epoll

转载 于 2016-04-10 04:44:04 发布 · 421 阅读 · 0

1.epoll是阻塞还是非阻塞

http://stackoverflow.com/questions/7209057/does-poll-epoll-block-how-is-it-different-from-async-io

2.使用例子

http://www.cnblogs.com/venow/archive/2012/11/30/2790031.html

http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/01/09/2317269.html


epoll 使用golang实现
05-05
在IT领域，`epoll`是一种高效的I/O事件通知机制，尤其在处理大量并发连接时，它是Linux系统下的首选方案。`epoll`利用内核与用户空间的共享数据结构来减少上下文切换，提高了系统在高并发环境下的性能。本篇文章将...
(源码)基于C++和Epoll的Web服务器.zip
08-06
# 基于C++和Epoll的Web服务器 ## 项目简介 本项目是一个基于C++和Epoll的Web服务器，采用Reactor模式实现高性能的网络IO处理。服务器支持多线程并发处理请求，使用Epoll边沿触发的IO多路复用技术，结合多线程和...
linux epoll多线程编程 例子
01-19
在Linux系统中，epoll是I/O多路复用技术的一种高效实现，它极大地改进了传统的轮询方式，尤其在处理大量并发连接时表现出色。本文将深入探讨如何在多线程环境中使用epoll进行程序设计，以提高系统的并行处理能力。 ...
netty-transport-classes-epoll-4.1.74.Final-API文档-中文版.zip
07-07
赠送jar包：netty-transport-classes-epoll-4.1.74.Final.jar； 赠送原API文档：netty-transport-classes-epoll-4.1.74.Final-javadoc.jar； 赠送源代码：netty-transport-classes-epoll-4.1.74.Final-sources.jar；...
epoll机制epoll_create、epoll_ctl、epoll_wait、close(在epoll的ET模式下，read和write或send和recv当返回值0且errno=EAGAIN - linking530的专栏 - 优快云博客.mht
01-03
epoll机制epoll_create、epoll_ctl、epoll_wait、close(在epoll的ET模式下，read和write或send和recv当返回值0且errno=EAGAIN - linking530的专栏 - 优快云博客.mht
基于阿里巴巴优酷视频增强与超分辨率挑战赛的深度学习解决方案_采用PyTorch框架实现多种超分辨率模型结合FFmpeg进行高效视频分帧与合成处理_旨在通过先进的神经网络架构如ESP.zip
12-26
基于阿里巴巴优酷视频增强与超分辨率挑战赛的深度学习解决方案_采用PyTorch框架实现多种超分辨率模型结合FFmpeg进行高效视频分帧与合成处理_旨在通过先进的神经网络架构如ESP.zip
Quartus II 11.0安装包以及安装教程
12-26
Quartus II 11.0安装包以及安装教程
心电图（ECG）数据以检测R峰并计算心率。.zip
12-26
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
人工智能基于深度强化学习的智能体开发实战：计算机竞赛中自动解题Agent的设计与应用
12-26
内容概要：本文探讨了智能体开发在计算机竞赛中的实际应用，涵盖从算法博弈到自动解题Agent的技术实现路径。文章系统介绍了智能体的核心概念及其在OI/ICPC等竞赛场景下的关键技术，包括状态空间建模、奖励塑形、课程学习与代码生成沙箱等方法，并通过“重力迷宫最短路径”这一典型题目展示了从传统BFS算法到基于A3C深度强化学习智能体的演进过程。项目实现了在局部观测环境下智能体的自主决策，并结合课程学习提升训练稳定性，最终通过模型蒸馏、fallback机制和评测对接实现竞赛落地。此外，文章展望了神经符号系统融合、大模型微调与多智能体对练等未来发展方向。; 适合人群：具备一定算法基础和编程经验，熟悉机器学习基本概念，参与或准备参与算法竞赛（如NOI、ICPC、IOI）的学生与开发者。; 使用场景及目标：①将强化学习应用于传统算法题的自动化求解；②在交互题、构造题、博弈题中构建高效智能体以突破人工解题局限；③实现智能体与竞赛评测系统的无缝集成；④探索AI在算法竞赛中的前沿应用趋势。; 阅读建议：建议结合代码实例搭建实验环境，逐步复现从BFS到A3C的演化过程，重点关注状态设计、奖励函数构建与课程学习策略，并尝试将文中技术迁移至其他竞赛题型进行拓展实践。
基于YOLO和DeepSORT的实时违停检测系统源码+文档说明资料（毕设课设作品）.zip
最新发布
12-26
基于YOLO和DeepSORT的实时违停检测系统源码+文档说明资料（毕设课设作品）.zip 一个基于计算机视觉的非法停车检测系统。项目利用YOLO实时目标检测和Deep SORT多目标跟踪技术，监控视频流中的车辆，识别进入禁停区的车辆，并为每辆车分配唯一ID进行持续跟踪。当车辆在禁停区停留超过设定时间阈值时，系统将其标记为非法停车。该解决方案可保存违规事件的详细信息（包括车辆ID、时间戳和图像），适用于停车场、商场、政府管制区域等自动化监控场景。 主要功能 实时车辆检测和识别（基于YOLO） 多车辆跨帧持续跟踪（基于Deep SORT） 禁停区域监控和违规判定 自动化违规事件记录和证据保存 支持JSON日志和JPEG图像输出 技术栈 YOLO（You Only Look Once）- 实时目标检测 Deep SORT - 多目标跟踪算法 Python - 主要编程语言 计算机视觉和视频处理
最大子段和的三种方法及C++实现
12-26
根据原作 https://pan.quark.cn/s/3ef86f01904b 的源码改编 DaheUU 最大子段和
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料树链剖分
12-26
