埃菲尔铁塔_CV算法

线程池代码分析及延申应用（续二）

代码延申应用

8. 线程池与分布式系统的结合

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class MthreadPool {
public:
    MthreadPool(int min, int max) : minthread(min), maxthread(max),
        stopthread(false), idlethread(min), currentthread(min),
        startTime(std::chrono::steady_clock::now())
    {
        manager = new std::thread(&MthreadPool::Manager, this);
        counttask = 0;
        addcount = 0;
        totalTaskTime = std::chrono::milliseconds(0);
        taskQueues.resize(max);
        taskQueueConditions.resize(max);
        for (int i = 0; i < max; i++)
        {
            std::thread t(&MthreadPool::Worker, this, i);
            workers.insert(std::make_pair(t.get_id(), std::move(t)));
        }
    }

    ~MthreadPool()
    {
        stopthread = true;
        for (auto& cond : taskQueueConditions) {
            cond.notify_all();
        }
        for (auto& it : workers)
        {
            if (it.second.joinable())
            {
                it.second.join();
            }
        }
        if (manager->joinable())
        {
            manager->join();
        }
        delete manager;
        auto endTime = std::chrono::steady_clock::now();
        activeTime = std::chrono::duration_cast(endTime - startTime);
        logStatistics();
    }

    template
    auto AddTask(F&& f, Args&&... args) 
        -> std::future::type> {
        using return_type = typename std::result_of::type;

        auto task = std::make_shared< std::packaged_task >(
            std::bind(std::forward(f), std::forward(args)...)
        );
        
        std::future res = task->get_future();
        {
            std::lock_guard lock(queueMutex);
            if (stopthread)
                throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
            int queueIndex = nextQueueIndex++;
            queueIndex %= maxthread;
            taskQueues[queueIndex].emplace([task]() { (*task)(); });
            addcount++;
        }
        taskQueueConditions[queueIndex].notify_one();
        return res;
    }

    void logStatistics() {
        std::ofstream logFile("thread_pool_stats.log", std::ios::app);
        if (logFile.is_open()) {
            logFile << "Active Time: " << activeTime.count() << " ms" << std::endl;
            logFile << "Total Tasks Added: " << addcount.load() << std::endl;
            logFile << "Total Tasks Completed: " << counttask.load() << std::endl;
            if (counttask.load() > 0) {
                auto avgTaskTime = totalTaskTime.load() / counttask.load();
                logFile << "Average Task Execution Time: " << avgTaskTime.count() << " ms" << std::endl;
            }
            logFile.close();
        }
    }

private:
    int minthread;
    int maxthread;
    std::atomic stopthread;
    std::atomic idlethread;
    std::atomic currentthread;
    std::atomic exithread{ 0 };
    std::atomic counttask;
    std::atomic addcount;
    std::map workers;
    std::thread* manager;
    std::vector>> taskQueues;
    std::mutex queueMutex;
    std::mutex exitidMutex;
    std::vector taskQueueConditions;
    std::atomic nextQueueIndex{0};
    std::vector exit_id;
    std::atomic totalQueueSize{0};
    std::atomic totalTaskTime;
    std::chrono::time_point startTime;
    std::chrono::milliseconds activeTime;

    void Manager(void)
    {
        while (!stopthread.load())
        {
            std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(3));
            int idle = idlethread.load();
            int cur = currentthread.load();
            int totalSize = 0;
            {
                std::lock_guard lock(queueMutex);
                for (const auto& queue : taskQueues) {
                    totalSize += queue.size();
                }
                totalQueueSize = totalSize;
            }

            if (idle > cur / 2 && cur > minthread && totalSize < cur / 2)
            {
                exithread.store(2);
                for (auto& cond : taskQueueConditions) {
                    cond.notify_all();
                }
                std::lock_guard lock(exitidMutex);
                for (auto id : exit_id)
                {
                    auto thread = workers.find(id);
                    if (thread != workers.end())
                    {
                        (*thread).second.join();
                        workers.erase(thread);
                    }
                }
                exit_id.clear();
            }
            else if (idle == 0 && cur < maxthread && totalSize > cur * 2)
            {
                std::thread t(&MthreadPool::Worker, this, currentthread);
                workers.insert(std::make_pair(t.get_id(), std::move(t)));
                currentthread++;
                idlethread++;
            }
        }
    }

