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    【字节码插桩】AOP 技术 ( “字节码插桩“ 技术简介 | AspectJ 插桩工具 | ASM 插桩工具 )

    文章目录 一、" 字节码插桩 " 技术简介 二、AspectJ 插桩工具 三、ASM 插桩工具 一、" 字节码插桩 " 技术简介 ---- 性能优化 , 插件化 , 热修复 , 等技术都需要用到 " 字节码插桩 给 Android 中所有的 Activity 添加安全策略 , 如果每个页面逐个手动添加 , 可能存在遗漏 , 并且会造成代码冗余 ; 通过 AOP 面向切面编程 , 完成上述操作 ; " 字节码插桩 技术应用 : 代码生成 : 编译时生成代码 , 提高开发效率 , 减少手工工作量 , 降低出错概率 ; 代码修改 : 为某些三方库添加崩溃 try catch 异常捕获机制 ; 代码监控 : 编译时插桩 , 监控应用各种性能 , 如页面打开时间 , 页面停留时间 ; 友盟应该用了该技术 ; 代码分析 : 使用编译时字节码插桩技术 , 自定义代码检查 ; 字节码插桩原理 : 使用 javac 编译出 . ---- AspectJ 插桩工具 : 使用简单 : 使用 AspectJ 插桩工具修改字节码文件 , 不需要了解 .class 字节码文件的二进制格式 ; 成熟稳定 : 字节码操作 如果错了 1

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    matlab 插值出错,MATLAB插值问题

    若F(x)为多项式，称为多项式插值(或代数插值) ；常用的代数插值方法有：拉格朗日插值，牛顿插值。 特别地: (1)已知两个节点时，得线性插值多项式: (2)已知三个节点时，得抛物插值多项式: (3)已知n+1个节点时，可得n次拉格朗日插值多项式。 关于代数插值： 可以看出，当节点较多时，多项式的次数增高，插值函数出现振荡，精度变低。因此，为了保证精度，在节点较多时，一般采用分段插值，但这样在分段点光滑性较差。 Matlab采用的多项式插值都是分段插值法。从图形还可以看出，对解析函数，插值精度高；对有奇点的函数，插值精度低。多项式插值对靠近插值区间中点的部分插值精度高，远离中点部分精度低。 Method：(1)nearest 最邻近插值，(2)linear 双线性插值，(3)cubic双三次插值，默认为双线性插值。

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    图像插值

    ) for ax, interp_method in zip(axes.flat, methods): ax.imshow(im,interpolation=interp_method)#图像插值 ax.set_title(str(interp_method), size=20) plt.tight_layout() plt.show() 算法：图像插值是在基于模型框架下，从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程 图像常见的插值算法可以分为两类：自适应和非自适应，如最近邻插值，双线性插值，双平方插值，双立方插值以及其他高阶方法等，应用于军事雷达图像、卫星遥感图像、天文观测图像、地质勘探数据图像、生物医学切片及显微图像等特殊图像及日常人物景物图像的处理 plt.imshow(X, cmap, norm, aspect, interpolation) X表示图像数据 cmap表示将标量数据映射到色彩图 aspect表示控制轴的纵横比 interpolation表示插值方法

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    最近邻插值、双线性插值、双三次插值

    1.最近邻插值 越是简单的模型越适合用来举例子，我们就举个简单的图像：3X3 的256级灰度图，也就是高为3个象素，宽也是3个象素的图像，每个象素的取值可以是 0－255，代表该像素的亮度，255代表最亮 双线型内插值算法就是一种比较好的图像缩放算法，它充分的利用了源图中虚拟点四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值，因此缩放效果比简单的最邻近插值要好很多。 2.双线性插值 根据于待求点P最近4个点的像素值，计算出P点的像素值。 2）一般性 如上图，已知Q12，Q22，Q11，Q21，但是要插值的点为P点，这就要用双线性插值了，首先在x轴方向上，对R1和R2两个点进行插值，这个很简单，然后根据R1和R2对P点进行插值，这就是所谓的双线性插值 首先在 x 方向进行线性插值，得到： 然后在 y 方向进行线性插值，得到： 也即点P处像素值： 3.双三次插值 假设源图像A大小为m*n，缩放K倍后的目标图像B的大小为M*N，即K=M/m。

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    插值查找

    概要 1.插值查找算法类似于二分查找，不同的是插值查找每次从自适应mid处开始查。 2.将这般查找中的求mid索引的公式，low表示左边索引，high表示右边索引。 key就是我们前面说的findval 3.int midIndex = low + (high - low) * (key -arr[low]) / (arr[high] - arr[low]); //插值索引 1-100的数组 已有数组arr=[1,2,3....,100]; 假如我们需要查找的值为1 使用二分查找的话，我们需要多次递归，才能1 使用插值查找算法 int mid = left + (right 对于数据量较大，关键字分部比较均匀的查找表来说，采用插值查找，速度较快。 关键子分布不均匀的情况下，该方法不一定比折半查找要好。 代码 public class InsertValueSearch { ///

    /// 插值查找算法(需要数组是有序的)

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    HashMap 链表插入方式 → 头插为何改成尾插 ?

