shift_ram_3x3-FPGA实现 实现的方法为方法二,可以参考上一节关于中值滤波的介绍 shift_ram核介绍 https://www.cnblogs.com/ninghechuan/p/6789399.html这里有一篇介绍的很详细 看懂这个就行啦,给大家一个仿真图 生成的3x3矩阵 [ 13 14 15 16  17  18 7  8   9   10  11  12 1  2   3   4    5    6 ] 只需要把3行的数据放在一起 这里我假设的是一行个像素 1.2.3

图片在APP中占有重要的角色,对图片做好缓存是重要的一项工作.[TOC] 理论 不喜欢理论的可以直接跳到下面的Demo实践部分 缓存介绍 缓存按照保存位置可以分为两类:内存缓存.硬盘缓存(FMDB.CoreData…).我们常说的网络请求缓存包含内存缓存.硬盘缓存和URL缓存. 图片缓存思路 网络请求缓存 网络请求出了客户端需要做简单的配置外,最主要需要服务器支持,服务端也很简单,只需要在response里面设置Cache-Control字段就行了. 最常见的网络请求缓存实现方式:NSURLCa

原文出处: Yasin的简书 理论 不喜欢理论的可以直接跳到下面的Demo实践部分 缓存介绍 缓存按照保存位置可以分为两类:内存缓存.硬盘缓存(FMDB.CoreData…).我们常说的网络请求缓存包含内存缓存.硬盘缓存和URL缓存. 图片缓存思路 图片缓存流程图.png URL缓存 网络请求除了客户端需要做简单的配置外,最主要需要服务器支持,服务端也很简单,只需要在response里面设置Cache-Control字段就行了. 最常见的URL缓存实现方式:NSURLCache.NSURLCac

FPGA图像处理之行缓存(linebuffer)的设计一 作者:OpenS_Lee 1 背景知识 在FPGA数字图像处理中,行缓存的使用非常频繁,例如我们需要图像矩阵操作的时候就需要进行缓存,例如图像的均值滤波,中值滤波,高斯滤波以及sobel边缘查找等都需要行缓存设计.这里的重要性就不在赘述. 2 FPGA实现 图1 行缓存菊花链结构 如图1所示,我们要设计n行同时输出,就串联n行.Line_buffer的大小设置由图像显示行的大小(图像宽度)决定.例如480*272 (480). 2.1 设

基于.net的分布式系统限流组件   在互联网应用中,流量洪峰是常有的事情.在应对流量洪峰时,通用的处理模式一般有排队.限流,这样可以非常直接有效的保护系统,防止系统被打爆.另外,通过限流技术手段,可以让整个系统的运行更加平稳.今天要与大家分享一下限流算法和C#版本的组件. 一.令牌桶算法: 令牌桶算法的基本过程如下: 假如用户配置的平均发送速率为r,则每隔1/r秒速率将一个令牌被加入到桶中: 假设桶最多可以存发b个令牌.当桶中的令牌达到上限后,丢弃令牌. 当一个有请求到达时,首先去令牌桶获取令

返回目录 本篇文章可以说是第六回 Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Caching实现基于方法签名的数据集缓存(可控更新,WEB端数据缓存)的续篇,事实上,有EnterpriseLibrary.Caching也只是实现缓存持久化的一种方式,而Redis做为成熟的分布式存储中间件来说,实现这个数据集缓存功能显得更加得心应手,也更加满足大型网站的设计规则.(在多web服务器时(web端实现负载均衡,反向代理),EnterpriseLibrary.Cachin

ctrl+shift+del 清理火狐缓存,解决页面显示错乱问题

背景 声明,如果你不关心java缓存解决方案的全貌,只是急着解决问题,请略过背景部分. 在互联网应用中,由于并发量比传统的企业级应用会高出很多,所以处理大并发的问题就显得尤为重要.在硬件资源一定的情况下,在软件层面上解决高并发问题会比较经济实惠一些.解决并发的根本在于提高系统的响应时间与单位时间的吞吐量.解决问题的思路可分两个维度,一是提高系统的单位时间内的运算效率(比如集群),二是减少系统不必要的开支(比如缓存).缓存又会分为客户端缓存与服务器端缓存,本文就javaEE项目的服务器端缓存方案展

怎样基于谷歌地图的Server缓存公布Image Service服务 第一步:下载地图数据 下载安装水经注万能地图下载器,启动时仅仅选择电子.谷歌(这里能够依据自己的须要选择).例如以下图所看到的. 找到成都后框选下载成都区域,例如以下图所看到的. 双击新建任务,选择1到19级,例如以下图所看到的. 第二步:导出 ArcGIS Server 服务 下载完毕后,询问是否导出.点击选择"是":然后在列表的任务例表中选择"成都".再点击"确定"显示&q

一.缓存 当系统的并发量上来了,如果我们频繁地去访问数据库,那么会使数据库的压力不断增大,在高峰时甚至可以出现数据库崩溃的现象.所以一般我们会使用缓存来解决这个数据库并发访问问题,用户访问进来,会先从缓存里查询,如果存在则返回,如果不存在再从数据库里查询,最后添加到缓存里,然后返回给用户,当然了,接下来又能使用缓存来提供查询功能. 而缓存,一般我们可以分为本地缓存和分布式缓存. 常用的本地缓存有 ehcache.guava cache,而我们一般都是使用 ehcache,毕竟他是纯 Java 的

一.聊聊什么是硬编码使用缓存? 在学习Spring Cache之前,笔者经常会硬编码的方式使用缓存. 我们来举个实际中的例子,为了提升用户信息的查询效率,我们对用户信息使用了缓存,示例代码如下: @Autowire private UserMapper userMapper; @Autowire private RedisCache redisCache; //查询用户 public User getUserById(Long userId) { //定义缓存key String cacheKe

