Irene181 Irene181
3年前
一篇文章浅析Python自带的线程池和进程池
前言大家好,我是星期八。我们都知道,不管是Java,还是C,还是Go,还是Python,都是有线程这个概念的。但是我们知道,线程是不能随便创建的,就像每招一个员工一样,是有代价的,无限制招人肯定最后各种崩溃。所以通常情况下,我们会引出线程池这个概念。本质就是我就招了几个固定的员工,给他们派活,某一个人的活干完了再去任务中心领取新的活。防止任务太多,一次性
Stella981 Stella981
3年前
Spring Boot + Spring Cloud 实现权限管理系统 后端篇(七):集成 Druid 数据源
数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是再重新建立一个;释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。通过数据库连接池能明显提高对数据库操作的性能。在Java应用程序开发中,常用的连接池有DBCP、C3P0、Proxool等。SpringBoot默认提供
Wesley13 Wesley13
3年前
Unity3D 引擎基础 C# (数据结构入门) Unity3D 界面 UI(NGUI)(动画系统,导航系统)(委托与事件,常用设计模式)
GeomagicSculpt2016.2(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.0daydown.com%2F01%2F643233.html)
Stella981 Stella981
3年前
Spring Boot:集成Druid数据源
综合概述数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是再重新建立一个;释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。通过数据库连接池能明显提高对数据库操作的性能。在Java应用程序开发中,常用的连接池有DBCP、C3P0、Proxool等。Spri
Stella981 Stella981
3年前
C# vs2017 winForm 用Microsoft.Office.Interop.Excel导入Excel文件到datagridview(解决无法导入不规范Excel文件问题,但是导入速度很慢)
Cvs2017winForm用Microsoft.Office.Interop.Excel导入Excel文件到datagridview(解决无法导入不规范Excel文件问题,但是导入速度很慢)参考文章:(1)Cvs2017winForm用Microsoft.Office.Interop.Excel导入Excel文件到data
Wesley13 Wesley13
3年前
CAP理论
分布式系统的CAP理论:理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳:●一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)●可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。(对数据更新具备高可用性)●分区容错性(P):以实际效果而言,分区相当于对
Wesley13 Wesley13
3年前
.NET 5.0正式发布,功能特性介绍(翻译)
本文由葡萄城技术团队翻译并首发转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。我们很高兴今天.NET5.0正式发布。这是一个重要的版本—其中也包括了C9和F5大量新特性和优秀的改进。微软和其他公司的团队已经在生产和性能测试环境中开始使用了。这些团队向我们反馈的结果比较令人满意,它证明了对性
Wesley13 Wesley13
3年前
.Net中验证码图片生成
开发网站或平台系统,登录页面是必不可少的功能,但是现在很多人可以使用工具暴力破解网站密码,为了防止这类非法操作,需要在登录页面添加验证,验证码就是最常用的一种验证方式。我结合了自己的经验和网上的验证码资料,总结一下c验证码开发,直接放代码,文中有注释,可以轻松理解代码意思。功能:实现了打开登陆页面是生成验证码图片以及点击验证码时,刷新验证码功能,验
天翼云与龙芯完成产品兼容适配 加速国产化云平台发展
全面云化时代的来临,离不开强大的基础设施平台为其提供算力支撑,服务器又在其中发挥着举足轻重的作用。近日,天翼云与龙芯中科完成了基于龙芯3C5000L服务器平台的兼容适配。测试结果表明,天翼云国产虚拟化云平台、容器云平台均达到对LoongArch架构在性能及可靠性方面的兼容支持,可充分满足关键信息系统领域的应用需求。从ICT产业的整体格局来看,处于上游的芯片要
小万哥 小万哥
6个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。