【Linux】线程封装与互斥(万字)
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文章目录
前言
C++多线程的用法
对原生线程进行一次封装
理解pthread线程
Linux线程互斥
进程线程间的互斥相关背景概念
互斥量mutex
操作共享变量会有问题的售票系统代码
互斥量的接口
初始化互斥量
销毁互斥量
互斥量加锁和解锁
改进上面的售票系统:
方法一:定义一个静态或全局的锁变量gmutex
方法二:定义一个局部的锁
方法三: 临时对象, RAII风格的加锁和解锁(构造加锁,析构解锁)
互斥量实现原理探究
可重入VS线程安全
概念
常见的线程不安全的情况
常见的线程安全的情况
常见不可重入的情况
常见可重入的情况
可重入与线程安全联系
可重入与线程安全区别
总结
前言
世上有两种耀眼的光芒,一种是正在升起的太阳,一种是正在努力学习编程的你!一个爱学编程的人。各位看官,我衷心的希望这篇博客能对你们有所帮助,同时也希望各位看官能对我的文章给与点评,希望我们能够携手共同促进进步,在编程的道路上越走越远!
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
C++多线程的用法
#include <thread> // C++多线程所对应的头文件
#include <unistd.h>void threadrun(int num)
{while(num){std::cout << "I am a thread, num: " << num << std::endl;sleep(1);}
}
int main()
{std::thread t1(threadrun, 10);std::thread t2(threadrun, 10);std::thread t3(threadrun, 10);std::thread t4(threadrun, 10);std::thread t5(threadrun, 10);while(true){std::cout << "I am a main thread "<< std::endl;sleep(1);}t1.join();t2.join();t3.join();t4.join();t5.join();return 0;
}
对原生线程进行一次封装
C++11的多线程,是对原生线程的封装,所以在编译时,要链接上 -lpthread原生线程库。
为什么要封装呢?
- 语言的跨平台性。在Linux当中,我们所使用的C++11的多线程,用的是Linux的pthread库;如果是在Windows当中,用的是Windows的原始对应的系统调用创建线程的接口,C++在给Linux和Windows当中提供的标准库是不一样的,C++给我们提供的标准库编译出来,在Windows中是Windows版本的,在Linux中是Linux版本的,所以对应的库不一样,但是代码是一样的。
Windows当中还要不要包含pthread库呢?
- 不需要。语言具有跨平台性。
其它语言呢?
- 大部分的语言要在Linux下跑多线程,必须要用原生线程库,因为pthread库是Linux提供多线程的底层唯一方式。
thread.hpp
#ifndef __THREAD_HPP__
#define __THREAD_HPP__#include <iostream>
#include <string>
#include <unistd.h>
#include <functional>
#include <pthread.h>// C++线程的头文件namespace ThreadModule
{// using就相当于typedef,using定义了一个新类型std::function<void(T&)>,是一个新语法template<typename T>using func_t = std::function<void(T)>;// typedef std::function<void(const T&)> func_t;template<typename T>class Thread{public:void Excute(){_func(_data);}public:Thread(func_t<T> func, T data, const std::string& name = "none-name"): _func(func), _data(data), _threadname(name), _stop(true){}// 方法:static修饰的函数中的参数是没有this指针的// 因为没有this指针,所以该函数里面也无法调用该类的成员对象了static void* threadroutine(void* args) // 类成员函数,形参是有this指针的!!{Thread<T>* self = static_cast<Thread<T> *>(args);self->Excute();return nullptr;}bool Start(){// pthread_create()函数中的参数3的函数指针,要求的参数类型是void*,// 而threadroutine()函数是类成员函数,有一个this指针,所以调不了该函数int n = pthread_create(&_tid, nullptr, threadroutine, this);// 把当前对象this传threadroutine()if (!n){_stop = false;return true;}else{return false;}}void Detach(){if (!_stop){pthread_detach(_tid);}}void Join(){if (!_stop){pthread_join(_tid, nullptr);}}std::string name(){return _threadname;}void Stop(){_stop = true;}~Thread() {}private:pthread_t _tid;std::string _threadname;T _data; // 模板的参数类型T就直接是指针了func_t<T> _func;bool _stop;};
} #endif
testThread.cc
using namespace ThreadModule;void print(int &cnt)
{while (cnt){std::cout << "hello I am myself thread, cnt: " << cnt-- << std::endl;sleep(1);}
}const int num = 10;int main()
{std::vector<Thread<int> > threads;// 1. 创建一批线程for (int i = 0; i < num; i++){std::string name = "thread-" + std::to_string(i + 1);threads.emplace_back(print, 10, name);}// 2. 启动 一批线程for (auto &thread : threads){thread.Start();}// 3. 等待一批线程for (auto &thread : threads){thread.Join();std::cout << "wait thread done, thread is: " << thread.name() << std::endl;}// Thread<int> t1(print, 10);// t1.Start();// std::cout << "name: " << t1.name() << std::endl;// t1.Join();return 0;
}
理解pthread线程
- 二进制代码刚运行时,pthread_t tid;只有一个进程,等执行到pthread_create()代码时,才创建出了新线程,从操作层面上:创建、终止、等待线程的接口都是在库当中实现的,库是将轻量级进程做了封装,所以给上层用户提供的就是库当中的方法,所以把我们用的线程叫做用户级线程。
- 线程库首先要映射到当前进程的地址空间中(堆栈之间的共享区)!
