RichCopy是一个Microsoft内部交流的一个文件复制工具。RichCopy 可帮助你大量的复制文件，在较慢的网络中尤其适用。如果你只是复制少量的大文件，RichCopy将不能很好的提高传输的性能。但如果是复制大批量的小文件，RichCopy将使用多线程来大大缩短传输时间。据用户反馈，在本地到本地，本地到远程，远程到远程的文件复制过程中，RichCopy可以比XCOPY最大提高10倍的性能。 资源管理器集成 通常我们都使用资源管理器来进行文件剪切，复制和粘贴的操作。如果安装了RichCopy 3.5，将允许使用RichCopy来代替Explorer的粘贴操作. 当你粘贴时，右键选择目标目录，菜单中将出现"Paste with RichCopy"操作选项，选择"Paste with RichCopy" 将打开RichCopy并使用剪贴板作为数据源进行操作。而且RichCopy的选项设置也可以选择菜单中的"Edit default RichCopy Options"进行修改。而且此次修改的选项仅仅应用于资源管理器中的粘贴操作。

在Android开发中，多线程下载是一项常见的任务，它能够提高下载速度，改善用户体验。本文将深入探讨如何使用`HttpURLConnection`在Android中实现多线程下载，让开发者更好地理解和运用这一技术。 理解多线程下载的基本原理至关重要。在单线程下载中，数据从服务器到客户端的传输是连续的，如果网络状况不佳，下载速度可能会很慢。而多线程下载则是将大文件分割成多个小块，每个线程负责下载一个或多个数据块，这样可以同时利用多个网络连接，从而提高下载速度。 `HttpURLConnection`是Java内置的一个HTTP客户端接口，适用于简单的HTTP请求，包括文件下载。在Android中，我们可以使用它来实现多线程下载。下面是一些关键步骤： 1. **创建线程池**：为了管理多个下载线程，我们需要创建一个线程池。线程池能有效地控制并发数量，防止过多线程导致系统资源耗尽。 2. **分割文件**：计算文件总大小并将其分成若干等份，每一份对应一个线程的任务。 3. **初始化下载**：获取文件URL，建立`HttpURLConnection`对象，并设置请求头，如`Range`头用于指定下载的开始和结束位置。 4. **创建下载线程**：为每个文件块创建一个线程，每个线程内部会调用`HttpURLConnection`的`getInputStream()`方法获取数据流，然后使用`FileOutputStream`将数据写入本地文件对应的位置。 5. **同步处理**：在多线程环境下，确保文件写入的正确性和完整性至关重要。可以使用`synchronized`关键字或者锁机制来同步各个线程对文件的写入操作。 6. **进度更新**：为了提供用户友好的界面，需要实时更新每个线程的下载进度。这可以通过监听线程的完成情况并在主线程中更新UI来实现。 7. **错误处理**：在下载过程中，可能遇到各种网络问题，如连接中断、超时等，需要有适当的错误处理机制，例如重试、断点续传等。 8. **合并文件**：所有线程完成后，需要将这些小文件按照原始顺序合并成一个完整的文件。 通过以上步骤，我们可以使用`HttpURLConnection`实现一个基础的多线程下载功能。然而，实际项目中通常会使用更高级的库，如`Volley`、`OkHttp`或专门的下载库`AsyncTaskDownloader`等，它们提供了更完善的多线程下载支持，包括线程管理、断点续传、网络状态监测等功能。 在压缩包中的`MultiDownload`文件，可能包含了一个简单的多线程下载示例代码，可以作为学习和参考的起点。通过阅读和分析这个代码，你可以更深入地理解如何在Android中使用`HttpURLConnection`实现多线程下载。记得实践是检验理论的最好方式，动手尝试编写和运行代码，将有助于你更好地掌握这项技术。

