MPG模式运行状态1 1）当前程序有三个M,如果三个M都在一个cpu运行，就是并发，如果在不同的cpu运行就是并行 2）M1,M2,M3正在执行一个G,M1的协程队列有三个，M2的协程队列有三个，M3的协程队列有两个 3）从上图可以看到：Go的协程是轻量级的线程，是逻辑态的，Go可以容易的起上万个协程 4）其他程序c/java的多线程，往往是内核态的，比较重量级，几千个线程就有可能耗光cpu资源 MPG模式运行状态 另外有三个协程在等待 3）如果G1协程阻塞，比如读取文件或者数据库 4）这时就会创建M2主线程（也可能是从已有的线程池中取出M2）并且将等待的三个协程挂到M2下执行，M1主线程下的G1仍然执行文件的读写 5）这样的MPG
Mpg123源代码详解 Mpg123与libmad一样，支持mpeg1,2,2.5音频解码。目前来看mpg123比libmad支持了网络播放功能。 而且libmad基本上开源社区在2005年左右，基本停止更新，mpg123至今还在持续更新源代码。 1. mpg123是如何支持某种音频驱动的？ main函数框架 mpg123_init();初化mpeg123相关资源 cleanup_mpg123 =TRUE; 已经初始化后的标志置位 mpg123_new_pars(&result) 动态申请一个结构体，并初始化结构体属性参数 mpg123_getpar(mp,MPG123_RVA, ¶m.rva, NULL); 将预设的结构体参数，读取到para这个结构体参数中来 getlopt (argc,argv, opts) 解析main函数传入的参数 如果param.list_cpu为真的话 mpg123_decoders(); 列出解码器资源 解码完毕mpg123_delete_pars
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Mpg123与libmad一样，支持mpeg1,2,2.5音频解码。目前来看mpg123比libmad支持了网络播放功能。 而且libmad基本上开源社区在2005年左右，基本停止更新，mpg123至今还在持续更新源代码。 1. mpg123是如何支持某种音频驱动的？ main函数框架 mpg123_init();初化mpeg123相关资源 cleanup_mpg123 =TRUE; 已经初始化后的标志置位 mpg123_new_pars(&result) 动态申请一个结构体，并初始化结构体属性参数 mpg123_getpar(mp,MPG123_RVA, ¶m.rva, NULL); 将预设的结构体参数，读取到para这个结构体参数中来 getlopt (argc,argv, opts) 解析main函数传入的参数 如果param.list_cpu为真的话 mpg123_decoders(); 列出解码器资源 解码完毕mpg123_delete_pars
Any faster software playeris probably based on some hacked mpg123;-) MPlayer included mpg123 source code The mpg123 engine is able to decode in fullcompliance to ISO/IEC 11172-3, for all three layers, using 使用方法： Mpg123 is a console program - normally itjust plays a list of files you specify on command line See theincluded manpage or mpg123--help or, for the full story, mpg123--longhelp on command Mpg123towav.c是mpg格式转码成wav的例子 4.开发api：libmpg123.c
使用ffmpeg切片命令 ffmpeg -i test.mpg -codec copy -map 0:v -map 0:a -f segment seg_%04d.mpg 对于大部分mpg文件切片都能正常播放 ，而少部分mpg切片之后只有第一个切片能播放，后续的切片视频播放均失败，只能播放视频。 image.png 4.解决方法 通过上述的分析，我们已经可以清楚的知道mpg切片不能播放的原因。
Golang实现高并发的调度模型---MPG模式 传统的并发形式：多线程共享内存，这也是Java、C#或者C++等语言中的多线程开发的常规方法，其实golang语言也支持这种传统模式，另外一种是Go语言特有的 go语言使用MPG模式来实现CSP ： 在传统的并发中起很多线程只会加大CPU和内存的开销，太多的线程会大量的消耗计算机硬件资源，造成并发量的瓶颈。
/configure 在选项中传入 2.sudo make 在src目录下产生一个mpg123镜像就是一个可以执行的镜像。 /mpg123 1.mp3 2.mp3 3.mp3 . /mpg123 http//192.168.1.108/myserver/love.mp3 注意mpg123 除了支持多列表本地播放，还支持网络播放，还支持wav等格式输出。 每隔k帧播放一次，用于跳帧，实际当中可以用来快进快退 -C 产生热键校园： s 应用pause ，pp用于换房播放 q用于退出 详细使用说明： usage: lt-mpg123