- 线程的管理工作要由库来进行管理!
那么库要如何管理线程呢?
- 先描述,再组织!
- 库里面要有描述线程的结构体,以及把所有的线程都组织在一起,线程的控制块:struct_pthread,一般我们喜欢将线程的控制块叫做struct_tcb,只不过Linux不提供struct_tcb,创建一个线程就为我们在库当中维护一个控制块结构,而每一个控制块结构的起始地址,就叫做线程的tid。tid的本质就是一个堆栈之间共享区的线程库中的控制块结构的起始地址(虚拟地址)。
- 线程的整体结构:struct_pthread、线程局部存储、线程栈。
- 动态库是共享库,多个进程,每一个进程都创建多个线程,每个进程的进程地址空间堆栈之间的共享区都是同一个动态库。
- 全局变量在进程地址空间当中的已初始化数据区。
- 线程局部存储:不能用来存储stl的容器数据,只能用来存储内置类型,因为它是一个C语言的库,不认识其它容器的数据。
线程库是不是磁盘当中的一个普通文件呢?
- 线程库是一个动态库,也是磁盘当中的一个文件。
执行流(task_struct)是如何找到线程的线程栈的?
man clone
轻量级进程是Linux当中线程实现的底层方案,但真正线程实现是在库当中实现的。
Linux线程互斥
进程线程间的互斥相关背景概念
- 临界资源:多线程执行流共享的资源就叫做临界资源
- 临界区:每个线程内部,访问临界资源的代码,就叫做临界区
- 互斥:任何时刻,互斥保证有且只有一个执行流进入临界区,访问临界资源,通常对临界资源起保护作用
- 原子性(后面讨论如何实现):不会被任何调度机制打断的操作,该操作只有两态,要么完成,要么未完成
- 当共享资源做了保护,就叫做临界资源。
互斥量mutex
- 大部分情况,线程使用的数据都是局部变量,变量的地址空间在线程栈空间内,这种情况,变量归属单个线程,其他线程无法获得这种变量。
- 但有时候,很多变量都需要在线程间共享,这样的变量称为共享变量,可以通过数据的共享,完成线程之间的交互。
- 多个线程并发的操作共享变量,会带来一些问题。
操作共享变量会有问题的售票系统代码
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <pthread.h>
int ticket = 100;
void* route(void* arg)
{char* id = (char*)arg;while (1) {if (ticket > 0) {usleep(1000);printf("%s sells ticket:%d\n", id, ticket);ticket--;}else {break;}}
}
int main(void)
{pthread_t t1, t2, t3, t4;pthread_create(&t1, NULL, route, "thread 1");pthread_create(&t2, NULL, route, "thread 2");pthread_create(&t3, NULL, route, "thread 3");pthread_create(&t4, NULL, route, "thread 4");pthread_join(t1, NULL);pthread_join(t2, NULL);pthread_join(t3, NULL);pthread_join(t4, NULL);
}
一次执行结果:
thread 4 sells ticket : 100
...
thread 4 sells ticket : 1
thread 2 sells ticket : 0
thread 1 sells ticket : -1
thread 3 sells ticket : -2
抢票的结构最终出现了负数,造成了数据不一致,为什么?
