39 线程库

目录

  1. thread类的简单介绍
  2. 线程函数参数
  3. 线程交替打印
  4. 原子性操作库
  5. 无锁CAS
  6. 智能指针的线程安全
  7. 单例模式的线程安全

1. thread类的简单介绍

在c++11之前,涉及到多线程问题,都是和平台相关的,如windows和linux下各有自己的接口,这使得代码的可移植性差。c++11中最重要的特性就是对线程支持,使得c++在并行编程时不需要依赖第三方库,而且在原子操作中还引入了原子类的概念。要使用标准库的线程,必须包含头文件。C++11线程类
在这里插入图片描述

函数名功能
thread()构造一个线程对象,没有关联任何线程函数,即没有启动任何线程
thread(fn, args1, args2, …)构造一个线程对象,并关联线程函数fn,args1,args2,…为线程函数的参数
get_id获取线程id
jionable()线程是否还在执行,joinable代表的是一个正在执行中的线程
jion()函数调用后会阻塞线程,线程结束后,主线程继续执行
detach()在创建线程对象后马上调用,用于把被创建线程与现场对象分离开,分离的线程变为后台线程,创建的线程的“死活”就与主线程无关

注意:
1.线程是操作系统的一个概念,线程对象可以关联一个线程,用来控制现场以及获取线程的状态
2.当创建线程对象后,没有提供函数,该对象实际没有对应任何线程

#include <thread>

int main()
{
	thread t1;
	cout << t1.get_id() << endl;
	return 0;
}

get_id()返回值为id类型,id类型实际为std::thread命名空间下封装的一个类,在该类中包含了一个结构体:
在这里插入图片描述

3.当创建一个线程对象后,并且给线程关联线程函数,该线程就被启动,与主线程一起运行。线程函数一般情况下可按照以下三种方式提供:

  • 函数指针
  • lambda表达式
  • 函数对象
  • 包装器
void ThreadFunc(int a)
{
	cout << "Thread1" << a << endl;
}

class TF
{
public:
	void operator()()
	{
		cout << "Thread3" << endl;
	}
};

int main()
{
	//函数指针
	thread t1(ThreadFunc, 10);
	
	//线程函数lambda表达式
	thread t2([] {cout << "Thread2" << endl; });

	//线程函数为函数对象
	TF tf;
	thread t3(tf);
	
	t1.join();
	t2.join();
	t3.join();

4.thiread类是防拷贝的,不允许拷贝构造以及赋值,但是可以移动构造和移动赋值,即将一个县城对象关联线程的状态转移给其他线程对象,转移期间不影响线程的执行
例:创建10个线程同时打印,不能用for,线程会结束

void Func(int x, const string& str)
{
	for (size_t i = 0; i < x; i++)
	{
		cout << str << endl;
	}
}
vector<thread> vthd(10);
int i = 0;
for (auto& thd : vthd)
{
	//移动赋值,匿名对象将亡值
	thd = thread(Func, 10, "线程" + to_string(i++));
}

for (auto& thd : vthd)
{
	thd.join();
}

将一个线程转移给另一个对象,使用move,也可以swap

thread t1(Func, 1, "线程");
thread t2(move(t1));

t2.join();

5.可以通过joinable()函数判断线程是否有效,如果是以下情况,则线程无效:

  • 采用无参构造的线程对象
  • 线程对象的状态已经转移给其他线程对象
  • 线程已经调用join或者detch结束

2. 线程函数参数

线程函数的参数是以值拷贝的方式拷贝到线程栈空间的,因此:即使线程参数为引用类型,线程中修改后也不能修改外部实参,因为其实际引用的是线程中的拷贝,而不是外部实参

想改变参数,可以传指针或者用ref

//vs2022 引用无法做参数
void ThreadFunc1(int& x)
{
	x += 10;
}

void ThreadFunc2(int* x)
{
	*x = 20;
}

// 在线程函数中对a修改,不会影响外部实参,因为:线程函数参数虽然是引用方式,但其实际
//引用的是线程栈中的拷贝
thread t1(ThreadFunc2, &a);
t1.join();
cout << a << endl;

