C#图片处理常见方法性能比较 来自:http://www.cnblogs.com/sndnnlfhvk/archive/2012/02/27/2370643.html   在.NET编程中,由于GDI+的出现,使得对于图像的处理功能大大增强.在文通过一个简单黑白处理实例介绍在.NET中常见的图片处理方法和原理并比较各种方法的性能. 黑白处理原理:彩色图像处理成黑白效果通常有3种算法: (1).最大值法: 使每个像素点的 R, G, B 值等于原像素点的 RGB (颜色值) 中最大的一个: (2)

1    问题源起 上游系统通过公司rpc框架调用我们系统接口超时(默认超时时间为100ms)数量从50次/分突然上涨到2000次/分,在发生变化时间段里我们的系统也没有做过代码变更,但上游系统的调用确发生了变化.由于处于主要链路上,sre同学找过来询问原因,所以开始了问题排查. 2    问题初步定位 排查rpc超时的基本思路是这样的: 1)        服务端处理确实超时 2)        服务端或者客户端由于某种原因卡住 a)         磁盘清理 b)        tr线程池

原因: 一般来说,一个WPF窗口程序,只有一个UI线程, 如果这个线程停在某个函数,UI将会被阻塞,所有其他的界面操作都不能即时响应. 解决方案: 新开一个线程来执行耗时较长的操作,以不阻塞UI.

一.背景 redis慢日志分析平台上线后,随便看了一下,发现onestore使用的缓存集群,存在大量的EXISTS命令慢查询的情况: 平均每个EXISTS命令需要13ms,最大耗时近20ms.这个结果很不科学啊,EXISTS命令只是执行一次hash查找操作,应该是us级别. 和相关同学了解业务背景如下: - 业务是userfeed,存放用户发表的动态 - 使用zset存储一个用户发表的所有动态,key是用户id,集合中对应的是feedid.如果用户发表的动态很多,zset也很大 - redis集

import matplotlib.pyplot as plt from scipy import ndimage import numpy as np import scipy fname="timg.jpg" image = np.array(ndimage.imread(fname, flatten=False)) num_px=800 my_image = scipy.misc.imresize(image, size=(num_px,num_px)).reshape((1,

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目前开发使用了Eclipse ,每次报错的时候都会build,,每次build的时间都很长,接近10秒左右,好难受呀.. 刚开始一直以为是项目内容多导致的,但是想想之前做的项目,无论再多,也都是秒级的编译.现在不管是修改一个类.修改一个jsp,创建一个文档,都要编译10秒中左右....肯定有问题 当eclipse编译的时候跟着看了一下,10秒钟基本上都停止在js编译中,原来是js的问题,难怪项目上js有这么多提醒... 但是仔细检查了一下Eclipse的配置,发现能关闭的校验全部都关闭了,如图:

以前我在更新产品属性值(拿price为例)的时候,通常会这样做: foreach($product_ids as $id){ $product = Mage::getModel('catalog/product')->load($id); $product->setPrice($price)->save(); } 因为之前网站产品很少,也就几百个,foreach下来,不会感觉这段code很慢,后来产品逐渐增多,每次走到这里,动辄就会消耗几个小时:echo了一下save,每个产品约耗费5秒

1打开一张图片然后点击拆件工具然后在面板上长宽高,按enter键盘,OK拆建完成

CPU: select * from (select v.sql_id, v.child_number, v.sql_text, v.elapsed_time, v.cpu_time, v.disk_reads, rank() over(order by v.cpu_time desc) elapsed_rank from v$sql v) a where elapsed_rank 5 --100 0000微秒=1S AND S.PARSING_SCHEMA_NAME = USER AND TO

回调函数,这是异步编程最基本的方法. 事件监听,另一种思路是采用事件驱动模式.任务的执行不取决于代码的顺序,而取决于某个事件是否发生. 发布/订阅,上一节的"事件",完全可以理解成"信号". Promises对象,Promises 对象是CommonJS 工作组提出的一种规范,目的是为异步编程提供统一接口.

