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    重叠与无重叠序列之序列检测与序列产生

    序列检测分为有重叠检测和无重叠检测; 例如检测序列1101011,我们给出输入:110101101011,如果是无重叠检测,则只能检测到一个序列:1101011_01011; 如果是有重叠检测,则可以检测到两个这样的序列...同理,序列产生也可以分为有重叠序列的产生方法和无重叠序列的产生方法,序列产生的办法也可以用移位寄存器产生,也可以用状态机的方式来产生;这两种方法后面都是提到。...无重叠序列产生 移位寄存器实现 以产生序列1101011为例,我们产生产生的序列要是这个样子的1101011_1101011.................seq_mid <= {seq_mid[5:0], seq_mid[6]}; end assign out = seq_mid[6]; endmodule 电脑发微信文章太难了,动不动就图片失败

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    WinSock 重叠IO模型

    ---- title: WinSock 重叠IO模型 tags: [WinSock 模型, 网络编程, 重叠IO模型] date: 2018-06-29 20:26:13 categories:...这样仍然存在等待的问题,这篇博文介绍的重叠IO模型将解决这个等待的问题 重叠IO简介 一般接触重叠IO最早是在读写磁盘时提出的一种异步操作模型,它主要思想是CPU只管发送读写的命令,而不用等待读写完成...创建重叠IO的socket 要想使用重叠IO,就不能在像之前那样使用socket函数来创建SOCKET, 这函数最多只能创建一个普通SOCKET然后设置它为非阻塞(请注意非阻塞与异步的区别)。...否则普通的SOCKET直接传入0即可 使用重叠IO除了要将SOCKET设置为支持重叠IO外,还需要使用对应的支持重叠IO的函数,之前了解的巴克利套接字函数最多只能算是支持非阻塞而不支持异步。...当时测试时我传入的是使用WSASocket创建的SOCKET,我将函数的最后一个标志设置为0,发现AcceptEx只有当客户端连接时才会返回) 重叠IO的通知模型 与文件的重叠IO类似,重叠IO的第一种模型就是事件通知模型

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    python浮雕图片_python图片处理PIL

    PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。 以RGB图像为例,每张图片都是由三个数据通道构成,分别为R、G和B通道。而对于灰度图像,则只有一个通道。...PIL也支持一些特殊的模式,包括RGBX(有padding的真彩色)和RGBa(有自左乘alpha的真彩色) 3、 尺寸 通过size属性可以获取图片的尺寸。...5、 调色板 调色板模式 (“P”)使用一个颜色调色板为每个像素定义具体的颜色值 6、 信息 使用info属性可以为一张图片添加一些辅助信息。这个是字典对象。...二、Image方法 常用方法 img = Image.open(“1.png”) #获取图片句柄 img.show() #打开图片 img.save...) img.rotate #图片翻转例如;img3 = img.rotate(90) #图片旋转90度 img.resize

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    cc++内存重叠

    ## 内存重叠的原因内存重叠的主要原因是指针的使用。当我们使用指针访问内存时,如果指针指向的内存区域与另一个区域有交叉部分,就会产生内存重叠。...如下图,内存拷贝的两种情况:图片第一种情况下,拷贝重叠的区域不会出现问题,内容均可以正确地被拷贝。第二种情况下,问题出现在右边的两个字节,这两个字节的原来的内容首先就被覆盖了,而且没有保存。...1); while (n--)            \*lastd-- = \*lasts--;    } return dest;}memmove 判断如果 dest ≥src 的时候(也就是前面图片的情况...其原理图如下:图片memcpy 与 strcpy 都没有内存重叠的问题,实际可以根据需要使用 memmove 。...## 总结本文介绍了 C++ 中的内存重叠问题,指出了指针的使用是内存重叠的主要原因,并提供了避免内存重叠的方法,如尽量避免使用指针,确保指针指向的内存区域与其他区域没有交叉部分,使用安全的内存操作函数等

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    python图片合成

    python的PIL库简直好用的不得了,PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数,关于Image库的介绍和使用,看这里:http://effbot.org/imagingbook/image.htm...这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景,做一下图片的合成 图片可以看作是很多像素点组成的,每个像素点都是一个RGB颜色,(red, green, blue), 那么合成两张照片就有办法了,...我们可以在一张新的RGB色的图片里一个像素点取图片一的对应位置的像素,下一个像素点取图片二的像素,直到遍历完成,代码如下: from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数...Image #将像素点按比例取色,然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张图片的地址和比例 #如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准 def merge2(img1_address,img2_address...address = "B:\Picture\YourName\1.jpg" img2_address = "B:\Picture\YourName\2.jpg" direction = "D:/Python

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