用户线程 AfxBeginThread 创建线程 AfxEndThread 结束线程
可以使用AfxBeginThread创建线程的时候, 将线程设置为挂起状态, 然后调用线程类的方法设置参数, 参数传完之后再调用ResumeThread恢复线程执行。
本文内容较为详细，关于更简短的一篇介绍，请看这里： https://blog.csdn.net/weixin_45525272/article/details/105057120
类CCriticalSection的对象表示一个“临界区”，它是一个用于同步的对象，同一时刻仅仅同意一个线程存取资源或代码区。临界区在控制一次仅仅有一个线程改动数据或其他的控制资源时很实用。比如，在链表中添加一个结点就仅仅同意一次一个线程进行。通过使用CCriticalSection对象来控制链表，就能够达到这个目的。它就像是一把钥匙，哪个线程获得了它就获得了执行线程的权力，而把其他线程统统堵塞。 CCriticalSection类的构造函数原型例如以下：
A：CCriticalSection是一种线程同步策略 或者说技术 或者方法 总之呢就是这么个意思。。。。
线程锁的概念函数EnterCriticalSection和LeaveCriticalSection的用法
当前流行的Windows操作系统能同时运行几个程序(独立运行的程序又称之为进程)，对于同一个程序，它又可以分成若干个独立的执行流，我们称之为线程，线程提供了多任务处理的能力。用进程和线程的观点来研究软件是当今普遍采用的方法，进程和线程的概念的出现，对提高软件的并行性有着重要的意义。现在的大型应用软件无一不是多线程多任务处理，单线程的软件是不可想象的。因此掌握多线程多任务设计方法对每个程序员都是必需要掌握的。本实例针对多线程技术在应用中经常遇到的问题，如线程间的通信、同步等，分别进行探讨，并利用多线程技术进行
// TODO: Add extra initialization here m_ctrlProgress.SetRange(0,99); m_nMilliSecond=10; UpdateData(FALSE); return TRUE; // return TRUE unless you set the focus to a control } 添加线程处理函数： UINT ThreadFunc(LPVOID lpParam) { threadInfo* pInfo=(threadInfo*)lpPar
后台线程 mfc AfxBeginThread创建函数或者对象中的静态函数 dotnet Task.Run或者new Thread ui线程 mfc 继承CWinThread、给子类绑定dialog，窗口在独立的线程中初始化和析构。 class CUIThread : public CWinThread { DECLARE_DYNCREATE(CUIThread) protected: CUIThread(); // 动态创建所使用的受保护的构造函数 virt
临界区是保证在某一个时间只有一个线程可以访问数据的方法。使用它的过程中，需要给每个线程提供一个共享的临界区对象，无论哪个线程占有临界区对象，都可以访问受到保护的数据，这时候其他的线程需要等待，直至该线程释放临界区对象为止，临界区被释放后，另外的线程可以强占这个临界区，以便访问共享的数据。
留个纪念，不错的总结。十个例子清晰列举啦多线程编程的奥妙。 VC中多线程使用比较广泛而且实用,在网上看到的教程.感觉写的挺好. 一、问题的提出 编写一个耗时的单线程程序： 新建一个基于对话框的应用程序SingleThread，在主对话框IDD_SINGLETHREAD_DIALOG添加一个按钮，ID为IDC_SLEEP_SIX_SECOND，标题为 “延时6秒”，添加按钮的响应函数，代码如下： void CSingleThreadDlg::OnSleepSixSecond() { Sleep(6000
window 蓝牙开发资料真的是比较少，而且功能比较单一。使用window自带的蓝牙重连接真的是太慢了。找不到好的解决方法，很让人头痛呀！ 下面提供的这点代码，也只是一个简单的功能，有这方面研究的朋友，希望能多多交流，多多指教
VOIDInitializeCriticalSection(LPCRITICAL_SECTION lpCriticalSection ) 创建临界区
看似很简单的过程，在实现的过程中也不是一帆风顺。不管再简单的东西，我们也要力争把它做的最好！
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但是并不是非常完美，因为多线程常常伴有资源抢夺的问题，作为一个高级开发人员并发编程那是必须要的，同时解决线程安全也成了我们必须要要掌握的基础