- 因为g_tickets是一个全局的变量,这个全局的变量是没有被保护起来的,并且对全局变量_tickets的判断不是原子的。
- 当_tickets == 1时,多个线程并发的判断,让很多线程都进入抢票逻辑。
- 全局变量g_tickets是在内存当中的,当线程1执行if语句时,要进行票数的判断,判断是逻辑运算,必须在CPU内部运行,此时内存中的票数数据拷贝到CPU的寄存器当中,执行到usleep语句时,线程1被切换了出去,因为寄存器只有一套,所以为了保存线程1的上下文数据,数据被线程1带走了;
- 此时切换到线程2执行判断逻辑,与线程1的情况一样也被切换走了,线程3和4都是如此;
- 那么当线程1再次切换回来的时候,要重新在内存中读取数据,打印并--操作;
- _tickets--(不是原子的)等价于_tickets = _tickets - 1;--操作数据改变,会影响原生内存中的数据,因为会写回内存;
- 那么其它3个线程也都进入了抢票逻辑,所以会读取内存中的数据,打印并--操作,所以会打印出了负数的情况。
-- 操作并不是原子操作,而是对应三条汇编指令:
- load :将共享变量ticket从内存加载到寄存器中
- update : 更新寄存器里面的值,执行-1操作
- store :将新值,从寄存器写回共享变量ticket的内存地址
要解决以上问题,需要做到三点:
- 代码必须要有互斥行为:当代码进入临界区执行时,不允许其他线程进入该临界区。
- 如果多个线程同时要求执行临界区的代码,并且临界区没有线程在执行,那么只能允许一个线程进入该临界区。
- 如果线程不在临界区中执行,那么该线程不能阻止其他线程进入临界区。
要做到这三点,本质上就是需要一把锁。Linux上提供的这把锁叫互斥量。
互斥量的接口
初始化互斥量
初始化互斥量有两种方法:
- 方法1,如果你定义的锁是静态的或者是全局的:那么这个锁可以不用init初始化和destroy销毁;你可以直接定义一个锁,并用PTHREAD_ MUTEX_ INITIALIZER宏对其进行初始化。
pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER
- 方法2,动态分配:
如果这把锁是一个局部的:建议init初始化和destroy销毁
int pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *restrict mutex, const pthread_mutexattr_t *restrict
attr);
参数:
mutex:要初始化的互斥量
attr:NULL
尝试的去申请锁:
int pthread_mutex_trylock(pthread_mutex_t *mutex);
尝试的去申请锁,跟申请锁成功和函数调用失败是一样的,但是申请锁失败了,不会阻塞,会立马出错返回。
销毁互斥量
销毁互斥量需要注意:
- 使用 PTHREAD_ MUTEX_ INITIALIZER初始化的互斥量不需要销毁
- 不要销毁一个已经加锁的互斥量
- 已经销毁的互斥量,要确保后面不会有线程再尝试加锁
int pthread_mutex_destroy(pthread_mutex_t *mutex);
互斥量加锁和解锁
int pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t *mutex);
int pthread_mutex_unlock(pthread_mutex_t *mutex);
返回值:成功返回0,失败返回错误号
调用 int pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t *mutex) 时,可能会遇到以下情况:
- 申请成功:函数就会返回,允许你继续向后运行;
- 申请锁失败:函数就会阻塞,不允许你继续向后运行;
- 函数调用失败:出错返回,比如:申请锁的对象已经被释放了
改进上面的售票系统:
方法一:定义一个静态或全局的锁变量gmutex
// 抢票逻辑
#include <iostream>
#include <vector>
#include <mutex> // C++11里面锁的头文件
#include "Thread.hpp"using namespace ThreadModule;// 数据不一致
int g_tickets = 10000; // 共享资源,没有保护的
// 线程的数据类型
class ThreadData
{
public:ThreadData(int& tickets, const std::string& name): _tickets(tickets), _name(name), _total(0)){}~ThreadData(){}public:int& _tickets; // 所有的线程,最后都会引用同一个全局的g_ticketsstd::string _name;int _total;
};// 方法一:定义一个静态或全局的锁变量gmutex
// gmutex中的g表示globle的意思
pthread_mutex_t gmutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;// 定义一个锁// 线程执行的方法void route(ThreadData *td){// 加锁while (true){// 访问临界资源的代码,叫做临界区!// 我们加锁,本质就是把多线程的并行执行变为串行执行 --- 加锁的力度要越细越好pthread_mutex_lock(&gmutex); // 加锁 : 竞争锁是自由竞争的,竞争锁的能力太强的线程,会导致其他线程抢不到锁 --- 造成了其他线程的饥饿问题!if (td->_tickets > 0) {// 模拟一次抢票的逻辑usleep(1000);printf("%s running, get tickets: %d\n", td->_name.c_str(), td->_tickets);td->_tickets--; pthread_mutex_unlock(&gmutex); // 解锁 法一:td->_total++;}else{pthread_mutex_unlock(&gmutex); // 解锁 法一:break;}}// 解锁}const int num = 4;
int main()
