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我已经退出了一些使用Oauth（而不是Oauth2）的API。我们将所有的站点从Apache转移到Nginx（使用fastcgi），并且遇到了未发送请求头的问题。我已经阅读了大量的帖子和Nginx文档，但我仍然无法获得头文件params通过。我使用的邮差，使API请求，并设置这些标题：我终于设法得到头的关键展现出来时，我var_dump($_SERVER);但我不能得到实际值通过。这是我的主

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使用ProcessSerialNumber获取NSRunningApplication

我有一个AppleEventDescriptor，我需要获取发送应用程序的包标识符。 Apple事件包含一个typeProcessSerialNumber，可以强制为ProcessSerialNumber。的问题是，GetProcessPID()在10.9弃用，似乎没有受到制裁的方式来获得可用于使用-runningApplicationWithProcessIdentifier:一个NSRunn

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如何在低规格系统上的lrge表上提高MySQL性能？

我有一个Raspberry Pi我一直用来记录从一堆1-Wire传感器收集的家庭温度数据。这些数据已经在数年内收集到MySQL数据库中。我使用Raspbian发行版和默认的MySQL配置。我现在有一张拥有超过一百万条记录的表格，我的Pi正在非常缓慢地运行查询。这里是TemperatureRecords表的描述： +--------------+----------+------+-----+--

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Mashalling在红宝石2.2.0慢2.1.5

我有一个复杂的对象，my_object，我与 Marshal.dump（my_object）编组我已基准调用该线100的性能在这两个2.1.5p273和2.2.0，以及下面的时间是结果： 2.1.5 user system total real Marshal Dump 7.310000 0.120000 7.430000 ( 8.988470) Marshal Du

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在多个文件和一个文件上调用fsync时的性能

我有多个线程，每个线程接受请求，执行一些处理，将结果存储在提交日志中，并返回结果。为了保证最多x秒的数据丢失，这个提交日志需要每隔x秒fsync'd。我想避免线程之间的同步，这意味着它们每个都需要有自己的提交日志而不是共享日志 - 是否有可能以性能方式定期同步所有这些不同的提交日志？这是在Linux上，EXT4（或ext3）（注意：由于代码的性质，即使是在正常处理线程需要从提交日志重新读取自

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稀疏矩阵的红宝石哈希

我知道Ruby中有几个libraries。但我必须创造我自己的（用于学习目的）。我正在考虑这两种方法：散列，而关键是在形式 myhash["row.col"]这样我就可以使用默认值为零，当元素不存在的字符串。或创建一个稀疏类，然后检查的元素返回其值： class SparseMatrix < Array require 'contracts' include Contra

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有人可以解释这个网站的速度测试结果吗？

我已经接管了一个网站的管理 - Expand in the USA。该网站的载入速度比预期的要慢得多，因为它的内容和它已被优化。当我使用Pingdom运行速度测试时，发现瓶颈是连接服务器所需的时间（如screenshot中突出显示的那样）。我对这类问题相对缺乏经验，希望有人能够提出根本原因，以便我能够解决这个问题。

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播放列表的多个Meidaplayer对象

我正在开发一个Android应用程序，用户可以在其中创建mp3文件的播放列表。我正在使用Mediaplayer来控制mp3文件的播放。以下哪项最适合处理播放列表功能？创建Mediaplayer的多个实例，将其存储在一个阵列和迭代阵列，并且每个Mediaplayer对象调用prepareAsync()。然后迭代数组和每个对象，并在完成release()的对象。有一个Mediaplayer实例，

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性能 - 通过导航属性获取数据与编译后的查询

我已经为两个主实体customer和相关实体（订单）编译了查询。 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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熊猫：两个数据帧的元素相乘

我知道如何在两个熊猫数据帧之间进行逐元素乘法。但是，当两个数据框的尺寸不兼容时，情况会变得更加复杂。例如下面df * df2很简单，但df * df3一个问题： df = pd.DataFrame({'col1' : [1.0] * 5, 'col2' : [2.0] * 5, 'col3' : [3.0] * 5 }, index = range(1,6),)