- c++中如何排查死锁
三月微风
c++java开发语言
排查死锁（deadlock）是多线程C++开发中的一项核心调试技能，死锁通常是因为多个线程交叉持有资源而相互等待导致程序卡死。下面详细讲讲如何排查和预防死锁：一、死锁的常见成因锁获取顺序不一致（最常见）多个互斥量之间相互等待一个线程尝试多次加锁同一个非递归互斥锁忘记释放锁条件变量使用错误（如wait时未持锁）二、排查死锁的方法✅1.日志调试法在加锁和解锁前后打日志，确认：哪些线程获取了锁哪个线程卡
- NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术：使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中，我们将探讨如何在ROS2（机器人操作系统2）环境中利用BLIP（引导语言图像预训练）模型进行实时图像字幕制作，并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点，该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作，并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
- 卫星分析系列之 使用卫星图像量化野火烧毁面积 在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程pythonsentinel开发语言
简介几年前，当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施，洪水、热浪和野火将会发生更多时，我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中，野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格，你会发现令人震惊的统计数据，显示由于野火，地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中，我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事，量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
- 基于 openEuler 24.03 (LTS-SP1)：彻底解决 containerd 拉取私有仓库镜像时的 x509 自签证书报错问题
gs80140
各种问题ansiblesslx509
目录基于openEuler24.03(LTS-SP1)：彻底解决containerd拉取私有仓库镜像时的x509自签证书报错问题摘要❗️问题背景✅解决方案（官方推荐根证书信任法）步骤一：准备自签CA文件步骤二：复制证书至系统信任目录步骤三：刷新系统信任根证书步骤四：重启containerd服务步骤五：验证拉取是否成功故障排查建议参考配置（非必须）✅总结基于openEuler24.03(LTS-SP
- 使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）
ByteWhiz
3dpython计算机视觉Python
使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）NeuralRadianceFields（NeRF）是一种强大的方法，可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场，并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中，我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先，我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
- Android 图像处理 - Bitmap 图像处理观察记录（基本图像复制、带目录创建的图像复制、字节流处理的图像复制、并发图像复制、单线程池顺序图像复制）
Bitmap图像处理观察记录1、基本图像复制从应用内部存储目录读取test.png使用BitmapFactory解码为Bitmap对象将Bitmap重新压缩保存为newTest.png操作成功，compress返回trueFilefile=newFile(getFilesDir(),"test.png");StringabsolutePath=file.getAbsolutePath();Bitm
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在OpenCV图像处理的世界里，有几个函数进行一些基本数据变换：cv::convertTo()：类型转换与线性缩放；cv::normalize()：归一化处理；cv::scaleAdd()：加权叠加运算。cv::addWeighted():与scaleAdd相似，进行加权叠加运算；一、cv::convertTo()：线性变换+数据类型转换voidcv::Mat::convertTo(OutputA
- Gradio全解系列7——Additional Features：补充特性（上）
龙焰智能
Gradio全解教程人工智能gradio补充特性队列输入输出流提示及进度条批处理函数
Gradio全解7——AdditionalFeatures：补充特性（上）前言第7章AdditionalFeatures：补充特性7.1队列7.1.1使用方法7.1.2配置队列演示7.2输入输出流7.2.1输出流1.生成器yield2.流媒体7.2.2输入流1.流事件2.图像滤镜7.2.3统一的输入输出流7.2.4跟踪过去的输入或输出7.3提示及进度条7.3.1提示7.3.2进度条7.4批处理函数
- 【前端】异步任务风控验证与轮询机制技术方案（通用笔记版）
一、背景场景在某类生成任务中，例如用户点击“执行任务”按钮后触发一个较耗时的后端操作（如生成报告、渲染图像、转码视频等），由于其调用了模型、渲染服务或需要较长处理时间，为了防止接口被频繁恶意调用，系统需要加入风控验证机制。此外，因任务处理为异步，前端无法立即获得最终结果，因此需通过轮询方式定期查询任务状态，等待任务完成后展示结果。二、整体流程说明1.用户点击“执行任务”按钮：前端调用风控接口/ap
- 如何将 GIF 图片从 iPhone 传输到Mac ？
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随着iOS系统的不断更新，现在我们已经迎来了iOS18，它为我们带来了更多的功能和改进。在iOS10中，保存的GIF图像会转换成静态图片，但自iOS11起，用户可以在iPhone和iPad上以原始格式保存GIF。若您希望备份这些生动有趣的GIF照片，将它们从iPhone传输到Mac是一个不错的选择。本文将向您展示几种将GIF图像备份到Mac计算机的有效方法。尽管Mac无法直接播放GIF，但本文还会
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Matplotlib-图像处理与可视化一、图像数据的本质：从数组到像素二、基础操作：加载与显示图像1.加载图像数据2.显示单张图像3.显示灰度图像三、进阶可视化：通道分离与色彩调整1.分离RGB通道2.调整亮度与对比度四、实用技巧：色彩映射与像素值分析1.自定义色彩映射（Colormap）2.像素值分布直方图五、多图对比与标注：算法结果可视化1.边缘检测结果对比2.图像标注：突出感兴趣区域六、注意
- （一）OpenCV——噪声去除（降噪）
高斯滤波器（针对高斯噪声）高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。高斯滤波(Gaussianfilter)包含许多种，包括低通、带通和高通等，我们通常图像上说的高斯滤波，指的是高斯模糊(GaussianBlur)，是一种高斯低通滤波，其过滤调图像高频成分（图像细节部分），保留图像低频成分（图像平滑区域），所以对图
- Spring Boot + Mybatis数据库多数据源解决驼峰映射不生效问题
yy1209357299
