支持一键导入Excel测试数据,自动设置为变量,打开测试数据文件,后期可以优化
2024/7/30 17:16:16 3.65MB Jmeter 插件
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(1)创建生产者和消费者线程在Windows2000环境下,创建一个控制台进程,在此进程中创建n个线程来模拟生产者或者消费者。
这些线程的信息由本程序定义的“测试用例文件”中予以指定。
该文件的格式和含义如下:31P32P43C414P25C3124第一行说明程序中设置几个临界区,其余每行分别描述了一个生产者或者消费者线程的信息。
每一行的各字段间用Tab键隔开。
不管是消费者还是生产者,都有一个对应的线程号,即每一行开始字段那个整数。
第二个字段用字母P或者C区分是生产者还是消费者。
第三个字段表示在进入相应线程后,在进行生产和消费动作前的休眠时间,以秒计时;
这样做的目的是可以通过调整这一列参数,控制开始进行生产和消费动作的时间。
如果是代表生产者,则该行只有三个字段。
如果代表消费者,则该行后边还有若干字段,代表要求消费的产品所对应的生产者的线程号。
所以务必确认这些对应的线程号存在并且该线程代表一个生产者。
(2)生产和消费的规则在按照上述要求创建线程进行相应的读写操作时,还需要符合以下要求:①共享缓冲区存在空闲空间时,生产者即可使用共享缓冲区。
②从上边的测试数据文件例子可以看出,某一生产者生产一个产品后,可能不止一个消费者,或者一个消费者多次地请求消费该产品。
此时,只有当所有的消费需求都被满足以后,该产品所在的共享缓冲区才可以被释放,并作为空闲空间允许新的生产者使用。
③每个消费者线程的各个消费需求之间存在先后顺序。
例如上述测试用例文件包含一行信息“5C3l24”,可知这代表一个消费者线程,该线程请求消费1,2,4号生产者线程生产的产品。
而这种消费是有严格顺序的,消费1号线程产品的请求得到满足后才能继续往下请求2号生产者线程的产品。
④要求在每个线程发出读写操作申请、开始读写操作和结束读写操作时分别显示提示信息。
(3)相关基础知识本实验所使用的生产者和消费者模型具有如下特点:本实验的多个缓冲区不是环形循环的,也不要求按顺序访问。
生产者可以把产品放到目前某一个空缓冲区中。
消费者只消费指定生产者的产品。
在测试用例文件中指定了所有的生产和消费的需求,只有当共享缓冲区的数据满足了所有关于它的消费需求后,此共享缓冲区才可以作为空闲空间允许新的生产者使用。
本实验在为生产者分配缓冲区时各生产者间必须互斥,此后各个生产者的具体生产活动可以并发。
而消费者之间只有在对同一产品进行消费时才需要互斥,同时它们在消费过程结束时需要判断该消费对象是否已经消费完毕并清除该产品。
Windows用来实现同步和互斥的实体。
在Windows中,常见的同步对象有:信号量(Semaphore)、互斥量(Mutex)、临界段(CriticalSection)等。
使用这些对象都分为三个步骤,一是创建或者初始化:接着请求该同步对象,随即进入临界区,这一步对应于互斥量的上锁;
最后释放该同步对象,这对应于互斥量的解锁。
这些同步对象在一个线程中创建,在其他线程中都可以使用,从而实现同步互斥。
2024/7/25 19:35:19 1.63MB 多线程同步生产者和消费者问题
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matlabs神经网络-基于模糊神经网络的水质评价算法。
基于T-S模糊神经网络的水质评价算法,包含训练和测试数据mat文件matlab代码
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解密搜索引擎技术实战Lucene&Java精华版(第3版)源码书名:解密搜索引擎技术实战Lucene&Java精华版(第3版)作者:罗刚等编著出版社:电子工业出版社关键词:Lucenesolr搜索引擎Lucene实战随书源码本书随书光盘文件有1G,压缩后有>400MB,我单个文件的权限是80MB故分为下面6个包上传:解密搜索引擎技术实战Lucene&Java精华版(1)解密搜索引擎技术实战Lucene&Java精华版(2)-补第5章p1解密搜索引擎技术实战Lucene&Java精华版(3)-补第5章p2解密搜索引擎技术实战Lucene&Java精华版(4)-补第6章解密搜索引擎技术实战Lucene&Java精华版(5)-libp1解密搜索引擎技术实战Lucene&Java精华版(6)-libp2第5章是文件最大的章节,需要分录成2个文件p1是源码,p2是测试数据excel文件第6章是次大的章节,单独1个文件光盘中所有的jar已经去重放在了lib目录,>80MB,分了2个文件,libp1放了大部分jar,libp2放了三个大jar
2024/7/21 5:10:51 60.43MB Lucene solr 搜索引擎 Lucene实战
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【问题的描述】一个表达式和一棵二叉树之间,存在着自然的对应关系。
写一个程序,实现基于二叉树表示的算术表达式Expression的操作。
【基本要求】【一】【必做部分】假设算术表达式Expression内可以含有变量(a-z),常量(0-9)和二元运算符(+,-,*,/,^(乘幂))。
实现以下操作:(1)ReadExpr(E)――以字符序列的形式输入语法正确的前缀表达式并构造表达式E。