线程池是Java多线程编程中的重要概念，它是一种管理线程的机制，通过池化技术有效地管理和控制线程的生命周期，以提高系统资源的利用率和系统性能。本篇文章将深入探讨线程池的七大核心参数、工作原理、创建方式、拒绝策略以及如何合理分配线程池的大小。 一、线程池七大核心参数 1. corePoolSize：核心线程数，表示线程池中始终存在的最小线程数量，即使在空闲时也不会被销毁。 2. maximumPoolSize：最大线程数，线程池可以同时运行的最大线程数量。 3. keepAliveTime：非核心线程的空闲存活时间，当线程池中的线程数超过corePoolSize时，超出部分的线程在空闲超过此时间后会被终止。 4. unit：keepAliveTime的时间单位，如毫秒、秒、分钟等。 5. workQueue：任务队列，用于存储等待执行的任务，有无界队列和有界队列两种类型。 6. threadFactory：线程工厂，用于创建新线程，可以自定义线程的命名、优先级等属性。 7. handler：拒绝策略，当线程池和任务队列都满时，新提交的任务的处理方式，常见的拒绝策略有AbortPolicy、CallerRunsPolicy、DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy。 二、线程池工作原理 1. 当提交一个新任务时，如果当前线程池中的线程数量少于corePoolSize，会直接创建新线程来执行任务。 2. 如果线程池已达到corePoolSize，但任务队列未满，新任务会放入任务队列中等待。 3. 当线程池中的线程数大于等于corePoolSize，且任务队列已满，会尝试创建新线程，直到达到maximumPoolSize。 4. 当线程池和任务队列都满，且线程数量已达maximumPoolSize，将根据拒绝策略处理新任务。 三、线程池的创建方式 Java中使用ExecutorService接口和Executors类来创建线程池。常见创建方式有： 1. newFixedThreadPool：固定大小的线程池，核心线程数与最大线程数相同。 2. newSingleThreadExecutor：单线程线程池，保证所有任务按顺序执行。 3. newCachedThreadPool：缓存线程池，无核心线程，最大线程数为Integer.MAX_VALUE，空闲线程存活时间为60秒。 4. newScheduledThreadPool：定时线程池，可以实现定时或周期性任务。 四、线程池的拒绝策略 1. AbortPolicy：默认策略，抛出RejectedExecutionException异常，终止执行。 2. CallerRunsPolicy：调用者运行，主线程直接执行被拒绝的任务。 3. DiscardPolicy：丢弃策略，默默丢弃被拒绝的任务，不做任何处理。 4. DiscardOldestPolicy：丢弃最旧的任务，为新任务腾出空间。 五、如何合理分配线程池大小 线程池大小的合理分配要考虑以下因素： 1. CPU密集型任务：线程池大小接近CPU核心数，充分利用多核优势。 2. I/O密集型任务：线程池大小可稍大于CPU核心数，因为I/O操作时线程可以切换执行其他任务。 3. 任务特性：根据任务执行时间、并发量等因素综合评估。 4. 系统资源：考虑内存、磁盘等资源限制。 总结，线程池的高效利用对于优化系统性能至关重要。理解并掌握线程池的核心参数、工作原理、创建方式和拒绝策略，以及如何根据实际需求合理分配线程池大小，能帮助开发者编写出更高效、稳定的多线程程序。通过持续学习和实践，我们可以更好地驾驭线程池，提升系统的并发处理能力和响应速度。

Java线程池详解 1. 线程池基础 1.1 什么是线程池 1.2 为什么需要线程池 1.3 线程池的核心参数 1.4 线程池工作原理 2. Java中的线程池类型与使用 2.1 常见的线程池类型 2.1.1 FixedThreadPool 2.1.2 CachedThreadPool 2.1.3 SingleThreadExecutor 2.1.4 ScheduledThreadPool 2.2 线程池的使用示例 2.2.1 FixedThreadPool的使用 2.2.2 CachedThreadPool的使用 2.2.3 SingleThreadExecutor的使用 2.2.4 ScheduledThreadPool的使用 2.3 线程池的优缺点 2.3.1 线程池的优点 2.3.2 线程池的缺点 3. ThreadPoolExecutor详解 3.1 ThreadPoolExecutor的生命周期 3.2 ThreadPoolExecutor执行流程 3.3 线程池参数调优 3.3.1 核心线程数和最大线程数 3.3.2 工作队列的选择 3.3.3 拒绝策略的选择 4. 阻塞队列与线程池的关系 4.1 常用阻塞队列类型 4.1.1 ArrayBlockingQueue 4.1.2 LinkedBlockingQueue 4.1.3 SynchronousQueue 4.1.4 PriorityBlockingQueue 4.1.5 DelayQueue 4.2 阻塞队列对线程池行为的影响 4.2.1 有界队列 4.2.2 无界队列 4.2.3 同步队列 4.3 队列选择指南 4.4 阻塞队列性能对比 5. 线程池监控与管理 5.1 内置监控功能 5.2 JMX监控 5.3 自定义线程池监控器 5.4 动态调整线程池配置 5.5 线程池监控最佳实践 6. 线程池常见

