39 线程库

news2024/11/14 17:05:35

目录

  1. thread类的简单介绍
  2. 线程函数参数
  3. 线程交替打印
  4. 原子性操作库
  5. 无锁CAS
  6. 智能指针的线程安全
  7. 单例模式的线程安全

1. thread类的简单介绍

在c++11之前,涉及到多线程问题,都是和平台相关的,如windows和linux下各有自己的接口,这使得代码的可移植性差。c++11中最重要的特性就是对线程支持,使得c++在并行编程时不需要依赖第三方库,而且在原子操作中还引入了原子类的概念。要使用标准库的线程,必须包含头文件。C++11线程类
在这里插入图片描述

函数名功能
thread()构造一个线程对象,没有关联任何线程函数,即没有启动任何线程
thread(fn, args1, args2, …)构造一个线程对象,并关联线程函数fn,args1,args2,…为线程函数的参数
get_id获取线程id
jionable()线程是否还在执行,joinable代表的是一个正在执行中的线程
jion()函数调用后会阻塞线程,线程结束后,主线程继续执行
detach()在创建线程对象后马上调用,用于把被创建线程与现场对象分离开,分离的线程变为后台线程,创建的线程的“死活”就与主线程无关

注意:
1.线程是操作系统的一个概念,线程对象可以关联一个线程,用来控制现场以及获取线程的状态
2.当创建线程对象后,没有提供函数,该对象实际没有对应任何线程

#include <thread>

int main()
{
	thread t1;
	cout << t1.get_id() << endl;
	return 0;
}

get_id()返回值为id类型,id类型实际为std::thread命名空间下封装的一个类,在该类中包含了一个结构体:
在这里插入图片描述

3.当创建一个线程对象后,并且给线程关联线程函数,该线程就被启动,与主线程一起运行。线程函数一般情况下可按照以下三种方式提供:

  • 函数指针
  • lambda表达式
  • 函数对象
  • 包装器
void ThreadFunc(int a)
{
	cout << "Thread1" << a << endl;
}

class TF
{
public:
	void operator()()
	{
		cout << "Thread3" << endl;
	}
};

int main()
{
	//函数指针
	thread t1(ThreadFunc, 10);
	
	//线程函数lambda表达式
	thread t2([] {cout << "Thread2" << endl; });

	//线程函数为函数对象
	TF tf;
	thread t3(tf);
	
	t1.join();
	t2.join();
	t3.join();

4.thiread类是防拷贝的,不允许拷贝构造以及赋值,但是可以移动构造和移动赋值,即将一个县城对象关联线程的状态转移给其他线程对象,转移期间不影响线程的执行
例:创建10个线程同时打印,不能用for,线程会结束

void Func(int x, const string& str)
{
	for (size_t i = 0; i < x; i++)
	{
		cout << str << endl;
	}
}
vector<thread> vthd(10);
int i = 0;
for (auto& thd : vthd)
{
	//移动赋值,匿名对象将亡值
	thd = thread(Func, 10, "线程" + to_string(i++));
}

for (auto& thd : vthd)
{
	thd.join();
}

将一个线程转移给另一个对象,使用move,也可以swap

thread t1(Func, 1, "线程");
thread t2(move(t1));

t2.join();

5.可以通过joinable()函数判断线程是否有效,如果是以下情况,则线程无效:

  • 采用无参构造的线程对象
  • 线程对象的状态已经转移给其他线程对象
  • 线程已经调用join或者detch结束

2. 线程函数参数

线程函数的参数是以值拷贝的方式拷贝到线程栈空间的,因此:即使线程参数为引用类型,线程中修改后也不能修改外部实参,因为其实际引用的是线程中的拷贝,而不是外部实参

想改变参数,可以传指针或者用ref

//vs2022 引用无法做参数
void ThreadFunc1(int& x)
{
	x += 10;
}

void ThreadFunc2(int* x)
{
	*x = 20;
}

// 在线程函数中对a修改,不会影响外部实参,因为:线程函数参数虽然是引用方式,但其实际
//引用的是线程栈中的拷贝
thread t1(ThreadFunc2, &a);
t1.join();
cout << a << endl;

// 如果想要通过形参改变外部实参时,必须借助std::ref()函数
thread t2(ThreadFunc1, ref(a));
t2.join();
cout << a << endl;

a在传入的过程中,为了解析模板参数,实际上引用的是a的一个拷贝,对临时变量做引用编译不过,所以要加ref,中间推演就会推出引用类型。下面是不加的情况
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
像上面一样bar如果不加ref,是一份拷贝

