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我已經退出了一些使用Oauth（而不是Oauth2）的API。我們將所有的站點從Apache轉移到Nginx（使用fastcgi），並且遇到了未發送請求頭的問題。我已經閱讀了大量的帖子和Nginx文檔，但我仍然無法獲得頭文件params通過。我使用的郵差，使API請求，並設置這些標題：我終於設法得到頭的關鍵展現出來時，我var_dump($_SERVER);但我不能得到實際值通過。這是我的主

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使用ProcessSerialNumber獲取NSRunningApplication

我有一個AppleEventDescriptor，我需要獲取發送應用程序的包標識符。 Apple事件包含一個typeProcessSerialNumber，可以強制爲ProcessSerialNumber。的問題是，GetProcessPID()在10.9棄用，似乎沒有受到制裁的方式來獲得可用於使用-runningApplicationWithProcessIdentifier:一個NSRunn

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如何在低規格系統上的lrge表上提高MySQL性能？

我有一個Raspberry Pi我一直用來記錄從一堆1-Wire傳感器收集的家庭溫度數據。這些數據已經在數年內收集到MySQL數據庫中。我使用Raspbian發行版和默認的MySQL配置。我現在有一張擁有超過一百萬條記錄的表格，我的Pi正在非常緩慢地運行查詢。這裏是TemperatureRecords表的描述： +--------------+----------+------+-----+--

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Mashalling在紅寶石2.2.0慢2.1.5

我有一個複雜的對象，my_object，我與 Marshal.dump（my_object）編組我已基準調用該線100的性能在這兩個2.1.5p273和2.2.0，以及下面的時間是結果： 2.1.5 user system total real Marshal Dump 7.310000 0.120000 7.430000 ( 8.988470) Marshal Du

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在多個文件和一個文件上調用fsync時的性能

我有多個線程，每個線程接受請求，執行一些處理，將結果存儲在提交日誌中，並返回結果。爲了保證最多x秒的數據丟失，這個提交日誌需要每隔x秒fsync'd。我想避免線程之間的同步，這意味着它們每個都需要有自己的提交日誌而不是共享日誌 - 是否有可能以性能方式定期同步所有這些不同的提交日誌？這是在Linux上，EXT4（或ext3）（注意：由於代碼的性質，即使是在正常處理線程需要從提交日誌重新讀取自

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稀疏矩陣的紅寶石哈希

我知道Ruby中有幾個libraries。但我必須創造我自己的（用於學習目的）。我正在考慮這兩種方法：散列，而關鍵是在形式 myhash["row.col"]這樣我就可以使用默認值爲零，當元素不存在的字符串。或創建一個稀疏類，然後檢查的元素返回其值： class SparseMatrix < Array require 'contracts' include Contra

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有人可以解釋這個網站的速度測試結果嗎？

我已經接管了一個網站的管理 - Expand in the USA。該網站的載入速度比預期的要慢得多，因爲它的內容和它已被優化。當我使用Pingdom運行速度測試時，發現瓶頸是連接服務器所需的時間（如screenshot中突出顯示的那樣）。我對這類問題相對缺乏經驗，希望有人能夠提出根本原因，以便我能夠解決這個問題。

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播放列表的多個Meidaplayer對象

我正在開發一個Android應用程序，用戶可以在其中創建mp3文件的播放列表。我正在使用Mediaplayer來控制mp3文件的播放。以下哪項最適合處理播放列表功能？創建Mediaplayer的多個實例，將其存儲在一個陣列和迭代陣列，並且每個Mediaplayer對象調用prepareAsync()。然後迭代數組和每個對象，並在完成release()的對象。有一個Mediaplayer實例，

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性能 - 通過導航屬性獲取數據與編譯後的查詢

我已經爲兩個主實體customer和相關實體（訂單）編譯了查詢。 var customer = MyService.GetCustomer<Customer>().where(c => c.Id == fooId).ToList(); var customerOrders = MyService.GetOrders<Order>().where(o => o.CustomerId == fooI

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熊貓：兩個數據幀的元素相乘

我知道如何在兩個熊貓數據幀之間進行逐元素乘法。但是，當兩個數據框的尺寸不兼容時，情況會變得更加複雜。例如下面df * df2很簡單，但df * df3一個問題： df = pd.DataFrame({'col1' : [1.0] * 5, 'col2' : [2.0] * 5, 'col3' : [3.0] * 5 }, index = range(1,6),)