四时宝库

程序员的知识宝库

一篇文章让你全面了解Skynet基于Actor模式的开源框架

使用多进程解决高并发带来的问题是进程安全锁,框架经常会因为部分代码的报错而导致死锁或内存占用不释放等诸多问题。而使用单进程的服务器框架,通过线程池来做消息轮询和任务执行,能够避开锁带来的诸多问题。

框架的初衷

  • 众核时代的并行编程
  • 免费的晚餐已经结束了(The Free Lunch Is Over -- Herb Sutter, 2005)

7.2.8(x64)免费FTP服务器软件介绍

Wing FTP Server Corporate 7.2.8 (x64)

Wing FTP Server是一款简单、安全、功能强大的免费FTP服务器软件,适用于Windows、Linux、Mac OS和Solaris。它支持多种文件传输协议,包括FTP、FTPS、HTTP、HTTPS和SFTP,使您的客户端能够灵活地连接到服务器。它为管理员提供了一个基于web的界面,可以从任何地方管理服务器。您还可以监视服务器性能和在线会话,甚至可以接收有关服务器上发生的各种事件的电子邮件通知。

游密首推真人实时视频,玩家进入手游面对面新时代

8月22日,游密科技重磅推出了一套全新的游戏视频社交系统解决方案——游密视频云(下称“游密Video”)。游戏开发者只需要通过在游戏中接入游密VideoSDK的方式,即可实现游戏内多人视频通话,让游戏社交更加生动,同时这也象征着玩家面对面一起玩游戏即将进入手游新时代!

在过去,移动端的实时视频聊天技术方案多用于一些直播、社交类APP,而游密本次推出的游密Video,是一套针对手机游戏的视频社交系统解决方案。游密Video,只需要一个SDK,短短几行代码,就能帮助游戏轻松实现大神在线视频直播、多人实时视频聊天等功能。在全球范围内,即使是跨越大洲、大洋,游密Video在实测中检测到的平均延时也是低于200ms。在网络抖动、丢包等恶劣的网络环境,依然能保持稳定清晰的语音,流畅不卡帧的视频通话。

C/C++程序员的Lua快速入门(c++程序讲解)

C/C++程序员的Lua快速入门
指南
Robert Z
2010-1前言
本文针对的读者是有经验的C/C++程序员,希望了解Lua或者迅速抓住Lua的关键
概念和模式进行开发的。因此本文并不打算教给读者条件语句的语法或者函数定
义的方式等等显而易见的东西,以及一些诸如变量、函数等编程语言的基本概

LUA语言教程与工程实践(lua语言教学)

0 先说的话

skynet服务的缺陷 lua死循环(sky服务器错误)


听阿里云CDN安防技术专家金九讲tengine+lua开发

摘要: 系统介绍tengine的安装、运行和开发,全文包含大量代码示例,由阿里云CDN安防技术专家金九撰写。

1. 介绍

Tengine:轻量级、高性能、高并发、配置化、模块化、可扩展、可移植的Web和反向代理 服务器,Tengine是nginx超集,但做了很多优化,包含了很多比较有用的模块,比如直接包含了lua、proc等很有用的模块。

国产开源系统其实很多,看看这个使用lua脚本开发的LuatOS



一说到国产操作系统,可能很多同学会觉得根本就没有这种东西。但是实际上,国内有很多优秀的国产操作系统,虽然有些并不是供普通消费者使用的,但是它们都各有特色,并且有些系统在其专业细分领域使用率已经很高了,今天推荐的 LuatOS 就是这样一款物联网操作系统。

数据处理利器NumPy初识(四)(数据处理软件python)

回顾

在数据处理利器NumPy初识(三)中,我们介绍了NumPy中对ndarray数据的各种运算以及NumPy中广播机制的基本概念和用法。今天我们来看一下NumPy中随机数的相关内容和对ndarray的存储与加载。

NumPy中的随机数

NumPy中的随机数集中在random包中,它包含了多种概率分布的随机样本,是数据计算、数据分析中的重要辅助工具,主要包括normal(mean,stdev,size)、random(size)、rand(d0, d1, ..., dn)、randn(d0, d1, ..., dn)、randint(low[, high, size, dtype])、choice(a[, size, replace, p])等函数。下面我们分别看一下这几种随机数的用法。

谷歌今天又开源了,这次是Sketch-RNN

前不久,谷歌公布了一项最新技术,可以教机器画画。今天,谷歌开源了代码。在我们研究其代码之前,首先先按要求设置Magenta环境。(https://github.com/tensorflow/magenta/blob/master/README.md)

本文详细解释了Sketch-RNN的TensorFlow代码,即之前发布的两篇文章《Teaching Machines to Draw》和《A Neural Representation of Sketch Drawings》中描述的循环神经网络模型(RNN)。

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