linux-2.26 移植mplayer 功能
mplayer介绍： mplayer 是一个linux下的视频播放器，它支持相当多的媒体格式，无论在音频播放还是在视频播放方面，可以说它支持的格式是相当全面的。视频格式支持：mpeg、avi、asf、wmv、QuickTime、OGG/OGM、sdp、pva、gif。音频格式支持：mp3、wav、OGG/OGM 文件(Vorbis)、wma 与 asf、mp4、cd音频、xmms 一、移植环境： 交叉编译 PC环境：Deepin-Linux 交叉编译工具：arm-fsl-lin
day 32 网络编程——线程
认识线程 一、什么是线程 在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间，而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义，就是一条流水线工作的过程（流水线的工作需要电源，电源就相当于cpu），而一条流水线必须属于一个车间，一个车间的工作过程是一个进程，车间负责把资源整合到一起，是一个资源单位，而一个车间内至少有一条流水线。 所以，进程只是用来把资源集中到一起（进程只是一个资源单位，或者说资源集合），而线程才是cpu上的执行单位。 多线程（即多个控制线程）的概念是，在一个进程中存在多个线程，多个线程共享该进程
【并发那些事】线程有序化神器CompletionService
前言 话说有一天，产品经理突然找到正在摸鱼的你。 产品：『我们要加一个聚合搜索功能，当用户在我们网站查询一件商品时，我们分别从 A、B、C 三个网站上查询这个信息，然后再把得到的结果返回给用户』 你：『哦，就是写个爬虫，从 3 个网站上抓取数据是吧？』 产品：『呸，爬虫是犯法的，这叫数据分析，怎么样，能实现吧？』 你：『可以』 产品：『好的，明天上线』 你：『。。。』 Code 1.0 你很快完成了开发，代码如下： /*
*
* * *
* * * blog.coder4j.cn
python-协程、多线程、多进程性能比较
基本概念 进程：进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。进程是操作系统动态执行的基本单元。 线程：一个进程中包含若干线程，当然至少有一个线程，线程可以利用进程所拥有的资源。线程是独立运行和独立调度的基本单元。 协程：协程是一种用户态的轻量级线程。协程无需线程上下文切换的开销，也无需原子操作锁定及同步的开销。 同步：不同程序单元为了完成某个任务，在执行过程中需靠某种通信方式以协调一致，称这些程序单元是同步执行的。 异步：为完成某个任务，不同程序单元之间过程中无需通信协调，也能
多任务 进程 线程 协程
import time
import threading
def sing():
"""唱歌5秒"""
for i in range(5):
print("--正在唱---")
time.sleep(1)
def dance(): 子线程
for i in range(5):
print("--正在跳舞---")
time.sleep(1)
def main():
t1 = thr
创世纪（基环树dp）
创世纪（acwing） Description 上帝手中有 N 种世界元素，每种元素可以限制另外1种元素，把第 i 种世界元素能够限制的那种世界元素记为 A[i]。 现在，上帝要把它们中的一部分投放到一个新的空间中去建造世界。 为了世界的和平与安宁，上帝希望所有被投放的世界元素都有至少一个没有被投放的世界元素限制它。 上帝希望知道，在此前提下，他最多可以投放多少种世界元素？ 输入格式 第一行是一个整数N，表示世界元素的数目。 第二行有 N 个整数A[1], A[2], …, A[N]。A[i]
Python学习笔记———递归遍历多层目录
import os
#得到当前目录下所有的文件
def getALLDir(path,sp = ""):
filesList = os.listdir(path)
#处理每一个文件
sp += " "
for fileName in filesList:
#判断一个文件是否为目录(用绝对路径) join拼判断接法
fileAbsPath = os.path.join(path,fileName)
if os.path
Windows10替换掉自带记事本
自带记事本太难用了.改用Notepad2吾爱专版。 方法1 新建一个修改注册表.reg文件,填写以下内容,然后双击运行之即可。 Windows Registry Editor Version 5.00
[HKEY_CLASSES_ROOT\txtfile\shell\open\command]
@="D:\Notepad2吾爱专版.exe" "%1" 方法2 在桌面按Win+R打开运行窗口，输入regedit后回车,找到 HKEY_CLASSES_ROOT\txtfile\shell\ope
java+selenium——详解介绍Selenium常用API的使用--Java语言（完整版）
官方API文档：https://selenium.dev/selenium/docs/api/java/index.html 参考：https://blog.csdn.net/qq_22003641/article/details/79137327?utm_source=distribute.pc_relevant.none-task 参考：https://blog.csdn.net/woiangaoiowe/article/details/99285868 参考：https://blog.c
课程报名 | 基于模型训练平台快速打造 AI 能力
我们常说的 AI 通用能力往往不针对具体的行业应用，而是主要解决日常或者泛化的问题，很多技术企业给出的方案是通用式的，比如通用文字识别，无论识别身份证、驾驶证、行驶证等，任何一张图片训练后的模型都会尽可能去识别文字内容。 正常 AI 模型开发过程包括数据标注，模型训练，模型部署几个流程，但是不同应用、不同企业业务场景的不同，在开发需求上会有差异，包括业务方向、预算、发展阶段、技术基础等差异，都会导致企业需要不同的技术细节和部署方式。在具体行业领域中，会增加技术选型、模型匹配等环节。这个时候，高
leetcode347 Top K Frequent Elements
1 """
2 Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.
3 Example 1:
4 Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
5 Output: [1,2]
6 Example 2:
7 Input: nums = [1], k = 1
8 Output: [1]
9 """
10 """
11 用dict实现的木桶排序
12 解法一：木桶+
动手学习Pytorch(7)--LeNet
Convolutional Neural Networks 使用全连接层的局限性： 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。 使用卷积层的优势： 卷积层保留输入形状。 卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大。 LeNet 模型 LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。下面我们分别介绍这两个模块。 卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图像
基于物品的协同过滤算法ItemCF算法实现
基于物品的协同过滤算法（ItemCF）的基本思想是：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。 比如，该算法会因为你购买过《Java从入门到精通》而给你推荐《Java并发编程实战》。不过，基于物品的协同过滤算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，二是通过分析用户的行为数据计算物品之间的相似度。该算法认为，物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。 实现代码： # -*- coding=utf-8 -*-
from operator import
今日推荐
周排行