本示例以植物大战僵尸为例, 实现功能为 每1秒让阳光刷新为 9999.本示例使用的游戏版本为 [植物大战僵尸2010年度版], 使用的辅助查看内存地址的工具是  CE. 由于每次启动游戏, 游戏中阳光地址都是变的, 唯一不变的基址1, 我们要通过CE工具找到基址1的地址, 可以算出阳光的地址. 基址2的地址 = 基址1中的值 + 偏移1; 阳光的的地址 = 基址2中的值 + 偏移2; 以下为简单示例:  窗口界面一个按钮 和 一个定时器 using System; using System.Co

0x00 关于使用C++接口来提取特征,caffe官方提供了一个extract_features.cpp的例程,但是这个文件的输入是blob数据,即使输入层使用的是ImageData,也需要在deploy.prototxt中指定图片的位置,很不方便. 如果想要使用opencv来读取一个图片,然后用caffe训练好的model提取特征,就需要对输入层进行改写.另外官方例程默认的输出是leveldb格式,我们也可以获取float类型的多维特征(数组),这样集成到我们的项目中更灵活. 0x01 首先我

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/12980423 —————————————————————————————————————————————————————— ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体

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最近公司做一个客户导入会员的功能,以前导入都是使用csv格式导入的,但是客户反应问题挺多的,普遍是乱码(由于各种系统各种环境可能引起编码问题).最近想着就把这个导入完全改成excel导入,就研究了下phpexcel,发现读取excel还是挺方便的,这样也方便客户了,比较excel 无论用office 还是 wps 打开都是没有问题的 示例读取代码如下 /*  * $path excel文件路径  * $header_mapping 文字和数据库字段的对应关系  * excel第一行 是 字段标准

原文网址:http://www.it165.net/pro/html/201309/7170.html 想保存成绩.记录得分.保存账号密码等等?数据持久性可以做到这一点!这篇文章通过简单的程序,来分享一下如何使用plist来保存和读取数据,以供大家参考学习. 一.程序的主要功能 1. xib文件如图1所示. 图 1 2. 通过“保存”按钮将4个textField(ID.Name.Age.Class后面的输入框)的内容保存到plist文件中. 3.通过“读取”按钮将plist中的内容分别读取到4个

一.问题引出. Hadoop 的Server 采用了Java 的NIO,这样的话就仅需要为每一个socket 连接建立一个线程,读取socket 上的数据.在Server 中,只需要一个线程,就可以accept 新的连接请求和读取socket上的数据.为什么只需一个线程就解决问题了? 二.java NIO的分析 Java NIO旨在快速搬运大量东西,大大提高I/O效率. (1)    引入了buffer和channel.Buffer:是一块连续的内存块.NIO 数据读或写的中转地.Channel

首先,我们先来认识下CreateFile函数,它的原型如下   HANDLE CreateFile( LPCTSTR lpFileName,    //指向文件名的指针 DWORD dwDesiredAccess,   //访问模式(写/读) DWORD dwShareMode,   //共享模式 LPSECURITY_ATTRIBUTES lpSecurityAttributes,//指向安全属性的指针 DWORD dwCreationDisposition,   //如何创建 DWORD d

数据持久化是还原的前提,没有数据的持久化,就无法还原内存优化表的数据,SQL Server In-Memory OLTP的内存数据能够持久化存储,这意味着内存数据能够在SQL Server实例重启之后自动还原.在创建持久化的内存优化表时,必须设置选项:memory_optimized=on,durability=schema_and_data.内存优化表的持久化由两个进程实现:Checkpoint和事务日志记录,在服务器重启之后,SQL Server通过存储在磁盘上的事务日志和Checkpoin

之前学了几天的SQL Server,现在用C#代码连接数据库了. 需要使用C#代码连接数据库,读取数据. 涉及的类有: ConfigurationManage SqlConnection SqlCommand SqlDataReader 类名 功能 备注 ConfigurationManage 用于读取配置文件中的数据库相关信息 没想到备注 SqlConnection 用于连接对应数据库 使用前要Open,使用完毕后尽量Close SqlCommand 用于存储要执行的sql语句,并执行sql语

低效的IO方式 最近通过观察PAI平台上TensoFlow用户的运行情况,发现大家在数据IO这方面还是有比较大的困惑,主要是因为很多同学没有很好的理解本地执行TensorFlow代码和分布式云端执行TensorFlow的区别.本地读取数据是server端直接从client端获得graph进行计算,而云端服务server在获得graph之后还需要将计算下发到各个worker处理(具体原理可以参考视频教程-Tensorflow高级篇:https://tianchi.aliyun.com/compet

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

KafkaConsumer概念 消费者和消费者群组 Kafka 消费者从属于消费者群组.一个群组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息. 往群组里增加消费者是横向伸缩消费能力的主要方式. 我们有必要为主题创建大量的分区,在负载增长时可以加入更多的消费者.不要让消费者的数量超过主题分区的数量,多余的消费者只会被闲置.  除了通过增加消费者来横向伸缩单个应用程序外,还经常出现多个应用程序从同一个主题读取数据的情况. Kafka 设计的主要目标之一 ,就是要让 Kafka 主

当客户端从Kudu的表中读取数据时,必须首先建立需要连接的系列tablet服务器. 通过执行tablet发现过程(如上所述)来确定包含要读取的主关键字范围的tablet的位置(读取不必在领导者tablet上发生,除非用户明确选择该选项).tablet随后使用扫描程序基于行集合(RowSets)和相关撤销(UNDO)或重做(REDO)增量记录生成最终行.首先,tablet必须确定包含基本记录的行集合(RowSet).然后扫描MemRowSet以及一个或多个DiskRowSets.最后,tablet

一.Elasticsearch写人数据的过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点)2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard)3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果

在2.0版本之前,使用Spark必须先创建SparkConf和SparkContext,不过在Spark2.0中只要创建一个SparkSession就够了,SparkConf.SparkContext和SQLContext都已经被封装在SparkSession当中. 在与spark2.0交互之前必须先创建spark对象 val Spark = SparkSession .builder() .master(masterUrl) .appName(appName) .config("spark.s

关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 在使用Tensorflow训练数据时,第一步为准备数据,现在我们只讨论图像数据.其数据读取大致分为:原图读取.二进制文件读取.tf标准存储文件读取. 一

一.tensorflow读取机制图解 我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率. 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示: 读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了.这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题! 在tensorflow中,为了方便

前几天接到一个任务,从gerrit上通过ssh命令获取一些commit相关的数据到文本文档中,随后将这些数据存入Excel中.数据格式如下图所示 观察上图可知,存在文本文档中的数据符合一定的格式,通过python读取.正则表达式处理并写入Excel文档将大大减少人工处理的工作量. 1. 从gerrit获取原始信息,存入文本文档: $ssh –p 29418 <your-account>@192.168.1.16 gerrit query status:merged since:<date