// 如果想要通过形参改变外部实参时,必须借助std::ref()函数
thread t2(ThreadFunc1, ref(a));
t2.join();
cout << a << endl;

a在传入的过程中,为了解析模板参数,实际上引用的是a的一个拷贝,对临时变量做引用编译不过,所以要加ref,中间推演就会推出引用类型。下面是不加的情况
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
像上面一样bar如果不加ref,是一份拷贝

下面两个线程同时对一个局部变量修改的操作

int x = 0;
size_t n1 = 0;
size_t n2 = 0;
cin >> n1 >> n2;

thread t1([n1, &x] {
	for (int i = 0; i < n1; i++)
	{
		x++;
	}
	});
thread t2([n2, &x] {
	for (int i = 0; i < n2; i++)
	{
		x++;
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;

两个线程同时++变量x,当每个线程加10000次,最终的值应该是20000
在这里插入图片描述

两个线程对变量的访问产生了冲突,导致丢失了很多次的++结果。对于这种不一致的情况就需要用到锁

3. 锁

c++11中,总共包含了四个互斥量的种类:
在这里插入图片描述

std::mutex

c++11提供的最基本的互斥量,该类的对象之间不能拷贝,也不能进行移动。mutex最常用的三个函数:
|函数名|函数功能|
|lock()|上锁:锁住互斥量|
|unlock()|解锁:释放对互斥量的所有权|
|try_lock()|尝试锁住互斥量,如果互斥量被其他线程占有,则当前线程也不会阻塞|

注意:当线程函数调用lock(),可能会发生以下三种情况:

  • 如果该互斥量当前没有被锁住,则调用线程将该互斥量锁住,直到调用unlock之前,该线程一直拥有锁
  • 如果当前互斥量被其他线程锁住,则当前的调用线程阻塞
  • 如果当前互斥量被当前调用线程锁住,则会产生死锁(deadlock)

线程调用try_lock()时,可能产生以下三种情况:

  • 如果当前互斥量没有被其他线程占有,则该线程锁住互斥量,直到调用unlock
  • 如果当前互斥量被其他线程锁住,则当前的调用线程返回false,而不是阻塞
  • 如果当前互斥量被当前调用线程锁住,则会产生死锁(deadlock)

std::recursive_mutex

其允许同一个线程对互斥量多次上锁(即递归上锁),来获得互斥量对象的多层所有权,释放互斥量需要调用与该锁层次深度相同的unlock(),除此之外,recursive_mutex的特性和mutex大致相同

std::timed_mutex

比std::mutex多了两个成员函数,try_lock_for(),try_lock_until()
延时需要用sleep_for
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000));
chrono是一个时间度量类
在这里插入图片描述

  • try_lock_for()
    接受一个时间范围,表示在这一段时间范围之内线程如果没有获得锁被阻塞住(与std::mutex的try_lock()不同,try_lock如果被调用时没有获得锁则直接返回false,如果再次期限其他线程释放了锁,则该线程可以获得互斥量的锁,如果超时(即在指定时间内还是没有获得锁),则返回false
  • try_lock_until()
    接受一个时间点作为参数,在指定时间点未到来之前线程如果没有获得锁则被阻塞住,如果在此期间其他线程释放了锁,则该线程可以获得对互斥量的锁,如果超时,则返回false

std::recusive_timed_mutex

lock_guard

如果在加锁和解锁之间抛了异常,就会导致死锁的问题

void fun()
{
	if (rand() % 6 == 0)
	{
		throw exception("异常");
	}
	else
	{
		cout << "func" << endl;
	}
}

srand(time(0));
int x = 0;
size_t n1 = 0;
size_t n2 = 0;
mutex mtx;
cin >> n1;

thread t1([n1, &x, &mtx] {
	try
	{
		for (int i = 0; i < n1; i++)
		{
			/*LockGuard<mutex> lg(mtx);*/
			mtx.lock();
			x++;
			fun();
			mtx.unlock();
		}
	}
	catch (const exception& e)
	{
		cout << e.what() << endl;
	}
	
	});
	t1.join();
cout << x << endl;

在这里插入图片描述

避免死锁问题,可以采用RAII思想,使用一个类管理锁,出作用域自动解锁

template <class Lock>
class LockGuard
{
public:
	LockGuard(Lock& lk)
		:_mtx(lk)
	{
		_mtx.lock();
	}

