Wesley13 Wesley13
3年前
java设计思想
 https://blog.csdn.net/qq\_16038125/article/details/80180941池:同一类对象集合连接池的作用 1.资源重用 由于数据库连接得到重用,避免了频繁创建、释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上,另一方面也增进了系统运行环境的平稳性(减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量
李志宽 李志宽
3年前
日子越来越有判头了?用DLL劫持,搞点事情!
0x01dll简介在Windows系统中,为了节省内存和实现代码重用,微软在Windows操作系统中实现了一种共享函数库的方式。这就是DLL(DynamicLinkLibrary),即动态链接库,这种库包含了可由多个程序同时使用的代码和数据。每个DLL都有一个入口函数(DLLMain),系统在特定环境下会调用DLLMain。在下面的事件发生时就会调用d
Stella981 Stella981
3年前
PhoneGap Debug没有网络的异常
这个问题是出现在调试的时候,设备断网了,加载的是debug.phonegap.com的js,导致报告CordovaWebView:TIMEOUTERROR!的异常刚刚开始学习PhoneGap本地调试,还是遇到了许多问题,意外的设备断网和没有进行的异常处理发生的问题,让人摸不到头绪。怎么会超时呢?设备响应过慢?看后台程序也不是很多,剩余CPU和内存
Wesley13 Wesley13
3年前
Java中如何克隆集合——ArrayList和HashSet深拷贝
编程人员经常误用各个集合类提供的拷贝构造函数作为克隆List,Set,ArrayList,HashSet或者其他集合实现的方法。需要记住的是,Java集合的拷贝构造函数只提供浅拷贝而不是深拷贝,这意味着存储在原始List和克隆List中的对象是相同的,指向Java堆内存中相同的位置。增加了这个误解的原因之一是对于不可变对象(https:/
Wesley13 Wesley13
3年前
Java并发机制底层实现原理
锁的膨胀过程预备知识CAS硬件对并发的支持在大多数处理器架构(包括IA32和Sparc)中采用的方法是实现一个比较并交换(CAS)指令,CAS包含了3个操作数——内存位置(V),预期原值(A),拟写入的新值(B),当且仅当VA时,CAS才会通过原子方式用新值(B)来更新(V)原有的值,无论操作成
Stella981 Stella981
3年前
ADO.Net中DataSet的应用
一、知识点描述1、DataSet是ADO.NET的中心概念。可以把DataSet当成内存中的数据库,DataSet是不依赖于数据库的独立数据集合。也就是说,即使断开数据链路,或者关闭数据库,DataSet依然是可用的。 2、创建和刷新DataSet并依次更新原始数据的步骤:通过 DataAdapter使用数据源中的数据生成和填充 D
Wesley13 Wesley13
3年前
VC++ win7下实现WIFI共享工具 附源代码(无线承载网络)
宿舍用手机连wifi总是要用浏览器登录联通的wlan登陆页面,无奈手机太挫内存只有512M,开个网页再干其他的事情就卡的要死,所以果断下载了个wifi共享精灵。用了一次就果断卸载了,为啥呢?竟然有广告,受不了啊。正好在学VC算了自己做一个吧。 !(http://static.oschina.net/uploads/space/2013/1103/
Wesley13 Wesley13
3年前
C89和C99标准比较
1、增加restrict指针C99中增加了公适用于指针的restrict类型修饰符,它是初始访问指针所指对象的惟一途径,因此只有借助restrict指针表达式才能访问对象。restrict指针指针主要用做函数变元,或者指向由malloc()函数所分配的内存变量。restrict数据类型不改变程序的语义。如果某个函数定义了两个restrict指针变
Stella981 Stella981
3年前
Hadoop2.0之YARN
YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop2.0集群中负责资源管理和调度以及监控运行在它上面的各种应用,是hadoop2.0中的核心,它类似于一个分布式操作系统,通过它的api编写的应用可以跑在它上面,支持临时和常驻的应用,集群的资源可以得到最大限度的共享。资源是指CPU,内存,硬盘,带宽等可以量化的东西。H
Stella981 Stella981
3年前
Redis应用学习——缓存的使用与设计
1\.缓存的收益与成本  1.收益:通过缓存加速读写速度。在内存中读写比硬盘速度快降低数据库服务器的负载。比如业务端的请求的数据大多数都由Redis服务器来处理,大大减轻MySQL服务器的压力  2.成本:数据不一致问题,比如Redis服务器与数据库服务器之间的某些数据可能会发