如题，写测试程序的时候遇到了AlphaBlend函数失败，使用getlasterror获取错误码是87。找错找了好久，下面记录下。
看了一篇文章《一道腾讯前端试题，谁来试试身手》，正好以前了解过位图法，确实不错。位图法适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。通常是用来判断某个数据存不存在，如可标记1为存在，0为不存在。 位图法网上资料比较少，我在百科找到了对它的描述 位图法比较适合于如下这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数，遇到几就给新数组的第几位置上1，如遇到 5就给新数组的第六个元素置1，这样下次再遇到5想置位时发现新数组的第六个元素已经是1了，这说明这次的数
动画的流畅程度通常是以FPS(Frame Per Second，每秒帧率)作为衡量的。在摄像机录制视频时每一帧实际上包含了一段时间内的画面记录（长曝光摄影的道理相同的），如果画面里的事物在运动，那么暂停播放时看到的画面通常都是模糊的，这样的画面也被称为“模糊帧”，加上双眼“视觉暂留”效果的影响，影视作品一般只要达到24FPS就可以展示出看起来连续运动的画面；而在页面的渲染中，每一帧都是由计算机计算渲染出来的精确画面，帧和帧之间并不存在模糊过渡，所以通常认为需要达到50FPS~60FPS的帧率，才能够得到较好的观看体验。
BOOL BitBlt(int x, int y, int nWidth,nHeight, CDC* PsrcDC, int xSrc, int ySrc, DWORD dwRop);
对于移动端开发而言，为了做到页面高清的效果，视觉稿的规范往往会遵循以下两点： 1.首先，选取一款手机的屏幕宽高作为基准(现在一般选取iphone6的375×667)。之前项目中也用到过iphone5的320×568。 2.对于retina屏幕(如: dpr=2)，为了达到高清效果，视觉稿的画布大小会是基准的2倍，也就是说像素点个数是原来的4倍（对iphone6而言：原先的375×667，就会变成750×1334）。
不同的余数，代表bitmap 有 65535 bit。所以bitmap的大小可以计算为
由于有开发者反馈位图字体不会用，上周对位图字体的官网文档进行了更新，把细节介绍的更清晰了。今天，又遇到有没看文档的开发者来提问位图字体的使用问题，因此将官网文档同步到公众号，让更多人知道，也希望大家遇到问题，先翻一下官网文档和社区，再进行提问。
这里的位图是什么参考这一篇：《Postgresql源码（52）bitmapset分析RelationGetIndexAttrBitmap》
首先准备AD软件，没有的朋友可根据文末的获取方式获取，全套的，想要哪个版本自己挑。
Redis 监听默认 6379 的端口号，可以通过 TCP 方式建立连接。 服务端约定了一种特殊的消息格式，叫做 Redis Serialization Protocol（RESP，Redis 序列化协议），发消息或者响应消息需要按这种格式编码，接收消息需要按这种格式解码。 Redis 设计这种格式的原因∶ 容易实现、解析快、可读性强。 Redis6.0新特性里面说的RESP协议升级到了3.0 版本，其实就是对于服务端和客户端可以接收的消息进行了升级扩展，比如客户端缓存的功能就是在这个版本里面实现的。
之前写过一篇文章，对位图这个数据结构及其在 Java 中的应用做了详细的介绍，同时也简单介绍了 Redis 中的位图。
BMP(全称Bitmap)是Window操作系统中的标准图像文件格式，可以分成两类：设备相关位图(DDB)和设备无关位图(DIB)，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BMP文件所占用的空间很大。BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit、16bit、24bit或者32bit。BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。 由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准，因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。
