7.1缓存

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memoise函数缓存包说明书

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Package‘memoise’October13,2022Title'Memoisation'of FunctionsVersion2.0.1Description Cache the results of a function so that when youcall it again with the same arguments it returns the previously computedvalue.License MIT+file LICENSEURL https://,https:///r-lib/memoiseBugReports https:///r-lib/memoise/issuesImports rlang(>=0.4.10),cachemSuggests digest,aws.s3,covr,googleAuthR,googleCloudStorageR,httr,testthatEncoding UTF-8RoxygenNote7.1.2NeedsCompilation noAuthor Hadley Wickham[aut],Jim Hester[aut],Winston Chang[aut,cre],Kirill Müller[aut],Daniel Cook[aut],Mark Edmondson[ctb]Maintainer Winston Chang<*******************>Repository CRANDate/Publication2021-11-2616:11:10UTCR topics documented:cache_filesystem (2)cache_gcs (3)cache_memory (3)cache_s3 (4)12cache_filesystemdrop_cache (5)forget (5)has_cache (6)is.memoised (7)memoise (7)timeout (10)Index11 cache_filesystem Filesystem CacheDescriptionUse a cache on the localfilesystem that will persist between R sessions.Usagecache_filesystem(path,algo="xxhash64",compress=FALSE)Argumentspath Directory in which to store cached items.algo The hashing algorithm used for the cache,see digest for available algorithms.compress Argument passed to saveRDS.One of FALSE,"gzip","bzip2"or"xz".Default: FALSE.Examples##Not run:#Use with Dropboxdb<-cache_filesystem("~/Dropbox/.rcache")mem_runif<-memoise(runif,cache=db)#Use with Google Drivegd<-cache_filesystem("~/Google Drive/.rcache")mem_runif<-memoise(runif,cache=gd)##End(Not run)cache_gcs Google Cloud Storage Cache Google Cloud Storage backed cache,forremote caching.DescriptionGoogle Cloud Storage Cache Google Cloud Storage backed cache,for remote caching.Usagecache_gcs(cache_name=googleCloudStorageR::gcs_get_global_bucket(),algo="sha512",compress=FALSE)Argumentscache_name Bucket name for storing cachefiles.algo The hashing algorithm used for the cache,see digest for available algorithms.compress Argument passed to saveRDS.One of FALSE,"gzip","bzip2"or"xz".Default: FALSE.Examples##Not run:library(googleCloudStorageR)#Set GCS credentials.Sys.setenv("GCS_AUTH_FILE"="<google-service-json>","GCS_DEFAULT_BUCKET"="unique-bucket-name")gcs<-cache_gcs("unique-bucket-name")mem_runif<-memoise(runif,cache=gcs)##End(Not run)cache_memory In Memory CacheDescriptionA cache in memory,that lasts only in the current R session.Usagecache_memory(algo="sha512")Argumentsalgo The hashing algorithm used for the cache,see digest for available algorithms.cache_s3Amazon Web Services S3Cache Amazon Web Services S3backedcache,for remote caching.DescriptionAmazon Web Services S3Cache Amazon Web Services S3backed cache,for remote caching. Usagecache_s3(cache_name,algo="sha512",compress=FALSE)Argumentscache_name Bucket name for storing cachefiles.algo The hashing algorithm used for the cache,see digest for available algorithms.compress Argument passed to saveRDS.One of FALSE,"gzip","bzip2"or"xz".Default: FALSE.Examples##Not run:#Set AWS credentials.Sys.setenv("AWS_ACCESS_KEY_ID"="<access key>","AWS_SECRET_ACCESS_KEY"="<access secret>")#Set up a unique bucket name.s3<-cache_s3("unique-bucket-name")mem_runif<-memoise(runif,cache=s3)##End(Not run)drop_cache5 drop_cache Drops the cache of a memoised function for particular arguments.DescriptionDrops the cache of a memoised function for particular arguments.Usagedrop_cache(f)Argumentsf Memoised function.ValueA function,with the same arguments as f,that can be called to drop the cached results of f.See Alsohas_cache,memoiseExamplesmem_sum<-memoise(sum)mem_sum(1,2,3)mem_sum(2,3,4)has_cache(mem_sum)(1,2,3)#TRUEhas_cache(mem_sum)(2,3,4)#TRUEdrop_cache(mem_sum)(1,2,3)#TRUEhas_cache(mem_sum)(1,2,3)#FALSEhas_cache(mem_sum)(2,3,4)#TRUEforget Forget past results.Resets the cache of a memoised edrop_cache to reset the cache only for particular arguments.DescriptionForget past results.Resets the cache of a memoised e drop_cache to reset the cache only for particular arguments.Usageforget(f)6has_cacheArgumentsf memoised functionSee Alsomemoise,is.memoised,drop_cacheExamplesmemX<-memoise(function(){Sys.sleep(1);runif(1)})#The forget()functionsystem.time(print(memX()))system.time(print(memX()))forget(memX)system.time(print(memX()))has_cache Test whether a memoised function has been cached for particular ar-guments.DescriptionTest whether a memoised function has been cached for particular arguments.Usagehas_cache(f)Argumentsf Function to test.ValueA function,with the same arguments as f,that can be called to test if f has cached results.See Alsois.memoised,memoise,drop_cacheExamplesmem_sum<-memoise(sum)has_cache(mem_sum)(1,2,3)#FALSEmem_sum(1,2,3)has_cache(mem_sum)(1,2,3)#TRUEis.memoised7is.memoised Test whether a function is a memoised copy.Memoised copiesof functions carry an attribute memoised=TRUE,which is whatis.memoised()tests for.DescriptionTest whether a function is a memoised copy.Memoised copies of functions carry an attribute memoised=TRUE,which is what is.memoised()tests for.Usageis.memoised(f)Argumentsf Function to test.See Alsomemoise,forgetExamplesmem_lm<-memoise(lm)is.memoised(lm)#FALSEis.memoised(mem_lm)#TRUEmemoise Memoise a functionDescriptionmf<-memoise(f)creates mf,a memoised copy of f.A memoised copy is basically a lazier version of the same function:it saves the answers of new invocations,and re-uses the answers of old ones.Under the right circumstances,this can provide a very nice speedup indeed.Usagememoise(f,...,envir=environment(f),cache=cachem::cache_mem(max_size=1024*1024^2),omit_args=c(),hash=function(x)rlang::hash(x))Argumentsf Function of which to create a memoised copy....optional variables to use as additional restrictions on caching,specified as one-sided formulas(no LHS).See Examples for usage.envir Environment of the returned function.cache Cache object.The default is a[cachem::cache_mem()]with a max size of1024 MB.omit_args Names of arguments to ignore when calculating hash.hash A function which takes an R object as input and returns a string which is used as a cache key.DetailsThere are two main ways to use the memoise function.Say that you wish to memoise glm,which is in the stats package;then you could usemem_glm<-memoise(glm),or you could useglm<-memoise(stats::glm).Thefirst form has the advantage that you still have easy access to both the memoised and the original function.The latter is especially useful to bring the benefits of memoisation to an existing block of R code.Two example situations where memoise could be of use:•You’re evaluating a function repeatedly over the rows(or larger chunks)of a dataset,and expect to regularly get the same input.•You’re debugging or developing something,which involves a lot of re-running the code.If there are a few expensive calls in there,memoising them can make life a lot more pleasant.If the code is in a scriptfile that you’re source()ing,take care that you don’t just putglm<-memoise(stats::glm)at the top of yourfile:that would reinitialise the memoised function every time thefile was sourced.Wrap it inif(!is.memoised(glm)),or do the memoisation call once at the R prompt,or put it some-where else where it won’t get repeated.It is recommended that functions in a package are not memoised at build-time,but when the package is loaded.The simplest way to do this is within.onLoad()with,for example#file.Rfun<-function(){some_expensive_process()}#zzz.R.onLoad<-function(libname,pkgname){fun<<-memoise::memoise(fun)}See Alsoforget,is.memoised,timeout,https:///wiki/Memoization,drop_cacheExamples#a()is evaluated anew each time.memA()is only re-evaluated#when you call it with a new set of parameters.a<-function(n){runif(n)}memA<-memoise(a)replicate(5,a(2))replicate(5,memA(2))#Caching is done based on parameters value,so same-name-but-#changed-value correctly produces two different outcomes...N<-4;memA(N)N<-5;memA(N)#...and same-value-but-different-name correctly produces#the same cached outcome.N<-4;memA(N)N2<-4;memA(N2)#memoise()knows about default parameters.b<-function(n,dummy="a"){runif(n)}memB<-memoise(b)memB(2)memB(2,dummy="a")#This works,because the interface of the memoised function is the same as#that of the original function.formals(b)formals(memB)#However,it doesn t know about parameter relevance.#Different call means different caching,no matter#that the outcome is the same.memB(2,dummy="b")#You can create multiple memoisations of the same function,#and they ll be independent.memA(2)memA2<-memoise(a)memA(2)#Still the same outcomememA2(2)#Different cache,different outcome#Multiple memoized functions can share a cache.cm<-cachem::cache_mem(max_size=50*1024^2)memA<-memoise(a,cache=cm)memB<-memoise(b,cache=cm)#Don t do the same memoisation assignment twice:a brand-new#memoised function also means a brand-new cache,and*that*#you could as easily and more legibly achieve using forget().#(If you re not sure whether you already memoised something,#use is.memoised()to check.)10timeout memA(2)memA<-memoise(a)memA(2)#Make a memoized result automatically time out after10seconds.memA3<-memoise(a,cache=cachem::cache_mem(max_age=10))memA3(2)timeout Return a new number after a given number of secondsDescriptionThis function will return a number corresponding to the system time and remain stable until a given number of seconds have elapsed,after which it will update to the current time.This makes it useful as a way to timeout and invalidate a memoised cache after a certain period of time.Usagetimeout(seconds,current=as.numeric(Sys.time()))Argumentsseconds Number of seconds after which to timeout.current The current time as a numeric.ValueA numeric that will remain constant until the seconds have elapsed.See AlsomemoiseExamplesa<-function(n){runif(n)}memA<-memoise(a,~timeout(10))memA(2)Indexcache_filesystem,2cache_gcs,3cache_memory,3cache_s3,4digest,2–4drop_cache,5,5,6,9forget,5,7,9has_cache,5,6is.memoised,6,7,9is.memoized(is.memoised),7memoise,5–7,7,10memoize(memoise),7timeout,9,1011。

