上一次介绍了ss源码中各个事件处理函数完成的工作,这次具体分析一下协议的建立以及请求数据的传输过程. 因为ss的local和server共用一个类以及一系列的事件处理函数,所以看起来稍显复杂.下面来将local和server端结合分析一下. 首先进程向local端发送发送请求协商版本和认证方法.local端对其响应05 00代表无需认证. # local端 ... elif is_local and self._stage == STAGE_INIT: # TODO check auth met

1.注释SqlSugar\ExpressionsToSql\ResolveItems\MethodCallExpressionResolve文件下的GetMethodValue方法 case "ToString": //if (model.Args.Count > 1 && model.Args.Last().MemberValue.ObjToString().IsContainsIn("-", "/", ":&q

Recorder H5 GitHub开源库随着支持功能的增多,音频转码处理效率渐渐的跟不上需求了,近期抽时间对音频转码部分进行了升级优化,以支持更多实用的功能. 另外IOS的Hybrid App也完成了移植,Android和IOS都有了Demo App. 在线测试,GitHub地址:https://github.com/xiangyuecn/Recorder 一.Recorder H5录音库的特性 (1)浏览器支持 PC:包括但不限于Chrome.Firefox Android:Chrome.F

C#高仿QQ2013可在广域网部署聊天系统GG叽叽 动态显示硬盘分区容量饼图 自定义ProgressBar控件高仿Win8进度条 多皮肤精美在线QQ悬浮客服插件 jQuery仿天猫首页多格焦点图片轮播 jQuery时间轴特效 自动完成菜单.代码提示.输入纠错控件 仿Google浏览器进度条 仿苹果Safari浏览器选项卡自定义TabControl控件 蜂窝大战游戏 C#开源内容管理系统DTcms v3.0正式版源码 ScreenToGif录制屏幕到gif动画 CSS3仿Google Play的垂

添加缓存环境变量 : 在 ~/.bashrc 环境变量文件中 添加 export USE_CCACHE=1环境变量, 加速随后的编译过程; 分配缓存磁盘大小 为 ccache 指定磁盘中的一部分大小, 用于缓存, 使用prebuilts/misc/linux-x86/ccache/ccache -M 50G 命令,大小可以自己设定,20G也可以. 命令执行位置 在 Android 源码根目录执行 prebuilts/misc/linux-x86/ccache/ccache -M 50G 命令;

引言 优化SQL,是DBA常见的工作之一.如何高效.快速地优化一条语句,是每个DBA经常要面对的一个问题.在日常的优化工作中,我发现有很多操作是在优化过程中必不可少的步骤.然而这些步骤重复性的执行,又会耗费DBA很多精力.于是萌发了自己编写小工具,提高优化效率的想法. 那选择何种语言来开发工具呢? 对于一名DBA来说,掌握一门语言配合自己的工作是非常必要的.相对于shell的简单.perl的飘逸,Python是一种严谨的高级语言.其具备上手快.语法简单.扩展丰富.跨平台等多种优点.很多人把它称为

最近这段时间频频看到微信群里发什么 抢票加速,智行.携程.飞猪.美团,对于我这能坐客车就不坐火车的人来说,无所谓靠谱不靠谱 突发奇想的整理了下整个抢票加速的逻辑,写了这个小程序,代码很low,拒绝批评,求点赞表扬 下面是源码,不懂的留言给我 #_author_='LaoHan';#date: 2019/1/18import randomimport stringclass perList(object): list = [] def __init__(self): return self.lis

前言 上一篇博客给大家介绍了LabVIEW开放神经网络交互工具包[ONNX],今天我们就一起来看一下如何使用LabVIEW开放神经网络交互工具包实现TensorRT加速YOLOv5. 以下是YOLOv5的相关笔记总结,希望对大家有所帮助. 内容 地址链接 [YOLOv5]LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来 https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16802248.html [YOLOv5]LabVIEW OpenCV dnn快速实

前面我们的分析中重点关注正常的数据流程,这一小节关注如果有异常,那么流程是怎么走完的呢? 1)创建新任务时kcached_job申请不到 2)读写命中时cache块为忙 3)系统关机时处理,系统开机时处理,系统异常掉电后的处理 首先来看第1种情况,申请kcached_job是在函数flashcache_lookup中, 543/* 544 * dbn is the starting sector, io_size is the number of sectors. 545 */ 546stati

