個分散式開源數據庫,基于Hadoop分散式文件系統,模仿并提供了基于Google文件系統的Bigtable數據庫的所有功能。
如果我們沒有通過-XX:MaxDirectMemorySize來指定最大的堆外內存,那么默認的最大堆外內存是多少呢,我們還是通過代碼來分析 上面的代碼里我們看到調用了sun.misc.VM.maxDirectMemory() private
ava的動態鏈接中起了核心作用。 常量池存在于堆中 。 l 代碼段: 用來存放從硬盤上讀取的源程序代碼。 l 數據段: 用來存放static修飾的靜態成員(在java中static的作用就是說
針對三次握手、流量控制(接收窗口)、慢啟動(cwnd,擁塞窗口)、隊首阻塞等方面看下TCP對HTTP的影響 這篇文章基本是對《Web性能權威指南》第一章和第二章的讀書筆記,另外加一些擴展內容,這本書確實贊
Machine Learning這門課程,接觸了下Spark的基本的操作,然后就想要不然自己抓取豆瓣的電影數據來分析下。 本來是想實踐下豆瓣電影的推薦系統,想通過實際的數據來完成”Collaborative filtering”