本文是对PDF Explained(by John Whitington)的摘要式翻译。
所有的图块被光栅化转化为位图后，合成线程会生成一个绘制图块的命令DrawQuad，然后该指令提交给浏览器进程，浏览器接收到DrawQuad命令，从GPU内存中读取图片输出到显卡后缓冲区，显卡将后缓冲区内容交换至前缓冲区，由屏幕已60HZ的频率刷新显示图片
完整教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第58章 STM32H7的硬件JPEG应用之图片解码显示
先来看下IDR的作用：IDR主要实现ID与数据结构的绑定。刚开始看的时候感觉到有点懵，什么叫“ID与数据结构的绑定”？举一个例子大家就会明白了：在IPC通信的时候先要动态获取一个key值或者使用现有的key值进行通信，那么系统怎么知道这个key值是否使用了呢？这个就需要IDR来进行判断了。以上就是IDR的一些浅显的概念，IDR本质上就是通过对于ID一些有效的管理进而管理和这些ID有关的数据结构----不限于IPC通信的key值。
在近期发布的 Oreo 版本中，Android 开始获得颜色管理的支持，这有助于在不同的设备上对颜色进行校准。随着此次更新的到来，Android 设备现在可以显示 sRGB 色域之外的颜色。如果您不熟悉颜色配置文件或广色域，那么我强烈建议向您推荐这段来自 Google I/O 的视频，供您理解颜色： 开发者和设计师必须了解的Android颜色知识 简单来说，颜色管理可以确保颜色在不同的显示器上看起来一致。例如，颜色 #ff0000（我们的读者应该秒懂这是红色）当出现在采用不同技术的显示屏上时，观众看到的颜
旧文 OpenGL ES 文字渲染方式有几种？ 一文中分别介绍了 OpenGL 利用 Canvas 和 FreeType 绘制文字的方法。 无论采用哪种方式进行渲染，本质上原理都是纹理贴图：将带有文字的图像上传到纹理，然后进行贴图。
旧文 OpenGL ES 文字渲染方式有几种？ 一文中分别介绍了 OpenGL 利用 Canvas 和 FreeType 绘制文字的方法。
ALTER TABLE语句修改表定义；它可以添加元素、删除元素或修改现有元素。在每个ALTER TABLE语句中只能执行一种类型的操作。
图形图像的绘制需要在画布上进行操作和处理，但是绘制需要了解很多细节以及可能要进行一些复杂的处理，这样就会增加学习和使用的成本，因此系统提供了一个被称之为Drawable的类来进行绘制处理。通过这个类可以减少我们的绘制工作和使用成本，同时系统也提供了众多的Drawable的派生类比如单色、图形、位图、裁剪、动画等等来完成一些常见的绘制需求。Drawable是一个抽象的可绘制类。他主要是提供了一个可绘制的区域bound属性以及一个draw成员函数，不同的派生类通过重载draw函数的实现而产生不同的绘制结果。
emWin 支持三种位图文件形式： .c 文件位图、 .dta 格式流位图和.bmp 格式位图
Druid中的数据存储在datasource中，类似RDBMS中的table，每个datasource中按照时间划分，每个时间范围称为一个chunk(一般一天为一个chunk)，在一个chunk中数据根据维度的Hash或者范围被分成一个或者多个segment，每个segment都是一个单独的文件，通常包含几百万行数据，这些segment是按照时间组织成的，所以在按照时间查询数据时，效率非常高。实际上，datasource和chunk都是抽象的，Druid底层存储就是Segment，一旦一个Segment生成后就无法被修改，只能通过生成一个新的Segment来代替旧版本的Segment。
HarmonyOS图像模块支持图像业务的开发，常见功能如图像解码、图像编码、基本的位图操作、图像编辑等。当然，也支持通过接口组合来实现更复杂的图像处理逻辑。
#1、获得应用窗口句柄 hwnd=win32gui.FindWindow(0,“窗口名字”)
