【csapp】cachelab

文章目录

      • Part A
      • Part B
        • 32 * 32
        • 64 * 64
        • 61 * 67

实验全程参考大佬的博客CS:APP3e 深入理解计算机系统_3e CacheLab实验 ,感觉大佬在矩阵转置那块介绍的还是有些简略,我自己又做了点动图加以补充理解。膜拜大佬!

Part A

先解决解析命令行参数的问题,文档推荐使用getopt()函数进行解析:

#include <unistd.h>
#include <stdlib.h>
#include <getopt.h>
int getopt(int argc, char *const argv[], const char *optstring);

着重关注第三个参数——选项字符串,如ab:c:de::就是一个选项字符串。对应到命令行就是-a ,-b ,-c ,-d, -e。冒号表示参数,一个冒号就表示这个选项后面必须带有参数,但是这个参数可以和选项连在一起写,也可以用空格隔开,比如-b123-b 123。两个冒号的就表示这个选项的参数是可选的,即可以有参数,也可以没有参数,有参数时,参数与选项之间不能有空格。如果后面不带冒号则说明没有选项参数。

其返回值就是对应选项字符的ascii码值,有选项参数,则参数字符串保存在extern char* optarg中。如果选项读完了就返回-1。更具体的信息可以使用man手册查看:man 3 getopt

我们要实现的例子中命令行参数有[-hv] -s <s> -E <E> -b <b> -t <tracefile>,所以对应的选项字符串就是hvs:E:b:t:

首先需要定义缓存数据结构,cache的结构如下:
image-20231220145511584

由于题目只关注hit/miss/eviction的次数,不需要实际存取数据,为了简便就不实现缓存块block了,如果实现的话就是添加一个指针,分配缓存空间的时候需要malloc分配2b个字节的空间。所以只需要validtag即可。

题目要求替换算法采用LRU,也就是eviction时替换最近没有被使用的line,所以需要添加一个记录最后访问时间的成员,每次访问的时候就更新一下。这里直接采用最简单粗暴的方式,用一个时间戳从0开始计数,每访问一次就+1,最小的则是访问时间最为久远的,进行替换。

由此可以定义数据类型:

typedef struct
{
    bool valid;
    unsigned long tag;
    unsigned long time;
}line_;

这就是line的类型,2e个行构成了一个组(set),为了方便再定义一个组类型:

typedef line_* set_;

组其实就是一个line数组,数组名是指针类型,后续方便malloc动态分配2e * sizeof(line_)的空间。

然后2s个组就构成了整个缓存结构,所以3为了方便再定义一个类型:

typedef set_* cache_;

和上面一样,这就是一个set数组,后续分配2s * sizeof(set_)的空间。

需要定义三个全局变量记录最终结果:

int hit;
int miss;
int eviction;

此外还需要定义几个全局变量,分别是-h选项对应的help信息,这个直接照抄示例程序的就行:

const char *help_message = 
"Usage: ./csim-ref [-hv] -s <num> -E <num> -b <num> -t <file>\n\
Options:\n\
	-h         Print this help message.\n\
	-v         Optional verbose flag.\n\
	-s <num>   Number of set index bits.\n\
	-E <num>   Number of lines per set.\n\
	-b <num>   Number of block offset bits.\n\
	-t <file>  Trace file.\n\n\
Examples:\n\
	linux>  ./csim-ref -s 4 -E 1 -b 4 -t traces/yi.trace\n\
	linux>  ./csim-ref -v -s 8 -E 2 -b 4 -t traces/yi.trace";

选项字符串:

const char *command_options = "hvs:E:b:t:";

要追踪的文件名:

FILE* tracefile = NULL;

缓存对象:

cache_ cache = NULL;

是否输入-v选项,也就是是否显示跟踪信息的可选详细标志默认为false,当命令行参数检测到v后置为true即可:

bool verbose = false;

还有几个记录缓存大小相关的数据:

unsigned long s = 0;
unsigned long b = 0;
unsigned long S = 0;
unsigned long E = 0;

