基于swing的模拟操作系统作业调度算法可视化系统、功能完整

Java写的作业调度演示工具:FIFO、优先级、轮转法实时Gantt图展示 一款基于Java 16开发的教学型作业调度模拟程序,带完整Swing图形界面,能动态演示作业从提交、排队、执行到完成的全过程。支持手动添加多个作业,自定义到达时间、服务时间、优先级等参数;内置三种经典调度策略:先进先出(FIFO)、静态优先级调度、时间片轮转(RR),切换算法后立即重绘甘特图(Gantt Chart)并更新执行日志。UI模块(UI)、核心逻辑与工具类(Utils)、主入口(Main)分层清晰,源码结构规范,适配IntelliJ IDEA工程(含.iml和workspace.xml),开箱即用 阅读详情

   前段时间各种各样的事情太多了,优快云博客停止有很长一段时间了。今天为大家分享一个JAVA窗体版本的模拟作业调度算法478.目前基于Swing的窗体程序使用越来越少。但是通过窗体程序涉及到的技术在各种应用程序中都有广泛的应用。本次介绍操作系统作业调度模拟系统还是做的非常好,项目涉及到操作系统知识、UI技术、多线程技术等,是一个实战性很强的项目。系统主要根据用户输入的作业数量、和开始时间、结束时间、优先级图形化展示:FCFS、SJF、PSA、HRRN四种调度算法的运行结果。整个项目有完整得源码,希望大家可以喜欢。通过实战项目,喜欢上编程,提高编程水平,一起加油!

项目背景和目的

   操作系统调度算法是操作系统中用于分配处理器资源给不同进程或作业的一种策略。调度算法的选择直接影响系统的性能,包括吞吐量、CPU利用率、周转时间等指标。

 1  先来先服务(FCFS)

按照作业或进程请求CPU的顺序来分配CPU资源,即先请求的进程先得到服务.

  • 公平、简单。
  • 有利于CPU繁忙的作业,而不利于I/O繁忙的作业。
  • 可能导致短作业等待时间过长。

2 短作业优先(SJF)

  • 原理:选择估计运行时间最短的作业或进程优先执行。
  • 特点:
    • 最短的平均等待时间、平均周转时间和平均带权周转时间。
    • 对短作业有利,但可能导致长作业饥饿。
    • 有非抢占式和抢占式两种形式,其中抢占式称为最短剩余时间优先(SRTF, Shortest Remaining Time First)优先级调度(Priority Scheduling Algorithm, PSA)

3 优先级调度(PSA)

  • 原理:根据任务的紧急程度或重要性来分配CPU资源,每次选择优先级最高的进程执行。
  • 特点:
    • 可以区分任务的紧急程度,适用于实时操作系统。
    • 有静态优先级和动态优先级两种形式。
    • 可能导致低优先级进程饥饿。

4. 响应比最高者优先( HRRN)

  • 原理:在每次调度时计算各个进程的响应比,选择响应比最高的进程执行。响应比 = (等待时间 + 要求服务时间) / 要求服务时间。
  • 特点:
    • 综合考虑了作业的等待时间和要求服务时间,既照顾了短作业,又考虑了作业的到达次序。
    • 避免了长作业饥饿的问题。

系统功能架构

系统的功能结构入下图所示,其功能结构入下图所示:

运行效果

1 主界面

2 作业参数设置

3 FCFS(先来先服务算法)结果

4 SJF(短作业优先)结果

5 PSA(优先级调度算法)结果

6 HRRN(高响应比)结果

关键代码

public void initIntroduction() throws IOException {
        //根据背景动态地设置窗体大小
        File picture = new File(new File("").getAbsolutePath() + "/Images/" + Title + ".png");
        BufferedImage sourceImg = ImageIO.read(new FileInputStream(picture));
        setSize(sourceImg.getWidth(),sourceImg.getHeight());

