GLib 实现了一个功能强大的事件循环分发处理机制，这些事件的来源有很多种比如文件描述符(文件、管道或套接字)或超时。
这篇文章，按照下面这 2 张图，来描述 glib 在 Linux 和 Windows 平台上，是如何来进行线程库的设计的。
其实并没有去刻意的要使用这个库，并且所谓的跨平台的东西配置起来都不是那么的容易的。之所以要用这个东西是因为要编译libgpod的代码，网上的说明文件不少，但是代码迁移到windows还是不少的问题的。
DeepStream的Jetson版本基于JetPack 6.0 DP（开发者预览版）。此版本不适用于生产目的。
转自：http://blog.csdn.net/yasi_xi/article/details/9899599
从实时源收集数据后，会将其添加到数据流中。流包含随时间推移可用的一系列事件，每个事件包含来源端的数据以及标识源端属性的元数据。流可以是无类型的，但更常见的是，流的数据内容可以通过内部（作为元数据的一部分）或外部数据类型的定义来描述。流是无界的、不断变化的，可能是无限的数据集，与传统的有界，静态和有限批次的数据有很大不同。在本章中，我们讨论流数据管道。
我们要想把一个系统搞清楚，首先要把它的线程模型弄明白。比如它是单线程的还是多线程的？如果它是单线程的，那逻辑就比较简单了，像mediasoup就是单进程多实例的模型；如果是多线程的，那它的线程是如何分配的？每个线程的作用是什么？我们必须把这些都要弄清楚才行，否则我们就无法将这个系统彻底搞明白。
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今天在虚拟机下在学习scapy的东西，其中一个例子中需要安装一个python的visual模块，期间报了N多的错误，一个个解决其中的依赖问题，到后面被卡住了
进程：一个JVM就是一个进程 线程：最小的调度单元 一个进程可以包含多个线程，在安卓中有一个主线程也就是UI线程，UI线程才可以操作界面，如果在一个线程里面进行大量耗时操作在安卓中就会出现ANR(Application Not Responding)
进程间通信 转自 https://www.cnblogs.com/LUO77/p/5816326.html
文章目录 1. 管道流 1.1. PipedOutputStream 1.1.1. 构造函数 1.1.2. 常用函数 1.2. PipedInputStream 1.2.1. 构造函数 1.2.2. 常用函数 1.3. 实例 1.4. 问题 1.5. 解决方法 1.6. 参考文章 管道流 管道流的主要作用是可以进行两个线程间的通讯，分为管道输出流(PipedOutputStream)、管道输入流（PipedInputStream），如果想要进行管道输出，则必须要把输出流连在输入流之上，在PipedO
: 当我试图在 Ubuntu 上的 Wireshark 中打开一个 pre-recorded 数据包转储时，它的界面突然死机，在我运行 Wireshark 的终端出现了下面的错误和警告。我该如何解决这个问题？
管道通信方式分为无名管道和有名管道，无名通道可用于有亲缘关系进程间的通信，有名通道克服了管道没有名字的限制。
GoAccess 是一款开源的且具有交互视图界面的实时 Web 日志分析工具，通过你的 Web 浏览器或者 *nix 系统下的终端程序 (Terminal) 即可访问。
现在，因为种种因素，你必须对一个请求或者方法进行频率上的访问限制。 比如， 你对外提供了一个API接口，注册用户每秒钟最多可以调用100次，非注册用户每秒钟最多可以调用10次。 比如， 有一个非常吃服务器资源的方法，在同一时刻不能超过10个人调用这个方法，否则服务器满载。 比如， 有一些特殊的页面，访客并不能频繁的访问或发言。 比如， 秒杀活动等进行。 比如 ，防范DDOS，当达到一定频率后调用脚本iis服务器ip黑名单，防火墙黑名单。 如上种种的举例，也就是说，如何从一个切面的角度对调用的方法进行频率上的限制。而对频率限制，服务器层面都有最直接的解决方法，现在我说的则是代码层面上的频率管控。