{std::cout << "main: &tickets: " << &g_tickets << std::endl;// std::mutex mutex;// C++11的做法,不用初始化,因为它有构造函数std::vector<Thread<ThreadData*>> threads;std::vector<ThreadData*> datas;// 每个线程抢了多少张票// 1. 创建一批线程for (int i = 0; i < num; i++){std::string name = "thread-" + std::to_string(i + 1);ThreadData* td = new ThreadData(g_tickets, name);threads.emplace_back(route, td, name);datas.emplace_back(td);}// 2. 启动 一批线程for (auto& thread : threads){thread.Start();}// 3. 等待一批线程for (auto& thread : threads){thread.Join();std::cout << "wait thread done, thread is: " << thread.name() << std::endl;}sleep(1);// 4. 输出统计数据for (auto data : datas){std::cout << data->_name << " : " << data->_total << std::endl;delete data;}// pthread_mutex_destroy(&mutex);return 0;
}
方法二:定义一个局部的锁
// 抢票逻辑
#include <iostream>
#include <vector>
#include <mutex> // C++11里面锁的头文件
#include "Thread.hpp"using namespace ThreadModule;// 数据不一致
int g_tickets = 10000; // 共享资源,没有保护的
// 线程的数据类型
class ThreadData
{
public:ThreadData(int& tickets, const std::string& name, pthread_mutex_t &mutex): _tickets(tickets), _name(name), _total(0), _mutex(mutex){}~ThreadData(){}public:int& _tickets; // 所有的线程,最后都会引用同一个全局的g_ticketsstd::string _name;int _total;pthread_mutex_t& _mutex;
};// 线程执行的方法void route(ThreadData *td){// 加锁while (true){ // 方法二:加锁pthread_mutex_lock(&td->_mutex);if (td->_tickets > 0) {// 模拟一次抢票的逻辑usleep(1000);printf("%s running, get tickets: %d\n", td->_name.c_str(), td->_tickets); td->_tickets--; pthread_mutex_unlock(&td->_mutex); // 解锁 法二:td->_total++;}else{pthread_mutex_unlock(&td->_mutex); // 解锁 法二:break;}}// 解锁}const int num = 4;
int main()
{// 方法二:定义一个局部的锁pthread_mutex_t mutex;pthread_mutex_init(&mutex, nullptr);// 锁的属性设为nullptr// std::mutex mutex;// C++11的做法,不用初始化,因为它有构造函数std::vector<Thread<ThreadData*>> threads;std::vector<ThreadData*> datas;// 每个线程抢了多少张票// 1. 创建一批线程for (int i = 0; i < num; i++){std::string name = "thread-" + std::to_string(i + 1);ThreadData* td = new ThreadData(g_tickets, name, mutex);// 把局部的锁,以参数的形式传递到线程内部,而不是以全局的形式threads.emplace_back(route, td, name);datas.emplace_back(td);}// 2. 启动 一批线程for (auto& thread : threads){thread.Start();}// 3. 等待一批线程for (auto& thread : threads){thread.Join();std::cout << "wait thread done, thread is: " << thread.name() << std::endl;}sleep(1);// 4. 输出统计数据for (auto data : datas){std::cout << data->_name << " : " << data->_total << std::endl;delete data;}pthread_mutex_destroy(&mutex);return 0;
}
方法三: 临时对象, RAII风格的加锁和解锁(构造加锁,析构解锁)
LockGuard.hpp
#ifndef __LOCK_GUARD_HPP__
#define __LOCK_GUARD_HPP__#include <iostream>
#include <pthread.h>class LockGuard
{
public:LockGuard(pthread_mutex_t* mutex) :_mutex(mutex){pthread_mutex_lock(_mutex); // 构造加锁}~LockGuard(){pthread_mutex_unlock(_mutex);}
private:pthread_mutex_t* _mutex;
};#endif
void route(ThreadData* td)
{while (true){{ // 担心就用这个LockGuard guard(&td->_mutex); // 临时对象, RAII风格的加锁和解锁(构造加锁,析构解锁)// td->_mutex.lock();C++11的做法// std::lock_guard<std::mutex> lock(td->_mutex);C++11中也封装了lock_guardif (td->_tickets > 0) // 1{usleep(1000);printf("%s running, get tickets: %d\n", td->_name.c_str(), td->_tickets); // 2td->_tickets--; // 3td->_total++;// td->_mutex.unlock();C++11}else{// td->_mutex.unlock();break;}}}
}
什么是原子的?
- 一条语句将来被汇编之后,只有一条汇编。
互斥量实现原理探究
- 经过上面的例子,大家已经意识到单纯的 i++ 或者 ++i 都不是原子的,有可能会有数据一致性问题