        //位置、布局、关闭操作、可见性,加入中间容器
        setLocationRelativeTo(null);
        setLayout(null);
        setDefaultCloseOperation(JFrame.DISPOSE_ON_CLOSE);

        panel = new MyPanel();
        setContentPane(panel);

        setVisible(true);
    }


        @Override
        protected void paintComponent(Graphics g) { //把算法简介加入到图片里通过弹窗背景形式展示
            String imagePath = new File("").getAbsolutePath() + "/Images/" + Title + ".png";
            ImageIcon icon = new ImageIcon(imagePath);
            Image image = icon.getImage();
            g.drawImage(image,0,0,this.getWidth(),this.getHeight(),this);
        }

项目总结

(1)在写代码之前,在大脑里一定要把思路理清楚,不能模模糊糊,一定要把功能图和流程图画出来,然后根据它去实现每一个功能块,要多分析,培养一种良好的逻辑思维能力。

(2)在写代码的过程中,一定要采取就近原则,同一个功能,或者对同一个组件的设置一般要写在一块,这样写的程序比较清晰,不容易出错,也便于查找。

(3)要养成良好的注释习惯,一是有利于别人阅读你的程序,同时也有利于自己以后再看,就能很快的读懂程序,提高效率。

(4)把功能模块化,即把实现相同功能的代码段封装成一到一个类或者一个方法中,实现的时候调用即可,这样能提高代码的可读性。

PyTorch GPU版本安装避坑指南:解决RuntimeError: No CUDA GPUs are available报错 本文详细解析了PyTorch GPU版本安装过程中常见的`RuntimeError: No CUDA GPUs are available`报错问题,从硬件驱动检查、CUDA Toolkit与cuDNN安装到PyTorch GPU版本的正确配置,提供了全面的避坑指南和实战验证方法,帮助开发者高效搭建深度学习开发环境。 阅读详情

相关推荐

Mac用户必看:Typora最新版永久激活+弹窗屏蔽保姆级教程(附崩溃解决方案)

本文为Mac用户提供了一份详尽的Typora最新版永久激活与弹窗屏蔽教程。通过修改关键JS文件,实现软件激活状态并彻底关闭成功提示弹窗。文章深入剖析了操作原理,并重点提供了解决由此引发的多文档崩溃问题的实用临时方案,同时客观讨论了该方法的局限性与潜在风险。

wine的专栏 2353

vim 可视化操作

1. 选择多行拷贝 按v键,上下选择多行,按Y键拷贝多行内容,选择要粘贴的位置,按P键 2.选择多行删除 光标所在行以下N行用Ndd即可删除N行 3. 删除某列 先将光标移动到要删除的列,按ctrl+V键,进入可视块模式,选择要删除的列,向下选择多行,删除键删除或X键删除 4. 插入某列 先将光标移动到要插入的列,按ctrl+V键,进入可视块模式,选择要插入内容的行,按下shift+...

gateswell的博客 2880

保姆级教程:用Docker Compose一键部署WVP-PRO+ZLM+录像服务(含Nginx反代)

本文提供了一套完整的容器化GB28181视频平台部署方案,通过Docker Compose实现WVP-PRO、ZLMediaKit(ZLM)和录像服务的一键式部署。详细介绍了环境准备、架构设计、容器化部署实战以及高级配置优化,帮助用户快速搭建高性能视频监控管理平台,适用于安防行业和物联网设备管理场景。

weixin_30415113的博客 861

Java/Swing实现两级调度模拟:作业调度与进程调度可视化

操作系统中的两级调度是作业调度与进程调度的协同机制,也是理解多道批处理系统的关键。作业调度决定外存后备队列中的作业何时调入内存,进程调度则在内存中就绪队列内分配CPU,二者通过内存释放与状态流转形成闭环。用Java/Swing构建离散时间步模拟器,可以把FCFS、SJF、HRN等算法与时间片轮转的差异直观呈现,并通过平均周转时间等指标验证调度效果。对于操作系统课程设计、调度算法教学和面试复习,这类可视化工具都能帮助快速掌握从原理到工程实践的完整链路。