其中2s是sets的数量;2b是每行中缓存块的数量,这里不关注;S就是块的数量,数值等于2s;E是每个set中的line数。

数据类型定义完成,开始逐步处理。首先是解析命令行参数,代码如下:

int checkCommand(int argc, char* argv[])
{
	char ch;
	while ((ch = getopt(argc, argv, command_options)) != -1)
	{
		switch(ch)
		{
		case 'h':
			printf("%s\n", help_message);
			exit(0);
		case 'v':
			verbose = true;
			break;
		case 's':
			s = atol(optarg);
			S = 1 << s;
			if (s <= 0)
			{
				printf("%s\n", help_message);
				exit(-1);
			}
			break;
		case 'E':
			E = atol(optarg);
			if (E <= 0)
			{
				printf("%s\n", help_message);
				exit(-1);
			}
			break;
		case 'b':
			b = atol(optarg);
			if (b <= 0)
			{
				printf("%s\n", help_message);
				exit(-1);
			}
			break;
		case 't':
			if ((tracefile = fopen(optarg, "r")) == NULL)
			{
				printf("%s\n", "Failed to open tracefile");
				exit(-1);
			}
			break;
		default:
			printf("%s\n", help_message);
			exit(-1);
		}
	}
	if (s == 0 || b ==0 || E == 0 || tracefile == NULL)
    {
        printf("%s\n", "Command line arguments are missing");
		printf("%s\n", help_message);
        exit(-1);
    }
}

while嵌套switch结构仅仅能判断输入的命令行参数中输入的值合法,但不能判断缺少命令行参数的情况。所以还需要加个if判断,确保命令行参数输入齐全。

接下来该给缓存对象分配空间了,一共需要开辟S个set,每个块中开辟E个line,每个line中就不需要开辟block了。我们此前定义的缓存对象为cache_ cache = NULL,其中cache_set_*类型,所以cache是一个set数组指针,每一个成员是一个set,一共有S个成员,所以需要给它分配S * sizeof(set_)个字节的空间,并且需要初始化为0。对于它的每一个成员,又是一个line数组,每个成员都有Eline,所以需要循环遍历给每个成员开辟E * sizeof(line_)个字节的空间:

void initCache()
{
	cache = calloc(S, sizeof(set_));
	if (cache == NULL)
	{
		printf("Failed to calloc set\n");
		exit(-1);
	}

	for (unsigned long i = 0; i < S; i++)
	{
		cache[i] = calloc(E, sizeof(line_));
		if (cache[i] == NULL)
		{
			printf("Failed to calloc line\n");
			exit(-1);
		}
	}
}

同时把free函数也写出来,开辟时从上至下开辟,释放时就要从下至上释放:

void freeCache()
{
	for (unsigned long i = 0; i < S; i++)
		free(cache[i]);
	free(cache);
}

接下来就是程序的核心部分,测试hit/miss/eviction的次数。

文件中I表示指令加载,我们要统计的是数据加载,所以遇到I开头的指令直接忽略,其余指令开头都有一个空格,以此区分。

如果命令是L(a data load)S(a data store),则需要判断一次是否命中或替换。如果命令是M(a data modify, a data load followed by a data store),则相当于一个L和一个M,需要进行两次判断。

判断用一个函数实现,那这个函数需要哪些参数呢?这就需要了解缓存读取规则了。
image-20231221135006231

首先进行组选择,也就是在哪个set中进行查找,通过提取addr对应图中的s bits位可以得到:(addr >> b) & ((1 << s) - 1)

首先addr >> b得到低s位为目标值,(1 << s) - 1得到低s位为全1,二者按位与即为目标值。

然后进行行匹配,这一步需要提取tagaddr >> (s + b)