	~LockGuard()
	{
		_mtx.unlock();
	}

private:
	Lock& _mtx;
};

thread t1([n1, &x, &mtx] {
	try
	{
		for (int i = 0; i < n1; i++)
		{
			LockGuard<mutex> lg(mtx);
			/*mtx.lock();*/
			x++;
			fun();
			/*mtx.unlock();*/
		}
	}
	catch (const exception& e)
	{
		cout << e.what() << endl;
	}
	
	});

库里面实现了这个类
std::lock_gurad是c++11中定义的模板类,定义如下:

template<class _Mutex>
class lock_guard
{
public:
	// 在构造lock_gard时,_Mtx还没有被上锁
	explicit lock_guard(_Mutex& _Mtx)
		: _MyMutex(_Mtx)
	{
		_MyMutex.lock();
	}
	// 在构造lock_gard时,_Mtx已经被上锁,此处不需要再上锁
	lock_guard(_Mutex& _Mtx, adopt_lock_t)
		: _MyMutex(_Mtx)
	{}
	~lock_guard() _NOEXCEPT
	{
		_MyMutex.unlock();
	}
	lock_guard(const lock_guard&) = delete;
	lock_guard& operator=(const lock_guard&) = delete;
private:
	_Mutex& _MyMutex;
};

通过上述代码可以看到,lock_guard类模板主要是通过RAII的方式,对其管理的互斥量进行封装,在需要加锁的地方,只需要用上述介绍的任意互斥提实例化一个lock_guard,调用构造函数成功上锁,出作用域前,lock_guard对象要被销毁,调用析构函数自动解锁,可以有效避免死锁问题

lock_guard的缺陷:太单一,用户没有办法对该锁进行控制,因此c++11又提供了unique_lock

unique_lock

与lock_guard类似,unique_lock类模板也是采用RAII的方式对锁进行了封装,并且也是以独占所有权的方式管理mutex对象的上锁和解锁操作,即其对象之间不能发生拷贝。在构造(或移动move赋值)时,unique_lock对象需要传递一个Mutex对象作为它的参数,新创建的unique_lock对象负责传入的Mutex对象的上锁和解锁操作。使用以上类型互斥量实例化unique_lock的对象时,自动调用构造函数上锁,unique_lock对象销毁时自动调用析构函数解锁,可以很方便的防止死锁问题

与lock_guard不同的是,unique_lock更加的灵活,提供了更多的成员函数

  • 上锁/解锁操作:lock、try_lock、try_lock_for、try_lock_until和unlock
  • 修改操作:移动赋值、交换swap:与另一个unique_lock对象互换所管理的互斥量所有权,释放release:返回它所管理的互斥量对象的指针,并释放所有权
  • 获取属性:owns_lock(返回当前对象是否上了锁)、operator bool()与owns_lock()的功能相同、mutex(返回当前unique_lock所管理的互斥量的指针)

lock_guard和unique_lock

4. 两个线程交替打印,一个打印奇数,一个打印偶数

主要考察condition_variable条件变量的使用,linux有讲解,没有大的区别,主要还是面向对象实现,条件变量的文档:https://cplusplus.com/reference/condition_variable/

首先要保证t1线程先运行,然后保证执行的顺序,t1对变量修改后打印,然后t2再操作,接着不断循环。就需要条件变量和锁的配合使用。关键是如何保证t1先运行,就需要一个标记,t1线程刚开始要可以执行,t2则得阻塞住,当t1执行完通知t2后t2才可以执行,这时t1就得阻塞住

int x = 0;
mutex mtx;
condition_variable cod;
bool flag = false;
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		unique_lock<mutex> lock(mtx);
		if (flag == true)
			cod.wait(lock);
		x++;
		cout << this_thread::get_id() << ":" << x << endl;
		flag = true;
		cod.notify_one();
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		unique_lock<mutex> lock(mtx);
		if (flag == false)
			cod.wait(lock);
		x++;
		cout << this_thread::get_id() << ":" << x << endl;
		flag = false;
		cod.notify_one();
	}
	});

t1.join();
t2.join();

在这里插入图片描述

解析
分为两个场景,t1先启动和t2先启动

场景1:t1先启动,t2待定
a: t1先启动,抢到锁,falg是false,t1会执行完,然后通知t2
a1: t2如果没启动或者没分到时间片,t1就会将flag改为true,抢到锁后在条件变量阻塞。t2总会启动起来,falg是true,t2会正常运行,当运行完改flag为false后通知t1,在t1执行完之前自己就会再次阻塞。之后不断交替
b1: 如果t2启动了,就会阻塞,t1运行完后会通知t2,然后像上面一样