- 为了实现互斥锁操作,大多数体系结构都提供了swap或exchange指令,该指令的作用是把寄存器和内存单元的数据相交换,由于只有一条指令,保证了原子性,即使是多处理器平台,访问内存的总线周期也有先后,一 个处理器上的交换指令执行时另一个处理器的交换指令只能等待总线周期。 现在我们把lock和unlock的伪代码改一下
互斥的底层实现:
- 假设CPU中有一个寄存器%al,锁相当于内存当中的整型变量;
- 假设刚开始把锁初始化为1,线程1此时要申请锁,它把0放入%al的寄存器中,再把寄存器中的值和锁变量中的值进行交换,就完成了加锁,若线程1加锁成功,那么线程1就执行它的代码;
- 假设线程1在执行完第二条语句时,线程1被切换成线程2,线程1被切换走时,会把寄存器中的数据带走;
- 线程2开始申请锁,线程2调用pthread_mutex_lock()函数从0开始申请锁,将0放入寄存器中,再与内存中的值做交换,因为都是0,所以申请锁失败,挂起等待,将数据带走;
- 等线程1回来时,将之前带走的数据恢复到寄存器中,加锁成功;
- 成功了之后,还要解锁,将mutex变量重新置为1。
- 寄存器内部的数据不属于CPU,它属于当前线程的硬件上下文
- 临界区内部,正在访问临界区的线程,可以被OS切换调度,被切换出去的时候,把锁也带走了。申请锁成功的线程1正在访问临界区,即使线程1被挂起了,其它任何线程都进不来临界区,那么临界区对于其它的线程来说就是原子的,该线程是安全的。
- 互斥是为了解决数据安全的问题;同步是为了解决资源被充分利用的问题。
- 线程被切换的时机是随机的。
- 交换的本质:不是拷贝到寄存器,而是所有线程在争锁的时候,只有一个1。
- 交换的时候,只有一条汇编 --- 原子的。
- CPU寄存器硬件只有一套,但是CPU寄存器内部的数据是线程的硬件上下文。
- 数据在内存里,所有线程都能访问,属于共享的。但是如果转移到CPU内部寄存器中,就属于一个线程私有了。
- 互斥:任何时刻只允许一个线程进行访问。
线程互斥:
- 保护并不是把临界资源怎么样,而是保护多个线程都会执行访问临界资源的代码,我们要保护的是临界区。
可重入VS线程安全
概念
- 线程安全:多个线程并发同一段代码时,不会出现不同的结果。常见对全局变量或者静态变量进行操作, 并且没有锁保护的情况下,会出现该问题。
- 重入:同一个函数被不同的执行流调用,当前一个流程还没有执行完,就有其他的执行流再次进入,我们称之为重入。一个函数在重入的情况下,运行结果不会出现任何不同或者任何问题,则该函数被称为可重入函数,否则,是不可重入函数。
常见的线程不安全的情况
- 不保护共享变量的函数
- 函数状态随着被调用,状态发生变化的函数
- 返回指向静态变量指针的函数
- 调用线程不安全函数的函数
常见的线程安全的情况
- 每个线程对全局变量或者静态变量只有读取的权限,而没有写入的权限,一般来说这些线程是安全的
- 类或者接口对于线程来说都是原子操作
- 多个线程之间的切换不会导致该接口的执行结果存在二义性
常见不可重入的情况
- 调用了malloc/free函数,因为malloc函数是用全局链表来管理堆的
- 调用了标准I/O库函数,标准I/O库的很多实现都以不可重入的方式使用全局数据结构
- 可重入函数体内使用了静态的数据结构
常见可重入的情况
- 不使用全局变量或静态变量
- 不使用用malloc或者new开辟出的空间
- 不调用不可重入函数
- 不返回静态或全局数据,所有数据都有函数的调用者提供
- 使用本地数据,或者通过制作全局数据的本地拷贝来保护全局数据
可重入与线程安全联系
- 函数是可重入的,那就是线程安全的
- 函数是不可重入的,那就不能由多个线程使用,有可能引发线程安全问题
- 如果一个函数中有全局变量,那么这个函数既不是线程安全也不是可重入的
可重入与线程安全区别
- 可重入函数是线程安全函数的一种
- 线程安全不一定是可重入的,而可重入函数则一定是线程安全的。
- 如果将对临界资源的访问加上锁,则这个函数是线程安全的,但如果这个重入函数若锁还未释放则会产生 死锁,因此是不可重入的。
总结
好了,本篇博客到这里就结束了,如果有更好的观点,请及时留言,我会认真观看并学习。
不积硅步,无以至千里;不积小流,无以成江海。
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STM32入门笔记(03): ADC(SPL库函数版)(2)
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2024年7月2日 (周二) 叶子游戏新闻
老板键工具来唤去: 它可以为常用程序自定义快捷键,实现一键唤起、一键隐藏的 Windows 工具,并且支持窗口动态绑定快捷键(无需设置自动实现)。 卸载工具 HiBitUninstaller: Windows上的软件卸载工具 经典名作30周年新篇《恐怖惊魂夜…...
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如何使用Spring Boot Profiles进行环境配置管理
如何使用Spring Boot Profiles进行环境配置管理 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们将深入探讨如何利用Spring Boot Profiles来管理不同环境…...
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Java错题归纳(二)
1、若有如下接口A的定义,下列哪些类下确实现了该接口:C interface A { void method1(int i); void method2(int j); } A class B implements A{ void method1( ) { } void method2( ) { } } B class B implements A { void method1(int i ) { }…...
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Grafana面试题精选和参考答案
目录 Grafana是什么以及它的主要应用场景 Grafana支持的数据源 Grafana的体系结构及主要组件 Grafana如何实现数据的可视化和监控 Grafana支持的图表类型 如何在Grafana中创建和编辑仪表盘 Grafana的查询编辑器功能 Grafana支持的认证方式 Grafana的性能调优建议 Gra…...
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Node版本管理工具 fnm 安装使用
fnm 是一个基于 Rust 开发的 Node 版本管理工具,它的目标是提供一个快速、简单且可靠的方式来管理 Node.js 的不同版本。同时,它是跨平台的,支持 macOS、Linux、Windows。🚀 Fast and simple Node.js version manager, built in R…...
