目录: 0.Chrome扩展开发(Gmail附件管理助手)系列之〇——概述 1.Chrome扩展开发之一——Chrome扩展的文件结构 2.Chrome扩展开发之二——Chrome扩展中脚本的运行机制和通信方式 3.Chrome扩展开发之三——Chrome扩展中的数据本地存储和下载 4.Chrome扩展开发之四——核心功能的实现思路 5.Chrome扩展开发之五——采用指数退避算法实现ajax请求的重发,全部完成时触发回调函数 如果你对GmailAssist感兴趣,可以在chrome商店中搜索“

本文实现了一个重试的装饰器,并且使用了指数退避算法.指数退避算法实现还是很简单的.先上代码再详细解释. 1.指数退避算法 欠奉.http://hugnew.com/?p=814 2.重试装饰器retry实现 # -*- coding:utf-8 -*- import time from random import randint from struct import Result, ProcedureException def retry(max_retries=3, max_wait_inte

#include<iostream> #include<vector> #include <stdio.h> #include<stdlib.h> //生成随机数用 #include<time.h> //利用时间生成种子 #include<math.h> #define Time 51.2//争用期 using namespace std; int main() { double delaytime=0.0;//重传推迟时间, int

转载自: http://blog.csdn.net/kesenhoo/article/details/7395253 Minimizing the Effect of Regular Updates[最小化定时更新操作的副作用] 最佳的定时更新频率是不确定的,通常由设备状态,网络连接状态,用户行为与用户定义明确的偏好而决定. Optimizing Battery Life([Android Training - 04]优化电池寿命)这一章有讨论如何根据设备状态来修改更新频率.里面介绍了当断开网络

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)  2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势

指数退避 agent.sinkgroups.sg1.sinks=k1,k2,k3agent.sinkgroups.sg1.processor.type=failoveragent.sinkgroups.sg1.processor.priority.k1=10agent.sinkgroups.sg1.processor.priority.k2=20agent.sinkgroups.sg1.processor.priority.k3=30 processor.maxPenality int ms 默

指数退避 可以理解为每次重连失败时,就把重连时间设置为之前的指数级别.例如 2 秒,4 秒,8 秒...... 亚马逊AWS关于指数退避的两篇文章介绍 AWS 中的错误重试和指数退避 Exponential Backoff And Jitter Netty客户端中使用指数退避方式重连 客户端连接服务器时,调用 Bootstrap 的 connect 方法: bootstrap.connect(host, port) 这个方法会返回 ChannelFuture ,ChannelFuture 实现了

, b, c = , d, e = , f[]; int main() { for (;b - c;) f[b++] = gap; , c;c-=, printf("%.4d ", e + d / gap), e = d%gap) { for (b = c;--b;) { d += f[b] * gap; f[b] = d%b; d /= b; } ; } system("pause"); ; } 网上找的,觉得挺有意思的这个算法,可以得出任意位的e指数,用的仍然是

参数: 使用方法: fping [选项] [目标...] -a显示是活着的目标 -A 显示目标地址 -b n 大量 ping 数据要发送,以字节为单位 (默认 56) -B f 将指数退避算法因子设置为 f -c n 的计数的 ping 命令发送到每个目标 (默认为 1) -C n-c,相同报告结果在冗长的格式 -D 打印前每个输出行的时间戳 -e 显示经过的时间上返回数据包 -f 文件读取列表中的目标是从一个文件 (-意味着 stdin) (仅当没有-g 指定) -g 生成目标列表 (仅当没有

概述: 为什么需要介质访问控制子层(MAC)? 介质访问控制子层(MAC)是局域网体系结构中划分的子层,多路访问链路采用共享介质连接所有站点.发送站点通过广播方式发送数据并占用整个带宽,如果有多个站点同时发送信息,就会产生冲突,而在点对点链路网络中就不会存在这样的问题,因为在点对点网络中,目的节点是唯一的,不需要寻址,双方之间的通讯也只在彼此之间产生,不会有其他用户占用这个传输介质,所以,为了解决多路通信中介质征用的问题,IEEE把这种访问共享介质的功能专门划分出了一个子层,就是介质访问控制子层

对于SQL Server数据库来说,性能一直是一个绕不开的话题.而当我们去分析和研究性能问题时,执行计划又是一个我们一直关注的重点之一. 我们知道,在进行编译时,SQL Server会根据当前的数据库里的统计信息,在一定的时间内,结合本机资源,挑选一个当前最佳的执行计划去执行该语句. 那么数据库分析引擎如何使用这些统计信息的呢?数据库引擎会根据数据库里的统计信息,去计算每次操作大约返回多少行.这个动作称之为基数计算(cardinality estimation).数据库分析引擎会基于这些信息判断

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1.最早的以太网是将许多计算机都连接到一根总线上: (1)总线的特点是:当一台计算机发送数据时,总线上的所有计算机都检测到这个数据,这种就是广播通信方式: (2)为了实现在总线上的一对一通信,可以使每一台计算机的适配器拥有一个与其他适配器都不同的地址,当数据帧中的目的地址与适配器ROM中存放的硬件地址一致时,该适配器才能接收到这个数据帧: (3)人们通常把局域网上的计算机称为“主机”,“工作站”,“站点”或“站” 2.以太网为了通信方便采取的措施: (1)采用较为灵活的无连接的工作方式,即不必先

经常有人询问我们,如何估算 Windows Azure 存储服务的成本,以便了解如何更好地构建一个经济有效的应用程序.本文我们将从带宽.事务数量,以及容量这三种存储成本的角度探讨这一问题. 在使用 Windows Azure Blob.表,以及队列时,存储成本是由下列因素决定的: 带宽 – 从承载存储帐户的位置传入和传出的数据总量 事务– 针对您的存储帐户所执行的请求数量 存储容量 – 持久存储的数据总容量 请注意,随着存储系统增加新的功能,本文所涉及内容可能会有变化.本文将作为指导原则,使服务

CSMA/CD协议要点: 1)适配器从网络层获得一个分组,加上以太网的首部和尾部,组成以太网帧,放入适配器的缓存中,准备发送. 2)若适配器检测到信道空闲(即在96比特时间内没有检测到信道上有信号),就发送这个帧.若检测到信道忙,则继续检测并等待信道转为空闲,然后发送这个帧. 3)在发送过程中继续检测信道,若一直未检测到碰撞,就顺利把这个帧发送完毕.若检测到碰撞,则中止数据的发送,并发送认为干扰信号. 4)在中止发送后,适配器就执行指数退避算法,等待r倍512比特时间后,返回到步骤2. 强化碰撞

转载:http://www.cnblogs.com/jason-lu/articles/3195473.html   问:如何实现单片以太网微控制器? 答:诀窍是将微控制器.以太网媒体接入控制器(MAC)和物理接口收发器(PHY)整合进同一芯片,这样能去掉许多外接元器件.这种方案可使MAC 和PHY实现很好的匹配,同时还可减小引脚数.缩小芯片面积.单片以太网微控制器还降低了功耗,特别是在采用掉电模式的情况下. 问:以太网MAC是什么? 答:MAC即Media Access Control,即媒体