场景2:t1待定,t2先启动
t2先启动,会阻塞住,一直等待t1运行完毕通知t2,之后正常交替

自旋锁和互斥锁
互斥锁是一个线程获得锁后另一个线程没抢到锁,就切换上下文进入休眠等待呼唤。另一个线程用完锁后就会唤醒开始竞争锁。对于临界区操作很简单的这种会反复唤醒,代价有些大,所以这种情况适合自旋锁

//互斥
int x = 0;
mutex mtx;
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		mtx.lock();
		x++;
		mtx.unlock();
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		mtx.lock();
		x++;
		mtx.unlock();
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;

自旋锁是不断询问,每隔一段时间不断尝试,这种循环加锁就叫(spinlock)
下面修改为类似自旋锁的方式:

//自旋
int x = 0;
mutex mtx;
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		while (!mtx.try_lock())
		{
			//出让cpu
			this_thread::yield();
		}
		x++;
		cout << this_thread::get_id() << ":" << x << endl;
		mtx.unlock();
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
		while (!mtx.try_lock())
		{
			//出让cpu
			this_thread::yield();
		}
		x++;
		cout << this_thread::get_id() << ":" << x << endl;
		mtx.unlock();
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;

5. 原子性操作库

对于上面这种要保护的临界区很少的情况,c++11提供了原子库,可以让操作变成原子的,就解决了问题
多线程最主要的问题是共享数据带来的问题(即线程安全)。如果共享数据都是只读的,那么没问题,因为只读操作不会影响到数据,更不会设计到数据的修改,所以所有线程都会获得同样的数据。但是,当一个或多个线程要修改共享数据时,就会产生很多潜在的麻烦

虽然加锁可以解决,但加锁的缺陷:只要一个线程在对sum++时,其他线程就会被阻塞,会影响程序运行的效率,而且锁如果控制不好,还容易造成死锁

因此c++11中引入了原子操作。所谓原子操作:即不可被中断的一个或一系列操作,c++11引入的原子操作类型,使得线程间数据的同步变得非常高效。需要头文件
在这里插入图片描述

atmoc是类,flag是临时用来保证一个变量的原子的单独操作

在这里插入图片描述

//原子
atomic<int> x = 0;
mutex mtx;
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		x++;
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		x++;
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;

用printf打印变量得调用函数load()
printf("%d\n", x.load());

在c++11中,不需要对原子类型变量加解锁操作,线程能够对原子类型变量互斥的访问
更为普遍的,使用atomic类模板,定义需要的任意原子类型

atmoic<T> t; // 声明一个类型为T的原子类型变量t

库里重载了很多操作
在这里插入图片描述

注意,原子类型通常属于“资源型”数据,多个线程只能访问单个原子类型的拷贝,因此在c++11中,原子类型只能从模板参数中构造,不允许原子类型进行拷贝构造、移动构造以及operator=等,为了防止意外,标准库已经将拷贝、移动、赋值删掉了

#include <atomic>
 int main()
 {
 atomic<int> a1(0);
 //atomic<int> a2(a1);    // 编译失败
atomic<int> a2(0);
 //a2 = a1;               // 编译失败
return 0;
 }

6. 无锁CAS

atmoic操作的实现在底层是cas
CAS无锁编程就是Compare & Set,或是 Compare & Swap,现在几乎所有的CPU指令都支持CAS的原子操作,X86下对应的是 CMPXCHG 汇编指令

对于这个操作过程的描述就是先看一看内存*reg里的值是不是oldval,如果是的话,则对其赋值newval

int compare_and_swap (int* reg, int oldval, int newval)
{
  int old_reg_val = *reg;
  if (old_reg_val == oldval) {
     *reg = newval;
  }
  return old_reg_val;
}

windows的无锁

 InterlockedCompareExchange ( __inout LONG volatile *Target,
                                 __in LONG Exchange,
                                 __in LONG Comperand);

c++11的无锁

template< class T >
bool atomic_compare_exchange_weak( std::atomic* obj,
                                   T* expected, T desired );
template< class T >
bool atomic_compare_exchange_weak( volatile std::atomic* obj,
                                   T* expected, T desired );

