前两天看Intel网站上贴了一篇关于设置HOOK的文章，讲到在多核CPU上，由于执行代码可能存在CPUCACHE里，因此当更改了函数起始6字节后，CPUCACHE里的对应内容并没有被修改，所以需要调用FlushInstructionCache（）函数来更新CACHE。更新后的代码如下，增加的代码以粗体标出了。/**通过地址来设置某个函数的钩子函数@paramHANDLEhApiHook-由ApiHook_Init()函数生成的句柄@paramDWORDdw
系统 2019-08-12 01:32:34 2582
转自：http://9771104.blog.163.com/blog/static/1944662200991803817362/我的Tomcat6.0.20安装路径：D:\Tomcat6.01、配置conf\context.xml文件
系统 2019-08-12 01:32:34 2582
2014年5月10日，CCTV新闻频道“新闻直播间”栏目播报了“谁来替代WindowsXP，工信部希望用户使用国产操作系统”报道。同一时候，央视也报道了眼下包含优麒麟在内的国产Linux操作系统，......该新闻报道中所提及的这款“优麒麟”是什么国产操作系统呢？经过网络搜索证实，所谓“优麒麟”操作系统就是UbuntuKylin发行版。可是，UbuntuKylin发行版明明是Ubuntu操作系统的一个官方“分支”，怎么现在换个中文名字就成为“国产操作系统”
系统 2019-08-12 01:32:33 2582
这些开源项目，你都知道吗？（持续更新中...）[原创]Json.NEThttp://json.codeplex.com/Json.Net是一个读写Json效率比较高的.Net框架.Json.Net使得在.Net环境下使用Json更加简单。通过LinqToJSON可以快速的读写Json，通过JsonSerializer可以序列化你的.Net对象。让你轻松实现.Net中所有类型(对象,基本数据类型等)和Json的转换。Math.NEThttp://www.ma
系统 2019-08-12 01:32:25 2582
近来经常和心理系做实验，总是有各种“什么什么随机化，刺激的物理性质保持一样。。”的需求。之前做《去掩蔽》的实验时，有一套图片就是做的像素随机化，这是最简单的随机化了。当时图像只有两种像素，灰的和深灰的，而且深灰的比较少。于是我就统计了深灰像素点的个数，然后在一张同样大的灰色图片中的随机位置洒深灰像素点。intpix_count=0;for(inti=0;i
系统 2019-08-12 01:32:23 2582
多任务编程意义：充分利用计算机的资源提高程序的运行效率定义：通过应用程序利用计算机多个核心，达到同时执行多个任务的目的实施方案：多进程、多线程并行：多个计算机核心并行的同时处理多个任务并发：内核在多个任务间不断切换，达到好像内核在同时处理多个任务的运行效果进程：程序在计算机中运行一次的过程程序：是一个可执行文件，是静态的，占有磁盘，不占有计算机运行资源进程：进程是一个动态的过程描述，占有CPU内存等计算机资源的，有一定的生命周期*同一个程序的不同执行过程是
系统 2019-09-27 17:55:19 2581
文章目录前言Github效果实现过程整体代码前言看电影的时候发现一个照片墙的功能，觉得这样生成照片挺好玩的，于是就动手用Python做了一下，觉得用来作照片纪念的效果可能会不错。Githubhttps://github.com/jiandi1027/photo.git效果实现过程1.获取图片文件夹的图片个数N，将底图拆分成XY块区域，且使X*Y（为了保证整体的协调，会舍弃几张图片，比如5张时可能只取22的4张图片）#打开图片base=Image.open(
系统 2019-09-27 17:50:27 2581
下面代码中利用了两种比对的方法，一对图片矩阵（mxm）求解特征值，通过比较特征值是否在一定的范围内，判断图片是否相同。二对图片矩阵（mxm）中1求和，通过比较sum和来比较图片。#-*-coding:utf-8-*-importcv2ascvimportnumpyasnpimportosfile_dir_a='C:\Users\wt\Desktop\data\image1\\'file_dir_b='C:\Users\wt\Desktop\data\ima
系统 2019-09-27 17:50:03 2581
1、连续周期信号的傅立叶级数由傅立叶级数的形式可以看出，其都属于积分形式，故在MATLAB中和Python中均可以用积分函数来实现求解。例：Python中代码如下："""连续周期信号的傅立叶级数"""fromsympyimportcos,sinfromsympy.abcimportt,n,yfromscipyimportintegrateimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnf=30T=10tao=1.0a
系统 2019-09-27 17:48:40 2581
个人理解这里的规范化处理指对提取后的特征集进行处理，不是对原始的数据信号进行处理，包括归一化和标准化。规范化的原因：不同特征具有不同量级时会导致：a.数量级的差异将导致量级较大的特征占据主导地位；b.数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；c.依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。归一化：，也就是原数据减去该特征列最小值，再除以该特征列的极差，将属性缩放到[0,1]之间。标准化：,也就是原数据减去该特征列的均值，再除以该特征列的标准差。注意：1.所谓规
系统 2019-09-27 17:48:10 2581
