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2024-11-25 04:46:12 来源:开源分销源码 分类:娱乐

1.Java 正确的源码做字符串编码转换
2.扩展名为“.s”的是什么文件?起什么作用?
3.OpenCV Carotene 源码阅读(持续更新)
4.STL 源码剖析:sort
5.通达信龙头趋势启动选股指标公式源码

s16源码

Java 正确的做字符串编码转换

       Java 中进行字符串编码转换的正确方法是理解字符串在 JVM 中的内部表示和操作系统的默认环境。Java 字符串使用统一的源码 unicode 表示(即 utf- LE),无论源码文件编码是源码GBK或UTF-8。当使用不同的源码源码文件编码时,编译器解析字符至 unicode 字节数组,源码显示时根据操作系统环境将 unicode 转为默认格式。源码买电影页面源码乱码产生于编码不一致,源码例如尝试将GBK格式转换为UTF-8格式输出。源码

       正确转换编码时,源码应确保源内容编码与读取时使用的源码编码一致。例如,源码使用`getBytes()`和`new String()`进行转换时,源码应指定与源编码相同的源码参数,例如`new String(s.getBytes("GBK"),源码"GBK")`或`new String(s.getBytes("UTF-8"),"UTF-8")`。错误方法如`GBK->UTF-8: new String(s.getBytes("GBK"),源码"UTF-8")`会导致乱码。

       在特定场景下,如使用默认ISO--1编码的Tomcat,将GBK转换为ISO--1后,再转换回GBK,可以得到正确的结果。但这只是一种巧合,因为ISO--1为单字节编码,直接转换不会改变字节数组内容。正确的GBK转UTF-8转换应通过`getBytes`和`new String`方法实现,如`new String(s.getBytes("UTF-8"),"UTF-8")`。

       利用`getBytes`将字符串转换为特定编码的字节数组,然后通过`new String`解码为新字符串。亿天源码简化为`unicodeToUtf8(String s)`方法,代码为`return new String( s.getBytes("utf-8") , "utf-8");`。类似地,UTF-8转GBK也遵循相同逻辑。

       使用`OutputStreamWriter`和`InputStreamReader`类可以方便地按照指定编码读写文件,通过`new OutputStreamWriter(new FileOutputStream("D:\\file1.txt"),"UTF-8")`创建输出流,`InputStreamReader( stream, charset)`实现读取指定编码的文件。

       总结,Java中进行字符串编码转换的关键在于理解内部表示、操作系统默认环境以及使用正确的方法和参数确保编码一致,避免乱码产生。

扩展名为“.s”的是什么文件?起什么作用?

       扩展名为".s"的文件类型多种多样,它们在不同的软件和系统中扮演着各种角色。以下是部分".s"文件的常见用途和类型:

       S:通常指的是汇编源代码文件,用于编写和编译程序。

       S3M, Scream Tracker v3声音模块文件:音乐制作中的文件格式,支持音效编辑和播放。

       SAV:游戏保存文件,用于存储游戏进度和个人数据。

       SB:原始带符号字节数据,常见于一些特定的编程或设备文件中。

       SBK, SBL: 分别是Soundfont银行文件和Shockwave Flash对象文件,与音频和多媒体相关。

       SC2, SC3: 游戏文件,如Microsoft Schedule+7和SimCity 的游戏存档。

       SCH,源码交易站排名 SCI, SCN, SCP, SCR: 分别对应不同的文件格式,如命令文件、本地文件格式、MIDI样本文件、拨号网络脚本和屏幕保护文件。

       SCD, SD, SD2, SDX: 与声音设计和数据库相关的文件格式。

       SDF: 系统数据文件格式,用于特定的旧系统如Unisys。

       SRC: 各种压缩或自解压档案,如RAR档案。

       SHB, SHG, SHP, SHS: 演示文稿、热点图、3D模型和恶意软件文件。

       SHTML: 含有服务器端包括的HTML文件,用于动态内容。

       SHW: Corel Show演示文稿。

       SIG: 符号文件,用于编码和解码。

       SIT, SIZ: 分别是Mac StuffIt档案文件和Oracle 7配置文件。

       SKA, SKL: PGP密钥和Macromedia导演资源文件。

       SL: PACT布局扩展名。

       SLB, SLD: AutoCAD Slide库和文件格式。

       SLK: 符号链接文件。

       SM3: DataCAD标志文件。

       SMP: Samplevision格式抽样文件。

       SND: 声音文件,支持多种平台和格式。商城app源码开发

       SNDT: Sndtool声音文件。

       SOU: SB Studio Ⅱ声音文件。

       SPL: Shockwave Flash对象和抽样文件。

       SPPACK: 声音抽样包。

       SPRITE: Acorn位图格式。

       SQC, SQL, SQR: 结构化查询语言文件,用于数据库和脚本编程。

       SSDO1, SSD: SAS数据集合和数据库文件。

       SSF: 可用的电子表格文件。

       ST: Atari ST磁盘映像文件。

       STM: HTML文件的简化形式,可能包含服务器端包括。

       STR: 屏幕保护文件。

       STY: Ventura Publisher的风格表。

       SVX: Amiga声音文件格式。

       SW: 带符号字节数据,位。

       SWF: Shockwave Flash对象。

       SWP: DataCAD交换文件。

       SYS: 系统文件。

       SYW: Yamaha SY系列波形文件。

OpenCV Carotene 源码阅读(持续更新)

       OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的,特别针对ARM Neon架构,旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的社交工具源码魅力,揭示其独特的功能点,如accumulate函数的多变接口,包括square accumulate和addweight,后者展示了创新的处理策略。

       Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同,采用了seperateFilter算法,而非传统的O(1)复杂度,展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是,行方向移位求和和normalize系数的量化计算,都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节,不妨直接查看其源码,那里充满了值得学习的见解和实践经验。

       Carotene在指令处理上展现出了高效能,如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作,通过vqrdmulhq_s等矢量化指令,实现了寄存器数据的复用。对于边界处理,left_border通过set_lane技术轻松搞定,而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现,行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成,即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下,Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。

       在模糊处理上,GaussianBlur遵循Blur的优化思路,对gauss_kernel进行了量化。另外,还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子,它们巧妙地结合了neon指令和宏定义,为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计,充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。

       总的来说,Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源,无论是对于开发者还是对性能追求者来说,都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣,不要犹豫,立即投身于源码的世界,你会发现其中隐藏的无数精彩。

STL 源码剖析:sort

       我大抵是太闲了。

       更好的阅读体验。

       sort 作为最常用的 STL 之一,大多数人对于其了解仅限于快速排序。

       听说其内部实现还包括插入排序和堆排序,于是很好奇,决定通过源代码一探究竟。

       个人习惯使用 DEV-C++,不知道其他的编译器会不会有所不同,现阶段也不是很关心。

       这个文章并不是析完之后的总结,而是边剖边写。不免有个人的猜测。而且由于本人英语极其差劲,大抵会犯一些憨憨错误。

       源码部分sort

       首先,在 Dev 中输入以下代码:

       然后按住 ctrl,鼠标左键sort,就可以跳转到头文件 stl_algo.h,并可以看到这个:

       注释、模板和函数参数不再解释,我们需要关注的是函数体。

       但是,中间那一段没看懂……

       点进去,是一堆看不懂的#define。

       查了一下,感觉这东西不是我这个菜鸡能掌握的。

       有兴趣的 戳这里。

       那么接下来,就应该去到函数__sort 来一探究竟了。

       __sort

       通过同样的方法,继续在stl_algo.h 里找到 __sort 的源代码。

       同样,只看函数体部分。

       一般来说,sort(a,a+n) 是对于区间 [公式] 进行排序,所以排序的前提是 __first != __last。

       如果能排序,那么通过两种方式:

       一部分一部分的看。

       __introsort_loop

       最上边注释的翻译:这是排序例程的帮助程序函数。

       在传参时,除了首尾迭代器和排序方式,还传了一个std::__lg(__last - __first) * 2,对应 __depth_limit。

       while 表示,当区间长度太小时,不进行排序。

       _S_threshold 是一个由 enum 定义的数,好像是叫枚举类型。

       当__depth_limit 为 [公式] 时,也就是迭代次数较多时,不使用 __introsort_loop,而是使用 __partial_sort(部分排序)。

       然后通过__unguarded_partition_pivot,得到一个奇怪的位置(这个函数的翻译是无防护分区枢轴)。

       然后递归处理这个奇怪的位置到末位置,再更新末位置,继续循环。

       鉴于本人比较好奇无防护分区枢轴是什么,于是先看的__unguarded_partition_pivot。

       __unguarded_partition_pivot

       首先,找到了中间点。

       然后__move_median_to_first(把中间的数移到第一位)。

       最后返回__unguarded_partition。

       __move_median_to_first

       这里的中间数,并不是数列的中间数,而是三个迭代器的中间值。

       这三个迭代器分别指向:第二个数,中间的数,最后一个数。

       至于为什么取中间的数,暂时还不是很清楚。

       `__unguarded_partition`

       传参传来的序列第二位到最后。

       看着看着,我好像悟了。

       这里应该就是实现快速排序的部分。

       上边的__move_median_to_first 是为了防止特殊数据卡 [公式] 。经过移动的话,第一个位置就不会是最小值,放在左半序列的数也就不会为 [公式] 。