    void Worker(int queueIndex) {
        while (!stopthread.load()) {
            std::function task;
            {
                std::unique_lock lock(queueMutex);
                taskQueueConditions[queueIndex].wait(lock, [this, queueIndex] {
                    return stopthread || !taskQueues[queueIndex].empty();
                });
                if (stopthread && taskQueues[queueIndex].empty())
                    return;
                if (exithread.load() > 0) {
                    currentthread--;
                    exithread--;
                    idlethread--;
                    std::lock_guard lock(exitidMutex);
                    exit_id.emplace_back(std::this_thread::get_id());
                    return;
                }
                task = std::move(taskQueues[queueIndex].front());
                taskQueues[queueIndex].pop();
                totalQueueSize--;
            }
            idlethread--;
            auto taskStartTime = std::chrono::steady_clock::now();
            try {
                task();
                counttask++;
            } catch (const std::exception& e) {
                std::cerr << "Exception caught in worker thread: " << e.what() << std::endl;
            }
            auto taskEndTime = std::chrono::steady_clock::now();
            auto taskDuration = std::chrono::duration_cast(taskEndTime - taskStartTime);
            totalTaskTime += taskDuration;
            idlethread++;
        }
    }
};

// 分布式任务处理类
class DistributedTaskHandler {
public:
    DistributedTaskHandler(MthreadPool& pool, short port) : pool(pool), acceptor(io_context, asio::ip::tcp::endpoint(asio::ip::tcp::v4(), port)), socket(io_context) {
        startAccept();
    }

    void run() {
        io_context.run();
    }

private:
    MthreadPool& pool;
    asio::io_context io_context;
    asio::ip::tcp::acceptor acceptor;
    asio::ip::tcp::socket socket;

    void startAccept() {
        acceptor.async_accept(socket, [this](std::error_code ec) {
            if (!ec) {
                handleRequest();
            }
            startAccept();
        });
    }

    void handleRequest() {
        asio::streambuf buffer;
        asio::async_read_until(socket, buffer, '\n', [this, &buffer](std::error_code ec, std::size_t length) {
            if (!ec) {
                std::istream is(&buffer);
                std::string taskData;
                std::getline(is, taskData);
                // 这里简单模拟任务处理，实际应用中需要根据协议解析任务数据
                pool.AddTask([taskData]() {
                    std::cout << "Processing task: " << taskData << std::endl;
                    // 模拟任务执行
                    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
                });
            }
            socket.close();
        });
    }
};

int main() {
    MthreadPool pool(2, 5);
    DistributedTaskHandler handler(pool, 12345);

    std::thread ioThread([&handler]() {
        handler.run();
    });

    // 主线程可以继续做其他事情
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(10));

    ioThread.join();
    return 0;
}

解释：

分布式任务处理类 DistributedTaskHandler：该类使用了 asio 库来实现网络通信，监听指定端口（这里是 12345），接收远程任务请求。
异步接受连接：startAccept 方法使用 async_accept 异步接受新的连接，当有新连接到来时，调用 handleRequest 方法处理请求。
任务处理：handleRequest 方法使用 async_read_until 异步读取客户端发送的数据，将其作为任务数据。这里简单模拟了任务处理，实际应用中需要根据具体的协议解析任务数据。然后将任务添加到线程池 pool 中执行。
多线程运行：在 main 函数中，创建一个单独的线程来运行 DistributedTaskHandler 的 run 方法，主线程可以继续执行其他任务。

9. 线程池与机器学习任务的结合

在机器学习领域，很多任务可以并行化处理，例如数据预处理、模型训练等。我们可以使用线程池来加速这些任务的执行。

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// 模拟机器学习数据
struct MLData {
    std::vector features;
    double label;
};

class MthreadPool {
    // 线程池类的定义保持不变，此处省略详细代码
};

// 数据预处理函数
void preprocessData(MLData& data) {
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_real_distribution<> dis(0.1, 0.9);
    for (auto& feature : data.features) {
        feature *= dis(gen);
    }
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
}

// 模型训练函数
void trainModel(const std::vector& data) {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
    std::cout << "Model training completed." << std::endl;
}

int main() {
    MthreadPool pool(2, 5);
    std::vector dataset;
    // 生成一些模拟数据
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        MLData data;
        data.features.resize(10);
        for (int j = 0; j < 10; ++j) {
            data.features[j] = static_cast(i + j);
        }
        data.label = static_cast(i);
        dataset.push_back(data);
    }

