public ActionResult Home(AdviserSearchModel model) { //顾问列表需要的当前城市的下级地区 var ip = "117.82.196.195"; var districts = this.districtService.GetDistrictByIp(ip); //顾问列表分页数据 model.OperatorType = AdviserEnum.FurnitureAdviser; var result = this.adviserS

http://blog.csdn.net/russell_tao/article/details/13092727 大家知道,所谓线程其实就是“轻量级”的进程.创建进程只能是一个进程(父进程)创建另一个进程(子进程),子进程会复制父进程的资源,这里的”复制“针对不同的资源其意义是不同的,例如对内存.文件.TCP连接等.创建进程是由clone系统调用实现的,而创建线程时同样也是clone实现的,只不过clone的参数不同,其行为也很不同.这个话题是很大的,这里我们仅讨论下TCP连接. 在clone

#coding=utf-8 def aJob(arg): """ 提供给多线程调用 """ import threading t = threading.current_thread() print str(arg)+"current thread name is:"+t.getName()+"\n" def multiThread(): """ 多线程任务执行 "&

自动化运维工具:ansible 多进程调用ansible api的应用场景:   应用系统检查 一个应用系统可能具有20—50台服务器的集群,初步的系统层面检查可以用一个统一的playbook来检查,比如(df -h这种命令).但是深入到应用层的话,就有些个性化的应用了,比如有2台http服务器,有20台中间件服务器在加4台数据库服务器等等,检查项都是不同的.如果现在还要进行批量的系统检查,就不能用同一个playbook了.另外,如果顺序执行的话,等待时间就会非常长,而且没有必要,因为中间件的检

尝试学习python的多进程模组,对比多线程,大概的区别在: 1.多进程的处理速度更快 2.多进程的各个子进程之间交换数据很不方便 多进程调用方式 进程基本使用multicore() 进程池优化进程的调用multicore_pool(),在使用进程池的时候,运许函数有return,而基本用法中进程是接收不了return的 进程队列用法,大部分方法和python的基本队列是一致的, q=mp.Queue() 声明q.put() 添加q.get() 释放q.empty() 判断是不是空的 "&quo

前言: 之前通过重写unittest的初始化方法加入设备参数进行并发,实现了基于unittest的appium多设备并发,但是考虑到unittest的框架实在过于简陋,也不方便后期的Jenkins的持续集成,所以想换一个框架来使用. 那么通过调研,pyhon+pytest+allure 这套框架很不错,pytest是一个单元测试框架,他可以集成很多插件,包括出错重试,参数化,等.在此特别是基于他的allure插件,能够和Jenkins完美兼容,生成美观强大的测试报告. 改造思路: pytest框

自动化运维工具:ansible 多进程调用ansible api的应用场景:   应用系统检查 一个应用系统可能具有20—50台服务器的集群,初步的系统层面检查可以用一个统一的playbook来检查,比如(df -h这种命令).但是深入到应用层的话,就有些个性化的应用了,比如有2台http服务器,有20台中间件服务器在加4台数据库服务器等等,检查项都是不同的.如果现在还要进行批量的系统检查,就不能用同一个playbook了.另外,如果顺序执行的话,等待时间就会非常长,而且没有必要,因为中间件的检

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

DLL(动态链接库)是程序模块,它包括代码.数据或资源,能够被其他的Windows 应用程序共享.DLL的主要特点之一是应用程序可以在运行时调入代码执行,而不是在编译时链接代码,因此,多个应用程序可以共享同一个DLL的代码. 事实上,文件 Kernel32.dll.User32.dll.GDI32.dll就是核心Win32 系统的动态链接库.Kernel.dll 负责内存.进程.线程的管理.User32.dll包含了一些程序,是创建窗口和处理Win32消息的用户接口.GDI32.dll负责处理图