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vector模拟实现【C++】
文章目录 全部的实现代码放在了文章末尾准备工作包含头文件定义命名空间和类类的成员变量 迭代器迭代器获取函数 构造函数默认构造使用n个值构造迭代器区间构造解决迭代器区间构造和用n个值构造的冲突拷贝构造 析构函数swap【交换函数】赋值运算符重载emptysize和capacityopera…...
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《每天5分钟用Flask搭建一个管理系统》第11章:测试与部署
第11章:测试与部署 11.1 测试的重要性 测试是确保应用质量和可靠性的关键步骤。它帮助开发者发现和修复错误,验证功能按预期工作。 11.2 Flask测试客户端的使用 Flask提供了一个测试客户端,可以在开发过程中模拟请求并测试应用的响应。 …...
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Landsat数据从Collection1更改为Collection2
目录 问题解决 问题 需要注意!您使用的是废弃的陆地卫星数据集。为确保功能持续,请在2024年7月1日前更新。 在使用一些以前的代码时会遇到报错,因为代码里面用的是老的数据集 解决 对于地表反射率SR,需要在name中,将C01换为C02&…...
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《每天5分钟用Flask搭建一个管理系统》第12章:安全性
第12章:安全性 12.1 Web应用的安全威胁 Web应用面临的安全威胁包括但不限于跨站脚本攻击(XSS)、SQL注入、跨站请求伪造(CSRF)、不安全的直接对象引用(IDOR)等。 12.2 Flask-Talisman扩展的使…...
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Unity之创建与导出PDF
内容将会持续更新,有错误的地方欢迎指正,谢谢! Unity之创建与导出PDF TechX 坚持将创新的科技带给世界! 拥有更好的学习体验 —— 不断努力,不断进步,不断探索 TechX —— 心探索、心进取! 助力快速…...
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【Android面试八股文】优化View层次过深问题,选择哪个布局比较好?
优化深层次View层次结构的问题,选择合适的布局方式是至关重要的。以下是几点建议: 使用ConstraintLayout:ConstraintLayout是Android开发中推荐的布局,能够有效减少嵌套,提高布局性能。相比RelativeLayout,…...
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什么是带有 API 网关的代理?
带有 API 网关的代理服务显著提升了用户体验和性能。特别是对于那些使用需要频繁创建和轮换代理的工具的用户来说,使用 API 可以节省大量时间并提高效率。 了解 API API,即应用程序编程接口,是服务提供商和用户之间的连接网关。通过 API 连接…...
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sql拉链表
1、定义:维护历史状态以及最新数据的一种表 2、使用场景 1、有一些表的数据量很大,比如一张用户表,大约1亿条记录,50个字段,这种表 2.表中的部分字段会被update更新操作,如用户联系方式,产品的…...
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STM32CubeMX实现矩阵按键(HAL库实现)
功能描述: 实现矩阵按键验证,将矩阵按键的按键值,通过串口显示,便于后面使用。 实物图 原理图: 编程原理: 原理很简单,就是通过循环设置引脚为低电平,另外引脚扫描读取电平值&…...
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mmdetection3D指定版本安装指南
1. 下载指定版本号 选择指定版本号下载mmdetection3d的源码,如这里选择的是0.17.2版本 git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git -b v0.17.22. 安装 cd mmdetection3d安装依赖库 pip install -r requirment.txt编译安装 pip install -v e .…...
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SQLMap工具详解与SQL注入防范
SQLMap工具详解与SQL注入防范 大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们将深入探讨SQLMap工具的详细使用方法以及如何防范SQL注入攻击。 SQL注入简介 SQL注入是一种常见的安全漏洞&am…...
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如何在Java中实现自定义数据结构:从头开始
如何在Java中实现自定义数据结构:从头开始 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们将探讨如何在Java中实现自定义数据结构ÿ…...
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【机器学习】在【Pycharm】中的应用:【线性回归模型】进行【房价预测】
专栏:机器学习笔记 pycharm专业版免费激活教程见资源,私信我给你发 python相关库的安装:pandas,numpy,matplotlib,statsmodels 1. 引言 线性回归(Linear Regression)是一种常见的统计方法和机器学习算法&a…...
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如何在 Linux 中后台运行进程?
一、后台进程 在后台运行进程是 Linux 系统中的常见要求。在后台运行进程允许您在进程独立运行时继续使用终端或执行其他命令。这对于长时间运行的任务或当您想要同时执行多个命令时特别有用。 在深入研究各种方法之前,让我们先了解一下什么是后台进程。在 Linux 中…...
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软考-软件设计师
软考 软考科目 软考分为初级、中级、高级,初级含金量相对不够,高级考试有难度,所以大多数人都在考中级,中级也分很多科目,我考的是软件设计师(已经通过)。 合格标准 考试分为上午题和下午题…...