一、MyBatis Plus 与 MyBatis 的代码生成器比较 MPG中提供了大量的自定义设置，生成的代码完全可以满足各类型的需求 表名及字段命名的策略选择 在MPG中，数据库表名和字段名可以选择驼峰命名也可以选择下滑线命名 MPG建议采用驼峰命名，这样字段就不用做映射直接和实体类及实体类属性对应，可以避免产生映射性能损耗；使用下划线命名则要开启驼峰转换规则 MPG 可以生成Entity实体类、Mapper接口、Mapper Mapper映射文件 关于MyBatis 的代码生成器 MBG 可以参考 Data Access 之 MyBatis（七）- MBG & PageHelper 二、MyBatis Plus 代码生成器 MPG 工程搭建 使用IDEA创建Maven工程 mybatis-plus-mpg，使用到的相关依赖以及Spring和MyBatis Plus全局配置文件以及数据库日志的文件可以参考 Data Acces 之 除以上提到的依赖，要运行MPG还需要MyBatis Plus代码生成器依赖、模板引擎依赖，MPG默认使用的是Apache的Velocity模板，这里使用Freemarker模板引擎。
四、MPG 的 IService 接口 MPG代码生成器生成的Service接口继承了MP的IService接口，该接口除了基本的增删改查外，还包含了一些批量操作方法，该接口中定义的方法除了default boolean b = teslaService.saveOrUpdate(tesla); System.out.println("保存或者更新成功：" + b); } 五、自定义 MPG 中的代码模板 MPG 根据模板生成 service 和 controller 代码， MPG的代码模板在 generator包下的templates文件夹下 默认提供的模板只能够生成XxxController table.serviceName}：Service接口名，IUserService ${table.controllerName}：Controller类类名，UserController 将mybatis-plus-mpg
library(ggpubr) # Calculate the z-score of the mpg data dfm$mpg_z <- (dfm$mpg -mean(dfm$mpg))/sd(dfm$ library(ggpubr) # Calculate the z-score of the mpg data dfm$mpg_z <- (dfm$mpg -mean(dfm$mpg))/sd(dfm$ <- (dfm$mpg -mean(dfm$mpg))/sd(dfm$mpg) dfm$mpg_grp <- factor(ifelse(dfm$mpg_z < 0, "low", "high"), library(ggpubr) # Calculate the z-score of the mpg data dfm$mpg_z <- (dfm$mpg -mean(dfm$mpg))/sd(dfm$ library(ggpubr) # Calculate the z-score of the mpg data dfm$mpg_z <- (dfm$mpg -mean(dfm$mpg))/sd(dfm$
Rank 函数 最常用的排序方法是 egen命令中提供的 rank函数, 基本用法： sysuse auto,clear by foreign: egen mpg_rank = rank(mpg) 值得一提的是 当我们希望得到的排名是唯一的时，可以选择 unique选项： by foreign: egen mpg_rank = rank(mpg),unique ? ((mpg! by foreign: egen mpg_ptile = /// xtile(mpg), nq(100) ? if mpg == mpg[_n-1] 排序结果和使用 xtile的结果完全一致，但是当样本数量越大时，使用 _n的速度优势越明显。
, y=mpg,size=mpg)) + geom_point() mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl) ggplot(data=mtcars, mapping = aes(x=wt, y=mpg,size=mpg,shape=cyl)) + geom_point() ggplot(data=mtcars, mapping = aes(x=wt, y=mpg, geom_point() ggplot(data=mtcars,mapping=aes(x=wt,y=mpg,color=mpg, shape ggplot(data=mtcars, mapping = aes(x=wt, y=mpg,color=mpg)) + geom_point() + scale_color_gradient(low = aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point()+theme_dark() ggplot(data=mtcars, mapping = aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point
, mtcars$mpg[mtcars$am==0], ylab="mpg", name=c("overall", "automobile")) abline(h=mean(mtcars$mpg), lwd =2, col="red") abline(h=mean(mtcars$mpg[mtcars$am==0]), lwd=2, col="blue") t.test(mtcars$mpg~mtcars$am # 首先，可视化 boxplot(mtcars$mpg~factor(mtcars$gear),xlab = 'gear', y='mpg') # 然后，单因素方差分析 oneway.test(mtcars = 'gear', ylab = 'mpg', main='automatic') boxplot(mtcars$mpg~mtcars$gear, subset = (mtcars$am==1), xlab = 'gear', ylab = 'mpg', main='manual') # 前驱齿轮*变速方式与mpg关联分析的盒图 boxplot(mtcars$mpg~factor(mtcars$gear