(2)WriteExpr(E)――用带括号的中缀表达式输出表达式E。
(3)Assign(V,c)――实现对变量V的赋值(V=c),变量的初值为0。
(4)Value(E)――对算术表达式E求值。
(5)CompoundExpr(p,E1,E2)――构造一个新的复合表达式(E1)p(E2)。
【二】【选做部分】(1)以表达式的原书写形式输入,支持大于0的正整数常量;
(2)增加常数合并操作MergeConst(E)——合并表达式E中所有常数运算。
例如,对表达式E=(2+3-a)*(b+3*4)进行合并常数的操作后,求得E=(5-a)*(b+12)【测试数据】1) 分别输入0;
a;-91;+a*bc;+*5x2*8x;+++*3^*2^x2x6并输出。
2) 每当输入一个表达式后,对其中的变量赋值,然后对表达式求值。
3) 还有很多测试的数据,详细请见附上的文件Test.txt。
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Description问题描述:在一个按照东西和南北方向划分成规整街区的城市里,n个居民点散乱地分布在不同的街区中。
用x坐标表示东西向,用y坐标表示南北向。
各居民点的位置可以由坐标(x,y)表示。
街区中任意2点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值|x1-x2|+|y1-y2|度量。
居民们希望在城市中选择建立邮局的最佳位置,使n个居民点到邮局的距离总和最小。
编程任务:给定n个居民点的位置,编程计算n个居民点到邮局的距离总和的最小值。
Input输入由多组测试数据组成。
每组测试数据输入的第1行是居民点数n,1≤n≤10000。
接下来n行是居民点的位置,每行2个整数x和y,-10000≤x,y≤10000。
Output对应每组输入,输出的第1行中的数是n个居民点到邮局的距离总和的最小值。
SampleInput51222133-233SampleOutput10
2024/7/14 20:58:08 1KB 邮局选址问题
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一、源码描述这是一款非常优秀的智慧医疗健康评估系统。
程序功能齐全,可选择性强。
有需要的的朋友可以看一下哦。
二、功能介绍具体功能介绍如下:管理员后台:1、基础信息管理:用户信息管理、管理员信息管理2、健康数据:健康信息、健康图形展示3、健康建议管理用户后台:1、个人信息管理2、健康数据:健康监测、测试数据三、注意事项1、管理员账号:51aspx,密码:51aspx用户账号2密码22、开发环境为VisualStudio2010,数据库为SQLServer20083、数据库文件在DB_51aspx文件夹中
2024/7/13 16:12:03 5.39MB C#
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Kong流网PoreFlow-Net的实现:一个3D卷积神经网络,预测通过多Kong介质的流体流量使用说明从下载所需的数据(或通过首选的模拟方法创建自己的数据)使用train.py脚本训练模型模型架构这是我们的网络的样子:方法先决条件为了训练/测试我们使用的Tensorflow1.12模型,应该可以使用更新的版本其余的必要软件包应通过pip获得数据完整的出版物和所有培训/测试数据可在找到。
excel文件随可用样本列表一起提供。
有待改进keras调谐器可用于优化每个编码分支上的过滤器数量协同合作我们欢迎合作引文如果您将我们的代码用于自己的研究,请引用我们的出版物,我们将不胜感激@article{PFN2020,title="PoreFlow-Net:a3Dconvolutionalneuralnetworktopredictfluidflowthroughporousmedia",journal="AdvancesinWaterResources",pages="103539",year=
2024/7/12 8:41:11 19.65MB machine-learning tensorflow gpu keras
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利用二叉树结构实现赫夫曼编/解码器。
基本要求:1、 初始化(Init):能够对输入的任意长度的字符串s进行统计,统计每个字符的频度,并建立赫夫曼树2、 建立编码表(CreateTable):利用已经建好的赫夫曼树进行编码,并将每个字符的编码输出。
3、 编码(Encoding):根据编码表对输入的字符串进行编码,并将编码后的字符串输出。
4、 译码(Decoding):利用已经建好的赫夫曼树对编码后的字符串进行译码,并输出译码结果。
5、 打印(Print):以直观的方式打印赫夫曼树(选作)6、 计算输入的字符串编码前和编码后的长度,并进行分析,讨论赫夫曼编码的压缩效果。
测试数据:IlovedataStructure,IloveComputer.IwilltrymybesttostudydataStructure.
2024/7/7 12:54:21 5KB 赫夫曼
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主流浏览器;
页面简洁简单,容易管理,DEDE内核都可以使用;
附带测试数据!
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