et_port_status() --> usb_control_msg()usb_get_descriptor() --> usb_control_msg()/usr/src/linux-2.6.21.5/drivers/usb/core/message.c 将request, requesttype, value, index, size加工成usb_ctrlrequest,然后调用usb_internal_control_msg() dev                     参数d

用MVC EF框架开发项目,数据库用的是Oracle,本地调试的时候一切正常,但是把代码编译之后放到服务器就会读不出数据. 原因:本地调试环境与服务器环境不一致. 办法:在服务器上装ODT.NET组件就OK了.

需求: 1. 要试试从串口读取数据 2. 将读到的数据从网口发送出去 3.开机启动 4. 没有界面 第一部分 配置Qt Pro文件  需要Qt += serialport network 第二部分 -串口初始化 void Serial_To_Internet::initialize_SerialPort() { foreach (const QSerialPortInfo &infor, QSerialPortInfo::availablePorts()) { QSerialPort seria

前一段时间, 一个老师建议我能够学学 '大数据' 和 '机器学习', 他说这必定是今后的热点, 学会了, 你就是香饽饽.在此之前, 我对大数据, 机器学习并没有非常深的认识, 总觉得它们是那么的缥缈, 高不可攀, 也没想着深入学习. 之后, 一次偶然的机会, 在csdn官方博客上看到了这种一个活动 [置顶] 话题讨论&征文--谈论大数据时我们在谈什么 于是, 从下载试读样章, 到正式读书, 開始了学习大数据的过程... 到今天, 差点儿相同两周过去了, 马马虎虎过了一遍, 感触颇多. 以下简单评

架构设计是一门艺术,对架构的掌握要通过多看,多学,多交流,多积累,从实战架构上总能吸收到很好的营养,这边书虽然 (一).hadoop技术处理电信行业的上网日志 根据上网的url或未知url爬取内容,进行分类,根据模型统计出个人喜好,从何精准营销. 经典hadoop应用分层: 接口层:负责与外部数据的交换 数据层:分布式大数据处理平台 资源层:类似ISSA,实现对物理资源的自动部署和动态扩展 功能层:流程,调度,监控,元数据管理,安全等 应用层:词库分类,分类索引,负责应用功能的具体算法 展示层:

1.定时执行脚本 http://tech.it168.com/a2011/0707/1214/000001214830_all.shtml /sbin/service crond start //启动服务 /sbin/service crond stop //关闭服务 /sbin/service crond restart //重启服务 /sbin/service crond reload //重新载入配置 可以将这个服务在系统启动的时候也自动启动: 在/etc/rc.d/rc.local这个脚

原型: #include <pthread.h> void *pthread_getspecific(pthread_key_t key); int pthread_setspecific(pthread_key_t key, const void *value); 说明: TSD 的读写都通过上面两个专门的 Posix Thread 函数进行. 函数 pthread_setspecific() 将 pointer 的值 (不是锁指的内容) 与key 相关联. 函数 pthread_getsp

目标:sparkStreaming每2s中读取一次kafka中的数据,进行单词计数. topic:topic1 broker list:192.168.1.126:9092,192.168.1.127:9092,192.168.1.128:9092 1.首先往一个topic中实时生产数据. 代码如下: 代码功能:每秒向topic1发送一条消息,一条消息里包含4个单词,单词之间用空格隔开. package kafkaProducer import java.util.HashMap import

1.背景 前几天用Python在Linux下成功的获取了二代证数据,最近正在学Go语言,这两天想着用Go语言也实现一下试看看. 2.开搞C++ 这次就比较简单了,直接把CppDemo里面的SynReader.h拿来就可以,还有就是把CppDemo里面的lib文件也复制过来就可以, 具体流程和Python那篇文章的一样 被我精简后的SynReader.h #ifndef SYN_READER_H #define SYN_READER_H #ifdef __cplusplus extern "C&q

