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RSS订阅原创 C++线程池实战（2）--任务窃取
任务窃取是并行计算或线程池中的一种负载均衡技术，用于解决多线程任务分配不均的问题。其核心逻辑是：当一个工作线程（Worker Thread）的本地任务队列为空时，它会主动去其他工作线程的任务队列中 “窃取” 任务来执行，避免自身空闲。这能让系统资源（线程）得到更充分的利用，提高整体执行效率。任务窃取通常用于支持嵌套任务或动态任务分配的场景（例如并行递归、分治算法等），常见于高性能线程池实现中（如 C++ 的std::async底层可能用到类似思想，或一些第三方线程池库）。
2025-10-17 21:54:15
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原创 C++线程池实战
线程池是 C++ 并发编程中管理线程资源的核心技术，它预先创建一组线程（称为 “工作线程”），这些线程不会在执行完单个任务后销毁，而是回到线程池等待下一个任务，从而避免反复创建 / 销毁线程的高昂开销（线程创建需分配栈空间、内核资源，销毁需回收资源，频繁操作会显著消耗系统性能）。
2025-10-16 09:23:03
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原创 PyQt5常用控件使用方法（按钮类控件）
按钮类控件主要用来执行一些操作命令，通常搭配使用信号与槽来达到设计者的目标，比如我们可以使用self.pushButton.clicked.connect(MainWindow)来实现关闭窗口的功能，是PyQt5中必不可少的一类控件之一。鉴于上一篇文章缺少对代码的分析，因此在本文开头会添加PyQt5中常见代码解析。
2024-06-18 22:53:19
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原创 PyQt5常用控件使用方法（文本类控件）
PyQt5中常用控件主要包含五种，分别是文本类控件、按钮类控件、选择列表类控件、容器控件、日期时间类控件。这五类控件在开发UI程序时占着举足轻重的地位，掌握的熟练程度决定着我们开发时的效率。本文旨在帮助初学者能够更好的掌握各个控件的使用方法，同时页希望成为一个加强记忆的工具。本文中使用Qt Designer结合PyCharm示例。
2024-06-17 18:20:12
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原创 PyQt5中解决无法打开创建的多窗口问题
再次观察open函数，发现untitled2, untitled3, untitled4的UI类都是相同的，这样显然会引起冲突，并且每个untitledX都有自己对应的.py文件，正确的做法应当是调用自己的UI_MainWindow类，同时为了保证唯一性，该类的命名也许做出改变。与单窗口不同的是，打开多窗口需要额外增加一个open函数，从而分别打开另外三个窗口。在Qt Designer中通过连续新建窗口来实现创建多窗口，但是连续创建的窗口不够直观，因此需要我们通过简单的拖拽让其更加直观。
2024-06-12 21:49:07
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原创 HTML基础标签及其语义
一、HTML语法规范1.1、基本语法表述<html></html>#标签通常都是成对出现（双标签），开始结束标签<br />#单标签1.2、标签关系包含关系与并列关系包含关系<head>#父标签 <title> </title>#子标签<head>并列关系<head> </head><body> </body&...
2022-05-10 23:36:49
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原创 kaggle实战之Titanic - Machine Learning from Disaster
很多小伙伴在学习完数据分析和机器学习之后都想找一些项目进行实战训练，不仅可以巩固自己的知识，还可以学习到新的技能来扩展自己的技能树。kaggle、天池、DF、DC等等都是一些很不错的竞赛学习网站，特别是kaggle和天池含金量很高，如果你能够在这两个竞赛中取得一个不错的成绩那么在面试中是一个很大的加分项。在第一次对数据分析时，很多人面对这些数据都会无从下手，不知道问题的切入点在哪里。我们就从kaggle上经典的Titanic项目来进行一个简单的分析。这个项目的是需要我们通过他给的数据集来预测哪种
2022-05-05 08:56:02
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原创 数据可视化——seaborn（三）
三、分类分布图目录三、分类分布图四、分类估计图五、多变量绘图函数1.boxplot（）它的作用是可以直观的查看异常值seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, fliersize=5, linew...
2022-02-14 20:01:25
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原创 数据可视化——seaborn（二）
上一篇文章主要讲述了有关seaborn的一些基础设置，可以让使我们绘制的图形更加饱满。接下来我们来看seaborn可以绘制哪些图形。左边是我们常用的绘图接口，右边则是一些基础设置，还有一些功能有待补充。依次来看这些函数的实现方式和具体功能。一、关系图 1.scatterplot：散点图是统计可视化的重要组成部分。它使用点云来描述两个变量的联合分布，其中每个点代表数据集中的一个观察。这种描绘可以推断出大量关于它们之间是否有任何有意义的关系的信息。seaborn.scatterplot(x
2022-02-04 10:35:43
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原创 数据可视化——seaborn（一）
简介：seaborn这个库是基于matplotlib并且数据结构与pandas统一的python制图库。seaborn提供了一个高级界面，它是在matplotlib上进行了更高级的API封装，因此使得制图更加简单。在数据分析中使用seaborn可以满足大部分需求，如果需要复杂的自定义图形还是要使用到matplotlib。所以建议大家先去学习matplotlib，再来学习seaborn。这里列出了一些 seaborn 的功能：计算间关的面向数据集接口 可视化类别变量的观测与统计 可视化单变量或
2022-01-31 12:41:23
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原创 python装饰器
装饰器是python一个重要的部分，由它的名称我们就可以大致了解到它的功能：拓展其他函数。装饰器可以让我们的代码更加简洁，也更加pythonic。首先，我们先回顾一下基础概念。一、在python中，如果调用一个函数不带括号时，调用的是这个函数本身，无需等待该函数执行完毕；如果调用一个函数带括号时，调用的是这个函数return的结果，需要等待函数执行完毕的结果。实例展示如下：def demo1(): print("hello 2022")demo1()print(demo1)#结果
2022-01-29 20:19:20
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空空如也
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