无论对于Web Service还是WCF,Client和Service之间交互的唯一形式是通过发送和接收Soap Message。在我们对Web Service和WCF进行深入学习的时候,借助一些Soap Trace 工具对Soap Message进行深入剖析是非常有必要的。在这些工具之中,我觉得最好用的就是Microsoft Soap Toolkit中的Soap Trace Utility和tcpTrace。我们今天就来讲讲如何在WCF中使用tcpTrace这个工具。 首先我们来讲讲tcpTrace实现的
WCF是构建和运行互联系统的一系列技术的总称,它是建立在Web Service架构上的一个全新的通信平台。你可以把它看成是.NET平台上的新一代的Web Service。WCF为我们提供了安全、可靠的的消息通信,也为我们提供了更好的可互操作性是的我们可以和其他的平台进行“交流”。
OpenCloudOS 适用于大规模容器集群服务器场景,为了提高服务器的资源利用率,降低业务及客户的服务器成本,提出了离、在线业务混合部署的资源隔离方案。资源隔离 QoS(Quality of Service,服务质量)方案主要包括 CPU、I/O、内存和网络四大模块。
Debug 网络质量的时候,我们一般会关注两个因素:延迟和吞吐量(带宽)。延迟比较好验证,Ping 一下或者 mtr[1] 一下就能看出来。这篇文章分享一个 debug 吞吐量的办法。
BPF 是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。作为 Linux 内核的一个关键发展节点,其重要程度不亚于虚拟化、容器、SDN 等技术。
第1章 WCF简介 (WCF Overview) 1.1 SOA的基本概念和设计思想 1.2 WCF是对现有Windows平台下分布式通信技术的整合 1.3 构建一个简单的WCF应用 1.3.1 步骤一 构建整个解决方案 1.3.2 步骤二 创建服务契约 1.3.3 步骤三 创建服务 1.3.4 步骤四 通过自我寄宿的方式寄宿服务 1.3.5 步骤五 创建客户端调用服务 1.3.6 步骤六 通过IIS寄宿服务(S104) 第2章 地址(Address) 2.1. 统一资源标识符(URI) 2.1.1. HT
XFire允许通过运行Ant任务,根据WSDL文件生成访问Web Service的客户端代码存根,同时XFire还提供了一个Eclipse插件完成相同的任务。本节里,我们将学习通过XFire Eclipse插件生成BbtForumService客户端存根代码的知识。
I/O是计算机的输入输出,通俗一点讲是计算机数据的流动,包括CPU、内存、磁盘、网络、外设的数据流程,是针对不同主体而言的数据的输入和输出。
https://blogs.dropbox.com/tech/2019/12/evaluating-bbrv2-on-the-dropbox-edge-network/
可以从以下几个方面监控CPU的信息: (1)中断; (2)上下文切换; (3)可运行队列; (4)CPU 利用率。
本文首先介绍网络性能測量的一些基本概念和方法。然后结合 netperf 工具的使用。详细的讨论怎样測试不同情况下的网络性能。
USE [master] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[sp_perfworkload_trace_start] Script Date: 2017/7/6 19:48:52 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO
\[\begin{alignedat}{2} &x \space- \space&2&y \space=\space 1 \\ 3&x\space+\space&2&y \space=\space 11 \end{alignedat}\]
本文分享 Portal 创建 Namespace 的流程,整个过程涉及 Portal、Admin Service ,如下图所示:
Surface、SurfaceView和SurfaceHolder的关系类似MVC。Model为Surface;View为SurfaceView, Control为SurfaceHolder。
spring-boot-actuator-autoconfigure-2.0.1.RELEASE-sources.jar!/org/springframework/boot/actuate/autoconfigure/trace/http/HttpTraceAutoConfiguration.java
incubator-shardingsphere-4.0.0-RC1/sharding-opentracing/src/main/java/org/apache/shardingsphere/opentracing/ShardingTracer.java
从微软推出第一个版本的.NET Framework的时候,就在“System.Diagnostics”命名空间中提供了Debug和Trace两个类帮助我们完成针对调试和跟踪信息的日志记录。在.NET Framework 2.0中,微软引入了TraceSource并对跟踪日志系统进行了优化,优化后的跟踪日志系统在.NET Core中又经过了相应的简化。.NET Core的日志模型借助TraceSourceLoggerProvider实现对TraceSource的整合,在正式介绍这个Logger之前,我们先来认
本文分享 Admin Service 锁定 Namespace 。可通过设置 ConfigDB 的 ServerConfig 的 "namespace.lock.switch" 为 "true" 开启。效果如下:
本文分享 Portal 关联 Namespace 的流程,整个过程涉及 Portal、Admin Service ,如下图所示:
我们在这一节我们将继续讲解避免链路信息丢失做的设计,主要针对获取到现有 Span 之后,如何保证每个 GlobalFilter 都能保持链路信息。首先,我们自定义 Reactor 的核心 Publisher 即 Mono 和 Flux 的工厂,将链路信息封装进去,保证由这个工厂生成的 Mono 和 Flux,都是只要是这个工厂生成的 Mono 和 Flux 之间无论怎么拼接都会保持链路信息的:
※当同时设置typeface和fontFamily时,只有fontFamily生效
Surface的官方介绍:Handle onto a raw buffer that is being managed by the screen compositor,Surface是一个raw buffer的句柄,通过它在raw buffer上进行绘制,可以通过Surface获得一个Canvas。
本文分享 Portal 创建灰度 的流程,整个过程涉及 Portal、Admin Service ,如下图所示:
因为做程序图像剪切一直不太明白是怎么切片的,这里就用 cv2.rectangle 这个函数来看一下 opencv 是怎么计量图像的坐标轴的。
rocketmq-client-4.5.2-sources.jar!/org/apache/rocketmq/client/producer/DefaultMQProducer.java
最近在写视频播放器的时候用到了SurfaceView和MediaPlayer,在各个功能完成后,竟得意忘形,感觉自己又get到新技能,可以嘚瑟几天了,直到前两天被人问到:
① FFMPEG 初始化 : 参考博客 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 )
这篇文章用来了解一下MLIR中的Interfaces(接口)。MLIR是一个通用可扩展的框架,由不同层次的具有 特定属性,Operation以及Type的Dialects构成。正是由于Dialects的分层设计, 使得MLIR可以表达多种语意和抽象级别的Operation。但这个分级设计也存在一个缺点,那就是在不同的Dialect层次进行Operation转换或者做变换(Pass)的时候我们需要明确每个Dialect下的每个Operation的具体语意,否则就可能会转换或变换失败。其实基于MLIR开发过的读者应该碰到过组合一些MLIR Pass对一个MLIR文件进行Lower的时候,有可能出现Op转换失败的情况。为了缓解这种情况,MLIR提出了Interfaces。实际上在【从零开始学深度学习编译器】十三,如何在MLIR里面写Pass? 这里我们已经利用过Interfaces来实现内联以及形状推导Pass了。这一节就更深入的了解一下MLIR中的Interfaces,最后还结合了OneFlow IR中的UserOpCompatibleInterface例子来进一步加深了解。
Face-api.js 是一个 JavaScript API,是基于 tensorflow.js 核心 API 的人脸检测和人脸识别的浏览器实现。它实现了一系列的卷积神经网络(CNN),针对网络和移动设备进行了优化。非常牛逼,简单好用
最近在看SurfaceSyncGroup,很多代码还是很好理解的,但是其中有几处细节,可能你看的时候没有注意。 因为这个SurfaceSyncGroup名字太长,我后面都会使用SSG缩写代替。
HRESULT __stdcall QueryInterface(const IID&iid,void **ppv);
Surface 就是“表面”的意思,可以简单理解为内存中的一段绘图缓冲区。在SDK的文档中,对Surface的描述是这样的:“Handle onto a raw buffer that is being managed by the screen compositor”,翻译成中文就是“由屏幕显示内容合成器(screen compositor)所管理的原生缓冲器的句柄”, 这句话包括下面两个意思:
上一篇文章写道人脸识别客户端程序,当然要对应一个服务端程序,客户端才能正常运行,毕竟客户端程序需要与服务端程序进行交互他才能正常工作。通常人脸识别服务端程序需要和人脸识别的相关处理库在一起,这样他接收到相关的处理需求以后比如人脸识别的处理请求,需要调用本地的人脸识别库来处理,处理完成以后拿到结果,再组成协议的格式返回给客户端程序。
一、前言 Unix和类Unix操作系统提供的ptrace系统调用支持一个进程控制另一个进程,常被用于程序调试、分析和监测工具,例如gdb、strace等。通过ptrace可以查看和修改被控制进程的内部状态,因此渗透攻击在注入shellcode时也会使用ptrace。本文介绍一种Linux下使用ptrace隐藏注入shellcode的技术和防御方法。 二、背景 不同版本操作系统有各自实现ptrace系统调用的方式,本文只关注Linux环境,因此先简单说明Linux下ptrace系统调用的用法。首先定义控
上图1中,类B实现了接口Interface1; 类D实现了接口Interface1; 类A通过接口Interface1分别依赖类B,但只使用接口的1,2,3三个方法; 类C通过接口Interface1分别依赖类D,但只使用接口的1,4,5三个方法;
自定义 Sharepoint MasterPage 页,共有 31 个 ContentPlaceHolder 占位符,一个也不能少因为在应用到网站或网页时,网站或网页要向 MasterPage 页里对应的 ContentPlaceHolder 里填入内容,若有的 ContentPlaceHolder 不需要则可以把它隐藏掉而不要将其删除。
TraceEvent是内核中一种探测的机制,据说在不使能的时候是没有损耗的。据说使用起来挺简单,但是要看懂着实需要花些力气。
BTrace是Java的安全可靠的动态跟踪工具。 它的工作原理是通过 instrument + asm 来对正在运行的java程序中的class类进行动态增强。也就是说btrace可以在Java程序运行时,动态地向目标应用程序的字节码注入追踪代码。
今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition,你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。
大家好,本文是 iOS/Android 音视频专题 的第六篇,该专题中 AVPlayer 项目代码将在 Github 进行托管,你可在微信公众号(GeekDev)后台回复 资料 获取项目地址。
要理解Android的图形架构,我们需要先理解window的概念。维基百科中给window的定义是:Window是图形用户界面(GUI)系统中显示器上一个单独的视图区域(可以想象你电脑桌面上一个个窗口)。
通过调用controller的search与change方法来实现使用壳子切换service的功能。 1.controller使用枚举调用FaceServiceWapper里面的:查找当前service、切换当前的service的功能 2.FaceServiceWapper继承FaceService接口 3.AliFaceServiceImpl与SelfFaceServiceImpl继承FaceMethod接口
在 java 8 之前,接口与其实现类之间的 耦合度 太高了(tightly coupled),当需要为一个接口添加方法时,所有的实现类都必须随之修改。默认方法解决了这个问题,它可以为接口添加新的方法,而不会破坏已有的接口的实现。这在 lambda 表达式作为 java 8 语言的重要特性而出现之际,为升级旧接口且保持向后兼容(backward compatibility)提供了途径。
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