ASP NET Core与RESTful API 开发实战

ASP NET Core与RESTful API 开发实战

4.8内容协商
4.8.1内容协商简介 4.8.2实现内容协商
5.2使用EF Core
5.1 Entity Framework Core
5.3重构仓储类
5.4重构 Controller和
Action
5.5本章小结
5.1 Entity Framework Core
5.1.1 Entity Framework Core简介 5.1.2在项目中添加EF Core
谢谢观看
3.4.1理解MVC模式 3.4.2路由 3.4.3 Controller与Action 3.4.4模型绑定 3.4.5模型验证 3.4.6过滤器
3.5配置
3.5.1访问JSON配置文件 3.5.2访问其他配置源 3.5.3自定义配置源 3.5.4重新加载配置 3.5.5强类型对象
3.6日志
3.6.1 ILogger接口 3.6.2 ILoggerFactory接口 3.6.3 ILoggerProvider接口 3.6.4分组和过滤
7.4 HATEOAS
7.4.1 HATEOAS简介 7.4.2实现HATEOAS
7.5 GraphQL
7.5.1 GraphQL简介 7.5.2与REST相比 7.5.3添加GraphQL服务
1
8.1认证
2
ore Identity
3
8.3 HTTPS
4
8.4数据保护
5
8.5 CORS
8.6限流
3.5配置 3.6日志
3.7错误处理 3.8本章小结
3.1启动与宿主
3.1.1应用程序的启动 3.1.2 Kestrel 3.1.3 Startup类
3.2中间件
3.2.1中间件简介 3.2.2添加中间件 3.2.3自定义中间件