下面是++操作的原理
在这里插入图片描述

两个线程都先取一下旧值,最后赋值的时候取现值做一下对比,如果不相等则说明已经被另一个线程修改过了,再赋值就会出错。继续重新计算。直到赋值成功就完成了++操作

无锁队列的实现

队列的多线程插入过程中,容易出现一个线程创建了节点链接后被另一个线程覆盖了的情况。因为没有及时更新队尾,还是和之前线程链接的位置一样
在这里插入图片描述

EnQueue(Q, data) //进队列
{
    //准备新加入的结点数据
    n = new node();
    n->value = data;
    n->next = NULL;
    do {
        p = Q->tail; //取链表尾指针的快照
    } while( CAS(p->next, NULL, n) != TRUE); 
    //while条件注释:如果没有把结点链在尾指针上,再试
    CAS(Q->tail, p, n); //置尾结点 tail = n;
}

创建节点是线程安全的,因为在各自的栈里,关键在于链接的时候
在这里插入图片描述
p不断取队尾节点,如果是空就退出循环,链接节点到队尾,同时更新队尾。在这个过程中另一个线程取到的队尾不是空,就会重新取。直到可以连接的时候改变队尾

修改++操作
c++11跨平台封装了cax函数

//无锁
atomic<int> x = 0;
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		int oldx, newx;
		do
		{
			oldx = x;
			newx = x + 1;
		} while (!atomic_compare_exchange_weak(&x, &oldx, newx));	
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		int oldx, newx;
		do
		{
			oldx = x;
			newx = x + 1;
		} while (!atomic_compare_exchange_weak(&x, &oldx, newx));
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;

7. share_ptr多线程安全

SharedPtr<double> sp(new double(1.1));
thread t1([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		SharedPtr<double> copy(sp);
	}
	});

thread t2([&] {
	for (size_t i = 0; i < 10000; i++)
	{
		SharedPtr<double> copy(sp);
	}
	});

t1.join();
t2.join();
cout << sp.Count() << endl;

两个线程多次拷贝智能指针时,就会出问题。因为有可能对堆上同一个计数加加,这时,就需要用原子库。++会调用原子库的重载

template <class T>
class SharedPtr
{
public:
	SharedPtr(T* ptr = nullptr)
		:_ptr(ptr),
		_pcount(new std::atomic<int>(1))
	{}

	template <class D>
	SharedPtr(T* ptr, D del)
		: _ptr(ptr),
		_pcount(new std::atomic<int>(1)),
		_del(del)
	{

	}

	~SharedPtr()
	{
		Release();
	}

	SharedPtr(const SharedPtr<T>& sp)
		:_ptr(sp._ptr),
		_pcount(sp._pcount)
	{
		(*_pcount)++;
	}

	SharedPtr<T>& operator=(const SharedPtr<T>& sp)
	{
		if (_ptr != sp._ptr)
		{
			Release();

			_ptr = sp._ptr;
			_pcount = sp._pcount;
			(*_pcount)++;
		}

		return *this;
	}

	void Release()
	{
		if (--(*_pcount) == 0)
		{
			//std::cout << "delete ptr" << std::endl;
			_del(_ptr);
		}
	}

	T& operator*()
	{
		return *_ptr;
	}

	T* operator->()
	{
		return _ptr;
	}

	int Count() const
	{
		return *_pcount;
	}

	T* get() const
	{
		return _ptr;
	}

private:
	T* _ptr;
	//int* _pcount;
	std::atomic<int>* _pcount;
	std::function<void(T*)> _del = [](T* ptr) {delete ptr; };
};

智能指针保证了自己是线程安全的,里面维护的资源需要自己保证线程安全

8. 单例模式线程安全

饿汉模式因为main函数之前就初始化了,不存在安全问题。懒汉模式如果多个线程同时创建,有可能创建多个对象,所以要加锁,但这个锁只需要保证第一次,外面再套一层双检查

//懒汉
class Singleton
{
public:
	static Singleton* GetInstance()
	{
		//只保护第一次,双检查
		if (_instace == nullptr)
		{
			unique_lock<mutex> lock(_mtx);
			if (_instace == nullptr)
			{
				_instace = new Singleton();
			}
		}
			
		return _instace;
	}

	//资源回收
	class CGarbo
	{
	public:
		CGarbo()
		{
			if (_instace)
			{
				delete _instace;
			}
		}
	};

private:

	Singleton() {};
	Singleton(const Singleton&) = delete;
	Singleton& operator=(const Singleton&) = delete;

	static Singleton* _instace;
	static mutex _mtx;
	static CGarbo _garbo;
};

Singleton* Singleton::_instace = nullptr;
Singleton::CGarbo _garbo;  //程序结束自动调用析构释放单例对象

懒汉c++11的简单写法

只适用于c++11

//懒汉c++11写法
class Singleton
{
public:
	//提供接口
	static Singleton& GetInstance()
	{
		//第一次调用初始化
		//c++11之前这个不安全,11之后可以保证局部静态对象初始化是线程安全的,只初始化一次
		static Singleton inst;
		return inst;
	}
private:
	//构造函数私有
	Singleton(){}
	//防拷贝
	Singleton(const Singleton&) = delete;
	Singleton& operator=(const Singleton&) = delete;
};

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防御实验一 拓扑结构展示&#xff1a; 一、 根据题目&#xff0c;先为办公区做安全策略主要策略有以下几点&#xff1a; 1、书写名称和描述&#xff0c;名称和描述要明确&#xff0c;让除本人以外的人也能理解 2、确定源地址为办公区&#xff0c;目标地址为DMZ区 3、确定时间…

utf8mb4和utf8的不同、若依框架,代码生成器,gitee,前端vue的下载、修复和启动(寻求大佬帮助若依框架三、2.3)

2024.7.9 一、数据库的排序和统一问题。utf8mb4和utf8的不同1.1 发现问题1.2 解决问题-在idea中用sql生成器&#xff0c;生成sql语句&#xff0c;然后在里面修改1.3 utf8和utf8mb4的区别 二、若依前后端框架。代码生成器&#xff08;还没研究懂&#xff0c;但有三个方案&#x…

2024前端面试真题【JS篇】

DOM DOM&#xff1a;文本对象模型&#xff0c;是HTML和XML文档的编程接口。提供了对文档的结构化的表述&#xff0c;并定义可一种方式可以使从程序中对该结构进行访问&#xff0c;从而改变文档的结构、样式和内容。 DOM操作 创建节点&#xff1a;document.createElement()、do…

ER模型理论和三范式

ER模型理论和三范式 各种关系多对一一对一一对多多对多 三范式理论函数依赖完全函数依赖部分函数依赖传递&#xff08;间接&#xff09;函数依赖 第一范式&#xff1a;属性&#xff08;表字段&#xff09;不可切割第二范式&#xff1a;不能存在 部分函数依赖(都存在完全函数依赖…

最全windows提权总结(建议收藏)

当以低权用户进去一个陌生的windows机器后&#xff0c;无论是提权还是后续做什么&#xff0c;第一步肯定要尽可能的搜集信息。知己知彼&#xff0c;才百战不殆。 常规信息搜集 systeminfo 查询系统信息hostname 主机名net user 查看用户信息netstat -ano|find "3389&quo…

充电宝哪个牌子公认质量好?哪家充电宝好用?4款口碑好充电宝

在如今这个电子设备不离手的时代&#xff0c;充电宝成为了我们生活中的必备品。然而&#xff0c;面对市场上琳琅满目的充电宝品牌和型号&#xff0c;选择一款质量可靠、性能出色的充电宝并非易事。大家都在问&#xff1a;充电宝哪个牌子公认质量好&#xff1f;哪家充电宝好用&a…

【鸿蒙学习笔记】UIAbility组件概述

官方文档&#xff1a;UIAbility组件 目录标题 UIAbility组件概述 [Q&A] 什么是UIAbility&#xff1f;声明周期UIAbility组件-启动模式UIAbility组件-与UI的数据同步 UIAbility组件概述 [Q&A] 什么是UIAbility&#xff1f; UIAbility组件是一种包含UI界面的应用组件&a…

红酒知识百科:从入门到精通

红酒&#xff0c;这个深邃而迷人的世界&#xff0c;充满了无尽的知识与奥秘。从葡萄的选择、酿造工艺&#xff0c;到品鉴技巧&#xff0c;每一步都蕴藏着深厚的文化底蕴和精细的技艺。今天&#xff0c;就让我们一起踏上这场红酒知识之旅&#xff0c;从入门开始&#xff0c;逐步…

