dig中的 task 和 socket模块

最新推荐文章于 2024-08-21 09:53:37 发布
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【信息收集】——3、信息收集指南
Fly_鹏程万里
02-26 4万+
无意中发现了一个巨牛巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，小白也能学，而且非常风趣幽默，还时不时有内涵段子，像看小说一样，哈哈～我正在学习中，觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程！ 前言 本系列文章只做技术研究与分享，如有恶意利用文章中提及的技术做网络攻击，造成的法律责任，作者概不负责！ 安全问题的本质 安全问题的本质是“信...
Go 相关的框架，库和软件的精选清单
开发之路
07-03 5810
概述 这是一个Go 相关的框架，库和软件的精选清单，引用自 awesome-go项目，并翻译补充而来这是一个Go 相关的框架，库和软件的精选清单，引用自 awesome-go项目，并翻译补充而来 音频和音乐 用于处理音频的库。 EasyMIDI -EasyMidi是一个简单可靠的库，用于处理标准Midi文件（SMF）。 flac支持FLAC流的Native Go FLAC编码器/...
开源项目 DIG 使用教程
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08-21 330
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dig-基本使用
代码小牛的博客
11-04 769
dig：Domain Information Groper,是一个DNS查询工具系统小说 https://wap.kuwx.net/ 1：使用google的域名服务器：查询特定域名的A记录 [root@localhost ~]# dig @8.8.8.8 www.baidu.com A ###格式:dig @dnsserver name querytype ###如果没有...
探索未来科技：DIG——智能数据洞察工具
gitblog_00080的博客
04-25 653
探索未来科技：DIG——智能数据洞察工具 在大数据时代，有效的数据分析和可视化是企业决策、科研探索和创新应用的关键所在。今天，我们向您推荐一个强大的开源项目——DIG（Data Intelligence Generator），它是一个智能的数据洞察工具，旨在简化复杂的数据处理过程并提供深度洞见。 项目简介 DIG 是由 DIVE Lab 开发的一个高效能、易上手的数据分析平台，它集成了多种数据处理...
FPGA实战篇——【6】动态数码管
electron的博客
03-06 5585
FPGA实战——动态数码管rtl文件模块设计：计数模块，产生数码管的数据数码管显示驱动模块时钟分频数字转码（二进制—>BCD码）位选信号切换ucf文件 **任务：**使用开发板上的 6 位数码管以动态方式从 0 开始计数，每 100ms 计数值加1，计数值从 0 到 999999 循环计数。 硬件设计：与上节相同。 共阳极的6个数码管 rtl文件 此次使用动态模式，相比静态模式，动态扫描就是利用人眼的余辉效果，先只打开第一个数码管，让第一个数码管显示一个数字，比如1ms，然后马上关掉第一个，再让第二
linux socket
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04-08 1535
Linux环境下的Socket编程发布于2005-05-28 被读24815次 【字体：大 中 小】 什么是Socket 　　Socket接口是TCP/IP网络的API，Socket接口定义了许多函数或例程，程序员可以用它们来开发TCP/IP网络上的应用程序。要学Internet上的TCP/IP网络编程，必须理解Socket接口。
python asyncio tcp server_python中的asyncio模块
weixin_39894233的博客
12-05 330
asyncio异步IO,能够异步网络操作，并发，协程1、asyncio的关键字说明event_loop事件循环：程序开启一个无限循环，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...
使用Node Webkit，Socket.io和MEAN建立实时聊天室
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总览 (Overview) Development folks work tirelessly to make building programs as easy as possible. The JavaScript, Web and Mobile app developers communities increased drastically since Node and Cordova w...
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03-08 77
asyncio模块：示例一 import asyncio @asyncio.coroutine def func1(): print('before...func1......') yield from asyncio.sleep(5) print('end...func1......') tasks = [func1(), func1()...
进程、数据共享、进程锁、进程池、requests模块和bs4（beautifulsoup）模块
09-17 82
一、进程 1、进程间数据不共享，如下示例： import multiprocessing data_list = [] def task(arg): data_list.append(arg) print(data_list) # 每个进程都有自己的一个列表 def run(): for i...