从来没有写过源码阅读,这种感觉越来越强烈,虽然劣于文笔,但还是下定决心认真写一回. 源代码下载请参见上一篇flashcache之我见 http://blog.csdn.net/liumangxiong/article/details/11643473 下面代码对应的是tag下面的1.0版本的. 看内核模块源码,闭着眼睛打开flashcache_init函数,区区百来行代码何足惧也. 1963int __init 1964flashcache_init(void) 1965{ 1966 int r

最近一直在研究Linux下利用GPU进行硬件加速转码的方案,折腾了很久,至今没有找到比较理想的硬加速转码方案.似乎网上讨论这一方案的文章也特别少,这个过程中也进行了各种尝试,遇到很多具体问题,以下便对之前所作的一些工作做一些总结和分享,省的时间长了自己也忘记了,也希望后来者能少走弯路,并找到适合自己的最佳方案. 背景: 项目需要在指定的linux服务器上对视频源进行转码存储,以节省存储空间.操作系统必须是Linux,用来硬加速转码的GPU是nViDIA的GT440. 方案1: 由于nViDIA的

“智能DNS”跟“双线加速”.“CDN加速”的区别相信,很大部分IDC用户可能还没弄清楚状况,有人觉得智能DNS跟双线加速.CDN加速是类似的技术.其实不然,它们在工作方式上有着本质的区别,但它们又可以组合起来使用的.下面华数世纪为大家简单介绍一下: 智能DNS相当于一种在DNS解析服务器上进行的负载均衡,当用户访问一个站点时,他的IE浏览器向服务器提交了一个URL地址,域名解析服务器就开始分析用户的线路.如果用户属于电信线路,就把那个站点的电信IP解析给用户,把用户引到电信站:如果是网通也是同

GPU加速技术对普通消费者最直观的影响就是视频转码应用上了,NVIDIA..AMD以及Intel都有自己的加速技术,而在新一代CPU和GPU架构上,三方都有更新的技术方案.<br><br> NVIDIA在Kepler架构上引入了NVENC编码单元,实测画质与CUDA相当,但是速度更快,只不过在速度和功耗上依然比不过Intel的Quick Sync,AMD的VCE因为缺少软件支持显得更悲剧.   在GPU通用计算刚刚进入桌面平台时,NVIDIA以及AMD都把视频转码加速功能当作重点,

ss的local端和server端的工作流程相似,因此复用了TCPRelay类和TCPRelayHandler类. 两端均是使用TCPRelay类监听连接,并使用TCPRelayHandler类处理请求. 以server端为例: # server.py ... tcp_servers = [] tcp_servers.append(tcprelay.TCPRelay(a_config, dns_resolver, False)) ... class def run_server(): ... t

修改swagger源码,使example中时间格式默认为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss" 前言 简单点说,在swagger中,怎么能针对以下vo中的java.util.Date类型的字段:createDate, 能在swagger的界面上达到下面的效果呢? 如果尝试过的同学,可能知道,这里,如果不做任何修改的话,出来的效果是下面这样的: 解决方法 我一开始百度搜了下,找到了这篇: https://www.cnblogs.com/yanfeiLiu/p/9792042.html

使用 Alibaba 的 Homebrew 镜像源进行加速 平时我们执行 brew 命令安装软件的时候,跟以下 3 个仓库地址有关: brew.git homebrew-core.git homebrew-bottles 通过以下操作将这 3 个仓库地址全部替换为 Alibaba 提供的地址   1. 替换 / 还原 brew.git 仓库地址 # 替换成阿里巴巴的 brew.git 仓库地址: cd "$(brew --repo)" git remote set-url origin

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1.1 环境要求 编译系统:Linux发行版(本文使用Ubuntu) 编译一个可以安装的OpenWrt固件镜像文件(大约8MB大小的),你需要: 一个纯净的OpenWrt编译系统大约需要200MB的空间. 一个包含feeds的OpenWrt编译系统大约需要300MB的空间. 编译feeds中的软件包大约需要2.1GB的空间用于存放下载来的源代码. 构建OpenWrt并生成固件文件需要大约3-4 GB的空间. 编译OpenWrt需要大约1-4 GB的内存. 1.2 下载源码 先确认Ubuntu下已

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             分类: Android 系统开发(5)                                              作者同类文章X 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+] 一 CyanogenMod 开发基础 CyanogenMod 开发相关资料推荐 1 官方资料 2 国内 CyanogenMod 相关 高质量 博客 网站 文章 二 安装 CyanogenMod 官方提供的 Mi4 Recovery 和 ROM 基带版本