Windows sockets(简称 Winsock) 是微软的窗口系统结构 (WOSA) 的一部分。它是起源于UNIX上的 Berkeley Software Distribution(BSD) 版本的套接字、并为 Windows 进行了专门地扩展。 Internet 是在 UNIX系统上发展起来的 ,在 UNIX 上有许多成熟的编程接口 ,其中最通用的是一种叫做 sockets(套接字) 的接口。套接字的实质是通信端点的一种抽象 ,它提供一种发送和接 收数据的机制。网络软件商为 Windows 开发一套标准的、通用的 TCP/ IP 编程接口 ,并使之类似于 UNIX下的 sockets ,这就是 Windows sockets ;Windows socket 的实现一般都由两部分组成 :开 发组件和运行组件。开发组件是供程序员开发 Winsock 应用程序使用的、它包括介绍 Winsock实现的文档、Winsock 应用程序接口 (API) 引入库和一些头文件。运行组件是 Winsock 应用程序接口的动态连接库(DLL) ,文件名为 Winsock. DLL ,应用程序在执行时通过装入它来实现网 络通信功能。 最初 ,Winsocket1. 1 版是专门为 Internet 设计的 ,现在的 2. x 版己经不再限于 Internet 和TCP/ IP 协议 ,它通过提供扩展的 API 编程接口 ,把自己的应用范围扩大到现存的和正在出现 的各种网络和协议 ,包括 PSTN、ISDN、无线网、所有的局域网协议、异步传输模式 ATM 等等 ;并且允许应用程序对所建立连接的可靠性、冗余度和带宽进行控制。由此可见 ,Winsock 有着广泛的应用。 Windows sockets 是 Windows 下网络编程的规范。这套规范是 Windows 下得到广泛应用的、开放的、支持多种协议的网络编程接口。它定义并记录了如何使用 API 与 Internet 协议族(IPs、通常我们指的是 TCP/ IP) 连接 ,尤其要指出的是所有的 Windows sockets 实现都支持流套接字和数据报套接字。当我们为客户机/ 服务器开发一个特殊的应用程序时 ,我们可以通过套接字来交换我们的数据结构和数据报 ,以完成应用程序之间的通信。应用程序调用 Winsock 的 API实现相互之间的通讯。Winsock 又利用下层的网络通讯协议功能和操作系统调用实现实际的通讯工作。 它们之间的关系如图 1 所示 :
看了一下，网上流传的那些个小米运动刷步数源码全是JS调用别人的源码，把自己的帐号密码交给别人家，博主个人心理是不太舒服的，下面是博主参照 Github上 niushuai233 大佬的 mi-spo
因为CuDNN函数接口更新的原因，以前用低版本写的项目在新版本的CuDNN环境下编译就会出问题。例如，py-faster-rcnn代码在最新版的CuDNN6上面编译时就会报错。 解决这个问题的一个方法是禁用CUDNN，即修改Makefile.config里面的第5行，在前面加#。这种方法没法使用CuDNN加速，不推荐。这里我们使用一种比较土的方法，即将使用了旧的CuDNN函数的文件都换成新的caffe里面的文件即可。
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Grafana provider 为 Grafana 提供配置管理资源。是目前 Grafana 官方提供的，覆盖的 Grafana 资源最全的 IaC 工具。
1. 进入腾讯云函数创建新函数 地址:https://console.cloud.tencent.com/scf
以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要，有关该版本的完整文档，入门指南以及关于该项目的信息，请参考Kafka官方文档。
到此这篇关于Pandas中DataFrame基本函数整理(小结)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame基本函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。官方支持以下数据源:Zabbix，Graphite，Elasticsearch，InfluxDB，Prometheus，Cloudwatch，MySQL和OpenTSDB等。
除了官方的java api类库外，spring生态中又额外包装了很多，这里一一简单介绍下。
GaC(Grafana as Code, Grafana 即代码) 很明显是扩展自 IaC(Infrastructure as Code, 基础设施即代码)的概念.
Grafana的页面现在也可以正常打开了，从上面看登陆需要用户名和密码，这个用户名和密码从哪里来的呢？
在hub.docker.com网站上，Star最多的kafka镜像是wurstmeister/kafka，今天一起来实践这个镜像，使用此镜像搭建kafka环境，并且生产和消费消息；
官网地址: http://kafka.apache.org/downloads.html
* Copyright (c) 2015 Qualcomm Technologies, Inc.
