工作中用到了SENT协议的传感器,就专门研究的一下,以下内容主要来自于CANoe的帮助文档中的SENT协议的部分内容。
提到车载总线,我们会立马想到经济可靠的CAN、Lin以及成本过高的FlexRay或Ethernet总线。但随着车载传感器数量的增加和对测量精度要求的提升,需要一种相比CAN或Lin更便捷、可靠、经济的车载数据通讯解决方案。
使用HttpUtil的doPostHttp方法发送请求时,收到了tomcat返回的以下错误信息:The request sent by the client was syntactically incorrect,debug了下发现发现tomcat返回了400错误:由于语法格式有误,服务器无法理解此请求
这样的报告有助于Microsoft了解和分析应用程序的崩溃情况,从而改进和修复相关的问题。
服务器向浏览器推送信息,除了 WebSocket,还有一种方法:Server-Sent Events(以下简称 SSE)。本文介绍它的用法。 一、SSE 的本质 严格地说,HTTP 协议无法做到服务器
在工作期间,我有机会仔细地研究现代车辆上的一些最新传感器技术。虽然这些特殊的传感器已经存在一段时间了, 但是SENT技术越来越多地出现在车辆中。在汽车论坛中,我发现有关使用这些传感器的问题和讨论有所增加。这些现象促使我去研究如何利用虹科Pico示波器从这些传感器中获得尽可能多的信息。
redis明明已经设置的密码,但是连接的时候发现desktop可以连接上,但是jedis就是不行,经测试发现使用口令和不使用口令 desktop Manage 都可以连上,有点坑,原因是启动redis的时候没有选择配置文件,重启redis,追加上配置文件就行了。
使用Spring MVC3框架时,可能会遇到这个问题,请求后台没有任何响应,页面显示
现今的 Web 浏览器支持每个 cookie 的 secure 标记。 如果设置了该标记,那么浏览器只会通过 HTTPS 发送 cookie。 通过未加密的通道发送 cookie 将使其受到网络截取攻击,因此安全标记有助于保护 cookie 值的保密性。 如果 cookie 包含私人数据或带有会话标识符,那么该标记尤其重要。 例 1: 在下面的示例中,在未设置 secure 标记的情况下将 cookie 添加到响应中。
SSE(Server-Sent Events)是一种基于HTTP的服务器推送技术,它允许服务器实时地向客户端推送数据。相比于传统的轮询或长轮询技术,SSE具有更低的延迟、更高的效率和更低的资源消耗。
基于日志的统计分析按日志来源一般分为后端 cgi、app 日志和前端 js 挂码日志,其中前端 js 挂码由于与具体后端业务逻辑低耦合、异步加载等特性,使得其在网站统计分析领域应用广泛。 今天就来看一个 nginx 日志收集过程中的 case。 最近在 review nginx 配置的时候,发现 nginx 每天会有 1% 的 errlog,由于公司的业务访问量还算比较大的,算下来这 1% 也不是个小数目,有必要搞清楚这 1% 究竟怎么产生的。 1、错误日志样式: 错误日志的样式大致分为两种,如下:
当开发实时 web 应用时,WebSockets 可能是我们首先想到的。然而,Server Sent Events (SSE) 是通常会是一种更简单的替代方案。
SSE是一个轻量级协议,相对简单;WebSocket是一种较重的协议,相对复杂。但SSE只支持单向交互(服务器给客户发送),Websocket支持双向交互。
解决方案: Target->Buid Settings->Linking 下 Other Linker Flags 项添加-all_load
主要看了一下,说的是jdbc在提交任务的时候出现了问题,并且驱动未收到服务端的数据包。
事情的经过是这样的,我将服务器上的redis端口暴露了在外面,而且没有给redis设置用户名和密码,当我用第三方开源工具 another redis deskTop Manager,连接时于是悲剧发生了,不知道是工具的事情还是别的事情造成的,先看看发生的特征吧。
如果出现这个问题,那么首先恭喜你,不是渠道的SDK太旧了,不兼容版本,而是CP游戏工程太老了
server-sent实现的就是服务器向浏览器发送消息,根据这一特性,我们运用在文章更新推送的功能上,它基于HTTP协议,除了微软的ie/edge浏览器不支持之外,其他的浏览器基本都支持。server-sent发送的是数据流,而不是数据包,流信息发送,就会使得客户端不会关闭连接。
大家好,我是来自Bugly Crash实验室的小萝莉(害羞ing),很高兴能和大家一起讨论关于移动终端App的Crash问题及解决方法。 在上次的“精神哥讲Crash”系列中,精神哥给大家分享了小白埋坑,让人泪奔的惨痛经历。这或许会让广大机器猿大呼多么痛的领悟,而以为高大上的水果猿也庆幸还是水果靠谱。然而,coding路上,哪有不挖坑的小白,哪有不被坑的小猿呢? 从本周开始,萝莉会定期给大家分享苹果猿(iOS移动开发者)挖坑和埋坑的一些经历。 今天,首先要给大家讲的是一个入(xiao)门(bai)必(mai
