进程和线程的概念进程是具有独立功能的程序在一个数据集合上运行的过程。进程是系统进行资源分配的单位，实现的操作系统的并发。线程是比进程更小的能独立运行的单位，是  调度的基本单位，实现了进程内部的并发。线程成为了程序执行流的最小单位。进程状态转换图1.创建状态：进程正在被创建。2.就绪状态：进程已经分配到了除  之外的所有资源，只要分配到  就可以开

在用libx264做h264压缩的时候，我们可以通过命令ffmpeghencoderlibx264来查看它所支持的输入格式Encoderlibx264\libx264H.264/AVC/MPEG4AVC/MPEG4part10\:  Generalcapabilities:delayth

DBUS是实质上一个适用于桌面应用的进程间的通讯机制，即所谓的IPC机制。适合在同一台机器，不适合于INTERNET的IPC机制。DBUS不是一个为所有可能的应用的通用的IPC机制，不支持其他IPC机制的很多特性。DBUS提供了一个低时延、低消耗的IPC通讯，因为它采用了二进制的数据交换协议，不需要转换成文本化的数据进行交换，DBUS提供了面向多重对象系统的

↓2进制8进制10进制16进制2进制\bin(int(x,8))bin(int(x,10))bin(int(x,16))8进制oct(int(x,2))\oct(int(x,10))oct(int(x,16))10进制int(x,2)int(x,8)\int(x

字符编码一直以来都是很混乱，非常让人令人头痛的问题，许多新手往往就会卡死在这个地方。出现乱码常见于读取、提交和写入这三个环节，稍微处理不好这个问题，结果都会演变变成乱码。归根到底是由于各家使用的编码格式不同造成的，而且往往涉及到系统本身。国内常用的网络编码格式有UTF8、GB2312、GBK，以及繁体字的BIG5，这几个编码之间的转换郁闷了好多人。在

椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。椒盐噪声是指两种噪声：盐噪

使用场景当我们的服务收到一个请求后，需要大量调用下游服务获取业务数据，然后对数据进行转换、计算后，响应给请求方。如果我们采用串行获取下游数据，势必会增加响应时长，降低接口的qps。如果是并行获取下游数据，则是不错的。最直接想到的并行获取方法，无非是将一个个获取数据的方法封装成一个个task，然后放到线程池里执行。但这种没经过设计的使用方

首先这两个命令都可以用作替换，但替换时还是有区别的（1）y一般是行级别的替换，s一般是列级别替换（当然也可以转换成行级）；（2）s替换的是整体，y替换的是每一字母对应的单个字母例：1、sed's/dog/cat/'data把data中的所有行中的第一次出现dog的替换成cat，（注意：如果cat/后没有出现其他形式，则默认时第一次出现的位置）2

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段