    // 并行进行数据预处理
    std::vector> futures;
    for (auto& data : dataset) {
        futures.emplace_back(pool.AddTask(preprocessData, std::ref(data)));
    }

    // 等待所有数据预处理任务完成
    for (auto& future : futures) {
        future.wait();
    }

    // 进行模型训练
    auto trainFuture = pool.AddTask(trainModel, std::ref(dataset));
    trainFuture.wait();

    return 0;
}

解释：

模拟机器学习数据：定义了 MLData 结构体来表示机器学习数据，包含特征向量和标签。
数据预处理：preprocessData 函数模拟了数据预处理过程，对每个特征进行随机缩放，并休眠一段时间模拟处理耗时。
模型训练：trainModel 函数模拟了模型训练过程，休眠一段时间表示训练耗时。
并行处理：在 main 函数中，将数据预处理任务添加到线程池中并行执行，使用 std::future 来管理任务的执行结果。等待所有数据预处理任务完成后，再将模型训练任务添加到线程池中执行。

10. 线程池的安全性增强

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class MthreadPool {
public:
    MthreadPool(int min, int max) : minthread(min), maxthread(max),
        stopthread(false), idlethread(min), currentthread(min)
    {
        if (min < 0 || max < min) {
            throw std::invalid_argument("Invalid thread pool size parameters");
        }
        manager = new std::thread(&MthreadPool::Manager, this);
        counttask = 0;
        addcount = 0;
        taskQueues.resize(max);
        taskQueueConditions.resize(max);
        for (int i = 0; i < max; i++)
        {
            std::thread t(&MthreadPool::Worker, this, i);
            workers.insert(std::make_pair(t.get_id(), std::move(t)));
        }
    }

    ~MthreadPool()
    {
        stopthread = true;
        for (auto& cond : taskQueueConditions) {
            cond.notify_all();
        }
        for (auto& it : workers)
        {
            if (it.second.joinable())
            {
                it.second.join();
            }
        }
        if (manager->joinable())
        {
            manager->join();
        }
        delete manager;
    }

    template
    auto AddTask(F&& f, Args&&... args) 
        -> std::future::type> {
        using return_type = typename std::result_of::type;

        auto task = std::make_shared< std::packaged_task >(
            std::bind(std::forward(f), std::forward(args)...)
        );
        
        std::future res = task->get_future();
        {
            std::lock_guard lock(queueMutex);
            if (stopthread)
                throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
            if (totalQueueSize.load() >= maxQueueSize) {
                throw std::runtime_error("Task queue is full");
            }
            int queueIndex = nextQueueIndex++;
            queueIndex %= maxthread;
            taskQueues[queueIndex].emplace([task]() { (*task)(); });
            addcount++;
            totalQueueSize++;
        }
        taskQueueConditions[queueIndex].notify_one();
        return res;
    }

private:
    const int maxQueueSize = 100;  // 任务队列最大长度
    int minthread;
    int maxthread;
    std::atomic stopthread;
    std::atomic idlethread;
    std::atomic currentthread;
    std::atomic exithread{ 0 };
    std::atomic counttask;
    std::atomic addcount;
    std::map workers;
    std::thread* manager;
    std::vector>> taskQueues;
    std::mutex queueMutex;
    std::mutex exitidMutex;
    std::vector taskQueueConditions;
    std::atomic nextQueueIndex{0};
    std::vector exit_id;
    std::atomic totalQueueSize{0};

    void Manager(void)
    {
        while (!stopthread.load())
        {
            std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(3));
            int idle = idlethread.load();
            int cur = currentthread.load();
            int totalSize = 0;
            {
                std::lock_guard lock(queueMutex);
                for (const auto& queue : taskQueues) {
                    totalSize += queue.size();
                }
                totalQueueSize = totalSize;
            }

            if (idle > cur / 2 && cur > minthread && totalSize < cur / 2)
            {
                exithread.store(2);
                for (auto& cond : taskQueueConditions) {
                    cond.notify_all();
                }
                std::lock_guard lock(exitidMutex);
                for (auto id : exit_id)
                {
                    auto thread = workers.find(id);
                    if (thread != workers.end())
                    {
                        (*thread).second.join();
                        workers.erase(thread);
                    }
                }
                exit_id.clear();
            }
            else if (idle == 0 && cur < maxthread && totalSize > cur * 2)
            {
                std::thread t(&MthreadPool::Worker, this, currentthread);
                workers.insert(std::make_pair(t.get_id(), std::move(t)));
                currentthread++;
                idlethread++;
            }
        }
    }