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料树链剖分
HKU-DASC7606课程作业三基于大规模语言模型多数投票机制的增强推理与多选问答系统实现_项目极简说明本项目为香港大学DASC-7606课程2024-2025学年的第三.zip
12-26
HKU-DASC7606课程作业三基于大规模语言模型多数投票机制的增强推理与多选问答系统实现_项目极简说明本项目为香港大学DASC-7606课程2024-2025学年的第三.zip
【计算机竞赛】ACM算法题解与优化技巧在编程竞赛中的应用：贪心策略与动态规划高效解题方法解析
12-26
内容概要：本文系统解析了ACM算法竞赛中的核心知识点与优化技巧，涵盖时间与空间复杂度分析、贪心策略、动态规划、图论算法、搜索剪枝等关键概念，并结合预处理、双指针、位运算、STL高效使用和数学推导等技巧提升算法效率。通过经典的区间调度问题代码案例，详细展示了贪心算法的设计思路、C++实现过程及复杂度分析，强调代码的正确性、鲁棒性和竞赛实用性。同时探讨了算法竞赛在在线判题系统、数据挖掘、网络安全和游戏AI中的应用，并展望AI辅助解题、自适应平台与跨领域融合等未来趋势。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉C++语言，参加ACM等算法竞赛的初学者与进阶选手，尤其是高校计算机专业学生及算法爱好者；; 使用场景及目标：①掌握常见算法思想及其在竞赛中的实际应用；②提升代码实现效率与解题思维，应对各类在线编程比赛与技术面试；③理解如何通过优化技巧缩短运行时间、提高通过率； 阅读建议：建议结合文中代码实例动手实践，深入理解贪心与动态规划等策略的选择依据，关注边界处理与性能优化细节，并延伸学习相关算法题型以巩固提升。
基于Python的汽车之家网站的舆情分析系统【附源码+数据库+万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
12-26
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言介绍舆情分析在汽车行业的重要性、研究背景、意义及论文创新点。1.1舆情分析的研究背景与意义阐述汽车行业舆情分析对市场决策与品牌管理的价值。1.2国内外舆情分析系统研究现状概述国内外舆情分析系统的技术发展与应用情况。1.3论文研究方法与创新点说明本文采用的技术方法及在舆情分析中的创新之处。第2章相关理论总结舆情分析、文本挖掘与Python编程相关理论。2.1舆情分析基础理论介绍舆情分析的定义、流程及关键技术。2.2文本挖掘技术阐述文本预处理、特征提取与情感分析等技术。2.3Python编程语言基础概述Python在数据处理与可视化方面的优势。第3章系统设计详细介绍基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统总体架构设计系统的整体架构、模块划分及数据流向。3.2数据采集模块设计介绍如何使用Python爬虫采集汽车之家网站数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据清洗、情感分析与关键词提取等过程。3.4可视化展示模块设计说明如何使用Python库进行数据可视化展示。第4章系统实现阐述系统的具体实现过程与关键技术。4.1开发环境与工具选择介绍系统开发所使用的Python库与开发环境。4.2数据采集实现详细描述爬虫程序的设计与实现。4.3数据处理与分析实现阐述数据处理流程与情感分析算法的实现。4.4可视化展示实现说明可视化图表的设计与实现过程。第5章实验与分析对系统进行实验验证并分析结果。5.1实验数据集与评估指标介绍实验所采用的数据集与评估舆情分析效果的指标。5.2实验方法与步骤给出实验的具体方法与步骤，包括数据采集、处理与分析等。5.3实验结果与分析从准确率、召回率等指标对实验结果进行详细分析。第6章结论与展望总结研究成果并展望未来研究方向。6.1研究结论概括系统实现的主要成果与舆情分析效
基于LSTM的实时车辆轨迹预测系统_通过长短期记忆网络模型对车辆行驶过程中的经纬度序列进行高精度预测结合实时定位数据动态评估轨迹点的有效性并利用哈弗辛公式量化模型拟合效果实现.zip
12-26
基于LSTM的实时车辆轨迹预测系统_通过长短期记忆网络模型对车辆行驶过程中的经纬度序列进行高精度预测结合实时定位数据动态评估轨迹点的有效性并利用哈弗辛公式量化模型拟合效果实现.zip
Java图形界面音乐播放器
12-26
下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 remusic 仿网易云音乐安卓版客户端 screenshot .png) .png) .png) .png) .png) .png) .png) .png) .png) Credits Timber Fresco MediaPlayerProxy Android-ObservableScrollView retrofit ImitateNetEasyCloud okhttp CustomLrcView MagicaSakura Change Log 6 加入开屏广告 修正动画和一些问题 6 加入桌面小部件 修正动画和一些问题 23 加入锁屏控制 其他 17 取消多任务下载，使用服务下载，增加下载通知 其他 17 增加本地歌曲侧边导航栏 修复播放的一些问题 1 增加主题换肤 其他 19 增加歌词浏览，歌词调节歌曲播放进度 增加保存网络歌单到主页 其他 27 改动底部控制栏为fragment，设置activity跳转无动画，使底部控制栏看起来全局固定在底部 歌单列表使用Android-Observescrollview取代CollapsingToolbarLayout service支持在线歌曲播放，支持在线歌单，暂时在线歌曲不支持无缝播放 通过本地代理，增加在线歌曲缓存 布局的一些优化 修正主页刷新闪屏 其他
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料排列组合枚举
12-26
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料排列组合枚举
利用PPG、心电图和加速度信号监测心率，采用信号分解、频谱峰值跟踪和稀疏信号重建等技术。.zip
12-26
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值