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UOS系统中JavaFx笔锋功能
关于笔锋功能,网上找了很久,包括Java平台客户端,Android端,相关代码资料比较少,找了很多经过测试效果都差强人意,自己也搓不出来,在UOS平台上JavaFX也获取不到压力值,只能用速度的变…...
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后端加前端Echarts画图示例全流程(折线图,饼图,柱状图)
本文将带领读者通过一个完整的Echarts画图示例项目,演示如何结合后端技术(使用Spring Boot框架)和前端技术(使用Vue.js或React框架)来实现数据可视化。我们将实现折线图、饼图和柱状图三种常见的数据展示方式ÿ…...
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ValidateAntiForgeryToken、AntiForgeryToken 防止CSRF(跨网站请求伪造)
用途:防止CSRF(跨网站请求伪造)。 用法:在View->Form表单中: aspx:<%:Html.AntiForgeryToken()%> razor:Html.AntiForgeryToken() 在Controller->Action动作上:[ValidateAntiForge…...
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《昇思25天学习打卡营第5天 | mindspore 网络构建 Cell 常见用法》
1. 背景: 使用 mindspore 学习神经网络,打卡第五天; 2. 训练的内容: 使用 mindspore 的 nn.Cell 构建常见的网络使用方法; 3. 常见的用法小节: 支持一系列常用的 nn 的操作 3.1 nn.Cell 网络构建&…...
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SQLServer:从数据类型 varchar 转换为 numeric 时出错。
1.工作要求 计算某两个经纬度距离 2.遇到问题 从数据类型 varchar 转换为 numeric 时出错。 3.解决问题 项目版本较老,使用SQLServer 2012 计算距离需执行视图,如下: SET QUOTED_IDENTIFIER ON SET ANSI_NULLS ON GO ALTER view vi_ord…...
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探索迁移学习:通过实例深入理解机器学习的强大方法
探索迁移学习:通过实例深入理解机器学习的强大方法 🍁1. 迁移学习的概念🍁2. 迁移学习的应用领域🍁2.1 计算机视觉🍁2.2 自然语言处理(NLP)🍁2.3 医学图像分析🍁2.4 语音…...
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【Linux】性能分析器 perf 详解(四):trace
上一篇:【Linux】性能分析器 perf 详解(三) 1、trace 1.1 简介 perf trace 类似于 strace 工具:用于对Linux系统性能分析和调试的工具。 原理是:基于 Linux 性能计数器(Performance Counters for Linux, PCL),监控和记录系统调用和其他系统事件。 可以提供关于硬件…...
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信息安全体系架构设计
对信息系统的安全需求是任何单一安全技术都无法解决的,要设计一个信息安全体系架构,应当选择合适的安全体系结构模型。信息系统安全设计重点考虑两个方面;其一是系统安全保障体系;其二是信息安全体系架构。 1.系统安全保障体系 安…...
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GPT-5即将登场:AI赋能下的未来工作与日常生活新图景
随着OpenAI首席技术官米拉穆拉蒂在近期采访中的明确表态,GPT-5的发布已不再是遥不可及的梦想,而是即将在一年半后与我们见面的现实。这一消息无疑在科技界乃至全社会引发了广泛关注和热烈讨论。从GPT-4到GPT-5的飞跃,被形容为从高中生到博士生…...
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RocketMQ实战:一键在docker中搭建rocketmq和doshboard环境
在本篇博客中,我们将详细介绍如何在 Docker 环境中一键部署 RocketMQ 和其 Dashboard。这个过程基于一个预配置的 Docker Compose 文件,使得部署变得简单高效。 项目介绍 该项目提供了一套 Docker Compose 配置,用于快速部署 RocketMQ 及其…...
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前端项目vue3/React使用pako库解压缩后端返回gzip数据
pako仓库地址:https://github.com/nodeca/pako 文档地址:pako 2.1.0 API documentation 外部接口返回一个直播消息或者图片数据是经过zip压缩的,前端需要把这个数据解压缩之后才可以使用,这样可以大大降低网络数据传输的内容&…...
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C++专业面试真题(1)学习
TCP和UDP区别 TCP 面向连接。在传输数据之前,通信双方需要先建立一个连接(三次握手)。可靠性。TCP提供可靠的数据传输,它通过序列号、确认应答、重传机制和校验和等技术确保数据的正确传输。数据顺序:TCP保证数据按发…...
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2024 年人工智能和数据科学的五个主要趋势
引言 2023年,人工智能和数据科学登上了新闻头条。生成性人工智能的兴起无疑是这一显著提升曝光度的驱动力。那么,在2024年,该领域将如何继续占据头条,并且这些趋势又将如何影响企业的发展呢? 在过去几个月,…...
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GPU云渲染平台到底怎么选?这六点要注意!
随着对高效计算和图像处理需求的增加,GPU云渲染平台成为许多行业的关键工具。尤其是对影视动画制作领域来说,选择一个合适的GPU云渲染平台可以大大提升工作效率。然而,面对市场上众多的选择,如何找到适合自己的GPU云渲染平台呢&am…...