    void Worker(int queueIndex) {
        while (!stopthread.load()) {
            std::function task;
            {
                std::unique_lock lock(queueMutex);
                taskQueueConditions[queueIndex].wait(lock, [this, queueIndex] {
                    return stopthread || !taskQueues[queueIndex].empty();
                });
                if (stopthread && taskQueues[queueIndex].empty())
                    return;
                if (exithread.load() > 0) {
                    currentthread--;
                    exithread--;
                    idlethread--;
                    std::lock_guard lock(exitidMutex);
                    exit_id.emplace_back(std::this_thread::get_id());
                    return;
                }
                task = std::move(taskQueues[queueIndex].front());
                taskQueues[queueIndex].pop();
                totalQueueSize--;
            }
            idlethread--;
            try {
                task();
                counttask++;
            } catch (const std::exception& e) {
                std::cerr << "Exception caught in worker thread: " << e.what() << std::endl;
                // 可以添加更多异常处理逻辑，如重试任务
            }
            idlethread++;
        }
    }
};

// 示例使用
void sampleTask() {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(500));
    std::cout << "Task completed." << std::endl;
}

int main() {
    try {
        MthreadPool pool(2, 5);
        for (int i = 0; i < 20; ++i) {
            pool.AddTask(sampleTask);
        }
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(10));
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Exception in main: " << e.what() << std::endl;
    }
    return 0;
}

解释：

构造函数参数检查：在构造函数中，添加了对最小线程数和最大线程数的检查。如果最小线程数小于 0 或者最大线程数小于最小线程数，会抛出 std::invalid_argument 异常，避免创建无效的线程池。
任务队列边界检查：在 AddTask 方法中，增加了对任务队列总长度的检查。如果任务队列的总长度达到了预设的最大长度 maxQueueSize，会抛出 std::runtime_error 异常，防止任务队列无限增长，导致内存溢出。
异常处理完善：在 Worker 函数的异常处理部分，可以进一步添加重试逻辑，例如对于一些可重试的异常，可以尝试重新执行任务，提高任务执行的成功率。

11. 线程池的跨平台兼容性优化

虽然 C++ 标准库提供了跨平台的线程和同步机制，但在不同的操作系统上，线程的行为和性能可能会有所差异。为了提高线程池的跨平台兼容性和性能，可以根据不同的操作系统进行一些优化。

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#ifdef _WIN32
#include 
#else
#include 
#endif

class MthreadPool {
public:
    MthreadPool(int min, int max) : minthread(min), maxthread(max),
        stopthread(false), idlethread(min), currentthread(min)
    {
        if (min < 0 || max < min) {
            throw std::invalid_argument("Invalid thread pool size parameters");
        }
        manager = new std::thread(&MthreadPool::Manager, this);
        counttask = 0;
        addcount = 0;
        taskQueues.resize(max);
        taskQueueConditions.resize(max);
        for (int i = 0; i < max; i++)
        {
            std::thread t(&MthreadPool::Worker, this, i);
            setThreadPriority(t);
            workers.insert(std::make_pair(t.get_id(), std::move(t)));
        }
    }

    ~MthreadPool()
    {
        stopthread = true;
        for (auto& cond : taskQueueConditions) {
            cond.notify_all();
        }
        for (auto& it : workers)
        {
            if (it.second.joinable())
            {
                it.second.join();
            }
        }
        if (manager->joinable())
        {
            manager->join();
        }
        delete manager;
    }

    template
    auto AddTask(F&& f, Args&&... args) 
        -> std::future::type> {
        using return_type = typename std::result_of::type;

        auto task = std::make_shared< std::packaged_task >(
            std::bind(std::forward(f), std::forward(args)...)
        );
        
        std::future res = task->get_future();
        {
            std::lock_guard lock(queueMutex);
            if (stopthread)
                throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
            if (totalQueueSize.load() >= maxQueueSize) {
                throw std::runtime_error("Task queue is full");
            }
            int queueIndex = nextQueueIndex++;
            queueIndex %= maxthread;
            taskQueues[queueIndex].emplace([task]() { (*task)(); });
            addcount++;
            totalQueueSize++;
        }
        taskQueueConditions[queueIndex].notify_one();
        return res;
    }

