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wpa_supplicant 源码包下载地址： http://w1.fi/wpa_supplicant/ 1、解压源码包： tar –xvf wpa_supplicant-2.5.tar.gz cd wpa_supplicant-2.5/wpa_supplicant 2、配置交叉编译参数： cp defconfig .config 修改.config文件第17行，添加你交叉编译得到的Openssl库的路径： CFLAGS += -I/work/IPCAM_LIB/OpensslLib_HI/include LIBS += -L/work/IPCAM_LIB/OpensslLib_HI/lib -lssl -lcrypto 修改Makefile，指定交叉编译器： CC=arm-hisiv100nptl-linux-gcc 修改目标文件的路径（默认目标文件路径是/usr/local/目录下，但我们交叉编译生成的目标文件最好自己指定一个路径来存放，方便我们打包制作嵌入式文件系统，同时也不会影响PC机的系统）： export LIBDIR =/work/IPCAM_LIB/Wireless/wpa_supplicant/lib/ export INCDIR =/work/IPCAM_LIB/Wireless/wpa_supplicant/include/ export BINDIR =

1. 安装 freeswitch 库 git clone https://github.com/signalwire/freeswitch.git 2. 安装环境依赖 apt-get install libedit-dev libldns-dev libpcre3-dev libspeexdsp-dev libspeex-dev libcurl4-openssl-dev libopus-dev libncurses5-dev libtiff-dev libjpeg-dev libssl-dev libsqlite3-dev build-essential automake autoconf git-core wget libtool lua5.1 liblua5.1-dev libsndfile1-dev yasm libsndfile-dev libtool-bin sqlite3 libavresample-dev libswscale-dev uuid-dev 3 . 安装freeswitch sudo ./bootstrap.sh sudo ./configure sudo make install 问题归纳解决： making all mod_signalwire make[4]: Entering directory `/usr/local/src/freeswitch

● 什么是 Pull Request 首先我们来理解什么是 Pull Request A 。Pull Request 是自己修改源代码后，请求对方仓库采纳该修改时采取的一种行为。 ● Fork 各位请访问仓库页面，点击 Fork 按钮创建自己的仓库（图 6.2）。 新建的仓库名为“自己的账户名 /first-pr”。在这里我们命名为 hirocastest。 ● clone clone 仓库所需的访问信息显示在右侧的中央部分，让我们将它复制下来，把这个仓库 clone 到当前的开发环境中。 $ git clone git@github.com:hirocastest/first-pr.git Cloning into 'first-pr'... remote: Counting objects: 14, done. remote: Compressing objects: 100% (12/12), done. remote: Total 14 (delta 2), reused 0 (delta 0) Receiving objects: 100% (14/14), 24.05 KiB, done. Resolving deltas: 100% (2/2), done. $ cd first-pr ● branch  为何要在特性分支中进行作业 当前 Git

转：Tomcat：IOException while loading persisted sessions: java.io.EOFException解决手记 一直用tomcat一段时间都正常无事，最近一次启动tomcat就发生以下异常： 严重: IOException while loading persisted sessions: java.io.EOFException 严重: Exception loading sessions from persistent storage 原因是tomcat对硬盘的session读取失败，彻底解决办法一下：将work下面的文件清空，主要是*.ser文件，或者只是删除掉session.ser即可以解决。 对eclipse启动tomcat,并且是eclipse下的环境的话解决这个问题的办法就是，eclipse下面的路径：D:\eclipseWorkspace\.metadata\.plugins\org.eclipse.wst.server.core\tmp2，将里面的work文件目录的内容都删除。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/232879/blog/167650

