本文将介绍 RTSP H264/HEVC 裸流如何于网页前端播放.涉及 WebSocket 代理发送流数据, Wasm 前端解码等. 代码: https://github.com/ikuokuo/rtsp-wasm-player 相关模块: # RTSP WebSocket Proxy RTSP/Webcam/File > FFmpeg open > Packets > WebSocket # WS Wasm Player WebSocket > Packets > Wasm

mysql增加version字段实现乐观锁,实现高并发下的订单库存的并发控制,通过开启多线程同时处理模拟多个请求同时到达的情况 ============================================================= 完整的代码请到GIthub查看:https://github.com/AngelSXD/swapping 多个线程处理完后再做事情:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/9456006.html =======

一.文档间的通信 postMessage对象 //不跨域 1.iframe:obj.contentWindow [iframe中的window对象] iframe拿到父级页面的window: parent(上一层window) top(最顶层window) 2.window.open() 返回值是新窗口的window对象 拿到父级window : window.opener //跨域 3. 目标域的window.postMessage("xxx","目标域"); 目

一.参数 app.run()中可以接受两个参数,分别是threaded和processes,用于开启线程支持和进程支持. 二.参数说明 1.threaded : 多线程支持,默认为False,即不开启多线程; 2.processes:进程数量,默认为1. 三.使用范例 1 if __name__ == '__main__': 2 app.run(threaded=True) 3 # 或者 4 # app.run(processes=3)

php开启多线程下载 <pre><?php/** * 多进程批量下载文件(使用php curl_multi_exec实现) * Date: 2017-07-16 * Author: fdipzone * Version: 1.0 * * Func * public download 下载处理 * public process 多进程下载 * private to_log 将执行结果写入日志文件 */class BatchDownLoad { // 下载文件设置 private $down

TCP通信的文件上传案例 本地流:客户端和服务器和本地硬盘进行读写,需要使用自己创建的字节流 网络流:客户端和服务器之间读写,必须使用Socket中提供的字节流对象 客户端工作:读取本地文件,上传到服务器,读取服务器回写的数据 明确数据源 目的地:服务器 客户端代码: package cn.learn.web; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; impor

一.AVFrame 用来存放解码后的数据. [相关函数] AVFrame *frame = av_frame_alloc();                       // 空间分配,分配一个空间并初始化. void av_frame_free(AVFrame **frame);                   // 空间释放.两种释放方式,一种是将引用计数-1, int av_frame_ref(AVFrame *dst, const AVFrame *src); // 引用计数增加1

学习内容 欢迎关注我的iOS学习总结--每天学一点iOS:https://github.com/practiceqian/one-day-one-iOS-summary OC中的几种锁 为什么要引入锁:在多线程编程中,并发会使多个线程在同一时间内争抢同一资源,因此可能造成资源的数据不一致性,为了解决这个问题就引入了锁 自旋锁:自旋锁在访问被加锁资源时,调用者线程不会进行休眠,而是不停循环在那里,等待被锁资源被释放(不断循环的状态也叫做忙等状态) 互斥锁:互斥锁在访问被加锁资源时,调用者线程会进如

有一个小需求: 在PC跟前没有人的时候,迅雷下载文件 至PC磁盘上,并且自动移动文件到U盘上,小主只要在走的时候取走U盘即可. 基于这个需求,有了下面这段代码:[JDK  1.8] package com.sxd.moveFile; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IO

一. AVCodecContext解码上下文 1.avcodec_register_all() : 注册所有的解码器 2.AVCodec *avcodec_find_decoder(enum AVCodecID id)  :  查找解码器(法一 :  通过ID去查找) AVCodecID ------> AVStream->codecpar->codec_id : 就是解封装后的ID ----------->这个是软解码的查找解码器的方式 3．AVCode *avcodec_fin

采用maven打包时,发现速度超慢,打包一次5-10分钟或者更长时间过去了,严重浪费了一天的时间.因此整理了一下maven打包加速的问题.1.在maven打包中去掉, maven clean, maven eclipse两个阶段2.去掉打包时的-U 选项,减少检查snapshot 更新检查.3.单个项目将package选项改为  compile, 仅仅编译到指定的扩展,目录,不打包.       如果是多个项目,则需要package,选项4.增加  -Dmaven.compile.fork=tr

Chrome多线程下载也和标签页预览一样属于Google测试中的功能,可通过在地址栏输入chrome://flags/,然后在搜索框中输入Parallel downloading,选择enabled,重启Chrome体验. 当然也可以考虑使用XDM,参考Ubuntu下的图形化多线程下载器XDM--看的最远的地方.

记录一下自己写的烂代码 import time import threading def WithThread(obj): """这是一个开启线程的装饰器""" def Threads(*args): t = threading.Thread(target=obj, args=args) t.start() return Threads @WithThread def hello(name): while 1: print("hello

protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { if (!IsPostBack) { try { Thread categoryThread = new Thread(new ThreadStart(BindCategory)); Thread newsThread = new Thread(new ThreadStart(BindNews)); categoryThread.Start(); newsThread.Start();

app.run(debug=True, threaded=True)

//ThreadPool System.Net.ServicePointManager.DefaultConnectionLimit = 200;

http://blog.csdn.net/u011964923/article/details/52886908 configure -confirm-license -opensource -platform win32-msvc2015 -developer-build -shared -target xp -prefix "D:\Qt5.7.0-shared-win32-vs2015-xp" -qt-sql-sqlite -qt-sql-odbc -plugin-sql-sqli

一.配置线程池参数 @EnableAsync @Configuration public class TaskExecutorConfig { @Bean public TaskExecutor taskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); // 设置核心线程数 executor.setCorePoolSize(60); // 设置最大线程数 executor.setMaxPool

// //maximumPoolSize设置为2 ,拒绝策略为AbortPolic策略,直接抛出异常 ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 1000000, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20000), Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()

今天在controller中写一个接口用来测试模拟多个请求同时到达 下订单的情况, 怎么能有效保证高并发下的库存和销量的一致性呢?[具体实现方法:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/9454161.html] ==== 那么好,在这个接口中,开启多线程模拟了多个用户请求同时到达的状况,现在想在多个线程都执行完了以后再统一返回结果给前台,哪些请求成功了,哪些请求失败了. ==== 所以现在的需求是怎么能实现 等待多个线程都执行完了以后再做事情~~~ ====

2018-07-15 23:31:20 yang9315 阅读数 7703更多 分类专栏: python   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/yang9315/article/details/81058394 Flask 默认是单进程,单线程阻塞的任务模式,在项目上线的时候可以通过nginx+gunicorn 的方式部署flask任务 但是在开发的过程中如果想通过延迟的方式