来自:网络整理 个人觉得写一个网络应用程序没有是一件非常easy的事.其实,我们刚開始的时候总觉得的原则: 建立------>连接套接字------->接受一个连接---->发送数据 而真正复杂编写一个网络应用程序的规模从一个连接到成千上万的连接! 那么本系列将对sockt由浅入深的介绍. msdn The overlapped I/O mechanism in Win32® allows an application to initiate an operation and recei…
socket 由浅入深 原理(一)介绍了一些,以下也就是简单实现,并未考虑其它性能化! 使用TCP的server客户机举例 server 设置一个简单的TCPserver涉及下列步骤: 调用 socket()建立套接字 调用Binding 把套接字绑定到一个监听端口上.在调用 bind()之前, 程序必须声明一个 sockaddr_in 结构体,用 memset()清除, and the sin_family (AF_INET), and fill its sin_port (the liste…
获取bean的过程如上图所看到的.下一章将继续图示解说createBean的过程. blog宗旨:用图说话 附:文件夹 Spring源代码由浅入深系列四 创建BeanFactory Spring源代码由浅入深系列三 refresh Spring源代码由浅入深系列二 类结构 Spring源代码由浅入深系列一 简单介绍…
本文转载自:https://blog.csdn.net/radianceblau/article/details/73498303 本系列导航: linux驱动由浅入深系列:高通sensor架构实例分析之一(整体概览+AP侧代码分析) linux驱动由浅入深系列:高通sensor架构实例分析之二(adsp驱动代码结构)Linux驱动由浅入深系列:高通sensor架构实例分析之三(adsp上报数据详解.校准流程详解) 上一篇文章中我们了解了高通sensor的整体架构及对AP侧的代码进行了分析,这篇…
本文转载自:https://blog.csdn.net/radianceblau/article/details/76180915 本系列导航: linux驱动由浅入深系列:高通sensor架构实例分析之一(整体概览+AP侧代码分析) linux驱动由浅入深系列:高通sensor架构实例分析之二(adsp驱动代码结构)linux驱动由浅入深系列:高通sensor架构实例分析之三(adsp上报数据详解.校准流程详解) 从adsp获取数据的方法分为同步.异步两种方式,但一般在实际使用中使用异步方式,…
faster-rcnn系列原理介绍及概念讲解 faster-rcnn系列原理介绍及概念讲解2 转:作者:马塔 链接:https://www.zhihu.com/question/42205480/answer/155759667来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.   理解anchor: 首先我们需要知道anchor的本质是什么,本质是SPP(spatial pyramid pooling)思想的逆向.而SPP本身是做什么的呢,就是将不同尺寸的输入res…
前言 java多线程之间进行通信时,JDK主要提供了以下几种通信工具类.主要有Semaphore.CountDownLatch.CyclicBarrier.exchanger.Phaser这几个通讯类.下面我们来详细介绍每个工具类的作用.原理及用法. Semaphore介绍 Semaphore翻译过来是信号的意思.顾名思义,这个工具类提供的功能就是多个线程彼此"打信号".而这个"信号"是一个int类型的数据,也可以看成是一种"资源",用来限定线程…
html js <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>聊天室</title> <link rel="stylesheet" href="css/style.css"> <meta name="viewport" con…
看了下JAVA里面有HashMap.Hashtable.HashSet三种hash集合的实现源码,这里总结下,理解错误的地方还望指正 HashMap和Hashtable的区别 HashSet和HashMap.Hashtable的区别 HashMap和Hashtable的实现原理 HashMap的简化实现MyHashMap HashMap和Hashtable的区别 两者最主要的区别在于Hashtable是线程安全,而HashMap则非线程安全Hashtable的实现方法里面都添加了synchron…
1 RCNN 1.1 训练过程 (1) 训练时采用fine-tune方式: 先用Imagenet(1000类)训练,再用PASCAL VOC(21)类来fine-tune.使用这种方式训练能够提高8个百分点. (2) 训练时每个batch的组成: batch_size = 128 = 32P(正样本) + 96(负样本组成).可以使用random crop实现. 1.2 Inference过程 (1) 测试过程使用Selective Search生成2000个建议框,对建议框进行剪裁并调整尺度为…