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2025年9月21日
手动清除Ubuntu系统中的内存缓存
摘要: 在Linux系统中,如Ubuntu,内核会自动管理内存,包含缓存(cache)和缓冲区(buffers)去提升系统性能。操作系统通常会将部分内存空间用作缓存来临时存储文件数据,这样当文件再次被访问时能够加快读取速度。然而,在某些情况下,比如应用程序运行前的测试或者是系统管理员想要手动释放内存空间以便
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posted @ 2025-09-21 11:13 老夫写代码
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2025年9月18日
基于OpenGL实现三维室内场景的方案
摘要: 一、环境搭建与基础配置 1.1 开发环境配置 // Visual Studio 2022配置示例 #include <GL/glew.h> #include <GLFW/glfw3.h> #include <glm/glm.hpp> // 初始化GLFW if(!glfwInit()) { std:
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posted @ 2025-09-18 11:03 老夫写代码
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2025年9月16日
MATLAB的交通标志牌识别实现
摘要: MATLAB的交通标志牌识别实现,使用了颜色分割、形态学处理、模板匹配等核心技术 一、核心识别流程设计 图像预处理 灰度化与去噪 色彩空间转换(RGB→HSV/Lab) 颜色阈值分割(红色/蓝色/黄色区域提取) 几何特征提取 边缘检测(Canny算子) 形态学操作(腐蚀+膨胀) 轮廓分析(筛选圆形/
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posted @ 2025-09-16 11:36 老夫写代码
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2025年9月15日
利用RabbitMQ与Redis实现消息的延迟传递的策略
摘要: RabbitMQ:时间控的快递中心 让我们从RabbitMQ开始,RabbitMQ拥有一个叫做“Dead Letter Exchanges”(DLX)的机制,这个机制基本上就是一个失物招领处。当一个消息未能及时被送达,RabbitMQ会将它转移至DLX。这个DLX与一个或多个队列关联,这样就能处理这
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posted @ 2025-09-15 17:44 老夫写代码
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2025年9月12日
移动Ad Hoc网络路由协议仿真
摘要: 一、协议简介 AODV:按需路由,低路由开销,高丢包率 DSDV:表驱动,高路由开销,低丢包率 OLSR:表驱动 + MPR,低路由开销,高吞吐量 二、仿真流程 1. 移动模型(Random Waypoint) function [pos, vel] = random_waypoint(numNod
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posted @ 2025-09-12 11:10 老夫写代码
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2025年9月9日
Fluent数值模拟非定常流场特性:添加扰动与活塞运动及存储分离
摘要: 如何在ANSYS Fluent中设置非定常流场模拟,包括添加扰动、模拟活塞运动以及处理存储分离现象。这些技术在发动机气缸流动、液压系统等工程应用中非常重要。 一、准备 1.1 描述 考虑一个包含活塞运动的腔体,需要研究: 活塞周期性运动对内部流场的影响 添加扰动以模拟实际工况中的不规则流动 流体在运
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posted @ 2025-09-09 11:36 老夫写代码
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2025年9月6日
Redis内部机制:探索请求处理与协议传输
摘要: Redis是一个开源的,基于内存的数据结构存储系统,它通常用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种类型的数据结构,如字符串、散列、列表、集合、带有范围查询的有序集合、位图、流和地理空间索引。Redis有一个丰富的特性集,它的请求处理和协议传输是通过一套精心设计的内部机制来完成的。 请求处理机制
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posted @ 2025-09-06 18:55 老夫写代码
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Java映射操作:深入Map.getOrDefault与MapUtils方法
摘要: 在Java中,Map接口是一种非常基础与广泛使用的数据结构,它存储键值对(key-value pairs)的集合,并且允许按照键(key)快速检索相应的值(value)。对于 Map的操作中,getOrDefault方法和Apache Commons Collections库中的 MapUtils类
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posted @ 2025-09-06 18:31 老夫写代码
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2025年9月5日
小波域稀疏表示与正交匹配追踪算法压缩感知重建
摘要: 1. 小波域稀疏表示 小波变换是一种强大的工具,能够在时域和频域同时对信号进行分析,尤其适合处理具有多尺度特征的信号。在压缩感知中,小波域稀疏表示是将信号转换到小波域,使其在小波基下具有稀疏性。具体步骤如下: 对信号(如图像)进行离散小波变换(DWT),得到稀疏表示。 在小波域中,信号的大部分能量集
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posted @ 2025-09-05 16:18 老夫写代码
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2025年9月2日
人工鱼群算法AFSA优化支持向量机SVM,提高故障分类精度
摘要: 用人工鱼群算法(AFSA)优化 SVM 的 C 与 σ 参数,提高故障分类精度。 代码包含: AFSA 主程序(支持 C、σ 双参数寻优) SVM 训练/测试封装 数据集(可替换为你自己的 CSV) 可视化:收敛曲线、混淆矩阵 一、目录结构 AFSA-SVM-Fault/ ├─ main.m % 一
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posted @ 2025-09-02 11:50 老夫写代码
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