Linux操作系统因其开源、高效、稳定和广泛的硬件支持等特点，在服务器端应用非常广泛。在嵌入式领域，Linux也扮演着重要的角色，特别是在处理串口通信时，其稳定性及灵活性为开发者提供了强大的支持。C语言由于其执行效率高、与硬件操作紧密、跨平台等特性，成为在Linux环境下进行系统级编程的首选语言。在进行高性能的串口通信项目开发时，多线程和环形缓冲区的设计是提高数据处理能力和系统稳定性的关键技术。 多线程编程是实现并行处理和提高程序执行效率的重要手段。在串口通信中，主线程负责数据的接收和发送，而工作线程负责对数据进行处理。多线程机制可以有效避免因为数据处理导致的通信阻塞，提高整体的通信效率。Linux提供了POSIX线程库（pthread），支持创建和管理线程，使得开发者可以方便地实现多线程编程。在多线程环境中，线程同步和数据一致性问题显得尤为重要，开发者需要使用互斥锁、条件变量等同步机制来确保线程安全。 环形缓冲区是一种先进先出的队列结构，因其高效的内存利用率和简洁的数据处理逻辑，在串口通信中扮演着关键角色。环形缓冲区通过循环数组实现，拥有固定的大小，通过头尾指针进行数据的存取操作。相比传统的缓冲区设计，环形缓冲区可以避免内存的动态分配和释放，减少了内存碎片的产生，提升了内存使用的效率。在处理串口数据时，环形缓冲区可以平滑接收和发送数据的速率差异，保证了数据的连续性和实时性。 在Linux C环境下，设计高性能的串口通信程序时，需要对串口进行配置，如波特率、数据位、停止位、校验位等参数的设置。同时，还需要合理配置串口的缓冲区大小和线程的调度策略，保证数据的高效传输。对于异常情况的处理，如接收缓冲区溢出、数据校验错误等问题，需要进行精确的错误检测与处理，确保通信的可靠性。 针对串口通信的性能测试也是不可或缺的一环。开发者可以通过发送特定大小和格式的数据包，测试通信的最大吞吐量、延迟和稳定性，以此来评估整个通信系统的性能指标。性能测试结果可以指导开发者进行程序调优，比如调整缓冲区大小、线程数量、调度策略等，以达到最优的通信效果。 在实际应用中，高性能串口通信的设计还需考虑具体的业务需求，比如是否需要支持不同的通信协议、如何保证数据的安全传输、如何处理硬件故障等。因此，设计时需要综合考虑以上因素，制定出既高效又可靠的通信方案。 Linux C高性能串口通信的实现，依赖于多线程的设计来提高数据处理的并行度，以及环形缓冲区的设计来优化数据传输的效率和稳定性。通过精心设计和优化，可以在保证通信质量的前提下，大幅度提升系统的性能。

用python批量下载快手某个主播的所有短视频，可以自动翻页，检索到全部，采用多线程同时下载，macos上亲测可用，使用方法python3 ks_author_multi_task.py