内存的缓存机制

内存的缓存机制

内存的缓存机制一、什么是缓存机制缓存机制指的是计算机系统中将频繁使用的数据存储在临时内存中,以快速访问和提高系统性能的一种技术手段。

在内存中存储数据可以提高数据的读取速度,减轻对磁盘或数据库的访问压力,从而提升系统的响应速度。

二、缓存的优势和应用场景2.1 优势•提高响应速度:内存的访问速度比磁盘或数据库快得多,通过使用缓存可以大幅提高系统的响应速度。

•减轻对磁盘或数据库的负载:缓存可以减少对磁盘或数据库的读写操作,从而减轻了系统的负载,提高了整体的性能。

•节约带宽:缓存可以在客户端和服务器之间减少传输的数据量,从而节约了带宽的使用。

•提高用户体验:响应速度的提升和性能的提高可以带来更好的用户体验。

2.2 应用场景•Web应用:在Web应用中,可以使用缓存来存储经常被访问的网页、图片、样式表等静态资源,以提高网页的加载速度。

•数据库:在数据库访问中,可以使用缓存来存储查询结果,下次查询时可以直接从缓存中获取,避免了不必要的数据库访问。

•分布式系统:在分布式系统中,可以使用缓存来存储经常被访问的数据,以提高系统的响应速度和减轻对后端服务的压力。

三、缓存的存储结构3.1 缓存的种类•页面缓存:存储的是完整的网页内容,适用于静态网页或者内容更新不频繁的网页。

•对象缓存:存储的是经过序列化的对象,适用于复杂的数据结构或者频繁使用的数据。

•键值缓存:以键值对的形式存储数据,适用于单个对象或者简单的数据结构。

3.2 缓存的组织方式•数组:使用连续的内存空间来存储数据,通过索引来快速访问数据。

•链表:使用指针将数据串联起来,通过遍历链表来查找数据。

•哈希表:使用哈希函数将数据映射到特定的位置,通过哈希表来快速查找数据。

•树:使用树结构来存储数据,通过比较节点的值来定位数据。

四、缓存的更新策略4.1 先读后写先从缓存中读取数据,如果缓存中存在,则直接返回;如果缓存中不存在,则从磁盘或数据库中读取,并存储到缓存中。

以下习题来自《计算机系统结构》第七章 存储体系。

以下习题来自《计算机系统结构》第七章 存储体系。

以下习题来自《计算机系统结构》第七章存储体系。

7.1解释下列术语直接映像:每个主存地址映像到Cache中的一个指定地质的方式称为直接映像。

全相联映像:任何主存地址可映像到任何Cache地址的方式称为全相联映像。

组相联映像:组相联映像指的是将存储空间的页面分成若干组,各组之间是直接映像,而组内各块之间是全相联映像。

全写法:全写法也称直达法,即写操作将数据同时写入Cache和缓存。

写回法:写Cache时不写主存,仅当被写Cache数据块要被替换出去时才写回主存。

虚拟存储器:虚拟存储器是主存的扩展,当主存的容量不能满足要求时,数据可存放在外存中,在程序中仍然按地址访问外存空间。

大小取决于计算机的访存能力。

段式管理:把主存按段分配的存储管理方式称为段式管理。

页式管理:把虚拟存储空间和实际存储空间等分成固定大小的页,各虚拟页可装入主存中不同的实际页面位置。

段页式管理:段页式管理式段式管理和页式管理的结合,他将存储空间按逻辑模块分成段,每段又分成若干个页,访存通过一个段表和若干个页表进行。

段的长度必须是页的长度的整数倍,段的起点必须是某一页的起点。

快表:为了提高页表中常用项的访问速度,采用快速硬件构成的比全表小的多的部分表格。

慢表:存放在主存中的整个页表。

高速缓存:高速缓冲存储器是位于CPU和主存之间的高层存储子系统。

时间局部性:如果一个存储项被访问,则可能该项会很快再次被访问。

空间局部性:如果一个存储项被访问,则该项及其邻近的相也可能很快被访问。

段表:在对虚拟内存进行管理时,系统中用于指明各段在主存中的位置的表,表中包括段名或段号、段起点、装入位和段长等。

页表:在对虚拟内存进行管理时,系统中用于指明各页在主存中的位置的表,表中包括页号、每页在主存中的起始位置、表示该页是否已装入主存的装入位等。

块表:存储系统中的一个用于解决块和页的定位、标志、和寻址问题的表。

7.2 有人认为,随着存储器芯片集成度的提高,主存的容量将越来越大,虚拟存贮器将被淘汰,未来的计算机中将不采用虚拟存储器。

一级二级三级缓存的区分作用

一级二级三级缓存的区分作用

一级二级三级缓存的区分作用在我们日常生活中,缓存这个词儿可真不陌生,就像你手机里的照片、视频一样,缓存帮助我们快速获取信息,省去不必要的等待。

这就像当你急着看一部电视剧时,缓存就像你的好朋友,默默在后面给你铺路,简直太贴心了。

今天咱们就来聊聊一级、二级、三级缓存,这三个小家伙有什么不同和作用。

想象一下,你在外面吃火锅,菜品的准备也可以和缓存类比,分成三个阶段,听着是不是就有趣多了?首先说说一级缓存,也叫做L1缓存。

它就像你家里冰箱的冷藏室,平时放些常吃的东西,随时可以拿来吃。

一级缓存通常就装在CPU里,速度超级快,存取数据的时间几乎是瞬间的。

想想你在厨房翻找食材,想吃什么就能立刻拿到。

一级缓存的容量不大,通常只有几KB,但它的反应速度那叫一个快,CPU想要的数据基本上都是在这里找的。

这样一来,程序运行起来就像喝水一样轻松。

嘿,谁不喜欢快呢?接下来是二级缓存,L2缓存。

这个家伙就有点像你家里的储藏室,虽然空间大了一些,里面存的东西也比冷藏室丰富。

二级缓存通常不在CPU里,而是稍微远一点的地方,可能就在主板上。

虽然它的速度比一级缓存慢一些,但依然比起从内存直接获取数据要快得多。

想想你在储藏室里找东西,不一定能像厨房那样立刻拿到,但也比跑到超市买新鲜食材快得多。

二级缓存的容量一般能达到几百KB到几MB,能存放更多的数据,缓解了一级缓存的压力,保证了CPU的效率。

这时候,程序就像有了备用电源,时刻保持着活力,真是个好帮手!最后聊聊三级缓存,L3缓存。

这个大家伙就像你家楼下的仓库,空间非常大,能存放的东西简直是应有尽有。

不过,速度呢,相比于一级和二级缓存就慢了一点。

L3缓存通常是共享的,多个CPU核心可以一起用。

就像你和邻居一起分享仓库里的大米和面粉,大家都有需求的时候就能轻松取用。