利用CRUL命令简单分析请求细节所占用的时间吧 curl -o /dev/null -s -w %{http_code}:%{time_namelookup}:%{time_redirect}:%{time_pretransfer}:%{time_connect}:%{time_starttransfer}:%{time_total}:%{speed_download} www.baidu.com 这个例子是分析一次百度的请求各个参数:http状态码.DNS解析时间.重定向时间.从开始到准备传输

前段时间在使用IDEA编译项目时后台编译会一直Hang在那.如图: 刚开始以为是升级将IDEA从13升级至14的问题,退回到13 问题依就.Google了下,按照相应方法还是无果,没办法 还重装了下系统(原谅俺.还是MAC系统啊……).晕.看来问题不在此处. 查看了下进程发现IDEA MAKE 时发现有一进程特别占用CPU及内存.手动也无法KILL掉. 查找了下此进程相关的资料 发现与VPN软件 FORTICLIENT(公司VPN需要)与关.随后关闭此软件,问题解决.想起前几日升级了下VPN软件

pthread 实现多线程操作 代码实现: void * run(void *param) {    for (NSInteger i = 0; i < 1000; i++) {        NSLog(@"---buttonclick---%zd---%@", i, [NSThread currentThread]);    }    return NULL; } @implementation ViewController - (IBAction)clickButton:(

pthread 实现多线程操作 代码实现: void * run(void *param) {    for (NSInteger i = 0; i < 1000; i++) {        NSLog(@"---buttonclick---%zd---%@", i, [NSThread currentThread]);    }    return NULL; } @implementation ViewController - (IBAction)clickButton:(

iOS中实现多线程的技术方案 pthread 实现多线程操作 代码实现: void * run(void *param) {    for (NSInteger i = 0; i < 1000; i++) {        NSLog(@"---buttonclick---%zd---%@", i, [NSThread currentThread]);    }    return NULL; } @implementation ViewController - (IBActio

为什么需要UI自动化测试 移动端APP是一个复杂的系统,不同功能之间耦合性很强,很难仅通过单元测试保障整体功能.UI测试是移动应用开发中重要的一环,但是执行速度较慢,有很多重复工作量,为了减少这些工作负担,提高工作效率,需要引入可持续集成的自动化测试方案. 为什么选择Appium Appium是一款开源测试工具,可以用来测试安卓/iOS/Windows端的原生应用和Web混合应用. 为了应对快速迭代的移动端应用功能,越来越多的App采用混合模式,即将部分功能交给应用内嵌的Web页面实现.Appi

前一阵子公司一部门有人叫帮忙调查,说他们write系统调用基本上是个位数微秒就返回,或者说几十us,但偶尔出现几次write系统调用达到几百毫秒和情况.大家都知道,通过vfs进行write,都是写写到page cache中,然后内核线程再定期同步到磁盘.写到内存应该是很快的才对.刚开始,我做了许多设想,1)磁盘IO太重,内存中的脏数据达到一定比率后write必须同步写到磁盘:2)那些耗时长的write是使用direct io,绕过了page cache:3.刚刚好write一个page时,rea

最近项目需要实现一个需求,用户上传图片时,图片大小超过4M,长宽超过2000,需要压缩到400k,2000宽高.在git上找到一个不错的方法,把实现方法总结一下: 安装image-conversion包 npm i image-conversion --save   template <template> <div class="select_invoice"> <el-upload class="upload-demo" :multi

http://developer.android.com/training/displaying-bitmaps/index.html .手机内存资源有限 .Bitmap占用的内存大 .App有时需要同时加载多张bitmap到内存 一张 2592x1936 的照片,在默认 ARGB_8888 的情况下,占用的内存: 19MB (2592*1936*4 bytes) 1.图片内存占用的计算 android 3.1之前 (level 12): int bytes = bmp.getRowBytes(

很多时候,我们在加载大图片或者需要处理较多图像数据的时候,希望显示效果能好点,不至于因为图片解码耗时产生ANR等情况,不得不说异步加载是个不错的方法.说到异步加载,避免application出现ANR情况,我们一般都是另起线程,不占用Main Thread,这样就能避免ANR情况产生.常用的异步方法有:AsyncTask,HandlerThread,Activity.runOnUIThread(Runnable)等.本文介绍的大图片异步加载使用的就是AsyncTask来实现的. 先定义一个Ima