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墨鱼菜鸡
07-11 1093
From：https://www.cnblogs.com/bravexz/p/7741633.html 爬虫应用 asyncio 模块 ( 高性能爬虫 )：https://www.cnblogs.com/morgana/p/8495555.html python异步编程之asyncio(百万并发)：https://www.cnblogs.com/sh...
【进阶】 --- 多线程、多进程、异步IO实用例子
墨鱼菜鸡
07-11 1227
【进阶】 --- 多线程、多进程、异步IO实用例子：https://blog.youkuaiyun.com/lu8000/article/details/82315576 python之爬虫_并发(串行、多线程、多进程、异步IO)：https://www.cnblogs.com/fat39/archive/2004/01/13/9044474.html Pyth...
基于核极限学习机的鲸鱼优化算法(WOA-ke lm)用于时间序列预测及其Matlab实现 - 时间序列预测 v4.0
08-13
内容概要：本文介绍了基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA），即WOA-ke lm，在时间序列预测中的应用。文章首先概述了WOA-ke lm的技术背景，强调了其强大的非线性映射能力和自适应学习特性。接着，文章提供了一个自带的数据集，涵盖了多个领域的时序数据，用于验证WOA-ke lm的有效性。随后，文章详细解释了WOA-ke lm的Matlab代码实现，配有详细的注释，特别适合新手学习。最后，展示了该算法在实际应用中的出色表现，特别是在处理复杂非线性问题时的高精度和稳定性。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、学生和开发者，尤其是那些希望深入了解核极限学习机和鲸鱼优化算法的新手。 使用场景及目标：① 学习和掌握WOA-ke lm的基本原理和技术细节；② 使用提供的数据集和代码进行实验，验证算法的有效性；③ 提升在时间序列预测任务中的技能，特别是处理复杂非线性问题的能力。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实用的代码实现和详细的注释，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。
LabVIEW与YOLOv5结合的TensorRT并行推理技术及应用
最新发布
08-13
将LabVIEW与YOLOv5结合，利用TensorRT进行并行推理的技术实现及其应用场景。主要内容涵盖从YOLOv5的.pt模型转换为.onnx再进一步转换为TensorRT模型(.trt)，以及如何通过C++封装DLL来支持LabVIEW环境下的多线程多任务并行推理。文中还讨论了模型转换过程中遇到的问题及解决方法，如不同显卡生成的TRT模型不通用的问题，并提供了具体的转换命令。此外，文章强调了在LabVIEW环境中调用DLL时需要注意的事项，比如内存管理和图像数据格式转换，确保了在工业检测场景中能够实现毫秒级别的视频和图片识别。 适合人群：对嵌入式系统开发、机器视觉、深度学习感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望将深度学习模型应用于工业自动化领域的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟的工业检测和其他实时视觉处理任务。目标是在保持高精度的同时，提高处理速度，减少硬件资源占用，从而优化生产效率。 其他说明：文中提供的技术方案不仅解决了模型转换和跨平台兼容性的问题，还实现了高效的多模型并行推理，为工业自动化领域提供了一种可行的深度学习应用方案。
Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar
08-13
Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar
Springboot在线学习系统：管理员功能与用户体验
08-13
基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护；用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化（如使用Resource对象避免内存溢出），积分排行榜的高效实现（采用Redis Sorted Set结构），敏感词过滤机制（利用DFA算法构建内存过滤树）以及视频播放的浏览器兼容性解决方案（通过FFmpeg调整MOOV原子位置）。此外，还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用，提高了系统的灵活性和易用性。 适合人群：对Spring Boot有一定了解，希望深入理解其实际应用的技术人员，尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标：适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案，涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面，帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明：文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路，还分享了许多实践经验教训，对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性，确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。
在Windows中安装和使用dig工具进行域名解析
- 安装WSL并在Linux发行版中使用包管理器安装`dig`（例如在Ubuntu中，使用`sudo apt-get install dnsutils`）。 4. **使用第三方预编译版** - 有些开发者为Windows环境提供了预编译的`dig`版本，你可以直接下载...
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