DPDK中文-DPDK工具__dpdk中文

dpdk在app目錄下其實提供給我們去查詢dpdk資訊的工具 翻譯自 http://dpdk.org/doc/guides/tools/index.html 主要工具有以下幾個 dpdk-procinfo dpdk-procinfo是DPDK提供給我們的應用程式,這個程式以dpdk secondary的進程模型運行; 用於輸出連接埠的統計。重設連接埠統計和列印DPDK記憶體資訊。

syn flood源碼

#include <stdio.h>#include <ctype.h>#include <unistd.h>#include <fcntl.h>#include <signal.h>#include <sys/time.h>#include <sys/types.h>#include <sys/socket.h>#include <string.h>#include <netdb.

搞不懂思路listagg__database

create table t_a (  c1 integer ,  c2 integer,  c3 integer,  sub_id_a integer ) ; create table t_b (  sub_id_b integer,  part_num varchar(10) ) ; insert into t_a values(1, 2, 3

Sqoop 測試資料匯入樣本__sqoop

Sqoop 1.4.6 執行方法   sqoop --options-file options1

資料倉儲--資料建模(未完)__DW

謔,八月 看到同事案頭上擺著一本資料倉儲工具箱第三版,本博文簡單討論下資料倉儲建模一般流程和建模方法(主要是結合實際經驗和網路資料整合) 先描述下現在項目在模型上的應用: 當前業務沒有某寶某東某寧等互連網公司那麼複雜,不過好歹有一點借鑒意義。 現在做的是一個決策支援系統,主要針對產品銷售資料做多維度資料展現,對於這種大公司來說在重要的一個維度莫過於地區了。 在談到資料倉儲這個概念時候,一般情況下是不包含ODS系統的,但是DW

EOS小筆記__EOS.IO

EOS是基於C++ 14進行開發並使用CMake進行編譯管理,據git上的訊息 EOS是開發人員使用Clang 4.0.0 和 CMake進行開發編譯 EOS使用WebAssemby對編譯能力和運行只能合約,因此需要使用WASM編譯器 初次之外EOS還依賴 : Boost 1.64 , OpenSSL , LLVM 4.0 和 secp256k1-zkp EOS代碼使用了三個子模組,包括兩個EOS自己維護的外掛程式管理模組, AppBase和區塊鏈結構模組ChainBase ,

EOS三連棋遊戲__區塊鏈

本文由【區塊鏈研習社】優質內容計劃支援,更多關於區塊鏈的深度好文,請點擊《區塊鏈研習社》。 前言 好吧,我承認本文有點“標題黨”,本文其實是相通過玩三連棋,學習EOS的智能合約。 一、準備 參考上一篇文章《EOS智能合約部署》,這裡我建立了一個tic.tac.toe賬戶。 二、部署 1、編譯智能合約代碼 由於編譯EOS代碼的時候沒有編譯tic_tac_toe,需要手動編譯。

希望大牛討論 樹狀資料如何選擇資料庫和設計儲存格式__資料庫

先上一張圖: 解釋:上圖為一棵樹形的資料結構,思想為 採集50000台機器的效能資料,每5分鐘採集一次,儲存兩年(兩年後資料才可以被刪除,所以有730天),每台機器有一個ip地址(50000個機器就有50000個ip地址),多個連接埠(比如交換器就有:eth0,eth1,...),每個連接埠採集16個效能資料(收包數量,發包數量,錯誤包數量...等,也就是圖中的key),每個key對應288個value(因為每5分鐘採集一次,一天一個key就有288條value。)

文檔型資料庫設計模式-如何儲存樹形資料__資料庫

在資料庫中儲存樹形結構的資料,這是一個非常普遍的需求,典型的比如論壇系統的版塊關係。在傳統的關係型資料庫中,就已經產生了各種解決方案。 此文以儲存樹形結構資料為需求,分別描述了利用關係型資料庫和文檔型資料庫作為儲存的幾種設計模式。 A.關係型資料庫設計模式1 id name parent_id 1 A NULL 2

scala 排序演算法 希爾排序__scala

package com.xing.hai/** * Created by xxxxx on 2/22/2017. * Scala 語言中提供的數組是用來儲存固定大小的同類型元素 * 數組的第一個元素索引為0,最後一個元素的索引為元素總數減1。 * 希爾排序 也叫最小增量排序 * * 演算法先將要排序的一組數按某個增量 d(n/2,n為要排序數的個數)分成若 * 幹組,每組中記錄的下標相差 d.對每組中全部元素進行直接插入排序, *

scala 排序演算法 歸併排序__scala

scala 排序演算法 歸併排序  歸併(Merge)排序法是將兩個(或兩個以上)有序表合并成一個新的有 序表,即把待排序序列分為若干個子序列,每個子序列是有序的。然後再把有序子序列合并 為整體有序序列。 package com.xing.hai/** * Created by xxxx on 3/1/2017. * 49 38 65 97 76 13 27 49 78 34 12 64 5 4