当数字数据字段用于某些数值运算时，位片索引用于该字段。位片索引将每个数值数据值表示为二进制位串。位片索引不是使用布尔标志来索引数值数据值(如在位图索引中那样)，而是以二进制值表示每个值，并为二进制值中的每个数字创建一个位图，以记录哪些行的该二进制数字具有1。这是一种高度专门化的索引类型，可以显著提高以下操作的性能：
建议查看原文：https://www.jianshu.com/p/83edaeeb5851（不定时更新）
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第3章 emWin介绍 本章主要介绍emWin的基础知识。 3.1
其实就是处理输入事件开始到结束的时间，如果竖条中此颜色高度过高代表输入事件应放到其他线程去做
1.什么是bitmap？为什么使用bitmap？Roaring bitmap与其他bitmap编码技术相比有哪些优势？2.Roaring bitmap将32位无符号整数按照高16位分容器，即最多可能有216=65536个容器(container)，存储数据时，按照数据的高16位找到container（找不到就会新建一个），再将低16位放入container中。高16位又称为共享有效位，它用于索引应该到哪个容器中查找对应的数值，属于roaring bitmap的一级索引。3.Roaring bitmaps以紧凑高效的两级索引数据结构存储32位整数。高密度块使用位图存储;稀疏块使用16位整数的压缩数组。当一个块包含不超过4096个整数时，我们使用一个排好序的16位整数数组。当有超过4096个整数时，我们使用2^16 位的位图。为什么按4096作为阀值呢？仅仅是因为当数据块中的整数数量超过这个值之后，bitmap将比数组的内存使用率更高。
最近遇到很多朋友过来咨询G1调优的问题，我自己去年有专门学过一次G1，但是当时只是看了个皮毛，因此自己也有不少问题。总体来讲，对于G1我有几个疑惑，希望能够在这篇文章中得到解决。
在G1提出之前，经典的垃圾收集器主要有三种类型：串行收集器、并行收集器和并发标记清除收集器，这三种收集器分别可以是满足Java应用三种不同的需求：内存占用及并发开销最小化、应用吞吐量最大化和应用GC暂停时间最小化，但是，上述三种垃圾收集器都有几个共同的问题：（1）所有针对老年代的操作必须扫描整个老年代空间；（2）新生代和老年代是独立的连续的内存块，必须先决定年轻代和老年代在虚拟地址空间的位置。
Linux 任务调度程序通过将唤醒的任务推送到空闲的 CPU，以及在 CPU 空闲时从繁忙的 CPU 中拉取任务来平衡整个系统的负载。在大型系统上的推送侧和拉取侧，有效的伸缩都是挑战。对于拉取，调度程序搜索连续的更大范围中的所有 CPU，直到找到过载的 CPU，然后从最繁忙的组中拉取任务。这代价非常昂贵，在大型系统上要花费 10 到 100 微秒，因此搜索时间受到平均空闲时间的限制，并且某些范围不会被搜索。并非总能达到平衡，而且闲置的 CPU 依旧闲置。
Android涉及各种各样的支持不同屏幕尺寸和密度的设备。对于应用程序，Android系统通过设备和句柄提供了统一的开发环境，大部分工作是校正每一个应用程序的用户界面到它显示的屏上。与此同时，系统提供APIs允许你控制应用界面为特定的屏幕尺寸和密度，为不同屏幕的配置提供最优化的用户界面设计。例如，你可能会要一个平板电脑的用户界面，这不同于手机的用户界面。 虽然系统能缩放，调整其尺寸，以使应用软件工作在不同屏上，但是应该尽量优化应用软件适应不同的屏幕尺寸和密度。为此，对所有设备的用户体验应最大化且应让用户们相
老周是一个不喜欢做界面的码农，所以很多时候能用控制台交互就用控制台交互，既方便又占资源少。有大伙伴可能会说，控制台全靠打字，不好交互。那不一定的，像一些选项类的交互，可以用键盘按键（如方向键），可比用鼠标快得多。当然了，要是要触控的话，是不太好用，只能做UI了。
本文想和大家简单聊聊G1垃圾回收算法的设计思路和具体细节实现，受限于笔者个人实力，可能存在部分错误，如果发现了错误或者有补充说明的，可以在评论区留言或者私信与我讨论。
完整教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第56章 STM32H7的DMA2D应用之刷色块，位图和A
在手机端实现下拉刷新和下拉加载是最常见不过的需求了。今天大师兄就给大家分享一个非常精致的js框架：mescroll.