       这样的话,__unguarded_partition 就是快排的主体。

       那么,接下来该去看部分排序了。

       __partial_sort

       这里浅显的理解为堆排序,至于具体实现,在stl_heap.h 里,不属于我们的讨论范围。

       (绝对不是因为我懒。)

       这样的话,__introsort_loop 就结束了。下一步就要回到 __sort。

       __final_insertion_sort

       其中某常量为enum { _S_threshold = };。

       其中实现的函数有两个:

       __insertion_sort

       其中的__comp 依然按照默认排序方式 < 来理解。

       _GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3

       进入到_GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3,是一个神奇的 #define:

       其上就是move_backward:

       上边的注释翻译为:

       __unguarded_linear_insert

       翻译为“无防护线性插入”,应该是指直接插入吧。

       当__last 的值比前边元素的值小的时候,就一直进行交换,最后把 __last 放到对应的位置。

       __unguarded_insertion_sort

       就是直接对区间的每个元素进行插入。

       总结

       到这里,sort 的源代码就剖完了(除了堆的那部分)。

       虽然没怎么看懂,但也理解了,sort 的源码是在快排的基础上,通过堆排序和插入排序来维护时间复杂度的稳定,不至于退化为 [公式] 。

       鬼知道我写这么多是为了干嘛……

通达信龙头趋势启动选股指标公式源码

       去ST:=NAMELIKE('ST')=0 AND NAMELIKE('*ST')=0 AND NAMELIKE('SST')=0 AND NAMELIKE('S*ST')=0;

       去除停牌:=DYNAINFO(4)>0;

       去除创业板:=IF(CODELIKE('') OR CODELIKE('') ,0,1) ;

       去除科创板:=IF(CODELIKE(''),0,1);

       XG:=去ST AND 去除停牌 AND 去除创业板 AND 去除科创板;

       MA:=MA(CLOSE,);

       MA:=MA(CLOSE,);

       HJ_8:=(REF(CLOSE,3)-CLOSE)/REF(CLOSE,3)*>5;

       HJ_9:=FILTER(HJ_8,);

       HJ_:=BArslAST(HJ_9);

       HJ_:=REF(HIGH,HJ_+2);

       HJ_:=REF(HIGH,HJ_+1);

       HJ_:=REF(HIGH,HJ_);

       HJ_:=MAX(HJ_,HJ_);

       HJ_:=MAX(HJ_,HJ_);

       HJ_:=(CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)*>3.5;

       HJ_:=HJ_<;

       HJ_:=(OPEN-HJ_)/HJ_*<;

       HJ_:=(CLOSE-LLV(LOW,HJ_))/LLV(LOW,HJ_)*<;

       HJ_:=(CLOSE-REF(OPEN,5))/REF(OPEN,5)*<;

       HJ_:=vol/MA(VOL,5)<3.5;

       HJ_:=(CLOSE-REF(CLOSE,))/REF(CLOSE,)*<;

       HJ_:=HJ_ AND HJ_ AND HJ_ AND HJ_ AND HJ_ AND HJ_ AND HJ_;

       boll:=MA(CLOSE,);

       UPPER:=BOLL+2*STD(CLOSE,);

       PER:=crOSS(C,UPPER);

       TPZ1:=MA((L+H+C)/3,5);

       TPZ2:=HHV(TPZ1,);

       TPZ3:=CROSS(C,TPZ2*0.) OR CROSS(C,TPZ2*0.) ;

       TPZ4:=PER AND HJ_ AND TPZ3;

       TPZ5:=MA(CLOSE,)+MA(CLOSE,)*/*0.;

       TPZ6:=(MA(MA(H,),)-MA(MA(L,),))*1+MA(MA(H,),);

       TPZ7:=REF(CTPZ6 AND C>TPZ5 ;

       TPZ8:=TPZ4 OR TPZ7;

       TPZ9:TPZ8 AND XG AND C/REF(C,1)>1. AND REF(C,1)/REF(C,2)<1. AND REF(C>3.7,1) AND REF(C<,1) AND (CAPITAL/)/<= AND O/REF(C,1)<1. AND C>O,COLORRED;

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