private:
    const int maxQueueSize = 100;  // 任务队列最大长度
    int minthread;
    int maxthread;
    std::atomic stopthread;
    std::atomic idlethread;
    std::atomic currentthread;
    std::atomic exithread{ 0 };
    std::atomic counttask;
    std::atomic addcount;
    std::map workers;
    std::thread* manager;
    std::vector>> taskQueues;
    std::mutex queueMutex;
    std::mutex exitidMutex;
    std::vector taskQueueConditions;
    std::atomic nextQueueIndex{0};
    std::vector exit_id;
    std::atomic totalQueueSize{0};

    void Manager(void)
    {
        while (!stopthread.load())
        {
            std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(3));
            int idle = idlethread.load();
            int cur = currentthread.load();
            int totalSize = 0;
            {
                std::lock_guard lock(queueMutex);
                for (const auto& queue : taskQueues) {
                    totalSize += queue.size();
                }
                totalQueueSize = totalSize;
            }

            if (idle > cur / 2 && cur > minthread && totalSize < cur / 2)
            {
                exithread.store(2);
                for (auto& cond : taskQueueConditions) {
                    cond.notify_all();
                }
                std::lock_guard lock(exitidMutex);
                for (auto id : exit_id)
                {
                    auto thread = workers.find(id);
                    if (thread != workers.end())
                    {
                        (*thread).second.join();
                        workers.erase(thread);
                    }
                }
                exit_id.clear();
            }
            else if (idle == 0 && cur < maxthread && totalSize > cur * 2)
            {
                std::thread t(&MthreadPool::Worker, this, currentthread);
                setThreadPriority(t);
                workers.insert(std::make_pair(t.get_id(), std::move(t)));
                currentthread++;
                idlethread++;
            }
        }
    }

    void Worker(int queueIndex) {
        while (!stopthread.load()) {
            std::function task;
            {
                std::unique_lock lock(queueMutex);
                taskQueueConditions[queueIndex].wait(lock, [this, queueIndex] {
                    return stopthread || !taskQueues[queueIndex].empty();
                });
                if (stopthread && taskQueues[queueIndex].empty())
                    return;
                if (exithread.load() > 0) {
                    currentthread--;
                    exithread--;
                    idlethread--;
                    std::lock_guard lock(exitidMutex);
                    exit_id.emplace_back(std::this_thread::get_id());
                    return;
                }
                task = std::move(taskQueues[queueIndex].front());
                taskQueues[queueIndex].pop();
                totalQueueSize--;
            }
            idlethread--;
            try {
                task();
                counttask++;
            } catch (const std::exception& e) {
                std::cerr << "Exception caught in worker thread: " << e.what() << std::endl;
                // 可以添加更多异常处理逻辑，如重试任务
            }
            idlethread++;
        }
    }

    void setThreadPriority(std::thread& t) {
#ifdef _WIN32
        HANDLE handle = t.native_handle();
        SetThreadPriority(handle, THREAD_PRIORITY_NORMAL);
#else
        pthread_t nativeThread = t.native_handle();
        sched_param param;
        param.sched_priority = sched_get_priority_min(SCHED_OTHER);
        pthread_setschedparam(nativeThread, SCHED_OTHER, ¶m);
#endif
    }
};

// 示例使用
void sampleTask() {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(500));
    std::cout << "Task completed." << std::endl;
}

int main() {
    try {
        MthreadPool pool(2, 5);
        for (int i = 0; i < 20; ++i) {
            pool.AddTask(sampleTask);
        }
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(10));
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Exception in main: " << e.what() << std::endl;
    }
    return 0;
}

解释：

条件编译：使用 #ifdef _WIN32 进行条件编译，根据不同的操作系统选择不同的线程优先级设置方法。在 Windows 系统上，使用 SetThreadPriority 函数设置线程优先级；在其他系统上，使用 pthread_setschedparam 函数设置线程优先级。
线程优先级设置：在创建每个工作线程时，调用 setThreadPriority 函数设置线程的优先级。这样可以根据不同的操作系统和任务需求，合理调整线程的优先级，提高线程池的性能。

