tornado的一个奇怪问题

硬件/嵌入开发 > VxWorks开发 [问题点数:40分,结帖人jackydi]
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tornado https 不起作用 一个低级错误

奇怪的是它竟然也不报错… import tornado.ioloop import tornado.web import os class TestGetHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, World!") def make_app():

Tornado部署时那些奇怪的错误

'ascii' codec can't encode characters in position 20-23: ordinal not in range(128) 在python main.py &无错误信息时,使用nohup python main.py & 时却出现 错误 'ascii' codec can't e...

使用Tornado实现http代理

Tornado提供了一些很方便的环境和API,我们可以基于Tornado轻松实现一个http代理。0x01 实现原理http代理主要做客户端和web服务器之间的转发,这是大家都熟悉的场景,但只限于http协议的情形。对于https的情况,这...

2018护网杯第场 web easy tornado LTshop超详细解答

这个tornado一个python的模板,在web使用的时候给出了四个文件,可以访问,从提示中和url中可以看出,访问需要文件名+文件签名(长度为32位,计算方式为md5(cookie_secret + md5(filename))); flag文件名题目已给...

浅析tornado协程运行原理

来自: ...阅读tornado的源码还是两多月前的事了,一直想写篇文章出来整理整理,但不知道从何处开始下笔。如果贴上段段源码,然后通过语言来描述各种流程,这种类型的文章网上也

一个三流学校程序员的奋斗

文章是转载的,我不是一个毅力很强的人,总得一些激励人的文章来激励自己 我也在一个三流的学校,在找有关考研的文章的时候看到这篇文章觉得不错,不敢独享,拿出来共勉…… 看完后我又一次明白,勤能补拙,...

tornado中使用torndb,连接数过高的问题

但在基本框架完成之后,我在开发时候发现了一个奇怪的现象,我在测试时,发现数据库返回不了结果,于是我在mysql中输入show processlist,发现连接数很高,我就将目标锁定在程序代码和torndb上了。 探索原因 当...

十分钟学会 web 开发利器 tornado

身转战三千里,剑曾当百万师。 今日赠君tornado,长风破浪会有时。 对于 tornado,我有很深的情感。如果把 web 开发框架比作程序员手中的冷兵器,我觉得 flask 好比是花枪, 轻灵飘逸,舞之令人眼花缭乱;...

tornado】调用本地的js文件

调用本地的js文件 开始在网上找了html...但是一直报错,显示404,找不到这文件,感到很奇怪,后来觉得是不是tornado框架有特殊的写法,又去查了一下,果然是的。 tornado下的html模板文件和js、css等静态文...

tornado request.arguments \xe6\x9b\xb9\...问题

tornado 框架,参数里面有json格式,发现个奇怪问题: 页面编码: # -*- coding: utf-8 -*- 打印日志是: 'text': ['{"subject":"gtf","content":"91djfald\xe6\x9b\xb9\xe7\x8e\x95\xe7\x8e\x95",...

tornado实现异步计划任务及python常见计划任务方法

大家看了标题,可能知道我要写啥了 ~ 对头,我用tornado实现一个类似crontab时间间隔调度的程序。 我为啥要写这个? 一方面是 更加深入的了解tornado异步方面的能力 。 另一方面是 在特殊的环境下编写更适合更...

tornado中finish和write区别

import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.finish("haha") self.write("Hello, world") class TesH...

主要是要实现tornado实现计划任务类crontab间隔

大家看了标题,可能知道我要写啥了 ~ 对头,我用tornado实现一个类似crontab时间间隔调度的程序。 我为啥要写这个? 一方面是 更加深入的了解tornado异步方面的能力 。 另一方面是 在特殊的环境下编写更适合更...

Tornado推出2.0版

【搜狐IT消息】北京时间6月22日消息,据国外媒体报道,本达奈尔(Ben Darnell)刚刚在谷歌的Tornado群组宣布,开源网络服务框架Tornado推出2.0版。 Tornado是用Pyhton语言开发的实时网络服务框架,它支持上万次的不...

tornado(二)——源码分析(

这里将从服务开启到请求进入之后的顺序...我们先创建一个最简单的tornado应用,从简单的栗子开始进行源码分析: import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web fr...

Tornado Python Web应用程序框架简介

在这个由四部分组成的系列文章的前两篇文章中,比较了不同的Python Web框架,我们介绍了Pyramid和Flask Web框架。... Tornado在大多数情况下与Flask一样简单,但有一个主要区别:Tornado专为处理异...

Tornado使用Ueditor的一些操作

Tornado使用Ueditor的一些操作 Tornado简介 UEditor简介 在Tornado项目中集成UEditor 后台请求的实现 验证 参考文献Tornado使用Ueditor的一些操作本文介绍如何使用Tornado框架来... Tornado一个用Python写的相对简单

Tornado 简单入门教程(二)——Demo2

其实Demo1算不上一个博客啦。一个最基本的信息系统一定要包含对数据库的增、删、改和查。所以这次,我们来将Demo1升级为Demo2,添加上基本的增删改查。源码 终于=。=在github上创建了项目,把源码传上去了。有需要...

Python Tornado之四(Http层)

前面小节在分析 handler 时提到,handler 的读写实际是...今天就分析 tornado 在 HTTP 这层上的实现,类包括 HTTPRequest, HTTPServer 和 HTTPConnection. 首先,HTTP协议是建立在面向连接的可靠连接协议 TCP 协...

Tornado sqlalchemy

上篇文章提到了,最近在用 Python 做一个网站。除了Tornado,主要还用到了SQLAlchemy。这篇就是介绍我在使用 SQLAlchemy 的过程中,学到的一些知识。首先说下,由于最新的 0.8 版还是开发版本,因此我使用的是 0.79 ...

Tornado 莫名其妙的抛出“AssertionError” 异常的解决方法

为什么80%的码农都做不了架构师?>>> ...

sae中tornado的坑----登录重定向(set_cookie ,set_secure_cookie,get_cookie,get_secure_cookie)

简单介绍再搭建网站时经常会遇到用户认证这种情况,而tornado在用户认证这块的设计让开发者用起来非常的便捷具体做法需要三步: 1.定义基类,获得current_user的值class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler)...

Tornado小记 -- 模板中的Handler

Tornado的前端页面...这里我想将的是Handler这对象,Handler指向的处理当前这页面的RequestHandler对象!但我在Tornado的Blog Demo中,发现了这样的语句: 1 <title> 2 {{ escape(handler.settin...

微信小程序开发实战第二季

本套课程仍然沿用了实战教学方式,以一个电影查询APP为实战案例,手把手从项目设

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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