weixin_31315567的博客 182

Zoom AI 技术架构研究:联合式方法与多模态集成

通过 Zoom AI 开放平台,企业可以自定义 AI 模块 (如法律合规审查、客户反馈分析),扩展应用场景。这种开放平台策略使企业能够根据自身需求定制 AI 功能,满足特定业务需求。

shao.bing的专栏 1317

OpenOCD入门到精通:第 4 章 配置文件体系详解

本文深入解析OpenOCD配置文件的体系结构和工作机制。首先介绍了配置文件的搜索路径优先级和加载顺序,以及配置阶段与运行阶段的区别。然后详细分析了interface配置文件的适配器参数调优方法,包括ST-Link、CMSIS-DAP和FTDI等常见调试器的配置示例。最后重点讲解了target配置文件的核心结构,包括TAP声明、目标创建和工作区设置等关键步骤,并以stm32f1x为例展示了完整的配置流程。通过本文可以全面了解OpenOCD配置文件的分层设计理念和参数化配置方法。

从事嵌入式linux android驱动开发,拥有全栈能力 594

多道批处理两级调度模拟器实战:Java Swing可视化课设

调度算法是操作系统课程中的核心概念,而多道批处理系统通过两级调度平衡作业数量与内存、CPU资源之间的矛盾。作业调度(高级调度)负责从后备队列选择作业调入内存,进程调度(低级调度)则决定就绪队列中哪个进程占用CPU,两者在不同抽象层级协同工作,直接影响系统吞吐量和周转时间。理解这一机制不仅对理论考试至关重要,更是课程设计、算法对比和系统性能分析的实践基础。对于需要直观演示调度过程的场景,基于Java Swing构建的可视化模拟器是理想工具,它能够清晰展示后备队列、就绪队列、时间片轮转及多道程序度的动态变化。本

weixin_32612263的博客 66

FAST-LIVO2 源码精读(十八):实时性优化、漂移排查与工程落地

FAST-LIVO2 的工程价值,不在于某一个孤立的技巧,而在于它把"激光的几何精度、惯性的高频预测、视觉的纹理与色彩"用一套简洁的滤波框架紧紧拧在一起,又在实时性、鲁棒性、可扩展性之间取得了难得的平衡。先用内建计时表定位瓶颈,再按降采样、并行、滑窗、编译优化、双频输出逐项加速;遇到漂移先看现象、循诊断树定位根因、回到对应章节取解法。十八篇至此收束。

PX4-SLAM-PNC 216

Java Swing实现多道批处理两级调度模拟全流程解析

操作系统中的调度机制是决定系统资源利用率的核心技术之一。多道批处理系统通过让多个作业同时驻留内存,并在处理器间切换执行,显著提升了系统吞吐量。其中,两级调度将作业调度与进程调度分离:前者决定作业能否进入内存,后者决定进程如何占用CPU。这种分层设计既保证了系统吞吐,又兼顾了响应时间,而周转时间与带权周转时间则是衡量调度性能的关键指标。在实际教学中,利用Java Swing构建可视化模拟器成为直观理解该原理的重要方式。围绕多道批处理两级调度模拟项目,从调度模型拆分、核心算法选型到Swing界面线程机制,系统梳

weixin_29973493的博客 266

ABAP Bits and Bytes 完全参考,理解内存、字节、位运算与类型解释

ABAP开发中业务代码与底层字节处理的差异:业务层关注采购订单、会计凭证等语义信息,而接口开发需处理十六进制、位运算等底层操作。文章通过整数变量示例说明同一段字节在不同类型解释下会呈现不同值,并介绍x类型、位运算及类型转换的实际应用。这些知识在文件接口、加密传输等场景中尤为重要,开发者需注意字节序、编码等问题。建议将底层协议处理与业务逻辑分离,以保持代码清晰和可维护性。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 142