下面两个线程同时对一个局部变量修改的操作

int x = 0;
size_t n1 = 0;
size_t n2 = 0;
cin >> n1 >> n2;

thread t1([n1, &x] {
	for (int i = 0; i < n1; i++)
	{
		x++;
	}
	});
thread t2([n2, &x] {
	for (int i = 0; i < n2; i++)
	{
		x++;
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;

两个线程同时++变量x,当每个线程加10000次,最终的值应该是20000
在这里插入图片描述

两个线程对变量的访问产生了冲突,导致丢失了很多次的++结果。对于这种不一致的情况就需要用到锁

3. 锁

c++11中,总共包含了四个互斥量的种类:
在这里插入图片描述

std::mutex

c++11提供的最基本的互斥量,该类的对象之间不能拷贝,也不能进行移动。mutex最常用的三个函数:
|函数名|函数功能|
|lock()|上锁:锁住互斥量|
|unlock()|解锁:释放对互斥量的所有权|
|try_lock()|尝试锁住互斥量,如果互斥量被其他线程占有,则当前线程也不会阻塞|

注意:当线程函数调用lock(),可能会发生以下三种情况:

  • 如果该互斥量当前没有被锁住,则调用线程将该互斥量锁住,直到调用unlock之前,该线程一直拥有锁
  • 如果当前互斥量被其他线程锁住,则当前的调用线程阻塞
  • 如果当前互斥量被当前调用线程锁住,则会产生死锁(deadlock)

线程调用try_lock()时,可能产生以下三种情况:

  • 如果当前互斥量没有被其他线程占有,则该线程锁住互斥量,直到调用unlock
  • 如果当前互斥量被其他线程锁住,则当前的调用线程返回false,而不是阻塞
  • 如果当前互斥量被当前调用线程锁住,则会产生死锁(deadlock)

std::recursive_mutex

其允许同一个线程对互斥量多次上锁(即递归上锁),来获得互斥量对象的多层所有权,释放互斥量需要调用与该锁层次深度相同的unlock(),除此之外,recursive_mutex的特性和mutex大致相同

std::timed_mutex

比std::mutex多了两个成员函数,try_lock_for(),try_lock_until()
延时需要用sleep_for
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000));
chrono是一个时间度量类
在这里插入图片描述

  • try_lock_for()
    接受一个时间范围,表示在这一段时间范围之内线程如果没有获得锁被阻塞住(与std::mutex的try_lock()不同,try_lock如果被调用时没有获得锁则直接返回false,如果再次期限其他线程释放了锁,则该线程可以获得互斥量的锁,如果超时(即在指定时间内还是没有获得锁),则返回false
  • try_lock_until()
    接受一个时间点作为参数,在指定时间点未到来之前线程如果没有获得锁则被阻塞住,如果在此期间其他线程释放了锁,则该线程可以获得对互斥量的锁,如果超时,则返回false

std::recusive_timed_mutex

lock_guard

如果在加锁和解锁之间抛了异常,就会导致死锁的问题

void fun()
{
	if (rand() % 6 == 0)
	{
		throw exception("异常");
	}
	else
	{
		cout << "func" << endl;
	}
}

srand(time(0));
int x = 0;
size_t n1 = 0;
size_t n2 = 0;
mutex mtx;
cin >> n1;

thread t1([n1, &x, &mtx] {
	try
	{
		for (int i = 0; i < n1; i++)
		{
			/*LockGuard<mutex> lg(mtx);*/
			mtx.lock();
			x++;
			fun();
			mtx.unlock();
		}
	}
	catch (const exception& e)
	{
		cout << e.what() << endl;
	}
	
	});
	t1.join();
cout << x << endl;

在这里插入图片描述

避免死锁问题,可以采用RAII思想,使用一个类管理锁,出作用域自动解锁

template <class Lock>
class LockGuard
{
public:
	LockGuard(Lock& lk)
		:_mtx(lk)
	{
		_mtx.lock();
	}

	~LockGuard()
	{
		_mtx.unlock();
	}

private:
	Lock& _mtx;
};

thread t1([n1, &x, &mtx] {
	try
	{
		for (int i = 0; i < n1; i++)
		{
			LockGuard<mutex> lg(mtx);
			/*mtx.lock();*/
			x++;
			fun();
			/*mtx.unlock();*/
		}
	}
	catch (const exception& e)
	{
		cout << e.what() << endl;
	}
	