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第18章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（SPI
本章介绍由ShowPlan生成的InterSystems SQL查询访问计划中使用的语言和术语。
索引是由持久类维护的结构，InterSystems IRIS®数据平台可以使用它来优化查询和其他操作。
HTML5作为新兴领域越来越热。然而在移动设备硬件性能弱于PC的背景下，对性能的需求显得更为重要，而HTML5性能优化前与优化后有着极大的差别，如何优化才能提高性能，对此熟知的人很少。本文以LayaAir引擎为例，通过代码示例详细阐述如何利用引擎对HTML5作出性能的极致优化。
第10章 多索引访问 练习 10.1 假设多索引访问一节中所描述的拥有位图索引的CIA表包含200000000行数据。请评估（a）位图索引和（b）半宽B树索引所需的磁盘空间。 假设一个字节占8位。请将磁盘空间的差异转化为每月需要支付的美元金额。 书中关于拥有位图索引的CIA表的描述如下： 位图索引的比较优势在于能够很容易地使用多个位图索引来满足单个查询。考虑一个有多个谓词条件的查询，每个谓词上都有一个索引。虽然有些系统可能尝试对多个索引的记录标识进行交集操作，但是传统的数据库可能会只使用其中一个索引。位图索引在此种情况下工作得更好，因为它们更紧凑，而且计算几个位图的交集比计算几个记录集合的交集更快。在最好的情况下，性能的提升与机器的字长成比例，因为同一时间两个位图能够进行一个字长的位的交集计算。最佳的使用场景是，每一个单独谓词的选择性不好，但是所有谓词一起进行索引与后的选择性很好。位图索引考虑如下查询，“找出有棕色头发，戴眼镜，年龄在30岁至40岁之间，蓝眼睛，从事计算机行业并居住在加利福利亚的人”。这意味着对棕色头发位图、佩戴眼镜的位图、年龄在30岁至40岁间的位图等进行交集计算。 在当前的磁盘条件下，只要查询中没有太多的范围谓词，使用一个半宽B树索引是性能最佳的方案，即便对于像CIA那样的应用来说也是如此。对于上文中的例子，一个用HAIRCOLOUR、 GLASSES、EYECOLOUR、INDUSTRY和STATE的任意排序序列作为开头，并以DATE OF BIRTH作为第6列的索引将提供非常出色的性能，因为这使得访问路径将会有6个匹配列：包含目标结果集的索引片将会非常窄。 分析： 位图索引的空间主要跟表的记录数和索引列的键值数有关，题目中只给了表的记录数，所以需要根据实际情况可以确定6个位图索引的键值数如下： 头发颜色 键值数为5 是否戴眼镜 键值数为2 年龄段 键值数为10 眼睛颜色 键值数为10 行业 键值数为100 州 键值数为50 （a）6个位图索引需要的磁盘空间为 (5+2+10+10+100+50) * 200000000 /8/1024/1024/1024 = 4.12G B树索引的空间跟索引字段的长度有关，假设半宽索引的6个字段的总长为50字节 （b）半宽B树索引所需的磁盘空间为 1.5 * 50 * 200000000 /1024/1024/1024 = 13.97G
面大厂环节中，手撕算法是特别重要的一个考察环节，基本每一轮都有算法题需要在面试中现场写，不过也不是所有公司都要求，有一些中小公司，不要求算法。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第16章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（SD卡方
作者介绍：黄辉，目前在腾讯云数据库团队从事后台开发工作，喜欢研究分布式数据库相关技术。 导语 PostgreSQL是通过MVCC(Multi-Version Concurrency Control)
由于项目需要地图功能,公司决定使用百度地图,但是百度地图也有很多问题,现在总结一下在百度地图中遇到的坑,希望给各位看官一点参考,避免走一些弯路.我使用的百度地图SDK2.9.1.
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