具体的配置步骤可以参考: 汇编环境搭建 Windows10 VS2019 MASM32 本文主要是入门向的教程,VS2019中要调用C语言函数需要加上 includelib ucrt.lib includelib legacy_stdio_definitions.lib 输出 配置好了环境之后,让我们开始第一个汇编程序吧 .686 .MODEL flat, c .stack 100h includelib ucrt.lib includelib legacy_stdio_definitions.

1. 8086汇编开发环境搭建 在上篇博客中简单的介绍了8086汇编语言.工欲善其事,必先利其器,在8086汇编语言正式开始学习之前,先介绍一下如何搭建8086汇编的开发环境. 汇编语言设计之初是用于在没有操作系统的裸机上直接操作硬件的,但对于大部分人来说,在8086裸机上直接进行编程将会面临各种困难.好在我们可以使用软件模拟器来模拟硬件进行8086的学习实践.在<汇编语言>中作者推荐通过windows环境下的masm和debug进行学习. masm介绍: masm是一款DOS下的汇编工具包,

windows vs2019 + opencv 3.4.7环境搭建 安装Opencv 3.4.7 下载 Opencv 第1步 进入 opencv releases 页面,点击 "Windows"的下载链接之后,会跳到 sourceforge.net 网站,等待6秒钟之后,浏览器就会自动开始下载,下载过程会稍微比较久,需要耐心等待. 当下载完成之后,下一步,双击运行已下载好的 opencv-3.4.7-vc14_vc15.exe 文件,会询问解压存放的路径.解压即是安装 [建议]在英文路

距离上一篇文章很久了,重新开始记录 OBS 开发相关情况,第一步就是环境搭建,第二步是构建 OBS-Studio VS 2019 开发环境搭建 下载软件和资源 软件安装没有特别说明的,下载安装即可. OBS官方说明构建 a.下载 cmake 官网本次使用的版本 > cmake-3.19.2.zip b.编译工具 vs2019 community 版 下载地址 c.下载 dependences2019 下载地址 d.下载 Qt5.14.2 下载地址 e.下载代码 github clone git

这几天开始接触人体行为识别,经过多方对比后,选择了现在最热的人体骨架提取开源库,openpose. 下面就不多说了,直接开始openpose在win10下的配置: 需求如下:1. VS2019      据说VS2015以上的版本就可以,VS201x主要是为了通过cMake生成的.sln文件生成可执行exe文件.dll文件,和一些程                                                  序运行所必需的文件,下载VS2019 community版本就可以

1. VS2019下载和安装 这个就不写了 2. cygwin安装: https://jingyan.baidu.com/article/455a99507c0b78a166277809.html 需要安装cmake,gcc-core,gcc-g++,make,gdb,binutils模块 autoconf make zip unzip 3. hotspot12下载: https://hg.openjdk.java.net/jdk/jdk12 https://hg.openjdk.java.ne

1.创建windows服务应用 2.右键查看代码 3.写个计时器Timer  using System.Timers; 如上图,按tab键快速操作  会自动创建一个委托 改为下边的方式,打印日志来记录服务运行 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Diagnostics; using System.IO; using

一.创建一个Windows Service         我的IDE开发工具使用的是vs2019,和之前的vs版本不大相同,所有添加了详细的截图说明.         首先,选择新建项目,项目类型选择服务. 之后,选择Windows 服务(.NET Framework) 然后,修改项目名称,这里我们重命名为EmailService 然后点击创建,进行创建新项目. 二.创建服务安装程序        首先来看下新建好的程序目录         接下来,我们对Service1重命名,重命名为mEm

目录 [TOC] 1.基本概念 ​ 既然是对Docker的容器进行监控,我们就不自己单独搭建cAdvisor.InfluxDB.Grarana了,本文中这三个实例,主要以Docker容器方式运行. 本文中的案例会有四台机器,他们的Host和IP地址如下,四台机器的集群搭建可以参考<Centos7的安装.Docker1.12.3的安装,以及Docker Swarm集群的简单实例> c1 -> 10.0.0.31 c2 -> 10.0.0.32 c3 -> 10.0.0.33 c

博客是安装在阿里云的服务器上. 小结 : -- 进入数据库命令 :mysql -uroot -p123456 ; -- 检查nginx配置语法 :.../nginx/sbin/nginx -t; -- 重启nginx服务 :.../nginx/sbin/nginx -s reload ; phpwind地址 : http://115.28.42.124/ wordpress博客地址 : http://115.28.42.124:8085/ emlog博客地址 : http://115.28.42

Telegraf+InfluxDB+Grafana搭建服务器监控平台 tags:网站 个人网站:https://wanghualong.cn/ 效果展示 本站服务器状态监控:https://status.wanghualong.cn 前言 要搭建服务器监控平台,总共分三步: 第一步,数据采集: 第二步,数据存储: 第三步,数据可视化. 其中,数据存储连接数据采集与数据可视化,是非常重要的中间环节.本文非常凑巧的选择了时序数据库InfluxDB.(@(滑稽)为什么巧,当然不是因为我只会用这个) I

