Servlet server applet运行在服务器端的小程序,servlet就是一个接口,定义了Java类被浏览器访问到的规则(Java类重写这个接口,就可以被浏览器(tomcat)识别) Servlet方法: init方法:只执行一次,Servlet在第一次被访问时或者在服务器启动时被创建,就会执行init方法, service方法:可以执行多次,每一次访问服务器就执行一次 destroy方法:在服务器被关闭前,就执行一次 ServletConfig getSerletConfig方法:获…

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,…

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…

原文网址:http://www.cnblogs.com/luxiaofeng54/archive/2011/08/20/2147086.html 基于 Android NDK 的学习之旅-----数据传输二(引用数据类型)(附源码) 基于 Android NDK 的学习之旅-----数据传输(引用数据类型) 接着上篇文章继续讲.主要关于引用类型的数据传输,本文将介绍字符串传输和自定义对象的传输. 1.主要流程 1.  String 字符串传输 a)         上层定义一个native的方法…

六星经典CSAPP-笔记(10)系统I/O 1.Unix I/O 所有语言的运行时系统都提供了高抽象层次的I/O操作函数.例如,ANSI C在标准I/O库中提供了诸如printf和scanf等I/O缓冲功能的函数:C++中则重载了<<和>>用来支持读写.在Unix系统中,这些高层次的函数基于Unix的系统I/O函数来实现,多数时候我们都无需直接使用底层的Unix I/O.但学习Unix系统I/O能更好地理解一些系统概念,而且当高层次的函数不适用时我们也能轻松地实现想要的功能,例如访…

Unity Shader 学习之旅 unityshader图形图像 纸上学来终觉浅,绝知此事要躬行 美丽的梦和美丽的诗一样 都是可遇而不可求的——席慕蓉 一.渲染流水线 示例图 Tips:什么是 GPU 加速计算? 1.1Draw Call CPU过Draw Call来g告诉GPU开始一个渲染过程.一个Draw Call会指向本次调用需要渲染的图元列表. 通俗的讲我们可以把CPU理解成一群专家,他们有着超强和快速的计算能力,能解决各种各样的问题.GPU则是许许多多个流水线上的工人,尽管它们只能做…

/** * Author:hasen * 參考 :<linux设备驱动开发具体解释> * 简单介绍:android小菜鸟的linux * 设备驱动开发学习之旅 * 主题:时钟 * Date:2014-11-15 */ 一.内核定时器             1.内核定时器编程             软件意义上的定时器终于依赖硬件定时器来是实现.内核在时钟中断发生后运行检測各定时器是否到期, 到期后的定时器处理函数将作为软中断在底半部运行.实质上,时钟中断处理程序会唤起TIMER_SOFTIR…

推荐阅读: 滴滴Booster移动App质量优化框架-学习之旅 一 Android 模块Api化演练 不一样视角的Glide剖析(一) 一.Booster简介 Booster是滴滴最近开源一个的移动应用质量优化框架项目,专门为移动应用而设计的简单易用.轻量级.功能强大且可扩展的质量优化工具包,其通过动态发现和加载机制提供可扩展的能力.不过目前优化的功能点不过. Booster 主要由 Transformer 和 Task 组成,Transformer 主要用于对字节码进行扫描或修改(取决于 Tr…

大数据介绍 大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广.数据格式多样化(结构化数据.非结构化数据.Excel文件.文本文件等).数据量大(最少也是TB级别的.甚至可能是PB级别).数据增长速度快等. 针对以上主要的4个特征我们需要考虑以下问题: 数据来源广,该如何采集汇总?,对应出现了Sqoop,Cammel,Datax等工具. 数据采集之后,该如何存储?,对应出现了GFS,HDFS,TFS等分布式文件存储系统. 由于数据增长速度快,数据存储就必须可以水平扩展. 数据存储之后,该如何…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…