### 操作系统实验——线程的调度 #### 实验背景及目标 本次实验旨在通过实践操作，使学生深入了解操作系统中的线程调度机制，特别是优先级调度策略。通过一系列的步骤，包括修改现有代码来实现线程的静态优先级与动态优先级，并基于此设计并实现一种优先级调度算法。实验完成后，学生应能够掌握以下知识点： 1. **线程优先级的基本概念**：了解线程优先级的概念及其分类。 2. **静态优先级与动态优先级的区别**：理解两种优先级的不同之处以及它们是如何影响线程调度的。 3. **优先级调度算法的设计与实现**：学会如何设计并实现一个简单的优先级调度算法。 #### 实验内容详解 1. **静态优先级 (nice)**：静态优先级是指为线程设置的一个初始优先级值，它通常不会随着时间或线程的行为而改变。除非通过特定的系统调用如 `setpriority` 进行手动调整。在这个实验中，我们将通过以下几个步骤实现静态优先级： - 在 `struct tcb` 结构体中添加一个新的成员变量 `nice`，代表线程的静态优先级。 - 初始化新创建的线程时，默认将 `nice` 设置为0。 - 提供系统调用 `sys_getpriority` 和 `sys_setpriority` 来获取和设置线程的静态优先级。 2. **动态优先级 (priority)**：动态优先级是系统根据线程的使用情况（例如CPU使用时间）和当前系统负荷自动计算出的优先级。为了实现动态优先级的计算，我们需要执行以下操作： - 在 `struct tcb` 结构体中增加两个新成员变量：`estcpu` 和 `priority`。 - `estcpu` 记录线程最近使用的CPU时间量。 - `priority` 代表线程的动态优先级，其计算公式为：`priority = PRI_USER_MAX - (estcpu / 4) - (nice * 2)`，其中 `PRI_USER_MAX` 定义了最高可能的用户线程优先级，`estcpu` 是线程最近使用的CPU时间量，`nice` 是线程的静态优先级。 - 动态优先级的计算需要考虑系统当前的平均负荷，因此引入全局变量 `g_load_avg` 来跟踪系统的平均负荷。 3. **全局变量 `g_load_avg`**：这个变量用于存储系统的平均负荷。系统负荷会影响线程的动态优先级计算，因此我们定期更新这个值。具体的实现方法如下： - 在定时器中断处理程序中更新 `g_load_avg`。 - 每秒更新一次 `g_load_avg` 的值，公式为：`g_load_avg = (59/60) * g_load_avg + (1/60) * nready`，其中 `nready` 表示处于就绪状态的线程数量。 4. **优先级调度算法的实现**：在完成以上准备工作后，我们可以修改 `schedule` 函数以实现优先级调度算法。具体步骤如下： - 在 `schedule` 函数中计算每个线程的动态优先级 `priority`。 - 根据优先级选择下一个要执行的线程。 - 特别需要注意的是，`task0`（即线程0）是一个特殊线程，只有在没有其他可运行线程的情况下才会被调度执行。 5. **测试与验证**：最后一步是测试实现的调度算法是否正确工作。可以通过编写测试脚本或使用现有的测试框架来验证线程调度的行为是否符合预期。 #### 实验环境 - **编译器**：GCC - **链接器**：LD - **调试器**：GDB - **模拟器**：QEMU #### 实验步骤总结 1. **添加静态优先级字段**：在 `struct tcb` 中添加 `nice` 字段，并初始化。 2. **增加系统调用**：实现 `sys_getpriority` 和 `sys_setpriority` 以获取和设置线程的静态优先级。 3. **增加动态优先级相关字段**：在 `struct tcb` 中添加 `estcpu` 和 `priority` 字段。 4. **实现全局变量 `g_load_avg`**：用于跟踪系统的平均负荷。 5. **计算属性**：在定时器中断处理函数中计算 `g_load_avg` 和线程的 `estcpu`。 6. **修改调度函数**：在 `schedule` 函数中实现优先级调度算法。 7. **测试调度器**：编写测试脚本来验证调度算法的正确性。 通过以上步骤的学习与实践，学生不仅能够深入了解线程调度机制，还能掌握如何在实际操作系统中实现这些机制。这对于未来从事操作系统开发或研究的学生来说是非常宝贵的实践经验。

内容概要：本文介绍了如何通过TensorRT加速YOLOv5模型推理，并结合QT框架搭建一个高效的智能监控平台。具体来说，YOLOv5模型被转换为ONNX格式并通过TensorRT进行优化，最终封装成DLL以支持多线程多任务并行处理。QT框架则用于实现视频监控、录像回放、电子地图、日志记录和系统设置等功能。此外，文章还详细讲解了如何在QT平台上实现16路视频的同时加载和并行检测，展示了具体的代码实现。 适合人群：对智能监控系统感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是有一定深度学习和QT开发经验的人群。 使用场景及目标：适用于需要高效、智能监控系统的应用场景，如安防、交通监控等领域。目标是提高监控系统的实时性和准确性，同时降低硬件成本和功耗。 其他说明：文章不仅提供了理论介绍，还包括详细的代码示例，帮助读者更好地理解和应用相关技术。