由于工作关系,平时在单位使用邮件客户端比较多。但基于对国产软件的习惯性排斥,Mozilla Thunderbird 似乎成为了剩下为数不多的选择之一。不过在发信时却遇到了卡住“正在复制消息到Sent文件夹”的问题,虽然此时邮件已经成功发出,但点击关闭窗口却会提示是否保存草稿。
REF:R L9396 – Automotive Multiple Power Supply IC – STMicroelectronicsL9396 – Automotive Multiple Power Supply IC, L9396, STMicroelectronics
redis主从复制时,想要增加密码认证功能。初学了解不多,修改了master的redis_6379.conf,增加”masterauth 123456″,同时修改slave的redis_6380.conf,增加”masterauth 123456″。认为主从配置的认证密码的参数都是masterauth。重新启动后用redis-cli连接slave,输入info replication,显示master_link_status:down。
*** Terminating app due to uncaught exception ‘NSInvalidArgumentException’, reason: ‘-[NSURLError isEqualToString:]: unrecognized selector sent to instance 0x10b34e810’ *** First throw call stack:
转自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/05/server-sent_events.html
查看了一下原因,SVN的请求是写一个XML包体,如果仓库过大,请求的body就变得很大了,导致请求超时,文件夹被 locked ,只能检出了一部分文件。
该文介绍了如何使用Akka HTTP和SSE实现服务端推送文件给客户端的功能。首先介绍了SSE的概念和Akka HTTP的SSE库,然后通过一个具体的应用场景和代码示例详细讲解了如何实现该功能。
提到服务端数据推送,你可以一下子就想到了Websocket,WebSocket是一种全新的协议,随着HTML5草案的不断完善,越来越多的现代浏览器开始全面支持WebSocket技术了,它将TCP的Socket(套接字)应用在了webpage上,从而使通信双方建立起一个保持在活动状态连接通道。
标题:修复nginx报错:"upstream sent too big header while reading response header from upstream" 作者:cuijianzhe 地址:https://solo.cjzshilong.cn/articles/2019/10/20/1571574453990.html
使用Nginx配置反向代理处理SSE请求时,偶尔会发生消息内容被截断,客户端无法正确接收消息的情况
在当今的软件工程领域,实时通信在许多现代应用程序中发挥着至关重要的作用。Server-Sent Events (SSE) 是该领域广受欢迎的一项技术。
使用sourceTree时,配置好了sshkey,但是还是无法拉取和推送代码,一直报下方的错误: git -c diff.mnemonicprefix=false -c core.quotepath=false fetch origin Access denied Access denied Access denied Access denied Access denied FATAL ERROR: Server sent disconnect message type 2 (protocol error)
在客户端开发时可以通过轮询的方式拿到服务器端的数据,同时在客户端开发时,如果是将客户端也作为服务器端,那么之间的通讯将会十分简单。有个逗比的小伙伴想要用我的客户端魔改,但是他又不想学习什么知识,此时他需要拿到我客户端的实时信息,好在他知道一点 html 的知识,于是让我通过服务器发送事件 Server-Sent Events 而他写一个简陋的 html 去拿到我客户端的数据 这是一个简陋的开发端的工具,开源的好处就是,你觉得不爽,自己改哇。自己改不动就等开发者下班协助啦,本文就使用一个简单的方式在 asp dotnet core 实现服务器发送事件。虽然标题是 asp dotnet core 而实际上我的软件是一个桌面端软件
form 表单 post之后 ,重新定向当前页面的get请求 这是因为,form表单提交的时候,按钮在form表单里面 或者检查你的cookie 是否存入了中文,如果有中文也会概率导致这个错误
他可能只注意到 “Could not get a resource from the pool” 的报错,没有注意到下面还有一句 “ERR Client sent AUTH, but no password is set”