	});

库里面实现了这个类
std::lock_gurad是c++11中定义的模板类,定义如下:

template<class _Mutex>
class lock_guard
{
public:
	// 在构造lock_gard时,_Mtx还没有被上锁
	explicit lock_guard(_Mutex& _Mtx)
		: _MyMutex(_Mtx)
	{
		_MyMutex.lock();
	}
	// 在构造lock_gard时,_Mtx已经被上锁,此处不需要再上锁
	lock_guard(_Mutex& _Mtx, adopt_lock_t)
		: _MyMutex(_Mtx)
	{}
	~lock_guard() _NOEXCEPT
	{
		_MyMutex.unlock();
	}
	lock_guard(const lock_guard&) = delete;
	lock_guard& operator=(const lock_guard&) = delete;
private:
	_Mutex& _MyMutex;
};

通过上述代码可以看到,lock_guard类模板主要是通过RAII的方式,对其管理的互斥量进行封装,在需要加锁的地方,只需要用上述介绍的任意互斥提实例化一个lock_guard,调用构造函数成功上锁,出作用域前,lock_guard对象要被销毁,调用析构函数自动解锁,可以有效避免死锁问题

lock_guard的缺陷:太单一,用户没有办法对该锁进行控制,因此c++11又提供了unique_lock

unique_lock

与lock_guard类似,unique_lock类模板也是采用RAII的方式对锁进行了封装,并且也是以独占所有权的方式管理mutex对象的上锁和解锁操作,即其对象之间不能发生拷贝。在构造(或移动move赋值)时,unique_lock对象需要传递一个Mutex对象作为它的参数,新创建的unique_lock对象负责传入的Mutex对象的上锁和解锁操作。使用以上类型互斥量实例化unique_lock的对象时,自动调用构造函数上锁,unique_lock对象销毁时自动调用析构函数解锁,可以很方便的防止死锁问题

与lock_guard不同的是,unique_lock更加的灵活,提供了更多的成员函数

  • 上锁/解锁操作:lock、try_lock、try_lock_for、try_lock_until和unlock
  • 修改操作:移动赋值、交换swap:与另一个unique_lock对象互换所管理的互斥量所有权,释放release:返回它所管理的互斥量对象的指针,并释放所有权
  • 获取属性:owns_lock(返回当前对象是否上了锁)、operator bool()与owns_lock()的功能相同、mutex(返回当前unique_lock所管理的互斥量的指针)

lock_guard和unique_lock

4. 两个线程交替打印,一个打印奇数,一个打印偶数

主要考察condition_variable条件变量的使用,linux有讲解,没有大的区别,主要还是面向对象实现,条件变量的文档:https://cplusplus.com/reference/condition_variable/

首先要保证t1线程先运行,然后保证执行的顺序,t1对变量修改后打印,然后t2再操作,接着不断循环。就需要条件变量和锁的配合使用。关键是如何保证t1先运行,就需要一个标记,t1线程刚开始要可以执行,t2则得阻塞住,当t1执行完通知t2后t2才可以执行,这时t1就得阻塞住

int x = 0;
mutex mtx;
condition_variable cod;
bool flag = false;
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		unique_lock<mutex> lock(mtx);
		if (flag == true)
			cod.wait(lock);
		x++;
		cout << this_thread::get_id() << ":" << x << endl;
		flag = true;
		cod.notify_one();
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		unique_lock<mutex> lock(mtx);
		if (flag == false)
			cod.wait(lock);
		x++;
		cout << this_thread::get_id() << ":" << x << endl;
		flag = false;
		cod.notify_one();
	}
	});

t1.join();
t2.join();

在这里插入图片描述

解析
分为两个场景,t1先启动和t2先启动

场景1:t1先启动,t2待定
a: t1先启动,抢到锁,falg是false,t1会执行完,然后通知t2
a1: t2如果没启动或者没分到时间片,t1就会将flag改为true,抢到锁后在条件变量阻塞。t2总会启动起来,falg是true,t2会正常运行,当运行完改flag为false后通知t1,在t1执行完之前自己就会再次阻塞。之后不断交替
b1: 如果t2启动了,就会阻塞,t1运行完后会通知t2,然后像上面一样