所以测试函数就可以写出来:

void test()
{
	char op;
	unsigned long addr;
	int size;
	while (fscanf(tracefile, " %c %lx,%d", &op, &addr, &size) != EOF)
	{
		if (op == 'I')
			continue;
		if (verbose)
			printf("%c %lx ", op, addr);
		unsigned long set_index = (addr >> b) & ((1 << s) - 1);
		unsigned long tag = addr >> (b + s);
		if (op == 'L' || op == 'S')
			judge(set_index, tag);
		else if (op == 'M')
		{
			judge(set_index, tag);
			judge(set_index, tag);
		}
	}
}

接下来需要完善judge判断函数,判断每次访问是hit,还是miss,或是eviction

现在拿到了要查找的set的下标,只需要遍历set匹配tag即可。如果匹配上了并且validtrue,就是hit,更新时间戳,judge结束,直接返回即可。如果miss了,则需要找出上次访问时间最为久远的line,如果没数据则填充进去(因为没有实现block,所以直接将valid置为true即可),然后更新tag和时间戳,如果有数据则发生冲突,eviction++time值最小的line那个自然就是要替换的,然后更新time也要注意,这里有两种策略,一种是在遍历的同时把最大的time记录下来,+1就是要更新的值;或者设置一个全局变量计数。这里采用前者策略。

所以judge函数也就写出来了:

void judge(unsigned long set_index, unsigned long tag)
{
	for (unsigned long i = 0; i < E; i++)
	{
		if (cache[set_index][i].tag == tag && cache[set_index][i].valid)
		{
			if (verbose)
				printf("hit\n");
			hit++;
			cache[set_index][i].time++;
			return;
		}
	}

	if (verbose)
		printf("miss\n");
	miss++;

	// 找出时间戳最小的一个并记录下标,同时记录最大的时间戳
	unsigned long max = 0, min = -1, line_index = 0;
	for (unsigned long i = 0; i < E; i++)
	{
		if (cache[set_index][i].time <= min)
		{
			min = cache[set_index][i].time;
			line_index = i;
		}
		if (cache[set_index][i].time >= max)
			max = cache[set_index][i].time;
	}

	cache[set_index][line_index].time = max + 1;
	cache[set_index][line_index].tag = tag;

	if (cache[set_index][line_index].valid)
	{
		if (verbose)
			printf(" and eviction\n");
		eviction++;
	}
	else
	{
		if (verbose)
			printf("\n");
		cache[set_index][line_index].valid = true;
	}
}

拼凑一下就凑出了main函数:

int main(int argc, char* argv[])
{
	checkCommand(argc, argv);
	initCache();
	test();
	freeCache();
    printSummary(hit, miss, eviction);
    return 0;
}

测试一下,可以通过:
image-20231221182043065

Part B

以下均假设数组第一个元素映射到set[0][0] 为前提。

文档给了缓存的大小参数:s = 5, E = 1, b = 5,其实就是下面这样:
image-20231222131615475

一共有25 = 32个set,每个set有1个line,每个line中有25 = 32byte大小的block,可以存放32 / 4 = 8int类型的数据。所以cache最多存放32 * 8 = 256int类型的数据。那么当(&int1 - &int2) / 4 = 256 * k时,两个数据就会映射到同一个位置,也就是会发生冲突。

以32*32的矩阵进行举例,一行32个int需要占用4个set,所以缓存一次性最多存8行,也就是两个元素正好差八行的整数倍就会发生冲突,比如A[7][0] = A[0][0],二者会映射到同一个位置,会发生冲突。

不过这种冲突情况是不会发生的,因为A转置到B的两个元素并不会正好相差8*k行。

还有一个很隐藏的点,在文件tracegen.c文件中可以看到A、B数组原型为A[256][256],俩都是256 * 256的数组,A[0][0]B[0][0]正好差了256 * 256个数据,会映射到同一个位置!这个是很重要的,所以如果进行B[7][0] = A[0][0]这样的赋值也会发生冲突。因为B[7][0]A[7][0]映射到了一个位置。并且在转置过程中,对角线上的元素是不变的,也就是B[i][i] = A[i][i],如果直接赋值也必然会发生冲突,需要单独考虑。