WAF通用的权限分配就2个，QcloudWAFFullAccess和QcloudWAFReadOnlyAccess，但是往往我们想要更精细化的权限，怎么办呢？
[root@seafile ~]# yum -y install epel-release [root@seafile ~]# rpm --import http://li.nux.ro/download/nux/RPM-GPG-KEY-nux.ro [root@seafile ~]# yum -y install Python-imaging MySQL-python python-memcached python-ldap python-urllib3 ffmpeg ffmpeg-devel [root@seafile ~]# yum -y install python-pip [root@seafile ~]# pip install --upgrade pip [root@seafile ~]# pip install pillow moviepy [root@seafile ~]# yum install -y mariadb-server ##安装数据库 [root@seafile ~]# systemctl enable mariadb ##设置数据库开机启动 [root@seafile ~]# systemctl start mariadb ##启动数据库 [root@seafile ~]# mysql_secure_installation ##为数据库设置密码 [root@seafile ~]# wget http://seafile-downloads.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/seafile-server_6.2.3_i386.tar.gz ##下载seafile软件包 [root@seafile ~]# tar -zxf seafile-server_6.2.3_x86-64.tar.gz ##解压软件包 [root@seafile ~]# mkdir -p seafile/installed/ ##创建安装包存放位置 [root@seafile ~]# mv seafile-server_6.2.3_x86-64.tar.gz seafile/installed/ [root@seafile ~]# mv seafile-server-6.2.3/ seafile/ [root@seafile ~]# cd seafile/ [root@seafile seafile]# cd seafile-server-6.2.3/ [root@seafile seafile-server-6.2.3]# ./setup-seafile-mysql.sh ##会要填很多信息，按要求填就可以了
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。
不知道大家有没有遇到这样的场景，就是一个项目中要消费多个kafka消息，不同的消费者消费指定kafka消息。遇到这种场景，我们可以通过kafka的提供的api进行配置即可。但很多时候我们会使用spring-kafka来简化开发，可是spring-kafka原生的配置项并没提供多个kafka配置，因此本文就来聊聊如何将spring-kafka进行改造，使之能支持多个kafka配置
将设备固定在三脚架上， 在灯箱中 触发一个full-sweep ，然后抓取haf/af 的日志。 日志的关键字： af_pdaf_proc_pd_single grid|af_pdaf_proc_pd_single roi|af_fullsweep_final|sweep_srch_far_to_near|af_fullsweep_srch_near_to_far|af_fullsweep_start_srch 从log 中可以查看 pd ，defocus 和 confidence information 。有了所有这些信息，您可以决定从传感器获得的pd 是否正确。
较之传统的消息中间件（例如 ActiveMQ、RabbitMQ），Kafka 具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容错的特性，非常适合大规模消息处理应用程序。
直接上代码了： # -*- coding: utf-8 -*- ''' 使用kafka-Python 1.3.3模块 ''' import sys import time import json from kafka import KafkaProducer from kafka import KafkaConsumer from kafka.errors import KafkaError KAFAKA_HOST = "127.0.0.1" KAFAKA_PORT = 9092 KAFA
项目watch、star、fork数量均领先竞品，issue、pull request也比较活跃。
今天，我们开始了我们的新旅程，这就是Apache Kafka教程。在这个Kafka教程中，我们将看到什么是Kafka，Apache Kafka的历史，为什么是Kafka。此外，我们还将学习Kafka架构、Kafka的组件和Kafka分区。此外，我们还将讨论Kafka的各种比较和Kafka的使用案例。除此之外，我们将在这个Kafka教程中看到各种术语，如Kafka Broker、Kafka Cluster、Kafka Consumer、Kafka Topics等。
Apache Kafka 是一种分布式数据存储，用于实时处理流数据，它由 Apache Software Foundation 开发，使用 Java 和 Scala 编写，Apache Kafka 用于构建实时流式数据管道和适应数据流的应用程序，特别适用于企业级应用程序和关键任务应用程序，它是最受欢迎的数据流平台之一，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析和数据集成。
(SELECT affairs.* FROM affairs LEFT JOIN materials_details m ON affairs.AFFAIRID = m.AFFAIRID WHERE (((m.EXAMPLEPATH IS NOT NULL AND m.EXAMPLEPATH <> '') OR (m.EMPTYTABLEPATH IS NOT NULL AND m.EMPTYTABLEPATH <> '')) AND affairs.VALID = 1 AND aff
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。 构造函数 方法 描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) 构造数据框 属性和数据 方法
最近再写一个网络仿真器，里面参考了Max-MinFairness算法，这是一种比较理想、公平的带宽分配算法。其思路主要如下：首先是算法的准备，考察某一时刻的网络中所有的flow，由于每条flow都有其各个link，因此可以得到各个link上所有流经的flow，然后开始迭代，各个link都把capacity平均分给所有流经的flow，接着每条flow的速度就等于其最小link分配的带宽，然后每条link的剩余带宽就等于link的capacity减去所有流经的flow的速度的总和，再然后把link的剩余带宽作为
今天逛推特，看到了某师傅通过自定义Empire模块来绕过amsi，地址如下：https://twitter.com/_vinnybod/status/1386442836417994752
在Kafka 2.8之前，Kafka重度依赖于Zookeeper集群做元数据管理和集群的高可用（即所谓的共识服务）。
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