Springboot搭建SSM+JSP的web项目 一:创建项目结构: 项目结构分为三个部分: 1 后端项目开发文件: 包: Util         工具包 Mapper      db层 Service       业务逻辑层 Controller    端口发布层 2 配置文件: Springboot配置文件:application.xml Mybatis文件夹:    mybatis文件 mapper文件夹:     mybatis的映射文件 3 静态资源文件: Jsp 文件:存放jsp

背景 Jmeter原生的实时监控每半分钟收集一次数据,只能在Linux控制台查看日志输出,界面看起来不直观,图表报告只能等压测结束后才能生成.如下图为jmeter在Linux下运行的实时日志: 那么如何在压测过程中实时生成图表监控数据呢?这里介绍一种实现方案:搭建Jmeter + Grafana + InfluxDB性能测试监控环境. 实现方案 BackendListener:Jmeter中的监听器 InfluxDB:存储实时数据的DB Grafana:DB中存储的实时数据可以在浏览器查看 软件

写在前面 本人为在读研究生,特别喜欢.NET,觉得.NET的编程方式.语法都特别友好,学习.NET Core已经差不多有一年半了,从一开始不知道如何入门到现在终于可以编写一些小的应用程序,想一想还是非常不容易. 一直特别羡慕写博客的大牛,也一直听说写博客可以锻炼自己,在加上最近自己一直在捣鼓.NET Core编写微服务,在这里感谢腾飞老师,所以准备现学现用,用.NET Core微服务搭建一个自己的个人博客,因为本人主要所学为后端开发,所以前端直接基于开源框架进行修改,前端框架地址:tabler.

如果用生成jtl文件再分析结果的方式的话,每一次请求就会往jtl里面写一条数据,在进行长时间的稳定性测试的时候,特别是当TPS很高的时候,写入的数据会非常的大,这个时候等稳定性测试完成,再对jtl进行分析,会无法分析,如果要强制进行分析,造成的最后结果是内存泄漏,即无法分析,所以需要通过其他途径来保存和分析数据 上Grafana官网下载Grafana,此产品只有64位的版本,没有32位的 Influxdb:InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数

REDIS 一 .redis 介绍 不管你是从事Python.Java.Go.PHP.Ruby等等... Redis都应该是一个比较熟悉的中间件.而大部分经常写业务代码的程序员,实际工作中或许只用到了set value.get value两个操作. 1.redis 概念: Redis是一个开源的底层使用C语言编写的key-value存储数据库.可用于缓存.事件发布订阅.高速队列等场景.而且支持丰富的数据类型:string(字符串).hash(哈希).list(列表).set(无序集合).zset

[原文链接]https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 概述 一个宿主机上可以运行多个容器化应用,容器化应用运行于宿主机上,我们需要知道该容器的运行情况,包括 CPU使用率.内存占用.网络状况以及磁盘空间等等一系列信息,而且这些信息随时间变化,我们称其为时序数据,本文将实操 如何搭建一个可视化的监控中心 来收集这些承载着具体应用的容器的时

网上查看了很多关于环境搭建的文章,都比较久远了很多安装包源都不可用了,今天收集了很多资料组合尝试使用新版本来搭建,故在此记录. 采集数据(collectd)-> 存储数据(influxdb) -> 显示数据(grafana) 常用配置: influxdb + grafana安装在一台机器负责监控数据收集及展示 collectd安装在一台或多台被监控服务端,跟监控端的25826端口对接,上传本地监控的数据 influxdb监控25826端口以获得数据,自身处于8086端口,grafana从808

经过前面两个环节,spring mvc的原料已经准备好了,现在就可以正式开始搭建springmvc框架了. 首先先介绍介绍搭建的框架具有的功能: 1)集成log4j,配置好日志相关并可以打印出相关的日志 2)实现模块间的分层.解耦,充分运用mvc设计模式和三层架构的思想,功能可以简单但要符合规范 3)使用数据源druid,并考虑使用其他的数据源(c3p0等) 4)充分的注释 通过该项目,对spring技术更加的深入了解. 在开始编写代码前,首先了解一下mvc和三层架构. 从该图中可知,mvc不等

前言 在做性能测试时,如果有一个性能测试结果实时展示的页面,可以极大的提高我们对系统性能表现的掌握程度,进而提高我们的测试效率.但是我们每次打开Jmeter都会有几个硕大的字提示别用GUI模式进行负载测试,而且它自带的监视器效果实在一般:在Windows下渲染效果不好,在linux环境(非GUI环境)下更是无法使用,这一点我在如何选择性能测试工具中有过简单的描述. 所以,在做性能测试时,为Jmeter构建一个可视化的监控环境平台是非常有价值的.这也是这篇博客的目的. 首先我们来看一下最后的成品,

8086汇编语言(1)虚拟机安装ms-dos 7.1 文/玄魂 前言 在开始这一系列文章之前,我想先说下,对于古董级的8086汇编到底还以有没有学习的必要.这里我说下我要从8086开始学习,而不是从win32汇编或者win64汇编直接开始学习的理由. 开发技术越是上层,高级,那么对底层封装的就越深.我学习汇编语言的目的,不是用它来开发应用软件,因为那是高级语言擅长的领域.学习汇编,正是为了理解操作系统底层技术. 汇编语言一脉相承,从基本开始,才能理解本质,理清脉络. 从内存管理的角度看,实模式和