慢慢练语法和思路, 想说的都在代码及注释里. CircularBuffer package CircularBuffer const arraySize = 10 type CircularBuffer struct { data [arraySize]int pointer int } //只实现了CircularBuffer环形缓冲队列的基本方法 func (b *CircularBuffer) InsertValue(i int) { if b.pointer == len(b.data)

1.代码 input_subsys.drv.c 在linux输入子系统(input subsystem)之按键输入和LED控制的基础上有小改动,input_subsys_test.c不变. input_subsys.drv.c #include <linux/module.h> #include <linux/version.h> #include <linux/init.h> #include <linux/fs.h> #include <linux

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-17150-id-2824051.html 简介:NAPI 是 Linux 上采用的一种提高网络处理效率的技术,它的核心概念就是不采用中断的方式读取数据,而代之以首先采用中断唤醒数据接收的服务程序,然后 POLL 的方法来轮询数据.随着网络的接收速度的增加,NIC 触发的中断能做到不断减少,目前 NAPI 技术已经在网卡驱动层和网络层得到了广泛的应用,驱动层次上已经有 E1000 系列网卡,RTL8139 系列网卡,3c50X 系

摘自http://blog.csdn.net/howeverpf/article/details/40743705 Wireshark入门与进阶系列(二) “君子生非异也,善假于物也”---荀子 本文由CSDN-蚍蜉撼青松 [主页:http://blog.csdn.net/howeverpf]原创,转载请注明出处!        上一篇文章我们讲了使用Wireshark进行数据包捕获与保存的最基本流程,更通常的情况下,我们对于要捕获的数据包及其展示.存储可能有一定要求,例如: 我们希望捕获的数据

二.V4L2的应用 下面简单介绍一下V4L2驱动的应用流程. 1.  视频采集的基本流程 一般的,视频采集都有如下流程: 2.  打开视频设备 在V4L2中,视频设备被看做一个文件.使用open函数打开这个设备: // 用非阻塞模式打开摄像头设备 int cameraFd; cameraFd = open("/dev/video0", O_RDWR | O_NONBLOCK, 0); // 如果用阻塞模式打开摄像头设备,上述代码变为: //cameraFd = open("/

消息与钩子 众所周知,Windows系统是消息驱动的,现在我们就来看Windows的消息机制. 早期的Windows的窗口图形机制是在用户空间实现的,后来为了提高图形处理效率,将这部分移入内核空间,在Win32k.sys模块中实现.这个模块作为一个扩展的内核模块,提高了一个扩展额系统服务表,专用于窗口图形操作,相应的,这个模块中添加了一个扩展系统调用服务表Shadow SSDT,以及一个扩展的系统调用服务表描述符表:KeServiceDescriptorTableShadow.(系统中 不仅有两

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-10747583-id-298489.html 原文地址:http://blog.csdn.net/wxzking/archive/2011/03/05/6225187.aspx http://blog.csdn.net/wxzking/archive/2011/03/05/6225196.aspx   二.V4L2的应用 下面简单介绍一下V4L2驱动的应用流程. 1.  视频采集的基本流程 一般的,视频采集都有如下流程: 2. 

概述 因为工作关系,最近有涉及到ADF(Atomic Display Framework)相关的内容,部分内容来自互联网 ADF(Atomic Display Framework)是Google新增的Display框架,用来替换Framebuffer. ADF在Android hwcomposer HAL和内核驱动程序之间提供了以dma-buf为基础的显示框架原型 ADF的结构图引用自:http://blog.csdn.net/Lost_qwe/article/details/43113301

高频交易 高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易,比如,某种证券买入价和卖出价差价的微小变化,或者某只股票在不同交易所之间的微小价差.在高频交易中,自动化应用程序每天处理几亿个市场信号,在全球各地的交易所发送上千万个订单.为了保持业务竞争力,响应时间必须始终保持在微秒级,尤其是在黑天鹅异常事件等高峰期. 高频交易系统的典型系统结构一般是这样:金融交易信号将转换成内部市场数据格式(交易使用TCP.UDP等各种协议)和多种格式(如二进制.SBE.JSON.FIX等

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(中)   计算机视觉初级部分知识体系                       总结了一下自己在计算机视觉初级部分的知识框架,整理如下.  个人所学并不全面(比如图像频域方面了解就比较少),仅做参考. 图像点(pixel值)运算 1. 直方图: 2. 线性/非线性变换: 3. 灰度均衡化/规定化: 4. H-S直方图 图像几何变换 1. 平移.旋转.镜像.缩放(图像金字塔,图像多尺度表达的一种方法,高斯金字塔.拉普拉斯金字塔): 2. 仿射变换 空间域滤