三级缓存的容量通常能达到几MB到几十MB,完全可以满足大多数程序的需求。

即便访问速度不如前两个缓存,使用得当也能让整个系统的性能如虎添翼。

变色龙7.1安装指南

变色龙7.1安装指南

2.3 计算机硬件要求
下面的表格显示安装 Chromeleon 7.1 单机版所需计算机的最小和推 荐配置。
满足最小要求的计算机可能足够运行某些低需求的程序,但是不能 在运行很多程序时提供令人满意的性能。满足推荐值要求的计算机 对于常规程序较为合适。
处理器
最小值:
1 DAD-3000RS: 2 DAD-3000RS: 推荐值:
注意:以上路径包含的文件夹在默认情况下被隐藏。要查看,请 参阅 Windows 帮助中关于如何显示隐藏文件和文件夹的内容。
2.1.3 许可密钥(Dongle)兼容性 Chromeleon 7 的许可机制不同于 Chromeleon 6.8 和先前的版本。 它使用 USB 许可密钥(dongle),而不是密钥代码, Chromeleon 7 还要求安装相匹配的许可文件。
19
5.2 安装 Chromeleon 7
19
5.3 为控制特定的第三方仪器安装软件
23
5.4 安装验证
24
5.5 激活/升级许可
26
5.5.1 使用新的、包含许可文件的 Chromeleon 7 许可密

26
5.5.2 使用“空的”许可密钥和单独的许可文件
28
5.6 软件安装的故障排除
30
5.6.1 修复安装
提示:术语表描述 Chromeleon 的专用术语和文档中使用的缩 写。
页码 2
安装指南
Chromeleon 7
2 系统要求/兼容性
2.1 许可要求/兼容性
要使用 Chromeleon,用户必须拥有与安装软件版本相匹配的有效 许可。 Chromeleon 7 许可有两个组件: - 硬件,成为 USB 许可密钥 (dongle),和 - 许可文件,包含许可信息。 要激活有效的许可,两个组件须有相同的序列号,且同时存在。 在软件安装过程中,用户将被要求插入许可密匙并提供许可文件 (章节 5.2)。若在此过程中没有许可密匙和许可文件,请稍候按 照章节 5.5 的说明激活许可。

华为云分布式缓存服务1.10.0 API 参考手册说明书

华为云分布式缓存服务1.10.0 API 参考手册说明书

分布式缓存服务(DCS) 1.10.0API参考文档版本01发布日期2023-03-30版权所有 © 华为云计算技术有限公司 2023。

保留一切权利。

非经本公司书面许可,任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本文档内容的部分或全部,并不得以任何形式传播。

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华为云计算技术有限公司地址:贵州省贵安新区黔中大道交兴功路华为云数据中心邮编:550029网址:https:///目录1 使用前必读 (1)1.1 概述 (1)1.2 调用说明 (1)1.3 终端节点 (1)1.4 基本概念 (3)2 API概览 (4)3 如何调用API (5)3.1 构造请求 (5)3.2 认证鉴权 (7)3.3 返回结果 (9)4 生命周期管理 (11)4.1 创建缓存实例 (11)4.2 删除实例 (17)4.3 批量删除实例 (18)4.4 查询指定实例 (20)4.5 查询所有实例列表 (24)4.6 修改实例信息 (27)4.7 扩容缓存实例 (29)5 实例管理 (32)5.1 重启实例或清空数据 (32)5.2 查询运行中实例的统计信息 (34)5.3 查询实例状态 (36)5.4 修改密码 (40)6 参数管理 (43)6.1 修改实例配置参数 (43)6.2 查询实例配置参数 (44)7 数据迁移 (54)7.1 配置迁移任务 (54)7.2 创建数据迁移任务 (59)7.3 查询迁移任务列表 (62)7.4 删除数据迁移任务 (67)7.5 查询迁移任务详情 (70)7.6 停止数据迁移任务 (76)7.7 查询在线迁移进度明细 (81)8 备份和恢复 (86)8.1 备份指定实例 (86)8.2 恢复指定实例 (87)8.3 查询实例备份信息 (89)8.4 查询实例恢复记录 (92)8.5 删除备份文件 (94)9 模板管理 (96)9.1 查询参数模板列表 (96)9.2 创建自定义模板 (101)10 其他接口 (106)10.1 查询产品规格列表 (106)10.2 查询租户配额 (109)10.3 查询维护时间窗时间段 (112)10.4 查询可用区信息 (114)11 附录 (116)11.1 状态码 (116)11.2 错误码 (118)11.3 获取资源集ID (146)11.4 获取租户ID (146)11.5 缓存实例状态说明 (146)1使用前必读1.1 概述欢迎使用分布式缓存服务(Distributed Cache Service)。

Adobe Acrobat7.1 Professional软件安装及操作教程

Adobe Acrobat7.1 Professional软件安装及操作教程

写这篇文章,教大家如何用 Adobe Acrobat 7.0 Professional软件安装及转换成 PDF文档《 Adobe PDF文档 之 Adobe Acrobat 7.0 Professional软件安装教程篇(上)》、《 Adobe PDF文档 之 Adobe Acrobat 7.0 Professional软件操作教程篇(下)》。

好,下面,开始言传正题,教大家如何下载安装 Adobe Acrobat 7.0 Professional软件。

先从网上下载 Adobe Acrobat 7.0 Professional软件,下载网址:/soft/1351.htm下载完成后,会出现一个压缩包,然后进行解压,就是出现一个文件夹,如下图打开刚才解压的文件夹,里面会出现三个图标,一个 Adobe Acrobat 7.0,一个注册机,一个Adobe Acrobat 7.0文本文档,其中文本文档中的内容是注册序号。