32 * 32

下面尝试8 * 8进行矩阵分块,理解一下分块是如何减少不命中和冲突的,下图中每一个色块覆盖8*8的区域:
image-20231222142559268

缓存映射情况如下:
image-20231225233822719

以绿色色块为例:
image-20231222152539590

左侧对应A数组,右侧对应B数组。赋值语句为B[j][i] = A[i][j]。对应数据可以全部加载进缓存不冲突:
image-20231222154437644

这样虽然只同时利用了16个set,但是只会在加载分块进缓存的时候产生冲突,而如果使用更大的分块,在加载分块的时候必然会加载两个正好相差8行的元素,产生更多冲突。如果采用更小的分块,虽然没有增加冲突,但是缓存的利用率更低了。所以权衡一下8*8就是最优分块。

就用这种分块策略进行测试:

for (int i = 0; i < N; i += 8)
    for (int j = 0; j < M; j += 8)
        for (int m = i; m < i + 8; ++m)
            for (int n = j; n < j + 8; ++n)
                B[n][m] = A[m][n];

结果如下:
image-20231222171432116

与300次的要求还有差距,这就需要解决一下对角线上的元素冲突问题。以第一个白色块为例:
32优化前

A的第一行要赋值到B的第一列,首先读A[0][0],第一次肯定不命中,加载进来,set[0]A[0];然后读B[0][0],还是不在,加载进来,set[0]B[0];然后读A[0][1],不命中,加载进来,set[0]又存A[0],直到A的第一行全部读完。再读下一行,首先读A[1][0],不命中,加载进来,set[4]A[1];再读B[0][1],不命中,加载进来,set[0]B[0];再读A[1][1],不命中,加载进来,set[4]A[1];再读B[1][1],不命中,加载进来,set[4]B[1];再读A[1][2],不命中,加载进来,set[4]A[1],直到A的第二行全部读完,缓存都会命中。

以此类推,后面每一行相比第一行都多了2次不命中,一个对角块有8行,一块就会多14次不命中,一共有4块,总共就会多56次不命中。如果把这些解决了,理论上就能控制在300以内。

解决方法也很粗暴,直接定义8个局部变量,局部变量可以存放在寄存器中。依次把A的一行全部读出来,依次给B对应的一列赋值,这样可以避免中间多余的两次不命中:

for (int i = 0; i < N; i += 8)
    for (int j = 0; j < M; j += 8)
        for (int k = i; k < i + 8; k++)
        {
            int t0 = A[k][j];
            int t1 = A[k][j+1];
            int t2 = A[k][j+2];
            int t3 = A[k][j+3];
            int t4 = A[k][j+4];
            int t5 = A[k][j+5];
            int t6 = A[k][j+6];
            int t7 = A[k][j+7];
          
            B[j][k] = t0;
            B[j+1][k] = t1;
            B[j+2][k] = t2;
            B[j+3][k] = t3;
            B[j+4][k] = t4;
            B[j+5][k] = t5;
            B[j+6][k] = t6;
            B[j+7][k] = t7;
        }

测试如下:
image-20231222172425137

结果正好比预想的少56次。也达到了题目要求。

再看一下优化对角线后的读取情况加深理解:
32优化后

64 * 64

做完动图突然发现不合适的地方,右边为要转置到B中的某个分块,分块初始应该是白色的没有数据的,就当白色看吧。

此时数据一行有64个元素,8个set才能存满一行,cache存满最多能存4行。也就是两个元素中间差4行的整数倍就会发生冲突比如A[0][0]A[4][0]都会映射到cache[0][0]位置。

如果仍使用8 * 8分块,那么每个分块内部读取的时候都会发生冲突,比如A[0][0]A[4][0]都在一个分块内。如果使用4 * 4分块,那cache利用率就减半,结果肯定也不理想。

还是考虑8 * 8分块,把每一个块分成4部分:
image-20231224125552937

本来是要把黄色部分转置到黄色部分,灰色部分本应转置到绿色部分,但是绿色部分和黄色部分映射到同一块缓存,会发生冲突,先把灰色部分转置到灰色部分。下图颜色加深代表要访问某个元素,左边是A矩阵,右边是B矩阵:
64-1