量产工具一一UI系统(四)

目录 前言 一、按钮数据结构抽象 1.ui.h 二、按键处理 1.button.c 2.disp_manager.c 3.disp_manager.h 三、单元测试 1.ui_test.c 2.上机测试 前言 前面我们实现了显示系统框架&#xff0c;输入系统框架和文字系统框架&#xff0c;链接&#xff1a; 量产工具一一显…

docker笔记1

docker笔记1 一、为什么要学docker?二、docker是什么三、docker安装 一、为什么要学docker? 在过去&#xff0c;开发人员编写的代码在不同的环境中运行时常常面临一些问题&#xff0c;例如“在我的机器上可以运行&#xff0c;但在你的机器上却不行”的情况。这种问题部分原因…

如何在 CentOS 上配置本地 YUM 源

引言 CentOS 作为一个流行的企业级 Linux 发行版&#xff0c;依赖 YUM&#xff08;Yellowdog Updater, Modified&#xff09;来管理软件包。YUM 源&#xff08;Repository&#xff09;是软件包存储和分发的中心&#xff0c;它们通常位于互联网上。然而&#xff0c;在某些情况下…

六、数据可视化—flask框架入门(爬虫及数据可视化)

六、数据可视化—flask框架入门&#xff08;爬虫及数据可视化&#xff09; 1&#xff0c;数据可视化简介2&#xff0c;flask&#xff08;1&#xff09;创建flask项目&#xff08;2&#xff09;开启debug模式&#xff08;3&#xff09;通过访问路径传递参数&#xff08;4&#x…

实时温湿度监测系统:Micropython编码ESP32与DHT22模块的无线数据传输与PC端接收项目

实时温湿度监测系统 前言项目目的项目材料项目步骤模拟ESP32接线连接测试搭建PC端ESP32拷录环境对ESP32进行拷录PC端搭建桌面组件本地数据接收桌面小组件部分 实验总结 前言 人生苦短&#xff0c;我用Python。 由于我在日常工作中经常使用Python&#xff0c;因此在进行该项目…

核密度估计KDE和概率密度函数PDF(深入浅出)

目录 1. 和密度估计&#xff08;KDE&#xff09;核密度估计的基本原理核密度估计的公式核密度估计的应用Python中的KDE实现示例代码 结果解释解释结果 总结 2. 概率密度函数&#xff08;PDF&#xff09;概率密度函数&#xff08;PDF&#xff09;是怎么工作的&#xff1a;用图画…

澳大利亚TikTok直播为什么需要海外直播专线?

近年来&#xff0c;许多卖家为了解决澳大利亚TikTok直播中的卡顿和高延迟问题&#xff0c;纷纷选择使用海外直播专线。这种专线服务是一种高效、低延迟的数据传输解决方案&#xff0c;专为需要高质量网络连接的场合设计。 与公共互联网相比&#xff0c;海外直播专线提供更稳定、…

在Linux下直接修改磁盘镜像文件的内容

背景 嵌入式Linux系统通常在调试稳定后&#xff0c;会对磁盘&#xff08;SSD、NVME、SD卡、TF卡&#xff09;做个镜像&#xff0c;通常是.img后缀的文件&#xff0c;以后组装新设备时&#xff0c;就将镜像文件烧录到新磁盘即可&#xff0c;非常简单。 这种方法有个不便之处&a…

99%的人忽视了这一点:活着本身就是人生的意义,别让抑郁和内耗成为你的枷锁!

人没必要抑郁和精神内耗&#xff0c;不结婚&#xff0c;不生子&#xff0c;赚不到钱&#xff0c;没考上名牌大学&#xff0c;没有好工作等等&#xff0c;其实都没什么关系。 因为大多数人生是没有什么意义&#xff0c;或者说&#xff0c;活着就是最大的意义。 抑郁和精神内耗…

接口测试(2)

单接口测试 CtrlD 复制 因为单接口的时候主要改变测试用例数据 自动判定响应结果 postman断言 //断言响应状态码为200 pm.test("Status code is 200", function () {pm.response.to.have.status(200); }); //断言返回数据中包括&#xff08;成功&#xff09; //预期结…