一.Copy_to_user( to, &from, sizeof(from)) To:用户空间函数  (可以是数组) From:内核空间函数(可以是数组) sizeof(from):内核空间要传递的数组的长度 二.Copy_from_user(&from , to , sizeof(to) ) To:用户空间函数  (可以是数组) From:内核空间函数(可以是数组) sizeof(from):内核空间要传递的数组的长度 成功返回0, 失败返回失败数目. 例子: static ssize

在 .Net 开发中, 使用 Task . Task<T> 进行异步编程是非常方便的, 但是在处理 Task 产生的异常时, 需要注意一个问题, 比如下面的代码: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 static Task<int> TestAsync(int a, int b) {    var tcs = new TaskCompletionSource<int>();    Task.Factory.StartNew(() => {  

在前面的<基于任务的异步编程模式(TAP)>文章中讲述了.net 4.5框架下的异步操作自我实现方式,实际上,在.net 4.5中部分类已实现了异步封装.如在.net 4.5中,Stream类加入了Async方法,所以基于流的通信方式都可以实现异步操作. 1.异步读取文件数据 public static void TaskFromIOStreamAsync(string fileName) { ; byte[] buffer = new byte[chunkSize]; FileStream

一.Task原理 1.图解 二.源码分析 1. ###org.apache.spark.executor/Executor.scala /** * 从TaskRunner开始,来看Task的运行的工作原理 */ class TaskRunner( execBackend: ExecutorBackend, val taskId: Long, val attemptNumber: Int, taskName: String, serializedTask: ByteBuffer) extends

认识非同步程序开发设计模型 从VS2012开始引入的新的非同步程序设计的支持-------async/await设计模型 之前的当我们支持非同步作业的时候,往往使用多线程开解决,我们比较熟悉的就是 执行者:Thread,ThreadPool (线程和线程池,后者有利于资源的有效利用) 非同步的设计模型:Begin方法/End方法,Async事件/Completed事件(主要是异步委托之类的,我在我以前的博文中有写过专题) BackgroundWorker控制项 Task Parallel Lib

MVC  缓存 http://blog.zhaojie.me/2009/09/aspnet-mvc-fragment-cache-1.html redis http://www.cnblogs.com/wolf-sun/p/5404593.html Exchange https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn567668.aspx public static void GetMailMessage(string userName, string pas

http://www.kafeitu.me/activiti/2012/08/05/diff-activiti-workflow-forms.html 开篇语 这个恐怕是初次接触工作流最多的话题之一了,当然这个不是针对Activiti来说的,每个工作流引擎都会支持多种方式的表单.目前大家讨论到的大概有三种. 动态表单 外置表单 普通表单 具体选择哪种方式只能读者根据自己项目的实际需求结合现有技术或者架构.平台选择!!! 1.动态表单 这是程序员最喜欢的方式,同时也是客户最讨厌的--因为表单完全没

由于工作的原因,对SPI的理解最为深刻,也和SPI最有感情了,之前工作都是基于OSEK操作系统上进行实现,也在US/OS3上实现过SPI驱动的实现和测试,但是都是基于基本的寄存器操作,没有一个系统软件架构的思想,感觉linux SPI驱动很强大,水很深,废话少说,SPI总线上有两类设备:一类是主机端,通常作为SOC系统的一个子模块出现,比如很多嵌入式MPU中都常常包含SPI模块.一类是从机被控端,例如一些SPI接口的Flash.传感器等等.主机端是SPI总线的控制者,通过使用SPI协议主动发起S

grunt.initConfig()为Gruntfile.js的核心部分,它接收对象作为参数. 对象包含两种类型的属性,一种是单纯的变量,一种是task类型.举个栗子: grunt.initConfig({ pkg: grunt.file.readJSON('package.json'), //单纯的变量,像我一样单纯 concat: {} //task类型 }); PS:所有单纯的变量可以'prefix<%=var%>suffix'的形式读取 task类型也包含两种类型的属性,一种是opti