如下图打开 Adobe Acrobat 7.0文件夹,选择AcroPro.msi软件,进行安装。

如下图打开 AcroPro.msi软件后,下面就直接进行入Adobe Acrobat 7.0 Professional安装程序。

选择下一步,如下图下面会出现欢迎使用 Adobe Acrobat 7.0 Professional安装,选择下一步,如下图下面会出现选择最终用户许可协议的语言版本,选择简体中文,然后选择下一步,如下图下面会出现最终用户许可协议,选择接受,如下图下面会出现用户信息,请输入用户名、单位、序号,输入完成后,选择下一步,如下图显示下面会出现缓存安装程序,在缓存栏上选择打匀,安装缓存安装程序文件。

选择下一步,如下图显示下面会出现 PDFMAKER安装和集成信息,选择下一步,如下图下面会出现安装类型,选择典型,选择下一步,如下图下面会出现选择目的文件夹,选择下一步,如下图下面会出现,已做好安装程序的准备,选择安装。

CDS7.1操作手册

CDS7.1操作手册

ATE测试项配置说明
以FTP download配置为例
基本设置
测试数量:计次测试时,循环下载次数
测试间隔:循环下载时,每2次测试任务之间的等待间隔
数据停传超时:下载数据业务,无速率等待时长,超时后任务判定为失败服务器地址:ip地址
用户名:用户名
密码:密码
被动模式:勾选时为被动,不勾选时为主动。

要求与服务器侧配置一致
服务器文件路径:点击路径选择按钮弹出探测器,选择文件。

可以手动填入线程数量:多线程下载数量
高级设置
测试方式:
计次测试:按次数循环下载。

当次任务结束时自动执行下一次任务
计时测试:按固定时长下载。

当次任务完成规定时间后即停止
自动拨号方式:多次测试时,可定义是否每次任务都执行拨号操作
控制端口:协议交互端口,默认21
传输类型:数据传输类型,与服务器配置一致
多线程类型:
多文件:多线程多文件表示同时下载多个相同大小的文件,文件数=进程数单文件:单文件多线程表示将一个下载文件分割成多份,同时下载
本地路径:本地保存文件路径。

不设置表示数据记录到缓存。

Array负载均衡WEB手册

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Squid教程07

Squid教程07

Squid中文权威指南(第7章)译者序:本人在工作中维护着数台Squid服务器,多次参阅Duane Wessels(他也是Squid的创始人)的这本书,原书名是"Squid: The Definitive Guide",由O'Reilly出版。

我在业余时间把它翻译成中文,希望对中文Squid用户有所帮助。

对普通的单位上网用户,Squid可充当代理服务器;而对Sina,NetEase这样的大型站点,Squid又充当WEB加速器。

这两个角色它都扮演得异常优秀。

窗外繁星点点,开源的世界亦如这星空般美丽,而Squid是其中耀眼的一颗星。

对本译版有任何问题,请跟我联系,我的Email是:yonghua_peng@彭勇华目录7.磁盘缓存基础 (2)7.1 cache_dir指令 (2)7.1.1 参数:Scheme (2)7.1.2 参数:Directory (2)7.1.3 参数:Size (3)7.1.4 参数:L1和L2 (4)7.1.5 参数:Options (5)7.2 磁盘空间基准 (6)7.3 对象大小限制 (6)7.4 分配对象到缓存目录 (7)7.5 置换策略 (7)7.6 删除缓存对象 (8)7.6.1 删除个别对象 (8)7.6.2 删除一组对象 (9)7.6.3 删除所有对象 (10)7.7 refresh_pattern (10)7.磁盘缓存基础7.1 cache_dir指令cache_dir指令是squid.conf配置文件里最重要的指令之一。

它告诉squid以何种方式存储cache文件到磁盘的什么位置。

cache_dir指令取如下参数:cache_dir scheme directory size L1 L2 [options]7.1.1 参数:SchemeSquid支持许多不同的存储机制。

默认的(原始的)是ufs。

依赖于操作系统的不同,你可以选择不同的存储机制。

(mpc83xx中文翻译,绝对难找)powerpc 第7章 e300处理器内核概述

(mpc83xx中文翻译,绝对难找)powerpc 第7章 e300处理器内核概述

(mpc83xx中文翻译,绝对难找)powerpc 第7章 e300处理器内核概述第七章 e300处理器核概述本章概述由原始MPC603e PowerPC微处理器设计派生出的嵌入式e300处理器核的特性。

e300核是PowerPC微处理器系列的一个实现。

在整个文档中,交替使用术语‘e300 核’、‘核’和‘处理器’。

在描述实现特定(implementation-specific)的特性时使用术语e300c1,而在描述属于该处理器系列的特性时使用术语e300。

MPC8349E使用e300c1核。

7.1 概述本节介绍e300核的详细信息,提供显示其主要功能单元的结构图(见e300 PowerPC核参考手册的字节序模式和字节顺序一章),并简要介绍这些单元是如何交互的。

说明e300核与源自MPC603e处理器的先前PowerPC实现的所有不同之处。

更多信息请参见e300 PowerPC核参考手册。

e300核是该精简指令集计算(RISC)微处理器系列中的一个低功耗实现。

该核实现了PowerPC系统结构的32位部分,该部分定义了32位有效地址,8、16和32位整型数据类型,以及32和64位浮点数据类型。

e300核是一个超标量处理器,它每个时钟可以发出和撤回多达3条指令。

指令可以不按程序顺序执行,以提高性能,但该核使指令的执行看起来象顺序执行一样。

e300c1核集成了5个执行单元:整数单元(IU integer unit)、浮点数单元(FPU floating-point unit)、转移处理单元(BPU branch processingunit)、取/存单元(LSU load/store unit)和系统寄存器单元(SRU system register unit)。

并行执行5条指令的能力和具有快速执行时间的简单指令的使用使基于e300核的系统具有很高的效率和吞吐率。

绝大多数整型指令在一个时钟周期内执行完成。

Dell Update Packages 版本 7.1 用户指南说明书

Dell Update Packages 版本 7.1 用户指南说明书

Dell Update Packages 版本 7.1用户指南注、小心和警告注: “注”表示可以帮助您更好地使用计算机的重要信息。

小心: “小心”表示可能会损坏硬件或导致数据丢失,并说明如何避免此类问题。

警告: “警告”表示可能会造成财产损失、人身伤害甚至死亡。

© 2012 Dell Inc.本文中使用的商标:Dell™、Dell 徽标、Dell Boomi™、Dell Precision ™、OptiPlex™、Latitude™、PowerEdge™、PowerVault™、PowerConnect™、OpenManage™、EqualLogic™、Compellent™、KACE™、FlexAddress™、Force10™和 Vostro™是 Dell 公司的商标。