为了避免对角线分块上会多miss的问题,还是采用先把A的一行全部读出来的策略。这样就以较少的miss把B矩阵初步填满,此时填满之后效果如下:
image-20231224140806659

再交换灰色块和绿色块,就完成了整个分块的转置。可惜的是这样优化仍拿不到满分。

进一步优化,在转换灰色块时逆序转换:
image-20231225221604066

过程如下:
64-2

整个过程并没有因为逆序存放发生多余的miss。

然后读绿色块和蓝色块时按列来读,从内到外:
64-3

从下向上按行转换B中的灰色块到绿色块:
64-4

此时可以发现,正好可以把用临时变量存放的A中的绿色块和蓝色块赋到B中:
image-20231225224500546

并且这个过程不会发生miss!复原灰色块的同时把绿色块和蓝色块也转置了。

继续后面的过程:
64-5

此时转置情况如下:
image-20231225225709941

剩下的就不列举了,都是一样的过程,代码如下:

for (int i = 0; i < N; i += 8)
{
    for (int j = 0; j < M; j += 8)
    {
        for (int k = i; k < i + 4; ++k)
        {
            // 读取A中的黄色块和灰色块
            int t0 = A[k][j];
            int t1 = A[k][j+1];
            int t2 = A[k][j+2];
            int t3 = A[k][j+3];
            int t4 = A[k][j+4];
            int t5 = A[k][j+5];
            int t6 = A[k][j+6];
            int t7 = A[k][j+7];

            // 黄色块在B中正常转置
            B[j][k] = t0;
            B[j+1][k] = t1;
            B[j+2][k] = t2;
            B[j+3][k] = t3;
            // 灰色块在B中灰色块位置逆序放置
            B[j][k+4] = t7;
            B[j+1][k+4] = t6;
            B[j+2][k+4] = t5;
            B[j+3][k+4] = t4;
        }
        for (int l = 0; l < 4; ++l)
        {
            // 由内到外按列读取A中绿色块和蓝色块
            int t0 = A[i+4][j+3-l];
            int t1 = A[i+5][j+3-l];
            int t2 = A[i+6][j+3-l];
            int t3 = A[i+7][j+3-l];
            int t4 = A[i+4][j+4+l];
            int t5 = A[i+5][j+4+l];
            int t6 = A[i+6][j+4+l];
            int t7 = A[i+7][j+4+l];

            // 从下至上按行转换B中的灰色块到绿色块
            B[j+4+l][i] = B[j+3-l][i+4];
            B[j+4+l][i+1] = B[j+3-l][i+5];
            B[j+4+l][i+2] = B[j+3-l][i+6];
            B[j+4+l][i+3] = B[j+3-l][i+7];
            // 将临时变量中存放的A中的绿色块和蓝色块B中的灰色块和蓝色块,完成转置
            B[j+3-l][i+4] = t0;
            B[j+3-l][i+5] = t1;
            B[j+3-l][i+6] = t2;
            B[j+3-l][i+7] = t3;
            B[j+4+l][i+4] = t4;
            B[j+4+l][i+5] = t5;
            B[j+4+l][i+6] = t6;
            B[j+4+l][i+7] = t7;
        } 
    }
}

测试通过:
image-20231225231124104

61 * 67

此时矩阵不是32或64的方阵,不会像之前一样隔4行或8行就映射到同一个缓存快,所以可以尝试一下依次利用更大的缓存,大胆一点全部用上,进行16 * 16分块,不过Aii和Bii还是会映射到同一个缓存快,还需要单独处理,用临时变量存放,代码如下:

for (int i = 0; i < N; i += 16)
{
    for (int j = 0; j < M; j += 16)
    {
        for (int k = i; k < i + 16 && k < N; ++k)
        {
            int temp_position = -1;
            int temp_value = 0;
            int l;
            for (l = j; l < j + 16 && l < M; ++l)
            {
                // 横坐标等于纵坐标,局部变量暂存,整个block读完再处理
                if (l == k)
                {
                    temp_position = k;
                    temp_value = A[k][k];
                }
                else
                    B[l][k] = A[k][l];
            }
            // 遇到了冲突元素
            if (temp_position != -1)
                B[temp_position][temp_position] = temp_value;
        }
    }
}

