Server Software    返回的第一次成功的服务器响应的HTTP头.Server Hostname    命令行中给出的域名或IP地址Server Port    命令行中给出端口.如果没有80(HTTP)和443(HTTPS).SSL/TLS Protocol    使用SSL打印.Document Path    命令行请求的路径.Document Length    第一次成功地返回文档的字节大小.后面接受的文档长度变化时,会认为是错误.Concurrency Level   …

分析之前先搞明白,这个二级指针其实在函数内部是承接了上个线程的返回值. 看man手册,发现返回值是个普通指针.人家用二级指针来承接,可能准备干大事.这个可以自己搜索一下.原因嘛,二级指针是保存了这个地址.一级指针承接的话就是这个地址. 那既然二级指针保存了,我们如何访问那?开始我觉得直接来个二级指针,然后*访问算了,但是下面的东西.让你不能那么干了!其实非要那样也可以 malloc呗! 线程创建函数pthread_create的函数原型如下: int pthread_create(pthread…

10-2. 返回输出参数 问题 想获取存储过程里的一个或多个输出参数的值 解决方案 假设我们有一个像Figure 10-1所示的,出租车辆与租金收入的模型 Figure 10-1.出租车辆与租金收入的模型 我们想知道在指定日期里,收入了几笔租金和金额, 以及车辆的租凭情况. 存储过程Listing 10-7 就是获取这些信息的. Listing 10-7. A Stored Procedure for the Vehicles Rented, the Number of Rentals, and…

首先我们要了解这个函数 function uploadSuccess(file, serverData) { try { var progress = new FileProgress(file, this.customSettings.progressTarget); progress.setComplete(); progress.setStatus("Complete."); progress.toggleCancel(false); } catch (ex) { this.de…

http_load安装与测试参数分析 - 追求自由自在的编程 - ITeye技术网站 http_load -p 50 -s 120 urls…

cocos2dx tolua传递参数分析: tolua_Cocos2d_CCNode_addChild00 == void CCNode::addChild(CCNode *child) tolua_Cocos2d_CCNode_addChild01 == void CCNode::addChild(CCNode *child, int zOrder) tolua_Cocos2d_CCNode_addChild02 == void CCNode::addChild(CCNode *child,…

这篇文章主要介绍了jQuery.fn.init()的参数分析,需要的朋友可以参考下   从return new jQuery.fn.init( selector, context, rootjQuery )中可以看出参数selector和context是来自我们在调用jQuery方法时传过来的.那么selector和context都有哪些可能. 对于表格中的4~9行中的可能做具体分析. 如果selector是字符串,则首先检测是html代码还是#id.126行的if语句:以"<"…

事件监听 在Javascript中事件的监听是用来对某些操作做出反应的方法.例如监听一个按钮的pressdown, 或者获取鼠标左键按下时候鼠标的位置.这些都需要使用监听来完成.监听的函数很简单:addEventListener.这里解释一下一个网页的嵌套关系:最外层:window 包含:document 包含:html 包含: body 包含:div等等... addEventListener监听方法 按钮监听事件响应 首先我们需要获取一个按钮的handle,获取的方法很简单,代码如下:var…

//首先使用web_reg_save_param方法保存服务器返回的参数,如下: web_reg_save_param ("S_respond","LB=","RB=",LAST); //调用接口 web_custom_request("query", "URL=http://14.119.110.190/", "Method=POST", "TargetFrame="…

前言:CNN迎接多类的挑战 特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的,模式函数的形式是固定的,在理论上产生了特定的"局限性" 的,分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来.特定函数形式的模式识别准确度.泛化误差都受到模型本身VC维的限制. 使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络,可以突破特征提取和模式函数的固有限制,也导致了模式识别的黑盒方法--不停的实验,使用更多的数据直至接近遍历,提高训练测试技巧,直到评测结果达到最优.随着类别的增加,和更高准确率的要求,…