场景2:t1待定,t2先启动
t2先启动,会阻塞住,一直等待t1运行完毕通知t2,之后正常交替

自旋锁和互斥锁
互斥锁是一个线程获得锁后另一个线程没抢到锁,就切换上下文进入休眠等待呼唤。另一个线程用完锁后就会唤醒开始竞争锁。对于临界区操作很简单的这种会反复唤醒,代价有些大,所以这种情况适合自旋锁

//互斥
int x = 0;
mutex mtx;
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		mtx.lock();
		x++;
		mtx.unlock();
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		mtx.lock();
		x++;
		mtx.unlock();
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;

自旋锁是不断询问,每隔一段时间不断尝试,这种循环加锁就叫(spinlock)
下面修改为类似自旋锁的方式:

//自旋
int x = 0;
mutex mtx;
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		while (!mtx.try_lock())
		{
			//出让cpu
			this_thread::yield();
		}
		x++;
		cout << this_thread::get_id() << ":" << x << endl;
		mtx.unlock();
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		while (!mtx.try_lock())
		{
			//出让cpu
			this_thread::yield();
		}
		x++;
		cout << this_thread::get_id() << ":" << x << endl;
		mtx.unlock();
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;

5. 原子性操作库

对于上面这种要保护的临界区很少的情况,c++11提供了原子库,可以让操作变成原子的,就解决了问题
多线程最主要的问题是共享数据带来的问题(即线程安全)。如果共享数据都是只读的,那么没问题,因为只读操作不会影响到数据,更不会设计到数据的修改,所以所有线程都会获得同样的数据。但是,当一个或多个线程要修改共享数据时,就会产生很多潜在的麻烦

虽然加锁可以解决,但加锁的缺陷:只要一个线程在对sum++时,其他线程就会被阻塞,会影响程序运行的效率,而且锁如果控制不好,还容易造成死锁

因此c++11中引入了原子操作。所谓原子操作:即不可被中断的一个或一系列操作,c++11引入的原子操作类型,使得线程间数据的同步变得非常高效。需要头文件
在这里插入图片描述

atmoc是类,flag是临时用来保证一个变量的原子的单独操作

在这里插入图片描述

//原子
atomic<int> x = 0;
mutex mtx;
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		x++;
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		x++;
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;

用printf打印变量得调用函数load()
printf("%d\n", x.load());

在c++11中,不需要对原子类型变量加解锁操作,线程能够对原子类型变量互斥的访问
更为普遍的,使用atomic类模板,定义需要的任意原子类型

atmoic<T> t; // 声明一个类型为T的原子类型变量t

库里重载了很多操作
在这里插入图片描述

注意,原子类型通常属于“资源型”数据,多个线程只能访问单个原子类型的拷贝,因此在c++11中,原子类型只能从模板参数中构造,不允许原子类型进行拷贝构造、移动构造以及operator=等,为了防止意外,标准库已经将拷贝、移动、赋值删掉了

#include <atomic>
 int main()
 {
 atomic<int> a1(0);
 //atomic<int> a2(a1);    // 编译失败
atomic<int> a2(0);
 //a2 = a1;               // 编译失败
return 0;
 }

6. 无锁CAS

atmoic操作的实现在底层是cas
CAS无锁编程就是Compare & Set,或是 Compare & Swap,现在几乎所有的CPU指令都支持CAS的原子操作,X86下对应的是 CMPXCHG 汇编指令

对于这个操作过程的描述就是先看一看内存*reg里的值是不是oldval,如果是的话,则对其赋值newval

int compare_and_swap (int* reg, int oldval, int newval)
{
  int old_reg_val = *reg;
  if (old_reg_val == oldval) {
     *reg = newval;
  }
  return old_reg_val;
}

windows的无锁

 InterlockedCompareExchange ( __inout LONG volatile *Target,
                                 __in LONG Exchange,
                                 __in LONG Comperand);

c++11的无锁

template< class T >
bool atomic_compare_exchange_weak( std::atomic* obj,
                                   T* expected, T desired );
template< class T >
bool atomic_compare_exchange_weak( volatile std::atomic* obj,
                                   T* expected, T desired );