测试通过,正好卡在了2000线边缘:
image-20231225231927817

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应用范围: 可安装在电线杆&#xff0c;路灯&#xff0c;围挡&#xff0c;交 通护栏及各种杆式固体等场所起警示作用。 产品特点&#xff1a; 采用进口PS材质; 光控无开关&#xff0c;白天不闪&#xff0c;昏暗环境自动闪烁&#xff0c;无需手动操作&#xff0c;省时省事; …

cfa一级考生复习经验分享系列(十)

我的背景&#xff1a;我是在职备考CFA的&#xff0c;工作也是跟金融不相关的&#xff0c;工作日基本只有晚上能看最多2-3小时&#xff0c;主要靠周末大块时间复习。由于平时工作忙碌直到9月中才开始看各种资料。但是可能我复习策略比较有效率&#xff0c;所以最后4次官方mock平…

彻底搞懂MySQL的执行计划

欢迎关注微信公众号&#xff1a;互联网全栈架构 MySQL执行计划&#xff08;EXPLAIN&#xff09;可以提供SQL运行的一些信息&#xff0c;相当于模拟SQL的执行&#xff0c;从而让我们可以对SQL语句做更深入的分析和了解。在实际开发过程中&#xff0c;我们经常会使用执行计划来分…

编写fastapi接口服务

FastAPI是一个基于 Python 的后端框架&#xff0c;该框架鼓励使用 Pydantic 和 OpenAPI (以前称为 Swagger) 进行文档编制&#xff0c;使用 Docker 进行快速开发和部署以及基于 Starlette 框架进行的简单测试。 step1&#xff1a;安装必要库 pip install fastapi uvicorn st…

FLStudio21中文版水果编曲软件好用吗?如何下载最新版本

FL Studio21版是一款在国内非常受欢迎的多功能音频处理软件&#xff0c;我们可以通过这款软件来对多种不同格式的音频文件来进行编辑处理。而且FL Studio 21版还为用户们准备了超多的音乐乐器伴奏&#xff0c;我们可以直接一键调取自己需要的音调。 FL Studio21版不仅拥有非常…

基于TM的遥感数据的叶面积指数估算解决方案

1.背景与技术路线 叶面积指数是重要的植被结构参数&#xff0c;反演叶面积指数是植被遥感的重要研究内容之一&#xff0c;其影响生态系统的物质和能量循环&#xff0c;成为作物生长、路面过程、水文和生态等模型的输入参数或状态变量。今年来&#xff0c;对也铭记指数的反演已…

vue-awesome-swiper轮播组件

安装版本&#xff1a;"swiper": "^6.0.0", 安装版本&#xff1a;"vue-awesome-swiper": "^4.1.1", <div class"swiper_conter"><swiper class"swiper" :options"swiperOption" ref"mySw…

Windows系统配置pytorch环境,Jupyter notebook编辑器安装使用(深度学习本地篇)

如今现在好一点的笔记本都自带英伟达独立显卡&#xff0c;对于一些简单的深度学习项目&#xff0c;是不需要连接服务器的&#xff0c;甚至数据量不大的话&#xff0c;cpu也足够进行训练学习。我把电脑上一些以前的笔记整理一下&#xff0c;记录起来&#xff0c;方便自己35岁事业…

快速构建空间场景轻应用的一次体验分享

零&#xff1a;前言 最近虚竹哥发现一款基于Web端打造的轻量化工具创作平台&#xff0c;用于快速构建空间场景轻应用&#xff0c;它就是Mapmost Alpha。内置丰富且多样化风格的三维场景、三维模型、数据服务、POI数据、图片、视频、网页等资源&#xff0c;通过拖拉拽的方式&am…

