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MySQL源码之Thread cache
MySQL server为每一个connection建立一个thread为其服务,虽然thread create比着fork process代价高,单高并发的情况下,也不可忽略。 所以增加了Thread cache,重载了exit方式,cache Thread到一个队列中,当有新的THD请求时,从....
分类:数据库   时间:2014-04-28 08:54:55    阅读次数:1598
Python循环语句
Python语言中的循环结构包含两种语句,分别是while语句和for语句。1.while语句while(表达式):……else:……执行过程:当循环表达式为True时,依次执行while中的语句。直到循环表达式的值为False时,才执行else语句或退出循环。其中else子句可以省略,表达式两端的...
分类:编程语言   时间:2014-04-28 08:21:42    阅读次数:568
MySQL源码之mysqld启动
启动mysqld,并进入listen阶段函数调用栈:mysqld_main(): my_init();初始化变量,锁,错误串 my_thread_global_init(): 初始化互斥锁,信号量,线程独享变量 load_defaults();查找my.cnf sys_var_init()...
分类:数据库   时间:2014-04-28 08:11:56    阅读次数:1095
Openstack配置文件管理的变迁之路
在管理一个Openstack集群时,如何维护配置文件无疑是其中最艰难和繁琐的任务之一。因为你不仅要面对众多的核心服务(nova,keystone,glance,cinder,etc)的配置文件,还需要管理其相关服务的配置文件(mysql,rabbitmq,bind9,etc)。并且在Openstac...
分类:其他好文   时间:2014-04-28 08:06:00    阅读次数:832
在libuv中使用openssl建立ssl连接
#在libuv中使用openssl建立ssl连接@(blogs)使用openssl进行加密通信时,通常是先建立socket连接,然后使用SSL\_XXX系列函数在普通socket之上建立安全连接,然后发送和接收数据。openssl的这些函数可以支持底层的socket是非阻塞模式的。但当将openss...
分类:其他好文   时间:2014-04-28 08:04:04    阅读次数:646
R语言学习笔记2——绘图
R语言提供了非常强大的图形绘制功能。下面来看一个例子:> dose drugA drugB plot(dose, drugA, type="b")> plot(dose, drugB, type="b")该例中,我们引入了R语言中第一个绘图函数plot。plot函数是一个泛型函数(适用于各种类...
分类:其他好文   时间:2014-04-28 07:42:22    阅读次数:471
PYQT窗口风格
setWindowFlags(Qt.WindowFlags)函数,Qt.WindowFlags类如下:1.窗口类型Qt.Qt.Widget#插件默认窗口,有最小化、最大化、关闭按钮Qt.Qt.Window#普通窗口,有最小化、最大化、关闭按钮Qt.Qt.Dialog#对话框窗口,有问号和关闭按钮Qt...
分类:其他好文   时间:2014-04-28 07:17:00    阅读次数:1500
j2ee使用struts实现用户的登陆及注册
j2ee中使用struts实现用户的登陆及注册,要清楚Eclipse是如何连接MySQL数据库;对一个form提交的多个submit按钮分配不同的action或method,这里主要介绍到两种实现方法,一种是选择HTML+js实现action的分配,另一种是直接在标签先分配好action的method方法,注意前一种方法是在action中分配method方法...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 20:44:34    阅读次数:665
Java设计模式(二)-单例模式
单例模式建议保证某个对象仅仅只有一个实例,当只有一个对象来协调整个系统的操作时,在计算机系统中,线程池、缓存、日志对象、对话框、打印机、显卡的驱动程序对象常被设计成单例,总之,选择单例模式就是为了避免不一致状态,避免政出多头。     下面是单例模式的类图:包括的private和static修饰的实例instance、一个private的构造函数、一个static的getInstance函数 ...
分类:编程语言   时间:2014-04-27 20:10:52    阅读次数:645
机器学习笔记——人工神经网络
人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)提供了一种普遍而实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。 人工神经网络由一系列简单的单元相互密集连接构成,其中每一个单元有一定数量的实值输入(可能是其他单元的输出),并产生单一的实数值输出(可能成为其他单元的输入)。 适合神经网络学习的问题: 实例是很多“属性-值”对表示的目标函数的输出可能是离散...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 17:51:08    阅读次数:642
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