5ZCM6ZGrVDllSFLkv6Hmga/ljJbnrqHnkIbns7vnu58= GetFlowDropDown SQL注入

5ZCM6ZGrVDllSFLkv6Hmga/ljJbnrqHnkIbns7vnu58=、eHR/OA一体化智慧云平台、智慧一卡通云平台、行业软件开发与定制、智慧企业管理信息化咨询与项目服务为核心业务的顾问式管理咨询和软件个性定制开发的高科技股份集团公司。同鑫T9eHR信息华管理系统存在SQL注入漏洞,攻击者可通过该漏洞上传shell。关闭互联网暴露面或接口设置访问权限。利用sqlmap进行shell。

iSee857的博客 700

鸿蒙操作系统实现应用接续跨设备流转实战

应用接续的落地成本很低:一个配置、一个onContinue回调、一处 launchReason 判断,合计不足百行代码,就能让任务在手机、平板、鸿蒙电脑之间无缝续接。随着互助通信共享等组网能力在更多机型下放,这条能力的实用价值会持续放大,建议交互密集型应用尽早接入。

NJPJI_Yang的博客 357

mjlab 入门教程(一)MuJoCo 人形机器人强化学习训练 sim-to-real 部署框架

摘要:mjlab是一个结合IsaacLab API与MuJoCo简洁性的GPU加速机器人仿真框架,专为强化学习和机器人研究设计。它提供快速安装(支持uv、pip、conda和Docker)、核心功能(域随机化、NaN守护、观测历史/延迟、执行器/传感器系统)以及从IsaacLab的迁移指南。相比IsaacLab,mjlab更轻量、启动更快,直接构建在MuJoCo Warp上,避免了Omniverse开销。其哲学强调裸机性能、开发者体验和核心领域专注,适合需要快速迭代和直接MuJoCo控制的用户,而Isaac

2506_90492529的博客 2724

【Linux】APT 本地 deb 安装与 `-f` 参数总结笔记

apt install ./xx.deb 可自动解析并安装依赖,无需 -f;-f 仅用于修复已损坏的依赖状态,非首次安装时必需。apt install -f 可单独运行,修复 broken dependencies。两者职责不同:前者是安装与依赖解决,后者是故障修复。完全离线时需提前准备依赖包或本地源。

hknaruto的专栏 211

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

【Linux网络】TCP 服务器并发处理多客户端:从 fork 分发到双重 fork 彻底消灭僵尸进程

拆解 TCP 服务器并发演进链:fork 分发连接、SIGCHLD 循环回收僵尸、双重 fork 交孙进程给 init 收养,并给出模型选型与线上排错对照。

2301_78967866的博客 421

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

Linux rm 误删文件恢复实操教程

Linux使用rm删除文件时,并不会直接抹除磁盘上的数据,只是移除文件索引,让系统不再识别这块空间。只要没有写入新数据,原有扇区内容就会保留。新文件写入才有可能覆盖这些区域,一旦覆盖就很难找回。恢复的本质就是扫描磁盘,找到这些还存在、但索引丢失的数据条目,再把它们导出保存到其他分区。越早停止写入,恢复成功的概率越高。

海天数据恢复-winhex数据恢复教程 228

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Linux sudo

如果输出 → 无 sudo 权限 如果输出 → 拥有全部 sudo 权限 辅助验证命令 ⚠️ 注意:在 wheel 组 ≠ 一定能 sudo,必须 开启 Ubuntu/Debian: ✅ 重要:修改组之后,用户要重新登录才生效! 或者执行 临时生效 看到这行(没有 #注释)才生效: 方式 2:visudo 直接单独给用户授权(精细化权限) 找到 ,下面添加一行: 自带语法校验,写错会告警,不要直接 vim 改 ,写错直接 sudo 炸掉! 想免密 su

fengliyang_的博客 178

【HarmonyOS 7 语音 AI 开放能力深度实战】 05 文本转语音实战,文字播报与合成状态控制

会议笔记已经整理成文字,用户离开屏幕以后,可能仍然希望听一遍已经确认的事项。应用可以提供一个播报按钮,把当前内容交给语音合成服务。但是,按钮点击成功与整段内容播放结束之间,还隔着引擎初始化、音色选择、合成和音频输出。页面如果在第一个完成回调出现时就恢复空闲,用户可能再次启动播报,让新的内容与尚未结束的声音互相影响。文本转语音服务负责把文字转换为声音,应用仍然需要选择音色、提交请求并管理页面状态。对于直接播报,合成引擎可以负责播放,页面不必另建播放器;但页面仍需要根据播放事件判断什么时候可以开始下一次操作。