YOLOv8改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络(特征解耦助力小目标检测)

一、本文介绍 本文给大家带来的是主干网络RevColV1&#xff0c;翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022&#xff0c;其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样)&#xff0c;由多个子网络&#xff08;列&#xff09;通过多级可逆连接组成。这种设计允许…

JavaScript进阶(事件+获取元素+操作元素)

目录 事件基础 事件组成 执行事件的步骤 获取元素 根据ID获取元素 根据标签名获取元素 获取ol中的小li 类选择器&#xff08;html5新增的I9以上支持&#xff09; 获取body和html 操作元素 innerText和innerHtml 表单标签 样式属性操作 操作元素总结 事件基础 事…

铁山靠之——HarmonyOS组件 - 2.0

HarmonyOS学习第二章 一、HarmonyOS基础组件的使用1.1 组件介绍1.2 Text1.2.1 文本样式1.2.2 设置文本对齐方式1.2.3 设置文本超长显示1.2.4 设置文本装饰线 1.3 Image1.3.1 设置缩放类型1.3.2 加载网络图片 1.4 TextInput1.4.1 设置输入提示文本1.4.2 设置输入类型1.4.3 设置光…

关于Python里xlwings库对Excel表格的操作(十八)

这篇小笔记主要记录如何【设置单元格数据的对齐方式】。前面的小笔记已整理成目录&#xff0c;可点链接去目录寻找所需更方便。 【目录部分内容如下】【点击此处可进入目录】 &#xff08;1&#xff09;如何安装导入xlwings库&#xff1b; &#xff08;2&#xff09;如何在Wps下…

MySQL递归公用表表达式

&#x1f607;作者介绍&#xff1a;一个有梦想、有理想、有目标的&#xff0c;且渴望能够学有所成的追梦人。 &#x1f386;学习格言&#xff1a;不读书的人,思想就会停止。——狄德罗 ⛪️个人主页&#xff1a;进入博主主页 &#x1f5fc;专栏系列&#xff1a;MySQL知识 &…

【单调队列】LeetCode1499:满足不等式的最大值

涉及知识点 单调队列 题目 给你一个数组 points 和一个整数 k 。数组中每个元素都表示二维平面上的点的坐标&#xff0c;并按照横坐标 x 的值从小到大排序。也就是说 points[i] [xi, yi] &#xff0c;并且在 1 < i < j < points.length 的前提下&#xff0c; xi &…

【低照度图像增强系列(2)】Retinex(SSR/MSR/MSRCR)算法详解与代码实现

前言 ☀️ 在低照度场景下进行目标检测任务&#xff0c;常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题&#xff0c;给检测带来一定的难度。 &#x1f33b;使用图像增强模块对原始图像进行画质提升&#xff0c;恢复各类图像信息&#xff0c;再使用目标检…

nosql--RedisTemplate定制化

nosql--RedisTemplate定制化 1、序列化2、如果使用redis中保存数据会使用默认的序列化机制&#xff0c;导致redis中保存的对象不可视2.1将所有的对象以JSON的形式保存2.2配置reids自定义配置2.3转化成功2.4配置文件代码 3redis客户端 1、序列化 stringRedisTemplate RedisTemp…

虚拟机Windows Server 2012 与ubuntu的安装与布置

介绍虚拟机 虚拟机&#xff08;Virtual Machine&#xff0c;简称VM&#xff09;是一种通过软件模拟的计算机系统&#xff0c;可以在一台物理计算机上同时运行多个独立的操作系统和应用软件。虚拟机将物理计算机的硬件资源&#xff08;如处理器、内存、硬盘等&#xff09;虚拟化…

vue3 全局配置Axios实例

目录 前言 配置Axios实例 页面使用 总结 前言 Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 客户端&#xff0c;用于浏览器和 Node.js 环境。它提供了一种简单、一致的 API 来处理HTTP请求&#xff0c;支持请求和响应的拦截、转换、取消请求等功能。关于它的作用&#xff1a; 发起 HTTP …