快速開發:普元EOS平台簡介__項目積累

近期公司做的項目是基於普元的EOS平台進行開發。為了瞭解這個開發平台,特地去普元公司進行了四天的培訓。   普元EOS是基於J2EE體繫結構、採用面向構件技術實現企業級應用開發、運行、管理、監控和維護的中介軟體平台。 它將J2EE體系規範、構件技術、xml技術和可視化技術完美結合起來,為基於J2EE平台上的應用提供了面向構件的服務。 EOS產品組成 1.EOS Studio(EOS整合式開發環境) EOS

初探EOS DAWN3.0__區塊鏈

本文由【區塊鏈研習社】優質內容計劃支援,更多關於區塊鏈的深度好文,請點擊《區塊鏈研習社》。 和前面的文章一樣,這裡使用的系統依然是ubuntu16.04。 DAWN3.0的編譯相當方便,下載代碼後直接編譯就可以了。 $ git clone https://github.com/EOSIO/eos --recursive$ cd eos$ ./eosio_build.sh 值得注意的是,DAWN3.0要求至少20G硬碟空間以及8G的記憶體,對CPU也有一定的要求。

玩eos上的擲骰子遊戲---dice智能合約__區塊鏈

dice智能合約的操作步驟,在eos的github上有,這裡不再贅述,這裡主要講dice智能合約的實現。 dice在中文中是骰子。聰明的你已經猜到了,這可能是一個擲骰子遊戲,沒錯,這就是一個雙人擲骰子遊戲。 現在我們沿著操作步驟看它的實現: 第一步:儲值(如同進賭場要換籌碼): cleos push action dice deposit '[ "wang", "100.0000 EOS" ]' -p wangcleos push

GetBulkRequest PDU的應用__SNMP

    假設GetBulkRequest PDU變數綁定表中有L個變數,“非重複數”欄位的值為N, “最大後繼數”的值為M,則R=L-N個變數應該返回最多M個詞典後繼。 GetBulkRequest  SNMPv2的一個主要改進是GetBulkRequest PDU。這個PDU的目的是盡量減少查詢大量管理資訊時所進行的協議交換次數。GetBulkRequest

TinyXML解析xml文檔__網路編程

l        TinyXML簡介 TinyXML是目前非常流行的一款基於DOM模型的XML解析器,簡單易用且小巧玲瓏,非常適合儲存簡單資料,設定檔,對象序列化等資料量不是很大的操作,尤其適用於遊戲開發,在Nebula2,CEGUI等開源項目中都有使用。   名稱 提供者 是否支援驗證 備忘

EOS7+中結合NUI實現流程圖和活動資訊的顯示__bps

閱讀原文    更多流程相關知識點,請訪問http://doc.primeton.com 1、 當建立項目選擇的頁面架構是Richweb時,可以在頁面的選用板中選擇工作流程組件“Workflow Tag------ProcessGraph”,頁面中會自動引入相關的jsp和標籤,但最後一個workflow-tag.js路徑錯誤,需要去掉前面的“/common”。如果頁面只是用來顯示流程圖或圖元資訊,去掉這個js也可以。如下所示: <%@taglib

棧的經典應用之一:括弧匹配檢查__資料結構

功能:主要對字串中的括弧(包括“{}”、“[]”、“()”)進行匹配;匹配成功時,列印匹配成功,否則列印匹配失敗。 演算法思路: 從字串的第一個字元開始掃描,若是一般字元則忽略,反之若是左符號則入棧操作;當遇見右符號的時候則從棧中彈出棧頂元素,並進行匹配; 匹配結束時: 成功:所有字元掃描完畢,並且棧為空白; 失敗:匹配失敗或所有字元掃描完畢但是棧非空; 附:調試過程中,有些小問題,有時間了再修改; .h檔案#pragma

N銀幣 + 1金幣的問題__演算法

原題:(同學面試面來的題),如果有 20 個銀幣,和 1個金幣,有A和B兩人輪流按照如下規則來取:A先B後,每人每次只能取 1~4 枚,銀幣取完了後才能取金幣,最後取到金幣的人贏,問A第一次取多少可以保證穩贏。 答案是:A第一次取4枚穩贏。 實驗室的博士大哥試圖用群論的理論給我說明,但是無奈在下在數學&理論的海洋邊上走了很多年,一直沒濕過膝蓋,水平太淺,所以沒能明白。我自己思考後,想到了一個求此類問題的判別式/通解: a + (Min + Max) * n + 1 =

RDD & schema 建立dataFrame__Spark

import org.apache.spark.sql.SQLContextimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.sql.types.StructFieldimport org.apache.spark.sql.types.StructTypeimport org.apache.spark.sql.types.StringTypeimport

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