Value Semantics (值语义) 是C++的一个有趣的话题. 什么是值语义? 简单的说,所有的原始变量(primitive variables)都具有value semantics. 也可以说,它们可以对应传统数学中的变量.有人也称它为POD (plain old data), 也就是旧时的老数据(有和 OOP 的新型抽象数据对比之意). 对一个具有值语义的原始变量变量赋值可以转换成内存的bit-wise-copy. 对于用户定义的类呢?我们说,如果一个type X 具有值语义, 则:…

上次的Hello world算是入门了,现在学习一些相关工具的使用 编译自动化 写好程序,首先要编译,就用gcc就好了,基本用法如下 gcc helloworld.c -o helloworld.o helloworld.c是源码,helloworld.o是编译后的可执行文件,运行的话就用 ./helloworld.o就可以了. 但是如果代码写的多了,每次改动完都手动用gcc编译太麻烦了,所以要用Makefile来 自动化这项工作,在当前目录下创建Makefile文件,大概如下 hellowor…

EMW 性能优化二之---并发配置 在前一个日志中写到交货的异步更新,对于RFUI RF的前台操作会提升效率,异步更新不用等待更新状态的返回,启用更新队列的方式执行(SM13). 下面再补全性能相关的配置. 2.1 内向交货的并发配置 激活用于内向仓库任务创建的并行处理, IMG:Extended Warehouse Management->Goods Receipt Process->Activate Parallel Processing for Inbound WT Creation M…

PDF.NET开发框架性能剖析 前俩天发布了 关于PDF.NET开发框架对Mysql Sqlite PostgreSQL数据库分页支持的个人看法 ,说明了本人对框架的一些介绍和看法.今天我们一起思考一些问题. 1.装箱与拆箱 EntityBase.cs 1 private object[] values; 2 /// <summary> 3 /// 属性值列表 4 /// </summary> 5 public virtual object[] PropertyValues 6 {…

这个工具同样来自percona-toolkit 该工具集合的其他工具 MySQL Slave异常关机的处理 (pt-slave-restart)  验证MySQL主从一致性(pt-table-checksum&pt-table-sync) http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104034.htm 它可以剖析各种日志,从而分析性能问题 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104236.htm 包括 1.慢日志(默认) …

参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是…

一.对象语义与值语义 1.值语义是指对象的拷贝与原对象无关.拷贝之后就与原对象脱离关系,彼此独立互不影响(深拷贝).比如说int,C++中的内置类型都是值语义,前面学过的三个标准库类型string,vector,map也是值语义 2.对象语义指的是面向对象意义下的对象 对象拷贝是禁止的(Noncopyable) OR 一个对象被系统标准的复制方式复制后,与被复制的对象之间依然共享底层资源,对任何一个的改变都将改变另一个(浅拷贝) 3.值语义对象生命期容易控制 4.对象语义对象生命期不容易控制(通…

在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似…

自适应二值化介绍: 二值化算法是用输入像素的值I与一个值C来比较,根据比较结果确定输出值. 自适应二值化的每一个像素的比较值C都不同,比较值C由这个像素为中心的一个块范围计算在减去差值delta得到. C的常用计算方法有两种: 1.平均值减去差值delta(使用盒过滤boxfilter,性能会非常不错) 2.高斯分布加权和减去差值delta (使用高斯滤波GaussionBlur) 只要高兴用什么其他方法都行. 最后,总算法就是用每一个像素的灰度值I,与所对应的比较值C,确定结果输出到对应的像素…

https://www.jianshu.com/p/f9b015cc4514 https://github.com/hpi-xnor/BMXNet  BMXNet:基于MXNet的开源二值神经网络实现 Index Introduction Related Works Binary Neural Networks XNOR-Net Conclusion Introduction 神经网络模型的压缩是一个很有前景的方向.由于神经网络需要较大的计算量,目前来说,我们通常在服务器上对神经网络进行训练或是…