下面是++操作的原理
在这里插入图片描述

两个线程都先取一下旧值,最后赋值的时候取现值做一下对比,如果不相等则说明已经被另一个线程修改过了,再赋值就会出错。继续重新计算。直到赋值成功就完成了++操作

无锁队列的实现

队列的多线程插入过程中,容易出现一个线程创建了节点链接后被另一个线程覆盖了的情况。因为没有及时更新队尾,还是和之前线程链接的位置一样
在这里插入图片描述

EnQueue(Q, data) //进队列
{
    //准备新加入的结点数据
    n = new node();
    n->value = data;
    n->next = NULL;
    do {
        p = Q->tail; //取链表尾指针的快照
    } while( CAS(p->next, NULL, n) != TRUE); 
    //while条件注释:如果没有把结点链在尾指针上,再试
    CAS(Q->tail, p, n); //置尾结点 tail = n;
}

创建节点是线程安全的,因为在各自的栈里,关键在于链接的时候
在这里插入图片描述
p不断取队尾节点,如果是空就退出循环,链接节点到队尾,同时更新队尾。在这个过程中另一个线程取到的队尾不是空,就会重新取。直到可以连接的时候改变队尾

修改++操作
c++11跨平台封装了cax函数

//无锁
atomic<int> x = 0;
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		int oldx, newx;
		do
		{
			oldx = x;
			newx = x + 1;
		} while (!atomic_compare_exchange_weak(&x, &oldx, newx));	
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		int oldx, newx;
		do
		{
			oldx = x;
			newx = x + 1;
		} while (!atomic_compare_exchange_weak(&x, &oldx, newx));
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;

7. share_ptr多线程安全

SharedPtr<double> sp(new double(1.1));
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		SharedPtr<double> copy(sp);
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		SharedPtr<double> copy(sp);
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << sp.Count() << endl;

两个线程多次拷贝智能指针时,就会出问题。因为有可能对堆上同一个计数加加,这时,就需要用原子库。++会调用原子库的重载

template <class T>
class SharedPtr
{
public:
	SharedPtr(T* ptr = nullptr)
		:_ptr(ptr),
		_pcount(new std::atomic<int>(1))
	{}

	template <class D>
	SharedPtr(T* ptr, D del)
		: _ptr(ptr),
		_pcount(new std::atomic<int>(1)),
		_del(del)
	{

	}

	~SharedPtr()
	{
		Release();
	}

	SharedPtr(const SharedPtr<T>& sp)
		:_ptr(sp._ptr),
		_pcount(sp._pcount)
	{
		(*_pcount)++;
	}

	SharedPtr<T>& operator=(const SharedPtr<T>& sp)
	{
		if (_ptr != sp._ptr)
		{
			Release();

			_ptr = sp._ptr;
			_pcount = sp._pcount;
			(*_pcount)++;
		}

		return *this;
	}

	void Release()
	{
		if (--(*_pcount) == 0)
		{
			//std::cout << "delete ptr" << std::endl;
			_del(_ptr);
		}
	}

	T& operator*()
	{
		return *_ptr;
	}

	T* operator->()
	{
		return _ptr;
	}

	int Count() const
	{
		return *_pcount;
	}

	T* get() const
	{
		return _ptr;
	}

private:
	T* _ptr;
	//int* _pcount;
	std::atomic<int>* _pcount;
	std::function<void(T*)> _del = [](T* ptr) {delete ptr; };
};

智能指针保证了自己是线程安全的,里面维护的资源需要自己保证线程安全

8. 单例模式线程安全

饿汉模式因为main函数之前就初始化了,不存在安全问题。懒汉模式如果多个线程同时创建,有可能创建多个对象,所以要加锁,但这个锁只需要保证第一次,外面再套一层双检查

//懒汉
class Singleton
{
public:
	static Singleton* GetInstance()
	{
		//只保护第一次,双检查
		if (_instace == nullptr)
		{
			unique_lock<mutex> lock(_mtx);
			if (_instace == nullptr)
			{
				_instace = new Singleton();
			}
		}
			
		return _instace;
	}

	//资源回收
	class CGarbo
	{
	public:
		CGarbo()
		{
			if (_instace)
			{
				delete _instace;
			}
		}
	};

private:

	Singleton() {};
	Singleton(const Singleton&) = delete;
	Singleton& operator=(const Singleton&) = delete;

	static Singleton* _instace;
	static mutex _mtx;
	static CGarbo _garbo;
};

Singleton* Singleton::_instace = nullptr;
Singleton::CGarbo _garbo;  //程序结束自动调用析构释放单例对象