springBootmybatismybatis数据库springboot
1、问题描述做查询操作时，返回数据为NULL,导致当使用这条数据报空指针错误2、说明在数据库字段命名规范中，通常使用下划线“_”来连接两个单词，比如：user_id。但是在Java开发中，实体字段通常采用驼峰命名法，比如userId。如果不开启驼峰命名法，则映射到对象无法赋值解决方法：1、直接为结果集设定一个resultMapselectuser_idfromtable;2、配置文件加入以下配置m
- MATLAB实现快速非局部均值图像去噪方法
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本文还有配套的精品资源，点击获取简介：非局部均值滤波是一种先进的图像去噪技术，与传统方法相比，它利用图像的全局信息来去除噪声，同时保持图像细节。该算法通过搜索和利用整个图像中相似的像素块，对每个像素点进行去噪处理。本文提供的MATLAB代码FAST_NLM_II.m实现此算法，并包含必要的参数设置、相似性计算、加权平均和图像更新步骤。了解并应用此代码是学习和进一步改进非局部均值滤波技术的基础。1.
- 从域名到站点建站全攻略
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一、引言在当今数字化时代，拥有一个属于自己的站点已经变得越来越重要。无论是个人展示自我、分享兴趣爱好，还是企业推广产品、服务客户，一个精心搭建的站点都能发挥巨大的作用。它不仅是信息传播的平台，更是与世界连接的窗口。对于个人而言，拥有自己的站点可以记录生活点滴、展示个人才华，与志同道合的人交流互动。你可以通过博客分享自己的见解和经验，吸引粉丝关注；也可以搭建个人作品集网站，展示自己的创意作品，为求职
- Python爬虫：从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南
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1.引言随着大数据技术的不断进步，图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息，还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言，如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中，OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中，我们将探讨如何使用Py
- 前端开发常见问题
技术文章大纲性能优化问题页面加载速度慢的常见原因及解决方案渲染阻塞资源的处理方法图片与媒体文件优化策略懒加载与代码分割的实现方式浏览器兼容性问题不同浏览器对CSS特性的支持差异JavaScriptAPI的兼容性处理方案Polyfill的使用场景与实现方法自动化测试工具在兼容性测试中的应用响应式设计挑战移动端与桌面端布局适配问题媒体查询的最佳实践方案视口单位与相对单位的正确使用高DPI屏幕的图像处理
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- 【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔（四）
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在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题，不仅能帮助我们理解CNN的工作原理，还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用，从理论基础到实战代码，带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述（一）CNN的核心组件卷积层：是CNN的
- OpenCV入门到精通：从基础到实战的全面指南
摘要：本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法，然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容，最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词：OpenCV；图像处理；特征检测；视频分析；实战案例引言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
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Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类：
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序）
2）交换排序（冒泡排序、快速排序）
3）选择排序（直接选择排序、堆排序）
4）归并排序
5）分配排序（基数排序）
所需辅助空间最多：归并排序
所需辅助空间最少：堆排序
平均速度最快：快速排序
不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。
先来看看8种排序之间的关系：
1.直接插入排序
（1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码，一看就懂，利用的是jxl：
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数）
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。
示例：
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S
其中要提前说明的是：
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入）
aijuans
Spring 3 系列
IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明：
如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。
- http请求测试实例（采用json-lib解析）
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port
详细如下：
该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的：
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user：username
4.password：password
其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到：
①该起床时就起床，
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。
④有条理，生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么？
Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式：
ssh name@remoteserver
例如：
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式：
ssh name@remoteserver -p 22
例如：
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？
首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1，饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式：
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
