对于一副图像，比如1000*800分辨率，我们在处理时，通常思路是从第1个像素开始，一直计算到最后一个像素。
其实，目前不论手机还是个人电脑，处理器都是多核。
那么完全可以将整副图像分成若干块，比如cpu为4核处理器，那么可以分成4块，每块图像大小为1000*200，这样程序可以创建4个线程，每个处理器执行一个线程，每个线程处理一个图像块。
更多内容请参考：http://blog.csdn.net/grafx/article/details/71084473

国家标准行业分类，2017年的数据，有几千条数据，人工在前端添加基本不现实，一般是通过数据库的方式调取，分享给各位猿友。
部分内容展示--------------------------------Tablestructurefor`industrys`------------------------------DROPTABLEIFEXISTS`industrys`;CREATETABLE`industrys`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(300)NOTNULLDEFAULT''COMMENT'行业名称',`parent_id`int(11)NOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'父id',`created_at`int(11)DEFAULTNULL,`updated_at`int(11)DEFAULTNULL,`deleted_at`int(11)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=1046694DEFAULTCHARSET=utf8COMMENT='行业表';--------------------------------Recordsofindustrys------------------------------INSERTINTO`industrys`VALUES('1','农业','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('2','食品、饮料','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('3','服装','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('4','纺织、皮革','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('5','电工电气','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('6','家用电器','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('7','数码、电脑','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('8','化工','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('9','冶金矿产','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('10','能源','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('11','环保','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('12','交通运输','0',null,null,null);

python3，juyter文件，测试的问题号是‘371586985’，自行修改就好了，默认爬1000张图片，可以自行修改，保存路径是一个文件夹，自行修改。

jdk1.8以上不支持access数据库桥接方式了，又不能更改数据库，所以只能够使用其他插件。
这个插件破解了50次单次读取上限，1000次仍然存在，所以，想要使用建议购买正版。
这个就是用来测试下你的工程能否使用的。

压缩包中包括minist数据集，普通字符、字母数据集，每一类有几千张图片，拿来自己进行处理后。
完全可以胜任最后的识别。

对于研究反病毒技术的会略有帮助，希望大家仅仅用来研究学习，如果用来做违法的事情，与本人无关

基于MATLAB2020atoolbox工具箱的时频图数据集(魏格纳威利分布,smoothpseudoWVD,SPWVD)。
数据集分布-3db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
-1db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
1db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
3db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
5db训练集1000张，验证集250张，测试集250张。

实验七Java多线程一、实验目的：熟悉利用Thread类建立多线程方法。
熟悉利用Thread接口建立多线程方法。
二、实验内容：1.阅读下列程序，分析并上机检验其功能。
classDelayThreadexendsThread{privatestaticintcount=0;privateintno;privateintdelay;publicDelayThread(){count++;no=count;}publicvoidrun(){try{for(inti=0;i＜10;i++){delay=(int)(Math.random()*5000);sleep(delay);System.out.println(“Thread”+no+”withadelay”+delay);}}catch(InterruptedExceptione){}}}publicclassMyThread{publicstaticvoidmain(Stringargs[]){DelayThreadthread1=newDelayThread();DelayThreadthread2=newDelayThread();thread1.start();thread2.start();try{Thread.sleep(1000);}catch(InterruptedExceptione){System.out.println(“Threadwrong”);}}}2.讲上列程序利用Runnable接口改写，并上机检验。
3.利用多线程编写一个模拟时钟(AWT程序、Runnable接口)，有时/分/秒针编写一个应用程序，创建三个线程分别显示各自的时间。
三、实验要求：1.通过实验掌握Thread、Runnable使用方法；
2.程序必须能够实现多线程；
3.程序必须能够完成题目要求；
4.写出实验报告。
四、实验步骤：首先分析程序功能，再通过上机运行验证自己的分析，从而掌握通过Thread类建立多线程的方法。
通过将扩展Thread类建立多线程的方法改为利用Runnable接口的方法，掌握通过Runnable接口建立多线程的方法。

Sensu-Plugins-elasticsearch千寿资产从该存储库打包的Sensu资产是针对Sensuruby​​运行时环境构建的。
将这些资产用作SensuGo资源（检查，更改程序或处理程序）的一部分时，请确保在资源所需的资产列表中包括相应的Sensuruby​​运行时资产。
目前Ruby运行的资产，可以发现的。
功能性档案/bin/check-es-circuit-breakers.rb/bin/check-es-cluster-health.rb/bin/check-es-cluster-status.rb/bin/check-es-file-descri

Python爬虫爬取校内论坛标题，爬取某板块一千多页的标题，并将其中关键词整理成自定义词云图

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。