Intel®、Pentium®、Xeon®、Core®和 Celeron®是 Intel 公司在美国和其他国家/地区的注册商标。

AMD®是 Advanced Micro Devices 公司的注册商标,AMD Opteron™、AMD Phenom™和 AMD Sempron™是 AMD (Advanced Micro Devices) 公司的商标。

Microsoft®、Windows®、Windows Server®、Internet Explorer®、MS-DOS®、Windows Vista®和 Active Directory®是微软公司在美国和/或其他国家/地区的商标或注册商标。

Red Hat®和 Red Hat® Enterprise Linux®是 Red Hat 公司在美国和/或其他国家/地区的注册商标。

Novell®和 SUSE®是 Novell 公司在美国和其他国家/地区的注册商标。

x86各级缓存大小原理

x86各级缓存大小原理

x86各级缓存大小原理x86架构是目前最常用的计算机处理器架构之一,它具有多级缓存结构,以提高数据访问速度和系统性能。

本文将重点介绍x86架构中各级缓存的大小、原理以及其对系统性能的影响。

一、L1缓存L1缓存是x86架构中最靠近处理器核心的一级缓存,分为指令缓存(L1i)和数据缓存(L1d)。

L1i用于存储指令,L1d用于存储数据。

L1缓存的大小通常较小,一般为32KB或64KB,但由于其距离处理器核心最近,因此具有极高的访问速度。

L1缓存的原理是基于局部性原理,即程序在执行过程中,往往会频繁地访问相邻的内存地址。

因此,L1缓存通过预先将程序所需的指令和数据加载到缓存中,以便快速响应处理器的访问请求。

L1缓存采用的是直接映射或组相联映射的方式,以提高缓存的命中率。

二、L2缓存L2缓存是x86架构中的二级缓存,位于L1缓存之后。

L2缓存的大小通常为256KB、512KB或更大,相较于L1缓存,L2缓存的容量更大,但访问速度相对较慢。

L2缓存的原理与L1缓存类似,同样基于局部性原理。

L2缓存通过存储L1缓存未命中的数据,以满足处理器的访问需求。

L2缓存的结构通常采用组相联映射,以提高缓存的命中率。

三、L3缓存L3缓存是x86架构中的三级缓存,位于L2缓存之后。

L3缓存的大小通常为几兆字节,甚至更大。

与L2缓存相比,L3缓存的容量更大,但访问速度较慢。

L3缓存的原理与L1、L2缓存类似,同样基于局部性原理。

L3缓存通过存储L2缓存未命中的数据,以满足处理器的访问需求。

L3缓存的结构通常采用组相联映射,以提高缓存的命中率。

四、缓存的影响因素缓存对系统性能的影响主要取决于缓存的命中率和访问延迟。

命中率是指处理器在访问缓存时的命中次数与总访问次数之比,命中率越高,表示缓存的效果越好。

访问延迟是指处理器从发出访问请求到获得响应所需的时间,延迟越低,表示缓存的访问速度越快。

缓存的命中率受多种因素影响,包括程序的局部性、缓存的大小和替换算法等。

缓存设计:合理使用缓存,提高系统性能和响应速度

缓存设计:合理使用缓存,提高系统性能和响应速度

缓存设计:合理使用缓存,提高系统性能和响应速度引言缓存是提高系统性能和响应速度的关键因素之一。

在设计和开发应用程序时,合理使用缓存可以显著减少对底层资源的访问次数,从而提高系统的整体性能。

本文将介绍缓存的概念、作用以及如何合理使用缓存来优化系统性能和响应速度。

1. 缓存的概念与作用1.1 缓存的定义1.2 缓存的作用1.3 缓存的工作原理2. 缓存设计的原则2.1 可用性和一致性2.2 数据完整性2.3 缓存的大小和清理策略2.4 缓存的更新策略3. 缓存类型及其适用场景3.1 页面缓存3.2 数据库查询缓存3.3 分布式缓存4. 缓存设计的最佳实践4.1 缓存的键设计4.2 缓存的过期策略4.3 缓存的失效处理4.4 缓存的预热4.5 缓存的监控和调优5. 常见的缓存问题与解决方案5.1 缓存穿透5.2 缓存雪崩5.3 缓存击穿5.4 缓存并发问题6. 缓存的性能测试与评估6.1 缓存性能测试的指标6.2 缓存性能测试的方法6.3 缓存性能测试的工具7. 结论7.1 缓存设计的重要性7.2 如何合理使用缓存引言现代系统面临着越来越多的并发请求和数据处理需求,要提供快速、稳定的服务,就需要考虑如何优化系统性能和响应速度。

而缓存作为一种常见的性能优化手段,在提供高效、可扩展的解决方案中发挥着重要作用。

本文将介绍缓存的概念、作用以及如何合理使用缓存来提高系统性能和响应速度。

1. 缓存的概念与作用1.1 缓存的定义缓存是在应用程序和底层资源之间的一层数据存储,用于存储和提供频繁访问的数据。

缓存可以是内存中的数据结构,也可以是独立的存储设备。

1.2 缓存的作用缓存的主要作用是减少对底层资源的访问次数,从而提高系统的响应速度和性能。

通过将频繁访问的数据存储在缓存中,可以避免每次请求都要访问底层资源,从而大大减少了响应时间和系统开销。

1.3 缓存的工作原理缓存的工作原理可以简单描述为以下几个步骤:- 首先,应用程序发起一个数据请求。

服务器客户机缓存设置

服务器客户机缓存设置

服务器客户机缓存设置7.0 服务端/客户端缓存相关设定-网众邓波原创7.0服务端微调了磁盘缓存技术,进一步改进了优化缓存的算法。

NxD® 5.8中有规定使用动态内存(<=1G,推荐缓存启动分区);NxD® 7.0去除1G的限制,你可以在物理内存的范围内设置足够大的缓存。

通过加大服务器对整个磁盘的缓存大小(如设置2-4G的磁盘缓存)可以极大的降低服务器的负载,部分经常出现cpu利用率100%的服务器通过此设置可以极大的降低cpu利用率。