    链表元素的转移，还是采用的头插法 　　链表成环 　　　　不管是元素的添加，还是数组扩容，只要涉及到 hash 冲突，就会采用头插法将元素添加到链表中 　　　　上面讲了那么多，看似风平浪静，实则暗流涌动； ，维护了链表元素的原有顺序 　　在扩容时，头插法会改变链表中元素原本的顺序，以至于在并发场景下导致链表成环的问题，而尾插法，在扩容时会保持链表元素原本的顺序，就不会出现链表成环的问题 相关疑惑 　　1、 JDK 1.7及之前，为什么采用尾插法 　　　　呃... 这个可能需要问头插法的实现者了； 　　　　但有种说法，我觉得挺有道理：缓存的时间局部性原则，最近访问过的数据下次大概率会再次访问，把刚访问过的元素放在链表最前面可以直接被查询到，减少查找次数 　　2、既然头插法有链表成环的问题 ，为什么直到 1.8 才采用尾插法来替代头插法 　　　　只有在并发情况下，头插法才会出现链表成环的问题，多线程情况下，HashMap 本就非线程安全，这就相当于你在它的规则之外出了问题，那能怪谁？

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    【图像处理】详解 最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值「建议收藏」

    —— 一阶插值法 2.3 双线性插值 (Bilinear Interpolation) —— 一阶插值法 2.4 双三次插值 (Bicubic Interpolation) 三、比较与总结 四、延伸 上例即为一个简易的一维插值表示，f(x’) 就是一个插值结果。 ---- 2.3 双线性插值 (Bilinear Interpolation) —— 一阶插值法 由一维的线性插值很容易拓展到二维图像的双线性插值，每次需要要经过三次一阶线性插值才能获得最终结果 ： ---- 2.4 双三次插值 (Bicubic Interpolation) 又称 立方卷积插值 / 双立方插值，在数值分析中，双三次插值是二维空间中最常用的插值方法。 一方面，传统插值方法多为 线性插值 方法，如最近邻插值、双线性插值、双三次插值等。

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    说说编译插桩

    1.什么是编译插桩？ 顾名思义，所谓的编译插桩就是在代码编译期间修改已有的代码或者生成新代码。 ? Java-字节码-dex 如图，这是Java代码的编译流程。 从图中可以看出，编译插桩可以从两个方面着手 Java 文件。类似 APT、AndroidAnnotation 这些代码生成的场景，它们生成的都是 Java 文件，是在编译的最开始介入。 可以操作“.class”的 Java 字节码，也可以操作“.dex”的 Dalvik 字节码，这取决于我们使用的插桩方法。 缺点是：如果使用者对字节码不熟悉的话不好操作 3.掌握插桩应该具备的基础知识 （1）熟练掌握字节码相关技术。 如AspectJ，ASM 4.插桩实践 字节码插桩--你也可以轻松掌握,Android字节码插桩——详细讲解 附带Demo 其实这两篇文章我只是大致理解了，并没有运行。

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    热拔插概念

    现在电脑上绝大部分插头和插座，包括串口、并口等，都是不允许热拔插的，因为插入或拔出时会在瞬间产生一个较大的电流，导致烧毁某个配件… 那么都有那些插头是可以热拔插的呢? 其中可以热拔插的只有声卡上的各种接口以及USB口，你可以在开机状态下随便拔插音箱(耳机)或诸如摄像头一类的USB设备。 　　 其他的键盘鼠标PS/2口等虽然没有规定可以热拔插，但从经验上看来，即使热拔插也不会造成什么损坏(当然还是小心为妙)。 　　 建议除了音视频接口和USB接口外,其他的不要热拔插。这是最安全的做法。 　　 那么，既然已经知道了这个原理，我们就可以进行实际操作了，在安装时首先要记住先插数据线，后插电源线，而拆下时则刚好相反。对于一般的外设，像软驱、光驱甚至是硬盘都可以使用此种方法进行热插拔操作。

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