代码对应关系

转自:http://www.cnblogs.com/HQFZ/p/5000038.html 最近在编译AKKA.net 时出现了一个问题: Newtonsoft.Json.dll 冲突. C:\Program Files (x86)\MSBuild\14.0\bin\Microsoft.Common.CurrentVersion.targets(1819,5): warning MSB3243: No way to resolve conflict between " Newtonsoft.Js

开发环境:JDK1.7,Uniyt5.4.2,数据格式ProtoStuff1.08,Netty5.0.0,数据库MySQL. 代码对应关系如下: 首先实现数据模型设计,用于ProtoStuff数据传输. 这里的类服务端与客户端对应,以便消息的序列化与反序列化. 1 package com.netty.model; 2 3 import java.util.List; 4 5 public class SocketModel { 6 7 private int type; //消息类型 8 pri

0x00 样本说明 分析样本是被0b500d25f645c0b25532c1e3c9741667的样本感染得到.感染前的文件是Tcpview.exe,一款windows网络连接查看工具. 感染前后文件对比图示如下: 感染前 感染后 文件大小 106496 字节 818688 字节 文件md5 4B6B70F4A199CF3EAC1554B08804BC4F 041D85ECABF5F2E8366C5E0FDCB705F3 文件图标     分析样本的报毒情况如下: 杀软类型 病毒名 nod32

本文目录: 6.1 为什么需要防火墙 6.2 数据传输流程 6.2.1 网络数据传输过程 6.2.2 本机数据路由决策 6.3 TCP三次握手.四次挥手以及syn攻击 6.3.1 三次握手建立tcp连接 6.3.2 四次挥手端口tcp连接 6.3.3 syn flood攻击 6.4 各种文件分布 6.4.1 从链路层来判断是否处理 6.4.2 从网络层来判断是否处理 6.4.3 从传输层来判断是否处理 6.4.4 从应用层来判断是否处理 6.4.5 特殊的防火墙判断 6.4.6 数据包过滤 6.

本文首先介绍了什么是Apache Thrift,接着介绍了Thrift的安装部署及如何利用Thrift来实现一个简单的RPC应用,并简单的探究了一下Thrift的内部实现原理,最后给出一个基于Thrift的可扩展的分布式RPC调用框架,在中小型项目中是一个常见的SOA实践. Thrift介绍 Apache Thrift是Facebook 开发的远程服务调用框架,它采用接口描述语言(IDL)定义并创建服务,支持可扩展的跨语言服务开发,所包含的代码生成引擎可以在多种语言中,如 C++, Java,

<西游记>中真假美猴王让人着实难以区分,但是我们熟知了其中的细节也不难把他们剥去表象分别出来.对问题不太关心的可以直接调到文中关于.Net文件版本的介绍 问题 最近在编译AKKA.net 时出现了一个问题:Newtonsoft.Json.dll 冲突. C:\Program Files (x86)\MSBuild\14.0\bin\Microsoft.Common.CurrentVersion.targets(1819,5): warning MSB3243: No way to resolv

iBATIS 框架主要的类层次结构 总体来说 iBATIS 的系统结构还是比较简单的,它主要完成两件事情: 根据 JDBC 规范建立与数据库的连接: 通过反射打通 Java 对象与数据库参数交互之间相互转化关系. iBATIS 的框架结构也是按照这种思想来组织类层次结构的,其实它是一种典型的交互式框架.先期准备好交互的必要条件,然后构建一个交互的环境,交互环境中还划分成会话,每次的会话也有一个环境.当这些环境都准备好了以后,剩下的就是交换数据了.其实涉及到网络通信,一般都会是类似的处理方式. 图

iptables参数说明: Commands: Either long or short options are allowed. --append -A chain 链尾部追加一条规则 --delete -D chain 从链中删除能匹配到的规则 --delete -D chain rulenum 从链中删除第几条链,从1开始计算 --insert -I chain [rulenum] 向链中插入一条规则使其成为第rulenum条规则,从1开始计算 --replace -R chain rul

##marg 基础   摘自贺一家的博客 在我们这个工科领域,它来源于概率论中的边际分布(marginal distribution).如从联合分布p(x,y)去掉y得到p(x),也就是说从一系列随机变量的分布中获得这些变量子集的概率分布.回忆了这个概率论中的概念以后,让我们转到SLAM的Bundle Adjustment上,随着时间的推移,路标特征点(landmark)和相机的位姿pose越来越多,BA的计算量随着变量的增加而增加,即使BA的H矩阵是稀疏的,也吃不消.因此,我们要限制优化变量的