Windows下的两个缺陷

windows下的两个等待技术 第一种: Win32  Sleep()函数      这个函数要求操作系统中止线程动作,直到读过某个指定的时间之后才恢复.能在某个线程结束时(而不是某段时间结束时)被调用. 第二种:busy  loop(busy waits)      不断调用GetExitCodeThread(),直到其结果不再是STILL_ACTIVE. 缺点:浪费CPU时间. 绝对不要在Win32中使用busy loop //busywait.c /*Domonstrate the eff

确保window的环境变量中找不到CATALINA_HOME和CATALINA_BASE 修改server.xml,用解压版的tomcat,不要用安装版的. 1.修改http访问端口 conf下的server.xml文件的服务访问端口,默认是8080可以改成其它的,如7000 2.修改shutdown端口 默认8005 3.修改jvm启动默认端口,默认端口为8009 <br><Connector port="8009" protocol="AJP/1.3&q

首先,认识一下clock()和GetTickCount(): 一.clock() clock()是C/C++中的计时函数,而与其相关的数据类型是clock_t.在MSDN中,查得对clock函数定义如下: clock_t clock(void) ; 简单而言,就是该程序从启动到函数调用占用CPU的时间.这个函数返回从"开启这个程序进程"到"程序中调用clock()函数"时之间的CPU时钟计时单元(clock tick)数,在MSDN中称之为挂钟时间(wal-cloc

http://my.oschina.net/jackzlz/blog/508210 安装JDK 从Java官网下载JDK并安装.请注意选择x86还是x64版本. 推荐将JDK的bin目录加入系统PATH环境变量. 安装Android SDK 可以单独安装Android SDK,也可以通过Eclipse ADT或者Android Studio一并安装.推荐使用Android Studio,以下说明会默认以Android Studio的方式说明.请注意选择x86还是x64版本. 为了加速下载,推荐从

启动.关闭Sybase数据库服务器 一.启动Sybase服务器 在windows下介绍两种方法启动Sybase数据库服务器. 1.通过服务器管理器 依次打开控制面板>管理工具>服务 管理窗口.拖动滚动条到Sybase打头的服务名称附近,一般会发现有5个服务:Sybase SQLServer _ <servername>.Sybase BCKServer _ <servername>_BS.Sybase MONServer _ <servername>_MS.

本文主要讲述如何在 Windows 系统上通过 npm 命令行安装 appium Windows 桌面版请在官网选择对应版本下载安装. 官网链接 TestHome 百度网盘下载链接 Tips:Appium 桌面版需要 Node.js 环境才可运行. 一.环境要求 JDK Node.js android-sdk python 2.7 .net framework 2.0 VCbuild 二.安装过程 安装JDK,并配置好环境变量. ? 安装配置 Node.js: 参考链接:https://www.

一年前想写一个像cocoa那样,可以方便层动画开发的引擎,写着写着又逆向它的QuartzCore.framework,也就是CoreAnimation的底层,已经大半年没有搞windows这个引擎.大体来看,动画简单来说有9要素,矩形区域(x, y, w, h),仿射变换矩阵(translation, rotation, scale),还有就是透明度alpha,除此还必须有线性变化函数.这些在cocoa中构成了最基本的动画,也最常用,通常提交动画一个始态,一个终态,以及时间就OK了.有次序的动画

来源:http://www.jb51.net/article/105311.htm 这篇文章主要介绍了Windows下Python2与Python3两个版本共存的方法,文中介绍的很详细,对大家具有一定的参考价值,有需要的朋友们下面来一起看看吧. 前言 一向用Python 3,最近研究微信公众号开发,各云平台只支持Python 2.7,想用其他版本需要自己搭建环境.而网上又搜不到Python 3开发微信公众号的资料.暂打算先使用Python 2.7,有空学习Docker后再迁移到Python 3.

难得遇到一次java堆内存溢出(心里想着,终于可以来一次jvm性能优化了$$) 先看下报错信息, java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 错误就是发出了这样的信号: 执行垃圾收集的时间比例太大, 有效的运算量太小. 默认情况下, 如果GC花费的时间超过 98%, 并且GC回收的内存少于 2%, JVM就会抛出这个错误. 造成这个问题的原因可能是项目里某个地方定义的太多的map,list对象,或者一次从数据库中查询的数据量过大.