(缓存整个映像可以有效降低服务器负载,但是如果和快车同时使用时,有可能因为缓存的缘故导致更新后的游戏不能及时出现在客户端机器上。

)服务端磁盘缓存:不在局限于1G的动态缓存模式,取消以前的静态缓存。

可根据服务器内存来适当调试磁盘缓存,缓存范围指缓存对磁盘作用的有效范围,超出缓存范围部分的磁盘读取将不被缓存,将直接读取磁盘.启动分区:物理磁盘里有多个分区的情况下可以设定只缓存启动分区.(此缓存开启后会对客户机的启动速度有很大提高)整个磁盘:缓存整个磁盘.命中率稍低。

(此缓存开启后会对客户机的整体运行速度会有很大的提高)命中率:工作站访问加速节点时,如果该节点有缓存住了要被访问的数据时就叫做命中,如果没有的话需要回原服务器取,就是没有命中。

最大并发数控制:与服务端缓存紧密联系如果开过服务端缓存请选择并发数控制(默认自动)系统自动控制会控制系统在10%-30%左右,也可以更具实际环境设定,建议自定义设置为10-20服务器控制性能为最佳状态。

【就好比你的磁盘时一条高速公路,并发就是你允许同时几辆车并排运行。

】【服务端磁盘缓存和并发控制可以有效的调整CPU的负载量,效果很明显。

】客户端缓存设定:磁盘缓存:调整磁盘缓存大小,根据客户端内存的大小来设定.回写缓存:回写缓存允许把工作站运行时候的回写临时保存在回写缓存中,不立即写回服务端,由工作站在后台根据特定的算法把回写缓存中的数据淘汰回服务端中.读取缓存:工作站根据淘汰算法缓存数据,尽可能减少读取服务端磁盘和减少数据经过网络的传输时间.回写缓存和读缓存可以同时打开分别勾选那一项那一项就会生效。

ASP使用缓存方法及缓存类详解

ASP使用缓存方法及缓存类详解

一、何谓ASP缓存/为什么要缓存当你的web站点采用asp技术建立的初期,可能感觉到的是asp动态网页技术带来的便利性,以及随意修改性、自如的http控制。

但是,随着访问量的增加,你一定会发现自己的站点访问速度越来越慢,IIS重新启动得越来越频繁。

接下来,你一定想优化asp,诸如更换性能更优异的数据库、建立索引、编写存储过程等等。

这些措施有些不需要增加成本压力,有些则成本压力很大(譬如丛access到SQL),而且效果还不一定。

面对web访问压力,我认为最经济的办法是利用缓存优化技术来实现缓解web的服务压力。

Web访问量增加通常意味着以下资源需求的快速增长:1、网卡流量增加,需要消耗更多的CPU处理网络流量和网络I/O线程。

2、需要更频繁的打开/关闭数据库连结(如果使用数据库技术—通常asp都会采用数据库作为数据存储),严重消耗资源的事物数量、以及事务相互竞争资源引起的死锁、会增加网络I/O或者CPU消耗。

3、如果采用session的话,IIS为了维持状态,会消耗更多内存,而内存消耗可能会引发物理内存不够,引起物理内存同辅存间的频繁交换,从而引起代码执行的停顿,web响应阻滞。

4、由于访问的不到及时响应,会引起网页访问故障,导致用户刷新,从而加剧CPU、内存等资源需求。

实际上,考虑通常的web应用程序,很多时候的动态代码执行是不必要的。

二、asp缓存的分类擅自总结,asp的缓存可以分为两类:1、文件缓存所谓文件缓存,就是根据逻辑判断,一段时间内某个asp的特定执行将不会有很大的变动,因而将内容以静态html的形式存放,然后以web的重定向技术让客户端访问静态文件,以达到减少CPU、数据库资源等的需求。

这样的应用很多,譬如很多论坛就是在回复贴子的时候将整个贴子重新生成一个静态文件,然后进行重定向的,例如的论坛。

该成静态还有一个副作用(好处)--可以很容易被google等搜索引擎收录。

一些所谓新闻发布系统的都采用了此技术。

linux怎么看内存使用率

linux怎么看内存使用率

linux怎么看内存使用率你们知道linux怎么看内存使用率吗?不知道的话跟着店铺一起来学习linux怎么看内存使用率。

linux怎么看内存使用率方法下面介绍使用top和free命令查看系统中空闲内存所以你执行top命令看到的[root@linuxzgf ~]# topMem: 8174492k total, 7124268k used,并不是代表你的应用程序已经使用了7.1的内存,这7.1G是包含了:应用程序内存 + 缓冲 + 缓存的内存的,需要用free命令查看.下面是一个例子(单位是MB):[root@linuxzgf ~]# free -mtotal used free shared buffers cachedMem: 7982 6811 1171 0 350 5114-/+ buffers/cache: 1346 6636Swap: 16935 11 16924[root@linuxzgf ~]#在这里例子中,应用程序只使用了1346MB内存,还有6636MB空闲内存可以使用.一些简单的计算方法:物理已用内存 = 实际已用内存 - 缓冲 - 缓存= 6811M - 350M - 5114M物理空闲内存 = 总物理内存 - 实际已用内存 + 缓冲 + 缓存应用程序可用空闲内存 = 总物理内存 - 实际已用内存应用程序已用内存 = 实际已用内存 - 缓冲 - 缓存Linux的基本原则是没有资源应该被浪费.因此核心会使用尽可能多的RAM,来缓存来自本地和远程的文件系统的信息.系统做读写操作的时候,会将与当前运行的进程相关的数据尽量存储在RAM里.系统报告的缓存是缓冲和页缓存两者之和.缓存并不是在进程结束的时候被回收(你可能很快会启动另外一个进程,需要同样的数据),而是随需回收–比如,当你启动一个需要大量内存的进程时,Linux核心会从内存中回收缓存,将得到的内存分配给新的进程.有些区域,比如匿名内存映射(mmps)和共享内存区域,它们被报告为缓存,但不是被核心直接释放.一般的缓存不映射到进程的地址空间,仅仅是简单的核心映射,而这些特别的缓存映射到所有挂接到它们上面的进程.。

