剖析CPU使用情况 在Linux平台，QtCreator集成了Valgrind的callgrind工具，唉，这个工具不能用于Windows，因此在Windows平台上我们不得不寻找其他的替代工具。在介绍这些专用工具之前，我们要简单介绍一个鲜为人知(据我推测)却出奇有效的技术。最简陋的采样技术 我把这个技术称为最简陋的采样技术。它非常简单。最简单的做法莫过于用调试器运行程序，试着多次暂停运行并检查调用栈。这个技术的原理（正如采样型剖析器的技术原理）是：经常被调用的函数会经常出现在调用栈内。尽管如此简单，这个技术有时也能给我们带来足够的信息去诊断问题。 或许出乎你的意料，通过Pr
useradd用于添加一个linux账户。adduser跟本命令等价。useradd同样属于不复杂但很重要的命令。--help获得帮助信息。-b选项，制定家目录的根 -c选项，给新用户添加说明信息-d选项，给新用户设置家目录-D选项，新用户使用默认设置-e选项，账号有效期-f选项，密码过期后多少天关闭账号-g选项，设置新用户所属于的组-m选项，自动建立用户的家目录-M选项，不自动建立用户的家目录-r选项，建立系统账号-s选项，设置新用户使用的shell。-u，制定用户uid例1：创建一个一般账户useraddx1该命令创建了1个普通账户x1，家目录为/home/x1（默认设置），shell为b
前面是做了一轮决策，按照信息论的方式，对各特征做了分析，确定了能够带来最大信息增益（注意是熵减）的特征。但仅这一步是不够的，我们需要继续对叶子节点进行同样的操作，直到完成如下的目标：[if!supportLists]1）[endif]程序遍历完所有划分数据集的属性；[if!supportLists]2）[endif]每个分支下的所有实例都具有相同的分类；如果程序已经遍历完所有划分数据集的属性，叶子节点下的实例仍然不具备相同的分类，那就采用多数表决的方法（有点像KNN）来决定该叶子节点的分类。好，上代码。defmajorityCnt(classList): classCount={}
前言：每日一练系列，每一期都包含5道选择题，2道编程题，博主会尽可能详细地进行讲解，令初学者也能听的清晰。博主有时会将一些难题综合成每日一练加强版，加强版是特殊的，它仅包含5道选择题，但这5道选择题都是博主精挑细选的，希望大家能够认真看看，相信一定能有所收获。每日一练系列会持续更新，上学期间将看学业情况更新。有学习或者生活方面的问题都可直接私信博主询问，博主看到会回复,太久没回复就扣个1提醒下博主五道易错选择题： 1、以下正确的程序段是（）A、charstr[20];scanf("%s",&str);B、char*p;scanf("%s",p);C、charstr[20];scanf("%s"
更新Xcode14.0之后，使用pod命令，提示Xcode版本和CocoaPods的版本不匹配，需要更新CocoaPodsproj]Unknownobjectversion(56).(RuntimeError)11:from/Users/sinking/.rvm/gems/ruby-2.7.0/bin/ruby_executable_hooks:24:in`'10:from/Users/sinking/.rvm/gems/ruby-2.7.0/bin/ruby_executable_hooks:24:in`eval'9:from/Users/sinking/.rvm/gems/ruby-2.7
在可执行文件PE文件结构中，通常我们需要用到地址转换相关知识，PE文件针对地址的规范有三种，其中就包括了VA，RVA，FOA三种，这三种该地址之间的灵活转换也是非常有用的，本节将介绍这些地址范围如何通过编程的方式实现转换。如下是三种格式的异同点：VA（VirtualAddress，虚拟地址）：它是在进程的虚拟地址空间中的地址，用于在运行时访问内存中的数据和代码。VA是相对于进程基址的偏移量。在不同的进程中，相同的VA可能映射到不同的物理地址。RVA（RelativeVirtualAddress，相对虚拟地址）：它是相对于模块基址（ModuleBaseAddress）的偏移量，用于定位模块内部的
引用：1.创建json-server（工具准备，非必要）创建一个json-server服务，以便为之后axios练习提供各种访问方法。1.1安装npminstall-gjson-server1.2启动服务配置服务创建shibi-test目录，并在目录下创建db.json文件，内容如下:{"xishu":[{"id":1,"name":"关羽","attack":93},{"id":2,"name":"张飞","attack":91},{"id":3,"name":"赵云","attack":95}],"dongwu":[{"id":1,"name":"吕蒙","attack":82},{"id
关键字Anndata对象转成Seurat对象h5文件读写空间组格式转换已补充快速使用的函数整理版本，如果不想看细节可以直接看已整理好的版本。适用背景众所周知，单细胞数据分析有两大软件：基于R语言的Seurat和基于Python的Scanpy，在平时的分析中常常需要把Seurat对象转成Scanpy的Anndata对象，这已经有比较成熟的流程了。但是，如果反过来把Anndata对象转成Seurat对象，网上搜到的方案寥寥无几，而且在本人亲测之下均报错无法成功实现。再加上我需要转的是空间组对象，结构比单细胞的更为复杂，只好自己想法从Anndata对象提取信息重新构建出一个Seurat对象了。这个步
1、Java抽象类在继承中，抽象是一个非常重要的概念。类可以是抽象的，方法也可以是抽象的。如果一个类中没有包含足够的信息来描绘一个具体的对象，这样的类就是抽象类。如形状类是抽象的类，圆、三角形等是具体类。用abstract修饰的类就是抽象类。如果某个类中包含有抽象方法，那么该类就必须定义成抽象类。但是抽象类中不一定有抽象方法。在面向对象的概念中，知道所有的对象都是通过类来描绘的，但是反过来却不是这样。并不是所有的类都是用来描绘对象的，如果一个类中没有包含足够的信息来描绘一个具体的对象，这样的类就是抽象类。比如：如果我们进行一个图形编辑软件的开发，就会发现问题领域存在着圆、三角形这样一些具体概念
Intel海光鲲鹏920飞腾2500CPU性能对比为了让程序能快点，特意了解了CPU的各种原理，比如多核、超线程、NUMA、睿频、功耗、GPU、大小核再到分支预测、cache_line失效、加锁代价、IPC等各种指标（都有对应的代码和测试数据）都会在这系列文章中得到答案。当然一定会有程序员最关心的分支预测案例、Disruptor无锁案例、cache_line伪共享案例等等。这次让我们从最底层的沙子开始用8篇文章来回答各种疑问以及大量的实验对比案例和测试数据。大的方面主要是从这几个疑问来写这些文章：同样程序为什么CPU跑到800%还不如CPU跑到200%快？IPC背后的原理和和程序效率的关系？为
