【资源说明】 基于C++实现多线程连接池MySQL源码+项目说明+详细代码注释.zip C++ 调用 MYSQL API 连接池 ## environment： * VS2022 * MySQL8.0.27 ## 高并发下频繁处理瓶颈 * 建立通信：`TCP三次握手` * 数据库服务器的`连接认证` * 服务器`关闭连接`的资源回收 * `断开`通信的TCP四次挥手 > 如果客户端和服务端`频繁`进行类似操纵，影响整个`开发效率` ## 数据库连接池 > 为了`提高`数据库(关系型数据库)的访问`瓶颈`，除在服务器端添加缓存服务器缓存常用的数据，还可添加连接池来提高服务器访问效率 连接池主要用于`网络服务器端`，用于同时接受`多个用户端`请求，数据库与数据库客户端采用`TCP通信`. * 数据库客户端和服务端先建立起`多个连接` * 多线程通过`套接字通信`取出连接池中的一个连接，然后和服务器直接进行通信，通信之后再将此连接`还给连接池`(减少数据库连接和断开的次数) * 数据库连接池对应C++中的一个数据库连接对象，即`单例模式` * 连接池中包括数据库服务器连接对应的IP，端口，用户，密码等信息 * 对数据库对象存入`STL`当中，需要设置最大值，最小值限制队列 * 多线程从连接池中取出数据库对象若有取出，`没有等待`调用算法 * 对 连接池中的数据库连接(空间时间长的即调度算法)进行`适当`断开连接 * 共享资源的访问，需要`互斥锁`(生产者消费者问题) ## 单例模式 * `懒汉模式` > 当使用这个类的时候才创建它 > 创建对象时，加锁保证有且仅有一个 > (有线程安全问题) * `饿汉模式` > 不管用不用它，只要类被创建，这个实例就有 > 没有线程安全问题 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

商超（超市和零售店）在现代经济中扮演着至关重要的角色，然而，它们在蔬菜商品管理中面临着多重挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、合理制定价格策略、以及有效制定补货计划等问题。 解决这些问题对于商超来说至关重要，因为它们直接影响着销售收益、库存成本和客户满意度。因此，本研究旨在为商超提供一套全面的蔬菜商品管理策略，以帮助它们更好地应对这些挑战。 针对问题一，在蔬菜商品管理中，首要问题之一是如何准确预测销售趋势。这包括了不同蔬菜品类的销售模式，如季节性销售高峰和低谷。我们需要深入了解哪些蔬菜在特定时间段内销售最活跃，以及它们之间的差异。这个问题的解决有助于商超更有针对性地制定促销策略和补货计划。 针对问题二，制定合理的价格策略对于商超至关重要，因为它们需要平衡销售利润和客户价格敏感度。我们需要建立一个定价模型，考虑商品成本、预期销售量和销售利润等因素。这个模型将为每个蔬菜品类提供合理的售价建议，确保商超实现销售利润的最大化，同时提供具有竞争力的价格。 针对问题三，如何确定每个单品的补货量以及建议的定价策略是另一个重要问题。我们需要通过组合优化方法，确定每个单品的最佳补货量和定价策

和我一样不善于界面美化的朋友们, 这次省事了, 给大家介绍一个插件, 两行代码就能做出漂亮的应用程序来 想知道更多，下下来试试吧，挺不错的

asp.net网上投票系统详细的源代码 说明文档 说明报告

Javascript 前端实现图片裁剪功能，能实时展示最新图片、 预览新图片。 任意拖动图片，八个方向缩放图片，任意寸尺大小的裁剪，满足基本图片裁剪需求。 使用canvas进行图片裁剪数据的处理，简单原始代码，易学易懂，方便了解基本原理，也有利于自己进行组件封装。 可以参考博文：https://blog.csdn.net/jimojianghu/article/details/127620196

%%清空环境? clear all; clc; %%参数设置? w=0.6;%惯性因子? c1=2;%加速常数 c2=2;%加速常数? Dim=3;%维数 SwarmSize=50;%粒子群规模? ObjFun=@PIDcl;%待优化函数句柄? MaxIter=100;%最大迭代次数? MinFit=-Inf;%最小适应值 Vmax=1; Vmin=-1; Ub=[10 10 10]; Lb=[0 0 0]; %%粒子群初始化? Range=ones(SwarmSize,1)*(Ub-Lb); Swarm=rand(SwarmSize,Dim).*Range+ones(SwarmSize,1)*Lb;%初始化粒子群 VStep=rand(SwarmSize,Dim)*(Vmax-Vmin)+Vmin;%初始化速度 fSwarm=zeros(SwarmSize,1); for i=1:SwarmSize fSwarm(i,:)=feval(ObjFun,Swarm(i,:));%粒子群的适应值计算 end %%个体极值和群体极值 [bestfbestindex]=min(fSwarm); zbest=Swarm(bestindex,:);%全局最佳 gbest=Swarm;%个体最佳 fgbest=fSwarm;%个体最佳适应值 fzbest=bestf;%全局最佳适应值 %%迭代寻优 iter=0; y_fitness=zeros(1,MaxIter);%预先产生4个空矩阵? K_p=zeros(1,MaxIter); K_i=zeros(1,MaxIter); K_d=zeros(1,MaxIter); while ((iterMinFit)) for j=1:SwarmSize %速度更新 VStep(j,:)=w*VStep(j,:)+c1*rand*(gbest(j,:)-Swarm(j,:))+c2*rand*(zbest-Swarm(j,:)); if VStep(j,:)>Vmax,VStep(j,:)=Vmax; end if VStep(j,:)Ub(k),Swarm(j,k)=Ub(k); end if Swarm(j,k)

2023-03-02 19:29:21 1.83MB MTALAB Simulink 蚁群算法 PID