1.引言在并发编程中我们有时候需要使用线程安全的队列。如果我们要实现一个线程安全的队列有两种实现方式：一种是使用阻塞算法，另一种是使用非阻塞算法。使用阻塞算法的队列可以用一个锁（入队和出队用同一把锁）或两个锁（入队和出队用不同的锁）等方式来实现，而非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现，本文让我们一起来研究下DougLea是如何使用非阻塞的方式来实现线程安全队列ConcurrentLinkedQueue的，相信从大师身上我们能学到不少并发编程的技
系统 2019-08-29 22:40:24 1921
民国九十四年七月二十九日，受故友之邀，南医之内，小小篮球，肉身搏戏。而后片刻，霓虹道旁，分酒吃肉，不亦快哉。计有乔，卢，杨三君。故作拙词，以娱自乐。虞美人大会三君桥头执伞思故友，三君翩翩走。人生知已几相逢，愿与十年虚华换一轮。夜色店家烟正浓，佳肴各不同。三呼四友挤进来，团团一桌酒肉齐上来。2006/7/30虞美人大会三君
系统 2019-08-29 22:40:19 1921
老张：我感觉，我这戴上套子好丑啊。你那也挺丑的吧？老王：我也是这个感觉，套子好丑啊。我靠！还是老程那个好看。老张：老程你没戴套子吧？老程：我戴套子了，好吧！老张：？？老吴：你说老程没戴套子。老王：哦......老张：:-/PS:其实讨论的主题是魅族系列MP3的硅胶套美观问题。To套orNotto套?Thisisaquestion.
系统 2019-08-29 22:17:14 1921
Thisarticleistalkingaboutthewebserviceclient.FirstlytheSOAPmessagemodel:then,themessagesample,
系统 2019-08-29 22:00:10 1921
在python2中字符串分为unicode和str类型StrToUnicode使用decode(),解码UnicodeToStr使用encode(),编码返回数据给前端时需要先将unicode转换为str类型,事实上,python2中的str就是一串字节(byte),而网络通信时,传输的就是字节.如果前端需要接收json数据,需要使用json.dumps()将数据转换为json格式进行返回,当数据是嵌套类型的数据,内层的数据可能无法直接转换为str类型的数
系统 2019-09-27 17:57:03 1920
本文实例讲述了PythonWeb框架之Django框架Model基础。分享给大家供大家参考，具体如下：model是关于你的数据的单一的，确定的信息来源。它包含您正在存储的数据的基本字段和行为。Django通过抽象化的模型层(models)为你的网络应用提供对于数据的结构化处理和操作处理，数据库相关的代码一般写在models.py中，Django支持sqlite3,MySQL,PostgreSQL等数据库，使用数据库API对数据库进行增删改查的操作。使用哪种
系统 2019-09-27 17:54:54 1920
转载：https://www.cnblogs.com/ybf-yyj/p/8717601.html见二叉树先想递归。-*-coding:utf-8-*-classNode:def__init__(self,data):self.data=dataself.lchild=Noneself.rchild=NoneclassTree:def__init__(self):self.queue=[]#利用队列存储树的节点self.flag=0#存储树根后flag置为
系统 2019-09-27 17:53:55 1920
PIL提供了通用的图像处理功能，以及大量的基本图像操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。Matplotlib提供了强大的绘图功能，其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用户创建图像的函数。为了观察和进一步处理图像数据，首先需要加载图像文件，并且为了查看图像数据，我们需要将其绘制出来。fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#加载图像img=Image.open("
系统 2019-09-27 17:50:40 1920
字符串是Python中最常用的数据类型，而且很多时候你会用到一些不属于标准ASCII字符集的字符，这时候代码就很可能抛出UnicodeDecodeError:'ascii'codeccan'tdecodebyte0xc4inposition10:ordinalnotinrange(128)异常。这种异常在Python中很容易遇到，尤其是在Python2.x中，是一个很让初学者费解头疼的问题。不过，如果你理解了Python的Unicode，并在编码中遵循一定
系统 2019-09-27 17:50:35 1920
图像的轮廓检测，如计算多边形外界、形状毕竟、计算感兴趣区域等。Contours:GettingStarted轮廓简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度.轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具NOTE为获得更好的准确性，请使用二值图，在找到轮廓之前，应用阈值法或canny边缘检测从OpenCV3.2开始，findContours（）不再修改源图像，而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回在OpenCV中，查找轮廓是从黑色
系统 2019-09-27 17:50:07 1920