最近在公司闲着没事研究了几天,终于搞定了SSE从理论到实际应用,中间还是有一些坑的。 1.SSE简介 SSE(Server-sent events)翻译过来为:服务器发送事件。是基于http协议,和WebSocket的全双工通道(web端和服务端相互通信)相比,SSE只是单通道(服务端主动推送数据到web端),但正是由于此特性,在不需要客户端频繁发送消息给服务端,客户端却需要实时或频繁显示服务端数据的业务场景中可以使用。如:新邮件提示,在浏览网页时提示有新信息或新博客,监控系统实时显示数据。。。 在web端
善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回,进而更快地给到前端用户反馈,同时也可以缓解连接超时的问题。
2.获取mntr的信息,缓存conf就是conf信息,可以找出监控项并且监控,搭配zabbix监控 echo mntr | nc 127.0.0.1 2181
线上已经有kafka集群,服务运行稳定。但是因为产品升级,需要对kakfa做安全测试,也就是权限验证。
关于自然语言处理重要的一个部分是文本摘要,文本摘要的提取涉及到分词、断句、文本权重问题;分词前文已述,断句通过正则表达式完成;文本权重又包括句子的tfidf权重、文本相似度权重和句子的位置权重;关于权重又涉及到归一化处理和权重的权值等等。总的来说提取的摘要质量要比之前的snownlp、sumy、goose直接拿来用效果要好一些。
本次性能测试在正式环境下单台服务器上Kafka处理MQ消息能力进行压力测试。测试包括对Kafka写入MQ消息和消费MQ消息进行压力测试,根据10w、100w和1000w级别的消息处理结果,评估Kafka的处理性能是否满足项目需求。(该项目期望Kafka能够处理上亿级别的MQ消息)
CRF,英文全称为Conditional Random Field, 中文名为条件随机场,是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫(Markov)随机场。
go中最重要的一种通信通道就是channel 1.给一个 nil channel 发送数据,造成永远阻塞 2.从一个 nil channel 接收数据,造成永远阻塞 3.给一个已经关闭的 channel 发送数据,引起 panic 4.从一个已经关闭的 channel 接收数据,立即返回一个零值 package main import "fmt" // 此channel没有设置缓存,将被阻塞,所以都是执行default func main() { messages := make(chan
Kafka 到底能够应用在高可用的业务上?官方给出的答案是肯定的,最新版,已经支持消息队列的事务,但我们对其性能是有疑问的。 Kafka 根据配置的 ACK 级别,其性能表现将特别大,为了找到其适用场景,特做此测试,以便应用 kafka 时能够灵活应对。 测试过程还探讨了许多丢消息的场景。相对于大多数仅仅针对 kafka 集群本身的测试,本测试还介绍了丢消息的业务场景。整个方案应该是一个整体,才能够达到最高级别的高可用,不因该区别对待。
爬虫之西电教务处成绩测试代码,遇到验证码,已挂。 # -*-encoding:utf-8-*- # coding=utf-8 __author__ = 'ysc' import requests from bs4 import BeautifulSoup import xlrd import xlwt class ScrapeGrade: def __init__(self, auth_url=None, log_url=None): if not auth_url:
服务器台数= 2 * (生产者峰值生产速率 * 副本 / 100) + 1,即 2 * (20m/s * 2 / 100) + 1= 3 台。建议 3 台服务器。
scaffold-eth也为我们提供了这样的一个脚手架,只需要把代码拉下来,我们本次就在这个基础上逐步来实现。
flink-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/instance/ActorGateway.java
命名实体识别和分类(NERC)是识别名称等信息单元的过程(包括人员,组织和位置名称),以及包括非结构化文本中的时间,日期,钱和百分比表达式等数值表达式。目标是开发实用且与域无关的技术,以便自动高精度地检测命名实体。
最近一年了吧,总是忙于特定项目的业务分析和顶层设计,很少花时间和精力放到具体的技术细节,感觉除了架构理念和分析能力的提升,在具体技术层次却并没有多大的进步。因为一些原因,总被人问及一些技术细节,很多细节都模糊了,花点时间,温习一下吧。技术部分将作为下一个阶段的工作重点。
(1) 如果键值为 null,并且使用了默认的分区器,那么记录将被随机地发送到主题内各个可用的分区上。分区器使用轮询(Round Robin)算法将消息均衡地分布到各个分区上。 (2) 如果键不为空,并且使用了默认的分区器,那么 Kafka 会对键取 hash 值然后根据散列值把消息映射到特定的分区上。这里的关键之处在于,同一个键总是被映射到同一个分区上,所以在进行映射时,我们会使用主题所有的分区,而不仅仅是可用的分区。这也意味着,如果写入数据的分区是不可用的,那么就会发生错误。但这种情况很少发生。
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