处理指令的最简单方式包括两个步骤：cpu先从内存中读取一条指令，然后执行，这样单条指令的处理过程称为一个“指令周期”，程序的执行就是由许多指令周期组成。
这篇文章中详细讲解了 Perlin 团队，在他们的 Wavelet 区块链框架的基础上，构建一个去中心化应用（Dapp）的示例。逻辑使用 Rust 合约实现，编译成 Wasm 运行。数据存储，直接存储在区块链上。
/usr/X11R6/bin/xauth: timeout in locking authority file /home/oracle/.Xauthority查看/home/ubuntu权限
随着网络基础设施的提高，音视频实时通信越来越成为人们日常生活和工作中必不可少的需求。2011年 WebRTC的出现，则更加速了这种需求变为现实的可能性。
全世界几十亿台电脑，连接在一起，两两通信。上海的某一块网卡送出信号，洛杉矶的另一块网卡居然就收到了，两者实际上根本不知道对方的物理位置，你不觉得这是很神奇的事情吗？
kafka通过一系列优化，写入和读取速度能够达到数万条/秒。通过增加分区数量，能够通过部署多个消费者增加并行消费能力。但还是有很多情况下，某些业务的执行速度实在是太慢，这个时候我们就要用到多线程去消费，提高应用机器的利用率，而不是一味的给kafka增加压力。
libcrypt-2.23.so glibc glibc中的包含的库，现代哈希加解密
合成器线程可以单独处理用户的交互并使内容更变,不需求主线程去执行,主线程执行js、布局、样式、绘制。
frida 是一个非常优秀的开源项目，因为项目活跃，代码整洁，接口清晰，加上用灵活的脚本语言(JS)来实现指令级代码追踪的能力，为广大的安全研究人员所喜爱。虽然使用人群广泛，但对其内部实现的介绍却相对较少，因此笔者就越俎代庖，替作者写写 frida 内部实现介绍，同时也作为自己的阅读理解记录。
管道可用于具有亲缘关系进程间的通信，有名管道除了具有管道所具有的功能外，它还允许无亲缘关系进程间的通信。
进程是操作系统进行资源分配的基本单位，每个进程都有自己的独立内存空间。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。
进程间通信（IPC，Inter-Process Communication），指至少两个进程或线程间传送数据或信号的一些技术或方法。
本教程依据《Nvidia Jetson Nano 遠端登入(Vino-VNC) 中文版》而来，感谢原作者奉献。
我们知道线程是操作系统中独立的个体，但是这个单独的个体之间没有一种特殊的处理方式使之成为一个整体，线程之间没有任何交流和沟通的话，他就是一个个单独的个体，不足以形成一个强大的交互性较强的整体。
JDK 7 引入了 Asynchronous I/O， 即AIO。在进行 I/O 编程中， 常用到两种模式： Reactor 和 Proactor。 Java的NIO就是Reactor， 当有事件触发时， 服务器端得到通知， 进行相应的处理。 AIO即NIO2.0，叫做异步不阻塞的IO。 AIO引入异步通道的概念， 采用了 Proactor 模式， 简化了程序编写，有效的请求才启动线程， 它的特点是先由操作系统完成后才通知服务端程序启动线程去处理， 一般适用于连接。
System Type arm 占用配置，一般是厂家提供，与第7项代替了原有的Processor type and features
Nginx本身不能处理PHP，它只是个web服务器，当接收到请求后，如果是php请求，则发给php解释器处理，并把结果返回给客户端。
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在社区很多人不看好的微软.NET开源实现Mono发布了Mono 2.8，这是一个重要的版本更新，有着显著的改善，Mono 2.8包括C＃4.0的支持（也是现在的默认配置），新一代的垃圾回收器，新的框架，LLVM的支持，目前被认为是稳定的，2.0版本的embedding API ，对OpenBSD的支持，移除了对GLib的依赖，并有.NET 2.0的线程池的异常行为。 新的微软的开源协议的框架包括ASP.NET 4.0，并行框架，System.XAML，System.Dynamic，Managed E