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26
显示回调函数
void display() { glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT); glRasterPos2i(0,0); glDrawPixels(n,m,GL_RGB, GL_UNSIGNED_INT, image); glFlush(); }
27
glPixelTransferf(GL_RED_SCALE, s); glPixelTransferf(GL_GREEN_SCALE, s); glPixelTransferf(GL_BLUE_SCALE, s);
从内存到帧缓冲区中可能需要进行字节反转,通 过如下实现
glPixelStorei(GL_UNPACK_SWAP_BYTES,GL _TRUE);
ห้องสมุดไป่ตู้
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像素与图像 矩形阵列像素称为图像 像素由字节(8位)组成
– 灰度图像由一个字节 – RGB图像由3个字节
3个函数
– 写像素: 处理器内存到帧缓存 – 读像素:帧缓存到处理器内存 – 复制像素:帧缓存到帧缓存
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OpenGL 像素函数
glReadPixels(x,y,width,height,format,type,myimage)
左下角位置
尺寸 数据类型 图像格式 处理器内存指针
GLubyte myimage[512][512][3]; glReadPixels(0,0, 512, 512, GL_RGB, GL_UNSIGNED_BYTE, myimage); glDrawPixels(width,height,format,type,myimage)
– 前端 – 后端 – 辅助
深度缓存 累加缓存 模板缓存
7
缓存写操作
考虑存储器为一个二维像素数组 对矩阵块里的像素进行读写
– 位块传送运算
帧缓存是存储器的一部分
存储器
源像素 写入帧缓存
帧缓存 (目标像素)
8
写入模式
写操作之前先读取目标像素
9
写入模式
源和目标按位组合运算 16 种可能的函数 (1位情形)
读文件头
fscanf(fd, "%c",&c); while(c == '#') { fscanf(fd, "%[^\n] ", b); printf("%s\n",b); fscanf(fd, "%c",&c); } ungetc(c,fd);
查找第一行中的 # ,跳过注释
24
读数据
fscanf(fd, "%d %d %d", &n, &m, &k); printf("%d rows %d columns max value= %d\n",n,m,k); nm = n*m; image=malloc(3*sizeof(GLuint)*nm); s=255./k;
替换 异或(XOR) 或(OR)
10
XOR 模式
当交换存储块,如菜单离屏存储时非常有用 S 表示屏幕, M 表示菜单,如下运算次序 S ←S⊕M M ←S⊕M S ←S⊕M 交换了 S 和 M 其他应用
– 光标移动 – 扫描线填充多边形
11
像素管道 OpenGL 支持独立的像素管道
– 写像素
• 从处理器内存移动到帧缓存 • 格式转换 • 映射, 查找, 测试
21
显示一个 PPM 图像 PPM 是一种简单的格式 图像文件由文件头及后面的像素数 据构成 文件头 P3
# comment 1 # comment 2 . #comment n rows columns maxvalue pixels
22
读文件头
FILE *fd; int k, nm; char c; int i; char b[100]; float s; 检查第一行是否 “P3” int red, green, blue; printf("enter file name\n"); scanf("%s", b); fd = fopen(b, "r"); fscanf(fd,"%[^\n] ",b); if(b[0]!='P'|| b[1] != '3'){ printf("%s is not a PPM file!\n", b); exit(0); } printf("%s is a PPM file\n",b); 23
– 读像素
• 格式转换
12
光栅位置 OpenGL 中光栅位置为状态之一 通过 glRasterPos*()设置
– glRasterPos3f(x, y, z);
光栅位置是几何实体
– 通过几何通道 – 最终生成屏幕坐标下的二维位置 – 开始绘制位图的屏幕位置
13
缓存选择
OpenGL 可以在任一个颜色缓存(前, 后,辅助)中进行读写 缺省为后端缓存 利用 glDrawBuffer,glReadBuffer 更改 注意,帧缓存与处理器内存中的像素格式 不同 – 需要打包(packing)和解包(unpacking) – 读写缓慢
14
位图 OpenGL 处理 1位像素 (位图) 不同 于多位像素 位图的位值决定对应位置的像素颜 色是否需要改变
– 0 ⇒ 颜色不变 – 1 ⇒ 颜色基于绘制模式改变
对于光栅字符很有用
– GLUT 字体: GLUT_BIT_MAP_8_BY_13
15
光栅颜色
与绘制颜色相同设置 glColor*() 由最后一次调用 glRasterPos*() 固定
位图显示后 光栅位置增量
第一次光栅位置
第二次光栅位置
17
例子: 例子 棋盘
GLubyte wb[2] = {0 x 00, 0 x ff}; GLubyte check[512]; int i, j; for(i=0; i<64; i++) for (j=0; j<64, j++) check[i*8+j] = wb[(i/8+j)%2]; glBitmap( 64, 64, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, check);
glColor3f(1.0, 0.0, 0.0); glRasterPos3f(x, y, z); glColor3f(0.0, 0.0, 1.0); glBitmap(……. glBegin(GL_LINES); glVertex3f(…..)
几何绘制使用蓝色 位图中使用红色绘制
16
位图输出
glBitmap(width, height, x0, y0, xi, yi, bitmap) 偏移量
计算机图形学
杨 武
影像科学与技术实验室 东南大学计算机学院 yangwu@
第七章
离散技术
2
第七章之第一节
缓存
3
基本内容
介绍OpenGL中其他缓存 缓存读写 利用融合功能
4
缓存
空间分辨率为 (n x m),深度为 k 的内存块
pixel
5
OpenGL 帧缓存
6
OpenGL 缓存 颜色缓存
从当前光栅位置开始
glCopyPixels(x,y,width,height,type)
20
图像格式 标准格式 (JPEG, TIFF, GIF,RAW) OpenGL中如何读写图像 ? OpenGL不支持这些格式
– OpenGL 不知道图像的格式 – 有专门的代码支持 – OpenGL中可以写一些简单格式的读写
压缩因子
for(i=0;i<nm;i++) { fscanf(fd,"%d %d %d",&red, &green, &blue ); image[3*nm-3*i-3]=red; image[3*nm-3*i-2]=green; image[3*nm-3*i-1]=blue; }
25
压缩图像数据
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