胡哥有话说 胡哥有话说
4年前
微信小程序支付功能全流程实践
前言微信小程序为电商类小程序,提供了非常完善、优秀、安全的支付功能。在小程序内可调用微信的API完成支付功能,方便、快捷。小程序开发者在开发小程序时,支付流程是必然要接触到,今天胡哥就小程序支付的全流程为大家一一细说,让小伙伴能快速得掌握小程序支付能力,避免踩坑!知己知彼,方能百战不殆小程序支付流程图小程序支付交互流程图(https:/
爱写码 爱写码
3年前
聊聊t-io和netty的差异
引言tio和netty的差异,这是个被大量问及的问题,在此,作为tio作者,列一些差异化的东西tio的最大优势API设计易懂,尽量避免引入自创概念——最大限度降低学习成本接管了大量业务资源的绑定与自动解绑,开发人员只需要无脑地调用API即可完成绑定与解绑功能,这个处理如果丢给业务开发人员是极其复杂易错的:多线程环境下的集合管理都是要同步安全的,同步的设计既
Stella981 Stella981
3年前
Linux 信号signal处理机制
信号是Linux编程中非常重要的部分,本文将详细介绍信号机制的基本概念、Linux对信号机制的大致实现方法、如何使用信号,以及有关信号的几个系统调用。信号机制是进程之间相互传递消息的一种方法,信号全称为软中断信号,也有人称作软中断。从它的命名可以看出,它的实质和使用很象中断。所以,信号可以说是进程控制的一部分。一、信号的基本概念本节
Stella981 Stella981
3年前
Linux下V4L2捕捉画面+H264压缩视频+帧缓冲显示视频————结合三个部分工作
前面三篇文章分别介绍了视频捕获、h264视频压缩、帧缓冲显示的实现,现在将他们结合起来摄像头采集到的数据,需要交给视频压缩线程、显示线程使用,那么我采用的方法是使用队列及链表来实现:1.摄像头采集到数据后,分别放入两个处理线程队列中,并将相关信息放入链表中2.两个线程处理完成数据后,调用回调函数,从链表里找到对应的节点,然后释
Wesley13 Wesley13
3年前
PHP底层的运行机制与原理
PHP是一种适用于web开发的动态语言。具体点说,就是一个用C语言实现包含大量组件模块的软件框架。是一个强大的UI框架。简言之;PHP动态语言执行过程:拿到一段代码后,经过词法解析、语法解析等阶段后,源程序会被翻译成一个个指令(opcodes),然后ZEND虚拟机顺次执行这些指令完成操作。PHP本身是用C实现的,因此最终调用的也是C的函数,实际上
Wesley13 Wesley13
3年前
C# 代理用法
delegate到底是什么东西C语言总学过吧,如果你学得不像我那么差的话,函数指针总用过吧,就算没用过总听说过吧,嗯,大胆的告诉你,你完全可以把delegate理解成C中的函数指针,它允许你传递一个类A的方法m给另一个类B的对象,使得类B的对象能够调用这个方法m,说白了就是可以把方法当作参数传递。不过delegate和函数指针还是有点区别的,dele
Wesley13 Wesley13
3年前
JDK核心JAVA源码解析(8)
想写这个系列很久了,对自己也是个总结与提高。原来在学JAVA时,那些JAVA入门书籍会告诉你一些规律还有法则,但是用的时候我们一般很难想起来,因为我们用的少并且不知道为什么。知其所以然方能印象深刻并学以致用。本文基于Java14在JDK1.5引入自动装箱/拆箱,让开发更高效。自动装箱时编译器调用valueOf()将原始类型值转换成对象,同
Wesley13 Wesley13
3年前
Java web 前端面试知识点总结
分享一下我的面试知识点总结: 耦合性:也称块间联系。指软件系统结构中各模块间相互联系紧密程度的一种度量。模块之间联系越紧密,其耦合性就越强,模块的独立性则越差。模块间耦合高低取决于模块间接口的复杂性、调用的方式及传递的信息内聚性:又称块内联系。指模块的功能强度的度量,即一个模块内部各个元素彼此结合的紧密程度的度量。若一
Wesley13 Wesley13
3年前
Java适配器设计模式 的优缺点
1\.定义:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。2\.适配器模式的本质转换匹配,复用功能。3\.优点:更好的复用如果功能是已经有了的,只是接口不兼容,那么通过适配器模式就可以让这些功能得到更好的复用。更好的可扩展在实现适配器功能的时候,可以调用自己
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数,我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子:在上面这个例子中,输入是包含两个正值、两个负值的张量,对其调用ReLU函数,负值将取为0,正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节,我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。