在JDK1.5的发行版本中,Java平台新增了java.util.concurrent,这个包中提供了一系列的线程安全集合.容器和线程池,利用这些新的线程安全类可以极大地降低Java多线程编程的难度,提升开发效率. 新的并发编程包中的工具可以分为如下4类. ◎   线程池Executor Framework以及定时任务相关的类库,包括Timer等. ◎   并发集合,包括List.Queue.Map和Set等. ◎   新的同步器,例如读写锁ReadWriteLock等. ◎   新的原子包装类

笔记 异步编程 什么是异步 示例 async/await特性的结构什么是异步方法 异步方法的控制流await表达式取消一个异步操作异常处理和await表达式在调用方法中同步地等待任务在异步方法中异步地等待任务Task.Delay方法 在GUI程序中执行异步操作 Task.Yield 使用异步Lambda表达式完整的GUI程序BackgroundWorker类 在WPF程序中使用BackgroundWorker类的示例代码 并行循环其他异步编程模式BeginInvoke 和 EndInvoke 等

1.IProducerConsumerCollection (线程安全接口) 此接口的所有实现必须都启用此接口的所有成员,若要从多个线程同时使用. using System; using System.Collections; using System.Collections.Concurrent; using System.Collections.Generic; namespace ConsoleApp1 { public class SafeStack<T> : IProducerCon

python asyncio 网络模型有很多中,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高效的并发任务.Python的在3.4中引入了协程的概念,可是这个还是以生成器对象为基础,3.5则确定了协程的语法.下面将简单介绍asyncio的使用.实现协程的不仅仅是asyncio,tornado和gevent都实现了类似的功能. event_loop 事件循环:程序开启一个无

转自:http://www.jianshu.com/p/b5e347b3a17c?from=timeline Python黑魔法 --- 异步IO( asyncio) 协程 作者 人世间 关注 2017.01.17 11:12* 字数 3396 阅读 2856评论 9喜欢 33 python asyncio 网络模型有很多中,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高

python asyncio 网络模型有很多中,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高效的并发任务.Python的在3.4中引入了协程的概念,可是这个还是以生成器对象为基础,3.5则确定了协程的语法.下面将简单介绍asyncio的使用.实现协程的不仅仅是asyncio,tornado和gevent都实现了类似的功能. event_loop 事件循环:程序开启一个无

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几个概念: event_loop 事件循环:程序开启一个无限的循环,程序员会把一些函数注册到事件循环上.当满足事件发生的时候,调用相应的协程函数. coroutine 协程:协程对象,指一个使用async关键字定义的函数,它的调用不会立即执行函数,而是会返回一个协程对象.协程对象需要注册到事件循环,由事件循环调用. task 任务:一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数,任务则是对协程进一步封装,其中包含任务的各种状态. future: 代表将来执行或没有执行的任务的结果.它和task上没有本质

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在这里我想说的外置表单.是说我们将我们自己的jsp(.form,.html)等页面上传到工作流的数据库中,当任务运行到当前结点时.给我们像前台发送绑定好的表单. 此处是给表单绑定表单的过程 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaGVqaW5neXVhbjY=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" /&g

1 背  景 Spark SQL / Catalyst 和 CBO 的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性.但是 执行计划一旦生成,便不可更改,即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化,也只能按原计划执行: CBO 基于统计信息生成最优执行计划,需要提前生成统计信息,成本较大,且不适合数据更新频繁的场景: CBO 基于基础表的统计信息与操作对数据的影响推测中间结果的信息,只是估算,不够精确. 本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据

申明:本文章参考于https://www.jianshu.com/p/b5e347b3a17c 网络模型有很多种,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高效的并发任务.Python的在3.4中引入了协程的概念,可是这个还是以生成器对象为基础,3.5则确定了协程的语法.下面将简单介绍asyncio的使用.实现协程的不仅仅是asyncio,tornado和gevent都