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Redis是一款开源的、高性能的键-值存储（key-valuestore）。
它常被称作是一款数据结构服务器（datastructureserver）。
Redis的键值可以包括字符串（strings）、哈希（hashes）、列表（lists）、集合（sets）和有序集合（sortedsets）等数据类型。
对于这些数据类型，你可以执行原子操作。
例如：对字符串进行附加操作（append）；
递增哈希中的值；
向列表中增加元素；
计算集合的交集、并集与差集等。

运用SocketAsyncEventArgs实现广域网客户端和服务端互发消息，用于学习IOCP开发

20年功力的C++程序员亲自编写，Linux平台上运行。
底层网络库釆用高性能的boost::asio实现高度稳定，高性能，极度发挥网卡、CPU性能，性能远远超越EasyDarwin每一路推上来视频分发50路拉流不花屏。
1支持接收rtsp推流2支持rtsp流分发

是一个C++库，用于启用流/数据流并行计算。
使用简单的右移运算符（就像用于字符串操作的C++流一样），可以将并行计算内核链接在一起。
使用RaftLib，我们无需显式使用pthreads，std::thread，OpenMP或任何其他并行“线程”库。
这些经常被滥用，从而产生不确定的行为。
RaftLib的模型允许对连接每个计算内核的通信通道进行无锁的FIFO式访问。
完整的系统具有许多自动并行化，优化和便利功能，可实现相对简单的高性能应用程序创作。
随时尝试一下，如果您有任何问题，请创建一个问题请求。
次要问题是，Slack组是解决问题的最佳方法。
我们接受拉式要求！！要进行基准测试，请随时向作者发送电子邮件。
我们已经开始进行基准测试，但是还远远没有完成。
我们很乐意添加您的代码！！用户组/邮件列表：=============建置状态先决条件OSX和Linu

工业与民用的电力传动控制系统中，常采用电动机驱动机械运动，空间矢量脉宽调制SVPWM是一种驱动电动机旋转的高效脉宽调制方式。
本论文详细介绍了空间矢量脉宽调制系统的工作原理及其功能架构，提出了一种基于现场可编程门阵列FPGA的SVPWM发生器的硬件设计方案，并在一片FPGA中得到了具体验证和实现，该方案结合了SVPWM与FPGA的优点，在高性能运动控制系统中有重要的应用价值，为设计高性能的电机控制专用芯片奠定了基础。

最近有项目要做一个高性能网络服务器，去网络上搜到到的都是C++版本而且是英文或者简单的DEMO，所以自己动手写了C#的DEMO。
网络上只写接收到的数据，没有说怎么处理缓冲区数据，本DEMO简单的介绍如何处理接收到的数据。
简单易用，希望对大家有用.1、在C#中，不用去面对完成端口的操作系统内核对象，Microsoft已经为我们提供了SocketAsyncEventArgs类，它封装了IOCP的使用。
请参考：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.net.sockets.socketasynceventargs.aspx?cs-save-lang=1&cs-lang=cpp#code-snippet-1。
2、我的SocketAsyncEventArgsPool类使用List对象来存储对客户端来通信的SocketAsyncEventArgs对象，它相当于直接使用内核对象时的IoContext。
我这样设计比用堆栈来实现的好处理是，我可以在SocketAsyncEventArgsPool池中找到任何一个与服务器连接的客户，主动向它发信息。
而用堆栈来实现的话，要主动给客户发信息，则还要设计一个结构来存储已连接上服务器的客户。
3、对每一个客户端不管还发送还是接收，我使用同一个SocketAsyncEventArgs对象，对每一个客户端来说，通信是同步进行的，也就是说服务器高度保证同一个客户连接上要么在投递发送请求，并等待；
或者是在投递接收请求，等待中。
本例只做echo服务器，还未考虑由服务器主动向客户发送信息。
4、SocketAsyncEventArgs的UserToken被直接设定为被接受的客户端Socket。
5、没有使用BufferManager类，因为我在初始化时给每一个SocketAsyncEventArgsPool中的对象分配一个缓冲区，发送时使用Arrary.Copy来进行字符拷贝，不去改变缓冲区的位置，只改变使用的长度，因此在下次投递接收请求时恢复缓冲区长度就可以了！如果要主动给客户发信息的话，可以new一个SocketAsyncEventArgs对象，或者在初始化中建立几个来专门用于主动发送信息，因为这种需求一般是进行信息群发，建立一个对象可以用于很多次信息发送，总体来看，这种花销不大，还减去了字符拷贝和消耗。
6、测试结果：（在我的笔记本上时行的，我的本本是T420I78G内存）100客户100，000（十万次）不间断的发送接收数据（发送和接收之间没有Sleep，就一个一循环，不断的发送与接收）耗时3004.6325秒完成总共10,000,000一千万次访问平均每分完成199,691.6次发送与接收平均每秒完成3,328.2次发送与接收整个运行过程中，内存消耗在开始两三分种后就保持稳定不再增涨。
看了一下对每个客户端的延迟最多不超过2秒。