懒汉c++11的简单写法

只适用于c++11

//懒汉c++11写法
class Singleton
{
public:
	//提供接口
	static Singleton& GetInstance()
	{
		//第一次调用初始化
		//c++11之前这个不安全,11之后可以保证局部静态对象初始化是线程安全的,只初始化一次
		static Singleton inst;
		return inst;
	}
private:
	//构造函数私有
	Singleton(){}
	//防拷贝
	Singleton(const Singleton&) = delete;
	Singleton& operator=(const Singleton&) = delete;
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1911276.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

基于SpringBoot的网上书城管理系统

你好呀&#xff0c;我是计算机学姐码农小野&#xff01;如果有相关需求&#xff0c;可以私信联系我。 开发语言&#xff1a;Java 数据库&#xff1a;MySQL 技术&#xff1a;Java技术&#xff0c;基于SpringBoot框架 工具&#xff1a;Eclipse&#xff0c;MySQL 系统展示 首…

数图助推朝阳佳惠辽宁华联开启数字化导航、精细化管理新纪元!

近期&#xff0c;辽宁省著名零售企业朝阳佳惠与辽宁华联&#xff0c;秉持创新精神&#xff0c;大胆尝试&#xff0c;在品类空间管理方面推出了创新举措。引入了先进的数图可视化陈列管理系统&#xff0c;通过智能化、直观化的方式优化商品布局。此举不仅大幅提高了商品管理的效…

探索Qt的QVariant:灵活的数据交换机制

&#x1f60e; 作者介绍&#xff1a;欢迎来到我的主页&#x1f448;&#xff0c;我是程序员行者孙&#xff0c;一个热爱分享技术的制能工人。计算机本硕&#xff0c;人工制能研究生。公众号&#xff1a;AI Sun&#xff08;领取大厂面经等资料&#xff09;&#xff0c;欢迎加我的…

windows的远程桌面连接docker

1. Docker容器中运行远程桌面服务 (RDP)&#xff1a;您的Docker容器需要安装和运行远程桌面服务。通常&#xff0c;远程桌面服务在Windows操作系统上可用。如果您使用的是Linux容器&#xff0c;则需要安装一个支持RDP协议的桌面环境和RDP服务器。 2. 开放RDP端口&#xff1a;通…

【正点原子i.MX93开发板试用连载体验】项目计划和开箱体验

本文最早发表于电子发烧友&#xff1a;【   】【正点原子i.MX93开发板试用连载体验】基于深度学习的语音本地控制 - 正点原子学习小组 - 电子技术论坛 - 广受欢迎的专业电子论坛! (elecfans.com)https://bbs.elecfans.com/jishu_2438354_1_1.html 有一段时间没有参加电子发…

Java泛型的定义与运用

泛型 泛型的作用从使用层面上来说是统一数据类型&#xff0c;防止将来的数据转换异常。从定义层面上来说&#xff0c;定义带泛型的类&#xff0c;方法等&#xff0c;将来使用的时候给泛型确定什么类型&#xff0c;泛型就会变成什么类型&#xff0c;凡是涉及到泛型的都会变成确…

飞时达土方计算软件:工程师的得力助手

初识飞时达 飞时达土方计算软件&#xff0c;如同一位默默无闻的工匠&#xff0c;静静地伫立在我的工作台上。它没有华丽的外表&#xff0c;也没有炫目的光环&#xff0c;但它的存在&#xff0c;却如同一盏明灯&#xff0c;照亮了我前行的道路。 初识飞时达&#xff0c;是在一…

Word文件打开密码设置:掌握这两种方法,保护你的文档安全

在日常工作和学习中&#xff0c;我们经常会使用Microsoft Word来创建和编辑文档。有时候&#xff0c;为了保护文档内容不被未经授权的人员查看或修改&#xff0c;我们通常会采用加密的方式来增加其安全性。那么Word文档怎么加密&#xff1f; 方法一&#xff1a;使用Word软件内置…

GTK是如何加密WLAN组播和广播数据的?

