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3年前
再聊t-io网络编程架构的基础知识:半包和粘包
半包顾名思义,就是收到了半个包,这个时候不足以组成一个应用层的包。就像你要对你喜欢的人说“我喜欢你”,但是因为喝水咽着了,第一次只说了“我”字,第二次说了个“喜”字,第三个次了个“欢你”,那么就发生了半包问题,对方只有等待你说完这4个字后才知道你是想说“我喜欢你”!用http协议为例,展示半包场景粘包粘包与半包相反,就是把多个想说的话,一口气说完了,对方反应
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3年前
IM客户端消息推送的几种方式及特点
提起消息推送一般人们会经常提起的有以下几种:1.轮询顾名思义,客户端定期去向服务端询问是否有新的消息,简单点说就是服务端不关心客户端的地址是什么,客户端来询问,直接告诉它就行。这种方案最简单,但是却不适用于即时通讯产品,因为即时通讯软件的消息传递机制与一般的消息推送的区别就在即时这点,如果采用轮询的方式,客户端每几秒就连一次服务器,对于手机电量与
Wesley13 Wesley13
3年前
Java泛型的重要目的:别让猫别站在狗队里
《Java编程思想》第四版足足用了75页来讲泛型——厚厚的一沓内容,很容易让人头大——但其实根本不用这么多,只需要一句话:我是一个泛型队列,狗可以站进来,猫也可以站进来,但最好不要既站猫,又站狗!01、泛型是什么泛型,有人拆解这个词为“参数化类型”。这种拆解其实也不好理解,还是按照沉默王二的意思来理解一下吧。现在有一只玻璃杯,你可
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3年前
Codeforces 1005F Berland and the Shortest Paths 【最短路树】【性质】
其实是一道裸题,如果没学过最短路树的话会比较难做,要想很久想到关键性质才能做出来。最短路树顾名思义,就是从一个图中生成出来一棵树,使得每个顶点到root的距离是单源最短路。如果有这样的树的话,那可见这样的树是符合题意的。怎么生成这样的树呢?关键在于记录前驱father,一个距离root最短路是6的点必定从一个距离root最短路是5的点到达(这两个点之
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3年前
ClickHouse和他的朋友们(5)存储引擎技术进化与MergeTree
21世纪的第二个10年,虎哥已经在存储引擎一线奋战近10年,由于强大的兴趣驱动,这么多年来几乎不放过arXiv上与存储相关的每一篇paper。尤其是看到带有draft的paper时,有一种乞丐听到“叮当”响时的愉悦。看paper这玩意就像鉴宝,多数是“赝品”,需要你有“鉴真”的本领,否则今天是张三的算法超越xx,明儿又是王二的硬件提升
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3年前
13个直播平台、20路推流,揭秘36氪“WISE·2016”直播的幕后推手
2016年12月7日,为期两天的36氪“WISE·2016独角兽峰会”圆满落幕,为2016年的商业与创新做了一次完整的回顾。本次独角兽峰会邀请了柳传志、王石、李开复等多位商业领袖和数百位创业公司CEO、知名投资人,3个会场,5场论坛,近百位演讲和对话嘉宾,数千位与会嘉宾,声势浩大。直播已经成为各类活动进行线上标配,阵容豪华、话题丰富的WISE·201
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2年前
数据安全刻不容缓,国产智能化厂商首获SOC 2鉴证报告有何意义?
数据安全刻不容缓,国产智能化厂商首获SOC2鉴证报告有何意义?了解SOC2与ISO27001的区别,你就知道SOC2对智能自动化厂商的意义了文/王吉伟要问当前组织对于数字化转型的最大顾虑是什么,答案无疑是数据安全。所谓数据安全,是指通过采取必要措施,确保数据处于有效保护和合法利用的状态,以及具备保障持续安全状态的能力。要实现数据安全,就要保证数据处理
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2年前
聊聊RPA的易用性:从“人人可用”到端到端全生命周期
聊聊RPA的易用性:从“人人可用”到端到端全生命周期分别从C端与B端,聊聊RPA的易用性RPA易用性之我见:C端人人可用,B端全生命周期文/王吉伟对于RPA发展的未来宏图,很多厂商都有一个RPA“人人可用”的愿景。而要实现RPA的人人可用,最重要的一点就是要持续提升RPA产品的易用性。易用性是可用性的一个重要方面,指的是产品对用户来说易于学习和使用、减轻记忆
知识图谱自动化构建的探索与挑战
知识图谱自动化构建的探索与挑战|论文分享达观数据知识图谱的自动化构建是知识图谱中具有极强挑战性且巨大应用价值的技术方向。就实体抽取技术,达观数据副总裁、上海市人工智能技术标准委员会委员王文广提到“狭义的实体抽取,即命名实体识别(NER)技术发展至今已较为成熟,能够很好地抽取出人名、地名、机构名等少数类型的实体。但在知识图谱实际应用中,则需要抽取出各式各样各不
流体力学深度学习建模技术研究进展
流体力学深度学习建模技术研究进展王怡星、韩仁坤、刘子扬、张扬、陈刚摘要:深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,