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  IOCP是windows下IO事件处理的最高效的一种方式了,结合OVERLAPPED IO可以实现真正的完全异步IO.windows在此种模式下提供了一站式服务,只要你提交一个IO请求,接下来windows替你处理其他所有的工作,你只需要等着接受windows的完成通知就行了. 响马大叔在他的孢子社区有了一个帖子再谈select, iocp, epoll,kqueue及各种I/O复用机制对此有比较全面的对比介绍了,故而本文不对IOCP这方面的内容再做赘述了,相反说说自己在自己开发过程中认为I

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

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如今移动app市场已经是百花齐放,其中有不乏有很多大型公司.巨型公司都是通过app创业发展起来的:app类型更加丰富,有电子商务.有视频.有社交.有工具等等,基本上涵盖了各行各业每个角落,为了更加具有竞争力app不仅功能上有创性,内容也更加多元化,更加饱满,所以出现了巨大的工程.这些工程代码不停添加如果没有一个好的架构所有代码将会强耦合在一起,功能直接也会有很多依赖,那么就会出现很多问题:例如: 1.修改功能困难,牵一发动全身.很多地方如果api写的不好,封装不优雅,那么就会出现改一个地方需要改

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