返回目录 这一讲中主要是说EnterpriseLibrary企业级架构里的caching组件,它主要实现了项目缓存功能,它支持四种持久化方式,内存,文件,数据库和自定义,对于持久化不是今天讨论的重要,今天主要说,如何使用AOP的思想再配合Caching组件来实现可更新的,可插拔的,松耦合的,基于数据集(结果集)的缓存方案,之所以叫它方案,确实,在实现上有一定难度,我自己对于微软的NLayerApp架构里用到的Attribute注入方式也对一定修改,因为NLayerApp里的缓存数据集并不支持方法

给大家分享一个基于AFN封装的网络请求 git: https://github.com/zhouxihi/NVNetworking #带缓存机制的网络请求 各类请求有分带缓存 , 不带缓存, 可自定义, 默认请求头和解析头等几种方式 #没有缓存机制的网络请求库 ##初始化 //测试初始化 _nvNetworking = [NVNetworking shareInstance]; //测试设置beseUrl [_nvNetworking setBaseUrl:@"http://xdf-new-te

谈到缓存,我们自然而然就会想到缓存的好处,比如: 降低高并发数据读取的系统压力:静态数据访问.动态数据访问 存储预处理数据,提升系统响应速度和TPS 降低高并发数据写入的系统压力 提升系统可用性,后台宕机后,系统还存在可用的机会 缓存技术一直是优化程序性能的一个重要手段,在互联网技术体系中,也不例外.但是在分布式架构下,大家开始更多的使用分布式缓存,比如Redis.MemcacheD等等,对进程内的内存缓存使用的越来越少.其主要原因无外乎几点: 一是,数据不能做到强一致性,程序内存数据缓存同步的

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 在产品的迭代中,我们完成了移动端瓦片缓存方案和服务端瓦片缓存方案.但是当我们遇到旧产品不易升级,或正式运行项目无法立刻进行产品更新时,我们可以采用基于Nginx的缓存设置来实现第三方瓦片服务的瓦片缓存.最近在某24小时运行项目中,团队成员hwg针对性的做了Nginx配置的设置和实施,我这里做一个总结. 2.Nginx的缓存策略 这里给出网友已经做好的一张示意

目录 1 准备工作 2 具体实施   1 准备工作 什么是Redis? Redis:一个高性能的key-value数据库.支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用:提供string.list.set.zset.hash等数据结构的存储,并支持数据的备份. 本文适合使用的场景:当一个项目中Redis缓存的数据量逐渐增大,Redis缓存的数据占用内存也会越来越大,而且其中有很多很可能是价值不大的数据.由于Redis是一个key-value数据库,所以对其中的数

MBTiles 是由 MapBox 制定的一种将瓦片地图数据存储到SQLite数据库中并可快速使用,管理和分享的规范.该规范由MapBox制定,详见http://mapbox.com/mbtiles-spec/. SuperMap iServer为了满足自身应用的需求,不仅支持生成和使用满足MBTiles规范的瓦片地图数据,并且基于原规范对MBTiles中的内容进行了扩展.扩展后的.mbtiles文件支持任意坐标系,支持任意分辨率,支持JPG和PNG混合格式的地图瓦片数据. 扩展后的.mbtil

目录 Cache API及默认提供的实现 demo 依赖包安装 定义实体类.服务类和相关配置文件 Cache注解 启用Cache注解 @CachePut @CacheEvict @Cacheable 运行流程 @Caching 示例 基本原理 注意和限制 基于 proxy 的 spring aop 带来的内部调用问题 @CacheEvict 的可靠性问题 非 public 方法问题 问题及解决方案 参考资料 正文 回到顶部 Cache API及默认提供的实现 Spring提供的核心Cache接口

串行与并行通讯方式并行:控制简单,传输速度快.线多,长距离成本较高且同时接受困难.串行:将数据字节分成一位一位的行驶在一条传输线上进行传输.如图:   同步与异步串行通讯方式同步串行通讯方式:同步通讯需要建立发送方对接收方时钟的直接控制,是双方达到完全同步.异步串行通讯方式:通讯的发送和接收设备使用各自的时钟控制数据的发送和接收,为使双方收发协调,要求发送和接收的时钟尽可能一致.如图:异步通讯方式的特点:异步通讯以字符构成的帧为单位进行传输,字符与字符之间的间隙是任意的,但每个字符中的各位是以固

1.2.CachePut annotation 在支持Spring Cache的环境下,对于使用@Cacheable标注的方法,Spring在每次执行前都会检查Cache中是否存在相同key的缓存元素,如果存在就不再执行该方法,而是直接从缓存中获取结果进行返回,否则才会执行并将返回结果存入指定的缓存中.@CachePut也可以声明一个方法支持缓存功能.与@Cacheable不同的是使用@CachePut标注的方法在执行前不会去检查缓存中是否存在之前执行过的结果,而是每次都会执行该方法,并将执行结

一.简述 对于缓存声明,抽象提供了一组Java注解: @Cacheable触发缓存填充(这里一般放在创建和获取的方法上) @CacheEvict触发缓存驱逐(用于删除的方法上) @CachePut更新缓存而不干扰方法的执行(用于修改的方法上,该注解下的方法始终会被执行) @Caching重组多个缓存操作以应用于方法(该注解可以允许一个方法同时设置多个注解) @CacheConfig在类级别共享一些常见的与缓存相关的设置(与其它缓存配合使用) 1.1.@Cacheable annotation @