1. References WLAN 4-Way Handshake如何生成GTK&#xff1f;_tk bigtk gtk igtk-CSDN博客 2. 概述 在Wi-Fi网络中&#xff0c;单播、组播和广播帧的加密算法是由AP决定的。其中组播帧和广播帧的加密使用GTK密钥&#xff0c;其PTK的密钥结构如下图所示&#xff1a; GTK的组成…

【技术选型】FastDFS、OSS如何选择

【技术选型】FastDFS、OSS如何选择 开篇词&#xff1a;干货篇&#xff1a;FastDFS&#xff1a;OSS&#xff08;如阿里云OSS&#xff09;&#xff1a; 总结篇&#xff1a;我是杰叔叔&#xff0c;一名沪漂的码农&#xff0c;下期再会&#xff01; 开篇词&#xff1a; 文件存储该选…

YOLOv8改进 | 注意力机制 | 对密集和小目标友好的EVAblock 【原理 + 完整代码】

秋招面试专栏推荐 &#xff1a;深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 &#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;本专栏所有程序均经过测试&#xff0c;可成功执行&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1; 专栏目录 &#xff1a;《YOLOv8改进有效…

Open3D SVD算法实现对应点集配准

目录 一、概述 1.1基本思想 1.2实现步骤 二、代码实现 三、实现效果 3.1原始点云 3.2配准后点云 3.3变换矩阵 一、概述 在点云配准中&#xff0c;SVD&#xff08;Singular Value Decomposition&#xff0c;奇异值分解&#xff09;方法是一种常用的精确计算旋转和平移变…

前端开发攻略---webSocket的简单实现与使用

1、演示 2、实现流程 安装依赖 npm i ws 服务端代码 const WebSocket require(ws)// 创建一个 WebSocket 服务器&#xff0c;监听端口 3000 const wss new WebSocket.Server({ port: 3000 })// 监听连接事件 wss.on(connection, function connection(ws) {console.log(客户端…

互联网医院系统,开发互联网医院设计哪些功能?

随着科技的进步和数字化转型的推动&#xff0c;互联网医院系统已成为现代医疗服务的重要组成部分。这一系统通过整合信息技术与医疗资源&#xff0c;为用户提供便捷、高效的医疗服务。以下是互联网医院系统的主要功能介绍。 1、在线咨询与诊断 互联网医院系统允许患者通过网络平…

信息打点web篇--端口扫描-waf识别-蜜罐识别

前言 欢迎来到我的博客 个人主页:北岭敲键盘的荒漠猫-CSDN博客 本文主要整理信息打点时 服务器类型&#xff0c;端口扫描&#xff0c;waf类型&#xff0c;蜜罐的识别。 端口扫描 描述: 简单介绍一下&#xff0c;端口扫描就是扫描对方服务器开放了哪些端口。 我们从他的端口…

彩色图像(RGB)或灰度图像(Gray)转tensor数据(附img2tensor代码)

&#x1f4aa; 专业从事且热爱图像处理&#xff0c;图像处理专栏更新如下&#x1f447;&#xff1a; &#x1f4dd;《图像去噪》 &#x1f4dd;《超分辨率重建》 &#x1f4dd;《语义分割》 &#x1f4dd;《风格迁移》 &#x1f4dd;《目标检测》 &#x1f4dd;《暗光增强》 &a…

【fscan】Windows环境下的fscan安装与使用指南

Fscan是一款专为网络安全专业人士设计的多功能扫描工具&#xff0c;它能够帮助用户在Windows环境中执行高效的网络扫描任务。以下是关于Fscan的详细使用指南&#xff1a; 获取Fscan 要开始使用Fscan&#xff0c;首先需要从其GitHub仓库下载最新版本的预编译二进制可执行文件。…

AI数字人直播系统搭建开发

目录 前言&#xff1a; 一、数字人直播系统 在技术层面&#xff1a; 二、商业层面&#xff1a; 三、用户体验层面&#xff1a; 总结&#xff1a; 前言&#xff1a; 直播渠道是目前比较热门的售货方式&#xff0c;数字人直播作为一种新兴的直播形式&#xff0c;具有其独特…

提升爬虫OCR识别率:解决嘈杂验证码问题

引言 在数据抓取和网络爬虫技术中&#xff0c;验证码是常见的防爬措施&#xff0c;特别是嘈杂文本验证码。处理嘈杂验证码是一个复杂的问题&#xff0c;因为这些验证码故意设计成难以自动识别。本文将介绍如何使用OCR技术提高爬虫识别嘈杂验证码的准确率&#xff0c;并结合实际…

【线程同步-2】

同步方法及同步块 接上期三大不安全案例&#xff0c;本期将介绍同步方法和同步块&#xff0c;以期达到安全的目的。 车站买票&#xff1a;加入了synchronized 同步方法 package syn; ​ //不安全的买票 //线程不安全&#xff0c;有负数 public class UnsafeBuyTicket {publi…