来实现这个自定义的控件。这篇文章我将会通过开源项目 Chameleon 来分析UITableView的 hacking 源码 ,阅读完这篇文章后你将会了解 UITableView 的绘制过程和 UITableViewCell
response)方法,所以就会调用handler的service(request, response)方法来处理请求,源码如下 public class SimpleServletHandlerAdapter implements
前言: 本文是我阅读了TOMCAT源码后的一些心得。 主要是讲解TOMCAT的系统框架, 以及启动流程。若有错漏之处,敬请批评指教! 建议: 毕竟TOMCAT的框架还是比较复杂的, 单是从文字上理解,
ConnectionProvider接口DriverManagerConnectionProvider 启动代码样例: 第一步: 分析代码: 构造器如下 构造器调用一个有参数的构造器,关键是参数: SettingsFactory 构造器什么没有做
Android ---snake源代码分析 代码结构分析: Snake : 主游戏窗口 SnakeView : 游戏视图类,是实现游戏的主体类 TileView : 一个处理图片或其它 Coordinate
是C提供的,还是自己自定义的呢?但是,换成 ngx_log_error,一目了然,肯定是nginx源码里的一个自定义的函数。 所有的接口(全局和静态函数,全局和静态变量,自定义类型)应该遵守这一原
,先后从事过监控系统、框架容器以及性能分析系统等研发工作,其中从事框架容器三年多,主要负责开发支付宝的统一编程框架sofa,2014年下半年开始重点从事性能分析系统的研发工作并于年底加入JVM团队。
I优美,很适合我们学习。 今天笔者就Picasso的源码进行分析,抛出一些图片加载的技术细节供园友参考。 PS:建议园友先大致看一下源码。 我们对图片加载的要求 1.加载速度要快 2.资源消耗要低
MVPro的使用就这么简单,不过相信很多人还是摸不着头脑,所以下面我们将会深入到源码中,来了解一下MVPro的实现流程。 MVPro源码 首先我们还是要从Presenter入手,Presenter的源头是
Activity启动过程源码分析 Android 6.0 & API Level 23 Github: Nvsleep 邮箱: lizhenqiao@126.com QQ: 522910000 简述 主要分析从La
Mina2.0框架源码剖析(一) 整个框架最核心的几个包是:org.apache.mina.core.service, org.apache.mina.core.session, org.apache
对于APR中的所有的对象中,内存池对象应该是其余对象内存分配的基础,不仅是APR中的对象,而且对于整个Apache中的大部分对象的内存都是从内存池中进行分配的,因此我们将把内存池作为整个APR的基础。
3.2 连接池 四 缓存机制 4.1 缓存策略 4.2 缓存管理 更多Android开源框架源码分析文章请参见 Android open framwork analysis 。 在Androi
终于到了分析源码的部分了。很多朋友在使用过RxJava之后都会觉得这个库很玄妙,竟然能把事件发生的源不停的通过不同的操作符改变。比如说这次介绍的map就是,在抽象的概念上,我们经常要求使用者要把map
的网络能够正常work。 1.网络拓扑 拓扑如下:(摘抄自Google搜索) 容器网卡通过docker0桥接到flannel0网卡,而每个host对应的flannel0网段为 10.1.x.[1-
文件;Docker镜像是Dockerfile的产 物,自底之上打包软件及其环境,是软件的交付品;容器是镜像的运行态体现,一切信息来源于镜像。本次分享将深入分析Dockerfile、Docker镜 像和Docker容器三者之间的具体关系。
作者通过对Docker的最新安全更新的深入分析与探索,总结了四条有关Docker安全更新的调整建议,包括调整能力、调整SELinux的标签、多级安全模式、调整命名空间。 自我发表前两篇有关Do
第一部分:Docker镜像的基本知识 1.1 什么是Docker镜像 从整体的角度来讲,一个完整的Docker镜像可以支撑一个Docker容器的运行,在 Docker容器运行过程中主要提供文件系统视角。例如一个ubuntu:14
Docker作为目前最火的轻量级容器技术,有很多令人称道的功能,如Docker的镜像管理。然而,Docker同样有着很多不完善的地方,网络 方面就是Docker比较薄弱的部分。因此,我们有必要深入了解
概述 基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读,TensorFlow作为最火热的机器学习框架之一,Docker是的容器,可以很好的结合起来,为机器学习或者科研人员提供便