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摘要：量化AI的战略价值人工智能（AI）成功集成到业务运营中超越了单纯的技术部署;它需要一种严格、可量化的方法来展示其价值。本报告系统地分类并解释了评估AI优势的基本指标，从核心模型性能到总体战略和道德考虑因素。必须制定多方面的衡量策略，将技术AI指标与运营效率、客户体验、财务绩效、战略优势和负责任的AI实践等有形业务成果直接联系起来。稳健的关键绩效指标（KPI）不仅仅是问责制的工具;它们是持续改
算法备案 | 算法备案必要性、算法类型、备案流程极创信息人工智能 AIGC
一、进行算法备案的必要性在当今的数字化时代，算法已经广泛应用于各个行业，引起了监管部门的高度关注，因为算法产品可能会带来一些潜在的风险。为了规范互联网信息服务中的算法推荐活动，抵制诸如深度生成合成、算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等不合理应用，各个国家都先后出台了一系列关于算法管理的法律法规。在我国，《数据安全法》、《个人信息保护法》、《互联网信息服务算法推荐管理规定》等法律法规明确对算法的使用
集装箱智慧通关系统如何用AI技术重塑物流效率？
在全球贸易和物流高速发展的今天，港口、物流园区及企业的闸口管理面临巨大挑战——如何提升通关效率、保障货物安全并降低运营成本？集装箱智慧通关系统依托先进的AI视觉识别、物联网及大数据技术，为行业提供了智能化解决方案。核心技术：AI视觉+物联网赋能传统闸口依赖人工核验集装箱号、车辆信息，效率低且易出错。而智慧通关系统通过高精度摄像头+AI算法，可自动识别集装箱编号、货车车牌、货物类型等关键信息，准确率
jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍 107x js jquery keydown keypress keyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍，有需要了解的朋友可参考。一、首先需要知道的是： 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下复制代码 $('input').keyup(funciton(){
AngularJS中的Promise bijian1013 JavaScript AngularJS Promise
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c++ 用数组实现栈类 CrazyMizzz 数据结构 C++
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java和c语言的雷同麦田的设计者 java 递归 scaner
软件启动时的初始化代码，加载用户信息2015年5月27号从头学java二 1、语言的三种基本结构：顺序、选择、循环。废话不多说，需要指出一下几点： a、return语句的功能除了作为函数返回值以外，还起到结束本函数的功能，return后的语句不会再继续执行。 b、for循环相比于whi
LINUX环境并发服务器的三种实现模型被触发 linux
服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1 循环服务器与并发服务器模型在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。目前最常用的服务器模型有： ·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器：服
Oracle数据库查询指令肆无忌惮_ oracle数据库
20140920 单表查询 -- 查询************************************************************************************************************ -- 使用scott用户登录 -- 查看emp表 desc emp
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第一种 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/
浅谈REDIS数据库的键值设计矮蛋蛋 redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/ 原文地址：http://www.hoterran.info/redis_kv_design 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
maven编译可执行jar包 alleni123 maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven <build> <plugins> <plugin> <artifactId>maven-asse
人力资源在现代企业中的作用百合不是茶 HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在，人力资源究竟是干什么的人力资源管理是对管理模式一次大的创新，人力资源兴起的原因有以下点：工业时代的国际化竞争，现代市场的风险管控等等。所以人力资源在现代经济竞争中的优势明显的存在，人力资源在集团类公司中存在着明显的优势(鸿海集团)，有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘，只知道人力资源是管理企业招聘的当时我被招聘上了，当时给我们培训的人
Linux自启动设置详解 bijian1013 linux
linux有自己一套完整的启动体系，抓住了linux启动的脉络，linux的启动过程将不再神秘。阅读之前建议先看一下附图。本文中假设inittab中设置的init tree为： /etc/rc.d/rc0.d /etc/rc.d/rc1.d /etc/rc.d/rc2.d /etc/rc.d/rc3.d /etc/rc.d/rc4.d /etc/rc.d/rc5.d /etc
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linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件 ronin47
一个文件正在被进程写我想查看这个进程文件一直在增大找不到谁在写使用lsof也没找到这个问题挺有普遍性的，解决方法应该很多，这里我给大家提个比较直观的方法。 linux下每个文件都会在某个块设备上存放，当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp，位
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一，为什么要用smarty进行打包 apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块，但是本文所说的不是以这种方式进行的打包，而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。为什么要进行打包呢，主要目的是为了合理的管理自己的代码。现在有好多网站，你查看一下网站的源码的话，你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件，网站的尾部也有可能有大量的J
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Android应用程序获取系统权限 gqdy365 android
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HoverTree开发日志之验证码 hvt .net C#asp.net hovertree webform
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JSON API：用 JSON 构建 API 的标准指南中文版 justjavac json
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