《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。
作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
目录1图像处理1.1基本定义1.2图像形成1.3图像处理操作1.4应用实例1.5实时图像处理1.6嵌入式图像处理1.7串行处理1.8并行性1.9硬件图像处理系统2现场可编程门阵列2.1可编程逻辑器件2.1.1fpga与asic2.2fpga和图像处理2.3fpga的内部2.3.1逻辑器件2.3.2互连2.3.3输入和输出2.3.4时钟2.3.5配置2.3.6功耗2.4fpga产品系列及其特点2.4.1xilinx2.4.2altera2.4.3lattice半导体公司2.4.4achronix2.4.5siliconblue2.4.6tabula2.4.7actel2.4.8atmel2.4.9quicklogic2.4.10mathstar2.4.11cypress2.5选择fpga或开发板3编程语言3.1硬件描述语言3.2基于软件的语言3.2.1结构化方法3.2.2扩展语言3.2.3本地编译技术3.3visual语言3.3.1行为式描述3.3.2数据流3.3.3混合型3.4小结4设计流程4.1问题描述4.2算法开发4.2.1算法开发过程4.2.2算法结构4.2.3fpga开发问题4.3结构选择4.3.1系统级结构4.3.2计算结构4.3.3硬件和软件的划分4.4系统实现4.4.1映射到fpga资源4.4.2算法映射问题4.4.3设计流程4.5为调整和调试进行设计4.5.1算法调整4.5.2系统调试5映射技术5.1时序约束5.1.1低级流水线5.1.2处理同步5.1.3多时钟域5.2存储器带宽约束5.2.1存储器架构5.2.2高速缓存5.2.3行缓冲5.2.4其他存储器结构5.3资源约束5.3.1资源复用5.3.2资源控制器5.3.3重配置性5.4计算技术5.4.1数字系统5.4.2查找表5.4.3cordic5.4.4近似5.4.5其他方法5.5小结6点操作6.1单幅图像上的点操作6.1.1对比度和亮度调节6.1.2全局阈值化和等高线阈值化6.1.3查找表实现6.2多幅图像上的点操作6.2.1图像均值6.2.2图像相减6.2.3图像比对6.2.4亮度缩放6.2.5图像掩模6.3彩色图像处理6.3.1伪彩色6.3.2色彩空间转换6.3.3颜色阈值化6.3.4颜色校正6.3.5颜色增强6.4小结7直方图操作7.1灰度级直方图7.1.1数据汇集7.1.2直方图均衡化7.1.3自动曝光7.1.4阈值选择7.1.5直方图相似性7.2多维直方图7.2.1三角阵列7.2.2多维统计信息7.2.3颜色分割7.2.4颜色索引7.2.5纹理分析8局部滤波器8.1缓存8.2线性滤波器8.2.1噪声平滑8.2.2边缘检测8.2.3边缘增强8.2.4线性滤波器技术8.3非线性滤波器8.3.1边缘方向8.3.2非极大值抑制8.3.3零交点检测8.4排序滤波器8.4.1排序滤波器的排序网络8.4.2自适应直方图均衡化8.5颜色滤波器8.6形态学滤波器8.6.1二值图像的形态学滤波8.6.2灰度图像形态学8.6.3颜色形态学滤波8.7自适应阈值分割8.7.1误差扩散8.8小结9几何变换9.1前向映射9.1.1可分离映射9.2逆向映射9.3插值

ILNumerics是一种NET框架的高性能数学库，它简化了各种数学算法的使用，优化到了C和FORTRAN的速度。
它的独立版本ILView，已经宣布支持REPL的3D可视化工具，可以运行在.NET/Windows和Mono/Linux环境里。

澎surging是一个分布式微服务框架，提供高性能的RPC远程服务调用，采用Zookeeper，Consul作为surging服务的注册中心，集成了哈希，随机，替代，压力最小优先负载均衡的算法，RPC可以选择采用netty或Thrift框架，采用异步非双重传输。
名字由来英文名称：surging中文名：滔滔中文名来自周星驰的经典台词我对阁下的景仰犹如滔滔江水，连绵不绝，犹如黄河泛滥，一发而不可收拾，而取名意味着一样，.netcore技术风起云涌，冲击整个软件生态系统。
微服务定义微服务应该是可以自由组合细分，对于每个业务都是独立的，针对于业务模块的CRUD可以注册为服务，而每个服务都是高度自治的，从开发，部署都是独立的，而每一个服务只做单一功能，利用领域驱动设计去更好的分割成粒度更小的模块微服务边界微服务是针对业务的松散重组，也是粒度最小的功能业务模块，针对于行业解决方案

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。