Linux操作系统是基于Unix的一种开源操作系统，它以其稳定性和灵活性被广泛应用于服务器领域。在Linux环境中，磁盘调度算法是操作系统内核的重要组成部分，用于优化I/O操作，提高系统效率。本实验报告关注的是两种常见的磁盘调度算法：先来先服务(FCFS)和最短寻道时间优先(SSTF)，并探讨如何在Linux环境下通过编程实现这些算法。 **先来先服务(FCFS)**算法是最简单的磁盘调度策略。在FCFS中，请求按照它们到达磁盘控制器的顺序被处理。这种算法易于实现，但可能会导致较长的平均寻道时间，特别是当请求顺序不理想时，可能导致“饥饿”现象，即某些请求需要等待很长时间才能得到服务。 在提供的代码中，FCFS算法的实现包括以下步骤： 1. 用户输入请求的数量和当前磁头位置。 2. 读取所有请求的位置。 3. 计算每个请求的寻道距离（当前磁头位置与请求位置的绝对差值）。 4. 求总寻道时间和平均寻道长度。 5. 输出寻道序列和相关统计数据。 **最短寻道时间优先(SSTF)**算法是一种贪心策略，每次选择离当前磁头位置最近的请求进行服务，以期望减少总的寻道时间。然而，SSTF算法可能导致磁头频繁地来回移动，形成“磁臂粘着”现象，即磁头在一个区域附近来回移动，无法服务远处的请求。 SSTF算法的实现则需要额外的逻辑来找到当前最接近磁头的请求，如`find_closest_request`函数所示。这个函数遍历请求队列，找到未访问且与磁头位置差异最小的请求，并返回其索引。 实验的目的不仅在于理解这两种算法的原理，还在于掌握如何在Linux环境下使用进程或线程实现这些算法。进程和线程是操作系统中的基本概念，线程在同一进程内的并发执行可以提高程序的效率。在实现磁盘调度算法时，使用线程可以让多个请求同时进行处理，从而模拟多任务环境。 此外，实验还要求实现另外两种磁盘调度算法：SCAN和CSCAN。SCAN算法是磁头单向扫描，从一端移动到另一端，服务沿途的所有请求，然后反方向移动。CSCAN算法则避免了磁头返回原点，而是形成一个环形队列，始终朝一个方向移动。 通过对比不同调度算法，可以分析它们在执行效率、公平性和响应时间等方面的性能差异。实验结果可以帮助我们理解哪种算法更适合特定的应用场景，例如，FCFS适合低负载环境，而SSTF和SCAN/CSCAN可能更适合高并发环境，以减少平均寻道时间和提高I/O性能。 总结来说，这个实验涵盖了操作系统中的核心概念——磁盘调度，以及如何在Linux环境下用C语言实现这些算法。通过实际编程和分析，学生能够深入理解这些算法的优缺点，并为期末复习打下坚实基础。

在软件开发中，线程池是一个重要的并发编程概念，用于管理多个工作线程，以执行多个任务。在QT框架中实现全局线程池，可以帮助开发者高效地处理多线程任务，提升应用程序的性能。本文将详细介绍QT全局线程池的设计与实现，并提供完整的代码示例，以便开发者能够理解和运用。 需要理解QT中的多线程编程。QT框架提供了QThread类用于创建和管理线程，但直接使用QThread进行线程管理可能会涉及到较为复杂的线程同步和资源管理问题。线程池作为一种线程管理策略，能够有效地管理多个线程，复用线程资源，减少线程创建和销毁的开销。 实现QT全局线程池，我们首先需要定义一个线程池类，该类将负责创建一定数量的线程，并提供接口供其他组件调用以提交任务。线程池的核心在于任务队列和线程调度。任务队列负责存储待执行的任务，而线程调度则决定哪个线程执行哪个任务。 在QT线程池的实现中，我们可以通过继承QObject类并利用信号与槽机制来实现线程之间的通信。每个线程都应该是QThread的子类，并且具备处理特定任务的能力。线程池类将包含一个任务队列，当有新的任务提交时，线程池将任务加入队列，并通知空闲的线程去取任务执行。 线程池的具体实现代码可能会包含以下几个部分： 1. 线程池类的定义，包括任务队列、线程列表和线程管理的相关方法。 2. 工作线程类的定义，继承自QThread，并实现任务执行的逻辑。 3. 线程池与工作线程之间的通信机制，这可能涉及到信号槽的连接和事件分发。 4. 提交任务到线程池的方法，这通常会提供同步和异步两种方式。 5. 线程池的启动和停止方法，确保资源的合理分配和回收。 6. 线程池的配置方法，比如线程池大小的设置，以及其他可能的参数配置。 需要注意的是，在设计线程池时，应当考虑线程安全问题，避免在多线程环境中出现数据竞争和死锁等问题。此外，合理的线程池大小和任务调度策略也非常重要，这需要根据应用程序的实际需求和硬件资源进行适当的调整。 由于具体的代码实现涉及到较多的QT框架特性，建议开发者查阅QT官方文档，以深入了解QThread、信号槽机制以及多线程编程的相关知识。在实际应用中，QT已经提供了QThreadPool类用于管理线程池，但自定义线程池类可以提供更加灵活的控制和扩展。 QT全局线程池的实现是一个复杂的系统工程，涉及到QT框架的多线程编程模型。通过本文的介绍和完整的代码实现，开发者可以更好地掌握线程池的设计与应用，从而优化QT应用程序的性能和资源利用率。