21 #> 2 Mazda RX4 Wag mpg 21 #> 3 Datsun 710 mpg 22.8 #> 4 Hornet 4 Drive mpg 21.4 #> 5 Hornet Sportabout mpg 18.7 #> 6 Valiant mpg 18.1 #> 7 Duster 360 mpg 14.3 #> 8 Merc 240D mpg 24.4 #> 9 Merc 230 mpg 22.8 #> 10 Merc 280 mpg 19.2 #> # … with 342 more mpg 18.1 #> 7 Duster 360 mpg 14.3 #> 8 Merc 240D mpg 24.4 #>
那如果新产生一个变量mpg1=mpg，或者new=mpg*cyl，就用到mutate函数，产生新变量。 dplyr::select(mpg,cyl,am,gear) %>% mutate(mpg1=mpg, new=mpg*cyl) # A 譬如，对不同gear计算mpg的均值及标准差。或者根据am及gear分组计算mpg均值标注差。 (mpg), new=factor(am)) df # A tibble: 32 x 6 mpg cyl am gear mpg1 new <dbl "yes","no"), mpg2=factor(mpg1), mpg3=cut_number(mpg, n = 4), mpg4=cut(mpg,
attach(mtcars) names(mtcars) # "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" (mpg)) lines(density(mpg),col="blue",lwd=2) #4 add norm curve and framework x = mpg h = hist(mpg, )) #2 par(mfrow=c(2,1)) d = density(mpg) plot(d) plot(d) polygon(d,col="red",border="blue") rug(mpg,col ) #2 boxplot(mpg~cyl,data=mtcars) #3 #箱线图的宽度和样本大小成正比，凹槽不重叠表示中位数有显著差异 boxplot(mpg~cyl,data=mtcars, [cyl==4],mpg[cyl==6],mpg[cyl==8],col="gold", names=c("4","6","8")) title("main",xlib="x",ylab
1#计算mpg的zscore 2dfm$mpg_z <- (dfm$mpg -mean(dfm$mpg))/sd(dfm$mpg) 3#按zscore分为high, low两组 4dfm$mpg_grp 6# Inspect the data 7head(dfm[, c("name", "wt", "mpg", "mpg_z", "mpg_grp", "cyl")]) 8#> name wt mpg mpg_z mpg_grp cyl 9#> Mazda RX4 Mazda RX4 2.620 21.0 0.1508848 的值排序的barplot 1ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg_z", 2 fill = "mpg_grp", # 根据mpg label = “mpg” or label = round(dfm$mpg). 1ggdotchart(dfm, x = "name", y = "mpg", 2 color
进行标准化处理 mtcars$mpg_z <- round((mtcars$mpg - mean(mtcars$mpg))/sd(mtcars$mpg), 2) # 按照0未阈值 ，分上 下 mtcars $mpg_type <- ifelse(mtcars$mpg_z < 0, "below", "above") mtcars <- mtcars[order(mtcars$mpg_z), ] # Diverging Barcharts ggplot(mtcars, aes(x=car_name, y=mpg_z, label=mpg_z)) + geom_bar(stat='identity ggplot(mtcars, aes(x=car_name, y=mpg_z, label=mpg_z)) + geom_point(stat='identity', color="orange", ggplot(mtcars, aes(x=car_name, y=mpg_z, label=mpg_z)) + geom_point(stat='identity', aes(col=mpg_type
/BUILD + '[' /tmp/tmp.6mpg1lGxXd/BUILDROOT/s3cmd-2.1.0+-1.x86_64 '! =' / ']' + rm -rf /tmp/tmp.6mpg1lGxXd/BUILDROOT/s3cmd-2.1.0+-1.x86_64 ++ dirname /tmp/tmp.6mpg1lGxXd/ BUILDROOT/s3cmd-2.1.0+-1.x86_64 + mkdir -p /tmp/tmp.6mpg1lGxXd/BUILDROOT + mkdir /tmp/tmp.6mpg1lGxXd/ /tmp/tmp.6mpg1lGxXd/BUILDROOT/s3cmd-2.1.0+-1.x86_64/usr/lib creating /tmp/tmp.6mpg1lGxXd/BUILDROOT/s3cmd /BUILDROOT/s3cmd-2.1.0+-1.x86_64 写道:/tmp/tmp.6mpg1lGxXd/SRPMS/s3cmd-2.1.0+-1.src.rpm 写道:/tmp/tmp.6mpg1lGxXd
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