Code Metaverse 182

ARM64-GNU汇编器

o伪指令分配大小例子伪指令分配大小例子.byte1 字节.byte 0x412 字节.word / .long 4 字节8 字节.ascii字符串(不加 \0)字符串(自动加 \0).byte:把 8位数当成数据插入汇编代码中。.hword和 .short:把16 位数当成数据插入汇编代码中。.long和 .int:这两个伪指令的作用相同,都把 32位数当成数据插入汇编代码中。.word:把 32位数当成数据插入汇编代码中。

weixin_43903002的博客 191

第一章 Shell 概述

本文介绍了Shell编程的基础知识,包括Shell的起源与发展、常见Shell类型及查看方式,阐述了Shell作为命令解释器连接用户与操作系统内核的作用。强调其作为解释型脚本语言的优势,适用于系统管理自动化任务。内容涵盖Shell脚本基本结构、注释规范、编写风格、执行方法及常用命令(如echo、printf、history、管道等),并讲解了命令执行顺序、退出状态码等核心概念,为初学者提供系统学习路径。

sbjdhjd的博客 277

Linux基本使用和程序部署

Linux是一个操作系统,和Windows是并列的关系。

LYYstudying的博客 84

二进制木马免杀-Python 分离免杀与 Web 挂马

二进制木马免杀-Python 分离免杀与 Web 挂马

2503_94637398的博客 268

鸿蒙沉浸光感开发适配

设备材质档位:EXQUISITE(精致,全光效,高性能设备)、GENTLE(均衡,默认)、SMOOTH(轻量,仅基础效果,低算力设备)、ADAPTIVE(自适应,系统自动识别算力选档,业务首选);用户系统设置三档(强/均衡默认/弱):本质是对透明度、反色率、折射强度的精细调控。用户的三档偏好由系统底层自动映射到渲染参数,应用只需一次定义材质,界面就会随用户设置平滑过渡,完全不需要针对三档分别写适配。

qq_63223749的博客 411

Windows 10/11 彻底禁用更新防止反弹完全指南:设置、服务、任务计划与批处理实战

Windows 10已于2025年10月14日终止支持,本文以22H2版本为例,系统性介绍通过设置、组策略、注册表、服务禁用及任务计划管理等多层手段彻底关闭自动更新。操作需管理员权限,可有效避免强制重启、节省资源并阻止Win11推送,但需手动处理安全补丁。文末提供完整批处理脚本与调试检查方法,实现一键禁用与验证。

seahahacsdn的博客 231

Linux篇(五)

本文系统梳理了Linux常用终端快捷键、软件包管理(yum/apt)、服务管理(systemctl)、软链接(ln)、时间与IP配置、域名解析、固定IP设置及网络命令(ping/wget/curl),涵盖日常运维核心操作,助力高效管理Linux环境。

wykyzdq的博客 188

Linux网络编程:TCP多线程远程命令执行与线程池改造

前面已经实现了 TCP Echo Server,并且通过多进程和多线程解决了多个客户端连接的问题。不过目前服务器的业务还是比较简单,客户端发送什么,服务器就返回什么。这次在原来的多线程服务器上继续做一些改动,实现一个简单的远程命令执行功能。这次主要学习了两个内容。第一个是多线程远程命令执行。通过 Command 类封装命令的接收、检查、执行和结果返回,并使用 set 对允许执行的命令进行限制。第二个是线程池版本的 TCP Echo Server。通过和std::bind。

2501_93388101的博客 360
上一篇: 基于Java的超市管理系统 功能完善、符合实际、完整代码下载可以直接运行
下一篇: 基于SpringBoot+Vue的教学管理系统 功能完善 界面漂亮 下载即可以运行
计算机程序
博客等级 码龄4年 934粉丝 221原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

计算机程序

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值