1.背景 最近在研究二代证读卡器,手头上的设备是新中新DKQ-A16D,在官网(https://www.onecardok.com.cn/download)逛了一圈,发现Win下的示例,浏览器插件很多,Linux下的就少的可怜了,只有“新中新身份证读卡器开发包Linux版V1.2.1”,“新中新读卡器麒麟ArmV8火狐扩展程序安装及使用说明V1.1”,意味着浏览器插件还只能在ARM的平台下才能使用.Linux的也只有C++和Java版本. 2.开搞C++ 大概看了下C++的Demo,这个Demo

Oracle数据库目前依然处于商用数据库的霸主地位. 运行在Oracle数据库上的核心业务及核心数据的安全性尤为重要. 目前市场上针对Oracle数据库常见的容灾产品大致可以分为两大类. Oracle 公司自己的容灾产品 非Oracle公司的容灾产品 Oracle公司目前的容灾产品有我们常见的DataGuard和属于中间件部门的Oracle GoldenGate(以下简称OGG)产品.非Oracle公司的有DSG迪思杰 及DDS九桥,这两种产品和OGG在实现原理上大致相同. Oracle Gol

转载自https://www.oschina.net/news/73939/hadoop-spark-%20difference 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730313.html 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的

using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using Console = System.Console;using Microsoft.Data.Odbc; using System.Data;using System.Data.SqlClient; namespace ConsoleApplication1{    class Program    {        static void Main(stri

这里不再阐述商业智能的概念了,关于BI,就从过往的了解,搜索以及知乎的一些问答,大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系,BI的一些技术问题,以及BI行业和个人职业前景的发展.这里归纳成8个问题点,每个问题都做了精心的解答,希望能给大家带来帮助. 问题1:商业智能BI和大数据是什么关系,如何选择? BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 大数据(B

目前市场上针对Oracle数据库常见的容灾产品大致可以分为两大类. Oracle 公司自己的容灾产品 非Oracle公司的容灾产品 Oracle公司目前的容灾产品有我们常见的DataGuard和属于中间件部门的Oracle GoldenGate(以下简称OGG)产品.非Oracle公司的有DSG迪思杰 及DDS九桥,这两种产品和OGG在实现原理上大致相同. Oracle GoldenGate和DSG/DDS等产品,其license相对较为昂贵,而在购买了Oracle RDBMS软件license

本文程序集成了Spring-boot.Spring-batch.Spring-data-jpa.hibernate.Quartz.H2等.完整代码在Github上共享,地址https://github.com/birdstudiocn/spring-sample 这程序功能是简单批量读取文件记录,然后将记录数据保存在数据库.是Quartz定时任务每20秒执行一次.功能简单只作框架搭建使用. 首先是主类QuartzApplication.java package cn.birdstudio; im

什么是MapReduce Hadoop中的MapReduce是一个简单的软件框架,基于它写出的应用程序可以运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级数据 MapReduce的起源 源于谷歌在2004年发表的一篇MapReduce的论文,而Hadoop Reduce实际上就是谷歌MapReduce的克隆版本 MapReduce具有的特点 众所周知MapReduce是一种很受欢迎的软件框架,尤其是我们国家发展到现在互联网的浪潮愈演愈烈,那么它都有什么特点呢? 1.易于编

本文是学习网络上的文章时的总结.感谢大家无私的分享. 读写锁重要的是写锁的使用,仅仅用一个入口. 以下是读写锁使用的样例 package chapter2; import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock; public class PricesInfo { private int price1; private int price2

锁机制最大的改进之一就是ReadWriteLock接口和它的唯一实现类ReentrantReadWriteLock.这个类有两个锁,一个是读操作锁,另一个是写操作锁.使用读操作锁时可以允许多个线程同时访问,但是使用写操作锁时只允许一个线程进行.在一个线程执行写操作时,其他线程不能够执行读操作. 下面我们将通过范例学习如何使用ReadWriteLock接口编写程序.这个范例将使用ReadWriteLock接口控制对价格对象的访问,价格对象存储了两个产品的价格. 1. 创建一个价格信息类Prices

import MySQLdb as mdb import csv with open('my.csv', 'w+', newline='') as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) #获取 mysql 的链接对象 con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test'); with con: #获取执行查询的对象 cur = con.cursor() #执行那个查询,这里用的是 select 语句