目录 动态链接库概述相关函数动态链接库编程dumpbin工具 (本章节中例子都是用 VS2005 编译调试的) 动态链接概述 说明 所谓动态链接,就是把一些经常会共用的代码(静态链接的OBJ程序库)制作成DLL档,当可执行文件调用到DLL档内的函数时,windows操作系统才会把DLL档加载存储器内,DLL档本身的结构就是可执行文件,当程序需求函数才进行链接.通过动态链接方式,存储器浪费的情形将可大幅降低. DLL的文档格式与视窗EXE文档一样——也就是说,等同于32位视窗的可移植执行文档(PE

蓝字为关键字,等号=后面为关键字值. 一.介绍 我们用的webservice是根据gsoap编译工具来实现,gSOAP的编译器能够自动的将用户定义的本地化的C或C++数据类型转变为符合XML语法的数据结构.同时gSOAP能够根据标准化的wsdl(完全符合wsdl书写格式)文件来生成本地需要的C或C++源代码以确定发送接收XML文件的格式: 二.使用说明 当前我们用到的gSOAP版本是2.8.3,下面是生成源码的wsdl文件:如果想要生成C代码,则在生成源码时指定-c选项:例如wsdl文件名称为h

Application Fundamentals--应用程序基础知识 Key classes--关键类 Activity Service BroadcastReceiver ContentProvider Intent In this document--在这篇文章中 Application Components--应用程序组件 Activating components: intents--激活组件:意图 Shutting down components--关闭组件 The manifest

#include <sys/types.h> #include <sys/socket.h> #include <sys/epoll.h> #include <netdb.h> #include <string.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <stdlib.h> #include <e

进程与线程 在多任务处理中,每一个任务都有自己的进程,一个任务会有很多子任务,这些在进程中开启线程来执行这些子任务.一般来说,可以将独立调度.分配的基本单元作为线程运行,而进程是资源拥有的基本单位. python支持多进程multiprocessing,以及多线程threading. 多进程 os.fork()函数可以开启一个进程.该函数会返回两次值,分别在父进程中返回子进程的ID,而在子进程中永远返回0. os.getpid()函数可以返回进程的ID.os.getppid()则可以返回父进程的

记录瞬间 =====================其一===================== # coding:UTF-8 import os import threading from time import ctime def loop(loops, list): # list存放着每个线程需要处理的文本文件名 print('线程 %d 处理的文件列表 %s \n' % (loops + 1, list)) list_len = len(list) for i in range(lis

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

一.进程:1.定义:进程最小的资源单位,本质就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行(运行)的过程2.组成:进程一般由程序,数据集,进程控制三部分组成:(1)程序:用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成(2)数据集:是程序在执行过程中所需要使用的一切资源(3)进程控制块:用来记录进程外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志.3.进程的作用:是想完成多任务并发,进程之间的内存地址是相互独立的二.线程:1.定义:最小的执行单位,线程的出现是为了

今天接着来学习下性能知识,本来是应该先学习一下LR的用法的,不过听完云层大大的课之后,我感觉工具没有这一篇来的重要,我们知道性能有三大步骤:负载->监控->调优,但是在这个之前我们首先要搞懂需求,需求错了,后面的结果也都废了,需求就是方向,因此需求是非常重要的. 这里再强调说明下性能测试,性能测试是为了验证在一定环境下系统满足性能需求的测试,主要是验证性能指标(响应时间.吞吐量.资源利用率).这里最难的就是很少有人能想明白需求. 我在这里先问下,大家在做性能的时候有没有碰到这样的问题,我是在工

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

一.Mat生成图片 面的简单代码就可以生成两种表示方式下,图6-1中矩阵的对应的图像,生成图像后,放大看就能体会到区别: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 图6-1中的矩阵 img = np.array([ [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]], [[255, 255,

本文大部分内容来源于入门者的Python快速教程 - 番外篇之Python-OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: 延时摄影小程序 视频中截屏采样的小程序 图片数据增加(data augmentation)的小工具 物体检测框标注小工具 1 OpenCV 简介 OpenCV 是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包,基于 C/C++,支持 Linux/Windows/MacOS/Android/iOS,并提供了 Python,Matlab 和