一个特定类型的方法和操作函数是并发安全的，那么所有它的访问方法和操作都是并发安全的。导出包级别的函数一般情况下都是并发安全的，package级的变量没法被限制在单一的goroutine，所以修改这些变量必须使用互斥条件。 竞争条件指的是程序在多个goroutine交叉执行操作时，没有给出正确的结果。只要有两个goroutine并发访问同一个变量，且至少其中的一个是写操作的时候就会发生数据竞争。 避免数据竞争的方法： >> 方法不要去写变量，此时指只在第一次创建时写入，后续不再对该变量进行修改。
多道程序设计的主旨是“只做一件事并且做好”，这个主旨自始至终贯穿本章，文中举了管道、more命令，来说明，unix命令功能的单一性以及进程间如何进行通信。
设计模式大集合 设计模式的定义和结构 软件设计模式是：在软件设计中，一个通用的，可重用的解决方案，用于解决给定上下文中的一个常见问题。 设计模式的描述 下面定义了一个标准描述设计模式的结构。 模式名称和分类 一个描述性和惟一的名称，有助于识别和引用模式。 意图 描述模式背后的目标和使用它的原因。 别名 模式的其他名称。 动机 由问题和可使用该模式的上下文组成的场景。 适用性 这种模式可用的情况;模式的上下文。 结构 模式的图形表示。类图和交互图可以用于此目的。 参与者 模式中使用的类和对象的列
要解决空间浪费和更新困难这两个问题最简单的办法就是把程序的模块相互分割开来,形成独立的文件,而不再将它们静态地链接在一起。简单地讲,就是不对那些组成程序的目标文件进行链接,等到程序要运行时才进行链接。也就是说,把链接这个过程推迟到了运行时再进行,这就是动态链接( Dynamic Linking)的基本思想。
在音视频领域接触最多实现的方案通常是通过ffmpeg（PC和sever端居多）或者硬件厂家的的SDK实现特定硬件的编解码功能（机顶盒，电视等嵌入式设备）。这里我们介绍一个在国内不太常用的解决方案----gstreamer媒体库
2、pkg-config软件官网：http://www.freedesktop.org/wiki/Software/pkg-config/
Hi，大家好，我是码农，星期八，本篇继续带来Go语言并发基础，channel如何使用。
之前在笔记本上装了sshfs，远程工作非常方便，但是好景不长，这两天总是发生sshfs崩溃的情况。具体使用的版本应该是2.9
Github链接，https://github.com/crate-ci/cargo-release/releases/tag/v0.22.0
开始阅读 nginx 源码的时候就一直伴随着一个问题，那就是多进程的 nginx 模型是怎么保证多个进程同时写入一个文件不发生数据交错呢？ 猜想中，主要有以下几种解决方案： 1. 最传统的，正在写文件的进程加锁，其他进程等待，但是这样的情况是绝对不允许的，效率太过低下 2. 写 log 前测试锁状态，如果已经锁定，则写入进程自己的缓冲区中，等待下次调用时同步缓冲区，这样做的好处是无需阻塞，提高了效率，但是就无法做到 log 的实时了，这样做工程中也是绝对无法接受的，一旦发生问题，将无法保证 log 是否已经被写入，因此很难定位 3. 一个进程专门负责写 log，其他进程通过域套接字或者管道将 log 内容发送给他，他持续阻塞在 epoll_wait 上，直到收到信息，立即写入，但是众所周知，nginx 是调用同一个函数启动所有进程的，并没有专门调用函数启动所谓的 log 进程，除了 master 和 worker，nginx 也确实没有 log 进程存在 4. 那么就是进程启动后，全部去竞争某个锁，竞争到该锁的 worker 执行 log worker 的代码，其余的 worker 继续运行相应程序，这个方案看上去是一个不错的方案，如果是单 worker 的话，那么就无需去使用该锁即可
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