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- 深入浅出:CUDA是什么,如何利用它进行高效并行计算
码上飞扬
CUDA
在当今这个数据驱动的时代,计算能力的需求日益增加,特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求,NVIDIA推出了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA?CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由
- python中的Pillow 有哪些常用的功能?
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Pillow的常用功能Pillow是一个强大的图像处理库,提供了丰富的功能来处理和操作图像。以下是一些常用的功能及其示例代码:1.打开和保存图像Pillow可以轻松地打开和保存各种格式的图像文件。示例代码Python复制fromPILimportImage#打开图像img=Image.open("example.jpg")#显示图像img.show()#保存图像img.save("output.j
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️总览:TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator在医学图像处理领域中,精确且高效的自动分割工具对于研究和
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探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
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对比度调整是一种常见的图像处理操作,用于增强或减弱图像中不同颜色或亮度之间的差异,使图像的细节更加清晰或柔和。以下是关于对比度调整操作的详细介绍:原理对比度是指图像中最亮和最暗区域之间的差异程度。对比度调整通过改变图像中像素值的分布来实现。一般来说,增加对比度会使亮的部分更亮,暗的部分更暗,从而增强图像的层次感和细节;降低对比度则会使图像的亮度分布更加均匀,减少图像的层次感。在数学上,对比度调整通
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_Itachi__
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Python中的GIL锁详解大家好,今天我们来聊聊Python中一个备受争议的话题——GIL锁(GlobalInterpreterLock,全局解释器锁)。GIL锁是Python解释器中的一个重要机制,但它对多线程程序的性能影响很大,尤其是在计算密集型任务(如图像处理)中。本文将从GIL锁的原理、影响以及如何在图像处理中规避GIL锁的角度,带大家彻底搞懂这个问题!1.什么是GIL锁?GIL锁是Py
- 如何用matlab进行部分式展开_[转载]用MATLAB进行部分分式展开
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为了方便LAPLACE反变换,先对F(s)进行部分分式展开。根据F(s)分为具有不同极点的部分分式展开和具有多重极点的部分分式展开。分别讨论。不同极点的部分分式展开:F(s)=B(s)/A(s)=num/den=(b0*s^n+b1*s^(n-1)+...+bn)/(s^n+a1*s^(n-1)+...an)在matlab行向量中,num和den分别表示传递函数分子和分母的系数num=[b0b1.
- 海康SDK中NET_DVR_CapturePicture方法截图使用心得概述
Mr1Qian
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前言鉴于实际应用需求,我们需要通过操控云台相机来捕捉其各个角度的图像。原先采用的方法NET_DVR_CaptureJPEGPicture,虽然能够成功截取图片,但所得图片格式为JPEG,这一格式由于采用了有损压缩技术,可能在后续的图像处理工作中影响图像质量。在深入研究了SDK使用手册后,我们发现了一个名为NET_DVR_CapturePicture的方法,它能够截取BMP格式的图片。相较于JPEG
- 《第2章 位置与姿态描述》代码
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最近在学习《视觉伺服/机器人学、机器视觉与控制》,发现书中的代码运行不通顺,原因可能是matlab升级后,部分函数的参数变化了。所以需要记录错误的代码和正确的代码。第一处:为了使上述推导更形象具体,下面我们将使用MATLAB工具箱展示一些具体数值化的例子。首先用函数se2创建一个齐次变换:错误代码T1=se2(1,2,30*pi/180)报错提示:错误使用matlabshared.spatialm
- OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用
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OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)是一种最优估计的算法,在众多领域有着广泛的应用,如控制系统、通信系统、机器人等。OpenCV作为一个计算机视觉库,也提供了对卡尔曼滤波器的支持。本文将介绍OpenCV中卡尔曼滤波器的基本原理、实现方法以及在图像处理中的应用。一、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种用于状态估计和信号滤波的算法,主要针对线性、高斯分布的系统。
- 生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析
岁月如歌,青春不败
生态遥感数据分析碳汇生态科学涡度通量大涡模拟MATLAB
1、以涡度通量塔的高频观测数据,基于MATLAB:2、涡度通量观测基本概况:观测技术方法、数据获取与预处理等3、涡度通量数据质量控制:通量数据异常值识别与剔除等4、涡度通量数据缺失插补:结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分:计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析:绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性:时间序列相关分析、回归分析等8、
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1、.pro文件添加模块:QT+=datavisualization2、包含头文件:#include3、Q3DBars、Q3DScatter、Q3DSurface继承QWindow类。QAbstract3DGraph是Qt框架中用于实现三维图形的抽象基类,QAbstract3DGraph提供了一组通用的方法和属性。4、每一种三维图形类对应一种三维序列(在图像处理和计算机图形学中,"图形序列"是指一
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科研_G.E.M.