从今天开始我们来聊聊Netty的那些事儿,我们都知道Netty是一个高性能异步事件驱动的网络框架. 它的设计异常优雅简洁,扩展性高,稳定性强.拥有非常详细完整的用户文档. 同时内置了很多非常有用的模块基本上做到了开箱即用,用户只需要编写短短几行代码,就可以快速构建出一个具有高吞吐,低延时,更少的资源消耗,高性能(非必要的内存拷贝最小化)等特征的高并发网络应用程序. 本文我们来探讨下支持Netty具有高吞吐,低延时特征的基石----netty的网络IO模型. 由Netty的网络IO模型开始,我们来

栈和队列 一.栈 Stack 和队列 Queue 我们日常生活中,都需要将物品排列,或者安排事情的先后顺序.更通俗地讲,我们买东西时,人太多的情况下,我们要排队,排队也有先后顺序,有些人早了点来,排完队就离开了,有些人晚一点,才刚刚进去人群排队. 数据是有顺序的,从数据1到数据2,再到数据3,和日常生活一样,我们需要放数据,也需要排列数据. 在计算机的世界里,会经常听见两种结构,栈(stack)和队列 (queue).它们是一种收集数据的有序集合(Collection),只不过删除和访问数据的顺

欲看此文,必先可先看: golang实现并发爬虫一(单任务版本爬虫功能) gollang实现并发爬虫二(简单调度器) 上文中的用简单的调度器实现了并发爬虫. 并且,也提到了这种并发爬虫的实现可以提高爬取效率. 当workerCount为1和workerCount为10时其爬取效率是有明显不同的. 然而,文末其实也提到了这个简单调度器实现的爬虫有个不可控或者说是控制力太小了的问题. 究其原因就是因为我们实现的方法是来一个request就给创建一个groutine. 为了让这个程序变得更为可控.得想

使用栈实现队列的下列操作: push(x) -- 将一个元素放入队列的尾部. pop() -- 从队列首部移除元素. peek() -- 返回队列首部的元素. empty() -- 返回队列是否为空. MyQueue queue = new MyQueue(); queue.push(); queue.push(); queue.peek(); // 返回 1 queue.pop(); // 返回 1 queue.empty(); // 返回 false 说明: 你只能使用标准的栈操作 -- 也

首先先在本地将服务跑起来,我用的是docker-compose ,一句话6666 先新建一个docker-compose.yml version: '2' services: nsqlookupd: image: nsqio/nsq command: /nsqlookupd ports: - "192.168.9.111:4160:4160" - "192.168.9.111:4161:4161" nsqd: image: nsqio/nsq command: /n

在工作中发现,有些时候消息因为某些原因在消费一次后,如果消息失败,这时候不ack,消息就回一直重回队列首部,造成消息拥堵. 如是有了如下思路: 消息进入队列前,header默认有参数 retry_num=0 表示尝试次数: 消费者在消费时候的,如果消息失败,就把消息插入另外一个队列(队列abc):该队列abc 绑定一个死信队列(原始消费的队列),这样形成一个回路: 当消息失败后,消息就进入队列abc,队列abc拥有ttl过期时间,ttl过期时间到了后,该消息进入死信队列(死信队列刚好是刚开始我们

队列可以用数组或链表实现,遵从先入先出. 目录结构: 在main中调用queue包中的属性和方法,如何调用参考另一篇文章: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12005480.html 一个队列需要有四要素:容量.队首指针.队尾指针.存储数据的数组: 当队尾指针==容量-1时,此时队列已满,就不能再有数据进队: 当队首指针==队尾指针时,此时队列已空,就不能再从队列中取出数据: 同时可以发现,这种队列只能使用一次,因为那时队首和队尾都指向队尾了. 代码如下:

目录结构: circlequeue.go package queue import ( "errors" "fmt" ) //CircleQueue 环型队列 type CircleQueue struct { MaxSize int Array []int Front int Rear int } //Push 向队列中添加一个值 func (q *CircleQueue) Push(val int) (err error) { //先判断队列是否已满 if q.

队列和堆栈不一样的地方在于进出顺序: 堆栈是后进先出, 队列是先进先出. QueueLinkedList.go package QueueLinkedList type Node struct { data int next *Node } type Queue struct { rear *Node } func (list *Queue) Enqueue(i int) { data := &Node{data: i} if list.rear != nil { data.next = lis

概要 实现思路 使用方法 启动队列服务 使用队列服务 概要 在调用第三方 API 的时候, 基本都有访问限速的限制条件. 第三方的 API 有多个的时候, 就不太好控制访问速度, 常常会导致 HTTP 429(Too Many Requests) 然后就会有一段时间的禁止访问. 为了应对这种限速的情况, 通过一个简单的请求队列来控制访问的速度, 之后基本没遇到过 HTTP 429 了. 实现思路 首先, 每个请求包装成一个 RequestParam 的 struct, 其中包含请求的地址,类型,