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【区块链+基础设施】国家健康医疗大数据科创平台 | FISCO BCOS应用案例
在医疗领域,疾病数据合法合规共享是亟待解决的难题。一方面,当一家医院对患者实施治疗后,若患者转到其 他医院就医,该医院就无法判断诊疗手段是否有效。另一方面,医疗数据属于个人敏感数据,一旦被泄露或被恶…...
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redis压测和造数据方式
一、redis 压测工具 1、压测命令 1、对3000字节的数据进行get set的操作 redis-benchmark -h 10.166.15.36 -p 7001 -t set,get -n 100000 -q -d 3000 2、100个并发连接,100000个请求,检测host为localhost 端口为6379的redis服务器性能 redis-benchma…...
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mindspore打卡机器学习正则化与优化器
机器学习正则化 这段代码实现了一个深度学习实验,目的是使用不同的正则化技术(包括dropout、批量归一化、L2正则化以及早期停止策略)来训练神经网络模型,以拟合一个带有噪声的余弦波形数据集。代码使用MindSpore框架进行编写&…...
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uniapp做小程序内打开地图展示位置信息
使用场景:项目中需要通过位置信息打开地图查看当前位置信息在地图那个位置,每个酒店有自己的经纬度和详细地址,点击地图按钮打开内置地图如图 方法如下: <view class"dttu" click"openMap(info.locationY,info.…...
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Java | Leetcode Java题解之第205题同构字符串
题目: 题解: class Solution {public boolean isIsomorphic(String s, String t) {Map<Character, Character> s2t new HashMap<Character, Character>();Map<Character, Character> t2s new HashMap<Character, Character>(…...
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Python PyCryptodome库介绍与实例
Python PyCryptodome库介绍与实例 1. 安装2. 基本概念3. 使用场景和示例代码3.1 对称加密 - AES3.2 非对称加密 - RSA3.3 哈希函数 - SHA2563.4 消息认证码 - HMAC 4. 总结 PyCryptodome是一个强大的Python加密库,提供了各种加密算法和工具。本文将介绍PyCryptodome的基本概念和…...
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k8s自动清理节点服务
要在 Kubernetes 中实现当某个节点的 CPU 或内存使用超过 90% 时清理该节点上的服务,你可以使用以下几种方法: 自定义脚本和 cron job:编写一个脚本监控节点的资源使用情况,并在超过阈值时触发清理操作。使用 DaemonSet 运行监控…...
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[图解]企业应用架构模式2024新译本讲解19-数据映射器1
1 00:00:01,720 --> 00:00:03,950 下一个我们要讲的就是 2 00:00:04,660 --> 00:00:07,420 数据映射器这个模式 3 00:00:09,760 --> 00:00:13,420 这个也是在数据源模式里面 4 00:00:13,430 --> 00:00:14,820 用得最广泛的 5 00:00:16,250 --> 00:00:19,170…...
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ABB 控制柜
1,主计算机:相当于电脑的主机,用于存放系统和数据,需要24V直流电才能工作。执行用户编写的程序,控制机器人进行响应的动作。主计算机有很多接口,比如与编程PC连接的服务网口、用于连接示教器的网口、连接轴…...
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Instagram运营必备工具合集
Instagram的运营不仅仅涉及数据分析,还包括内容规划、发布管理、互动提升和广告优化等多个方面。以下是一些海外社媒Instagram运营必备的工具,这些工具可以帮助您更有效地管理和提升您的Instagram账号。 Instagram 运营必备工具合集 数据分析工具 1、Ins…...
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SOL 交易机器人基本知识
有没有可以盈利的机器人? 是的,各行各业都有许多盈利机器人。在金融领域,交易机器人被广泛用于自动化投资策略并根据预定义的算法执行交易。这些机器人可以分析市场趋势并做出快速决策,从而可能带来可观的回报。同样,在…...
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人工智能和大模型的区别
人工智能(AI)和大模型是两个相关但有区别的概念。理解它们之间的区别有助于更好地掌握现代科技的发展动态。 人工智能(AI) 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一个广义的概念,指的是通过…...
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新品发布(仓库小助手)一机在手,轻松无忧
你是否曾为繁琐的货物管理而烦恼? 你是否为了记录货物信息忙前忙后? 近几年,陆续有收到客户在运营跨境代购中的一些反馈,特别是仓库管理这块,比如包裹的出入库、移库、修改包裹信息等,都需要在电脑上完成&…...
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Python面试宝典:Python中与动态规划和排序算法相关的面试笔试题(1000加面试笔试题助你轻松捕获大厂Offer)
Python面试宝典:1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer【第二部分:Python高级特性:第十二章:高级数据结构和算法:第二节:Python中实现各类高级数据结构与算法三】 第十二章:高级数据结构和算法第二节:Python中实现各类高级数据结构与算法2.3、python中与动态规划和排…...