有时候需要将数据库的数据导出至Excel表格表格，以便进行查看和分析，那么如何导出呢？下面用代码来实现。 首先，新建一个工程，需要添加引用Microsoft.Office.Interop.Excel.dll，以Oracle数据库为例（只要读出DataTable或DataSet就行了，哪种数据库没关系）。 1、创建一个表格，并插入如下数据。 drop table TABLETESTEXCEL; create table TABLETESTEXCEL ( col_id NUMBER not null, col_name VARCHAR2(32), col_age NUMBER, col_sex VARCHAR2(4), col_work VARCHAR2(32), col_mony FLOAT ); 数据： insert into TABLETESTEXCEL (col_id, col_name, col_age, col_sex, col_work, col_mony) values (1, '吴一', 25, '男', '.NET', 5000); insert into TABLETESTEXCEL (col_id, col_name, col_age, col_sex, col_work, col_mony) values (2, '孙二', 24, '男', 'JAVA',

一 引子 定义： In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.) 结论：在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。>有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL

一 谁的开启速度快？ 1、在主进程下开启线程 from threading import Thread def work(): print('hello') if __name__ == '__main__': t=Thread(target=work) t.start() print('主线程/主进程') 执行结果如下，几乎是t.start ()的同时就将线程开启了，然后先打印出了hello，证明线程的创建开销极小 hello 主线程/主进程 2、在主进程下开启子进程 from multiprocessing import Process def work(): print('hello') if __name__ == '__main__': #在主进程下开启子进程 p=Process(target=work) p.start() print('主线程/主进程') 执行结果如下，p.start ()将开启进程的信号发给操作系统后，操作系统要申请内存空间，让好拷贝父进程地址空间到子进程，开销远大于线程 主线程/主进程 hello 二 瞅一瞅pid？ 1、在主进程下开启多个线程,每个线程都跟主进程的pid一样 from threading import Thread import os def work(): print('hello',os.getpid()) if __name

今天BASIS说后台有张数据表（/1CPMB/ABLBCAD）数据量已超过20亿，需要归档，但是不清楚是哪个业务模型。 有两种方式可以查询BPC动态生成的表名。 （1）根据命名规则 环境前缀：appset prefix-> UJA_APPSET_INFO 应用前缀：application prefix-> UJA_APPL /1CPMB/[appset prefix][application prefix]AD Audit data /1CPMB/[appset prefix][application prefix]AD_A Audit data archive /1CPMB/[appset prefix][application prefix]CMT Comment /1CPMB/[appset prefix][application prefix]CMTA Comment Archive /1CPMB/[appset prefix][application prefix]JRDT Journal Detail /1CPMB/LKWS[appset prefix][application prefix] Generated Table for Work status （2）SE38-> Run program 'UJ0_GET_GEN_TABNAME' 来源： https:/

工作队列的设计思想：避免立即执行资源密集型任务。 我们将任务封装为消息并将其发送到队列，消费者从队列中取出任务并执行任务。当我们开启了多个消费者的时候，任务将在他们之间共享。 循环调度 使用工作队列的优点之一就是能够轻松地把平行任务，也就是说，在使用工作队列时，任务能够被平行地分发给各个消费者。 如果工作队列中的消息过多，我们可以很方便的添加更多的消费者，来缓解压力。 默认情况下，RabbitMQ按顺序将每条消息发送给下一个使用者，平均而言，每个消费者将获得相同数量的消息，这种分配消息的方式称为循环法。 消息确认 消费队列中的任务可能需要几秒钟，也可能是处理一项长期任务并且只是部分完成或者已经由于某些原因导致消费者死亡而引发的消息丢失。 为了确保消息永不丢失，RabbitMQ支持消息确认，消费者发回ack，告诉RabbitMQ收到，处理了特定的消息，并且RabbitMQ可以自由删除它，如果消费者死亡（其通道关闭，连接关闭或TCP连接丢失），RabbitMQ将理解消息未被完全处理，并将重新排队。如果有其他消费者同时在线，它会迅速将其重新发送给另一位消费者。这样，即使工作人员偶尔死亡，也可以确保没有任何信息丢失。 我们可以通过把autoAck设置为false，来保证客户端向RabbitMQ发送确认消息。 消息持久性 通过上面的设置我们保证即使消费者死亡，任务也不会丢失