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利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测#include#include#includeusingnamespacecv;/***@brief对图像进行Sobel滤波*@paraminput输入图像*@paramoutput输出图像*@paramwidth图像宽度*@paramheight图像高度*@returnvoid*@note该函数使用CUDA进行加速*@note该函数使用Sobel
- 基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入(DSA)的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计1.状态空间定义2.动作空间设计3.奖励函数设计四、研究进展与优化方法1.
- 基于图像处理的裂缝检测与特征提取
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一、引言裂缝检测是基础设施监测中至关重要的一项任务,尤其是在土木工程和建筑工程领域。随着自动化技术的发展,传统的人工巡检方法逐渐被基于图像分析的自动化检测系统所取代。通过计算机视觉和图像处理技术,能够高效、精确地提取裂缝的几何特征,如长度、宽度、方向、面积等,从而为工程质量评估提供数据支持。本文将详细介绍一段用于裂缝检测与特征提取的Python代码,重点讲解其实现的核心算法与关键步骤,分析其应用场
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目录知识储备光学系统设计全过程算法原理工业相机基本参数以及选型工业相机基本参数:如何选择合适的工业相机:分辨率分辨率的定义与“检测/测量精度”的区别分辨率与相机的匹配相机关键参数设置工业相机的曝光、曝光时间、快门、增益什么是曝光?什么是快门影响曝光的因素工业相机-坐标系和机械手坐标系的标定工业相机-缺陷检测一、相机的选择(1)工业数字相机的分类:(2)相机的主要参数(3)工业数字摄像机主要接口类型
- 【matlab】大小键盘对应的Kbname
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matlab中可以通过Kbname来识别键盘上的键。在写范式的时候,遇到一个问题,我想用大键盘上排成一行的数字按键评分,比如Kbname('1')表示键盘上的数字1,但是这种写法只能识别小键盘上的数字,无法达到我的目的,网上也没找到相关的资料,于是自己尝试。在尝试的过程中,我注意到大键盘上的数字shift之后是一些标点符号,于是我分别尝试了两种思路:1)Kbname('数字对应的标点符号'),比如
- 【卡车无人机】遗传算法GA求解卡车联合无人机配送路径规划【含Matlab源码 XYDG001期】
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Matlab路径规划(高阶版)matlab
Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(高阶版)②付费专栏Matlab路径规划(进阶版)③付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注CSDNMatlab领域,更多资源等你来!!⛄一、
- 什么是插值?(通俗解释)
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什么是插值?(通俗解释)想象一下,你有一本100页的书,现在你想把它缩小到50页或放大到200页,但是你不想丢失重要的信息。你会怎么做?缩小(Downsampling):你可以挑选关键的内容,把不重要的部分去掉。放大(Upsampling):你可以在两页之间补充一些额外的内容,使它们读起来更连贯。在图像处理中,插值(Interpolation)就是如何在缩放图片时,生成新的像素点,让图片看起来更自
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一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤,路
- 【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码
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标题:【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机(ELM)基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机(SS-ELM)3.1SS-ELM的提
- ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案
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接口ocr自动化运维
在企业日常运营中,对大量票据实现数字化管理是一项耗时且容易出错的任务。随着技术的进步,OCR(光学字符识别)智能票据识别系统的出现为企业提供了一个高效、准确的解决方案,不仅简化了财务流程,还大幅提升了工作效率。一、什么是OCR智能票据识别系统?OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术,能够自动从各类票据中提取关键信息,并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
- 深度学习下的图像分割
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在之前写的文章[图像分割演进之路]中,讲述了图像分割的发展历程,从传统图像分割算法到人工智能,分割算法百花齐放,但最终的佼佼者当属人工智能,但即使是人工智能领域,图像分割也五花八门,今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络,经典的深度神经网络分为如下几种:2.1卷积神经网络CNN:卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络,其权值共享,局部连接等特性
- 使用OpenCV在Visual Studio上编译x86或x64平台的应用程序
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OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。如果你想在VisualStudio上编译一个使用OpenCV的应用程序,并且需要针对特定的x86或x64平台进行优化,那么本文将为你提供一些指导。以下是在VisualStudio中编译x86或x64平台上的OpenCV应用程序的步骤:步骤1:安装VisualStudio和OpenCV首先,确保你已经安装了最新版本的V
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- matlab绘图相关技巧记录
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matlab操作小技巧matlab
1.matlabfo循环在一个figure上画图,实时清空上一次绘图fori=1:5:1800ione_view=prj(:,:,i);[judge,position]=JudgeView(one_view);figure(1);holdon;h1=plot(one_view);title(['view:',num2str(i)])xlabel("channelnumber");ylabel("p
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
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httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu