TPP并不可怕,可怕的是我们开始自我封闭

本文探讨了TPP针对中国的背景及中国应采取的战略措施。作者认为面对外部挑战,中国不仅应坚守自身发展道路,还需适时展示实力,并提出开拓印度洋等大胆设想。

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TPP是针对中国的,这是众所周知的事实,其实也没有什么大不了的,有人那么多人针对你,某些时候其实也是一种好事,至少说明你值得针对。只要还是窝在这个小小的地球上,这种针对还会有更多,很正常的事情。但正常归正常,如果还用儒家那套对外,结果是不会好的。

一句话,该亮剑的时候一定要亮剑。如果我们有胆子借缅甸之道,饮马印度洋,什么环太平洋伙伴都是小事情。我就不相信美国佬的航母它不需要靠岸,能在海洋里呆一辈子。

还是毛老人家的那句话:你玩你的,我玩我的。几千年来我们都这是这么玩的,干嘛非得一定要跟着你玩呢?

该出剑的时候一定要出剑,该输出价值观的时候也绝不能怕别人讲。

当然,自我封闭在这个小小的地球也没意思,要成为强者,就要敢于引领世界,开启外太空探索,是我们伟大民族复兴的最佳模式。

要做大神,就得有新想法!


如果不使用TBB库,也可以使用C++11中提供的std::thread库来实现多线程加速。具体实现方法同样可以将图像划分为多个小块,每个线程处理一个小块的图像,最后将处理好的小块图像拼接在一起。修改代码如下: ``` #include <opencv2/opencv.hpp> #include <thread> using namespace cv; int main() { Mat img = imread("test.jpg"); // 定义旋转中心和旋转角度 Point2f center(img.cols / 2.0, img.rows / 2.0); double angle = 45; // 获取旋转矩阵 Mat rotateMat = getRotationMatrix2D(center, angle, 1); // 定义输出图像 Mat dst(img.size(), img.type()); // 定义线程数 int threadNum = std::thread::hardware_concurrency(); // 计算每个线程处理的行数 int rowsPerThread = img.rows / threadNum; // 定义线程数组 std::vector<std::thread> threads(threadNum); // 开始多线程处理 for (int i = 0; i < threadNum; i++) { int startRow = i * rowsPerThread; int endRow = (i == threadNum - 1) ? img.rows : (i + 1) * rowsPerThread; threads[i] = std::thread([&](int start, int end) { for (int i = start; i < end; i++) { Mat rowSrc = img.row(i); Mat rowDst = dst.row(i); warpAffine(rowSrc, rowDst, rotateMat, rowSrc.size(), cv::WARP_INVERSE_MAP); } }, startRow, endRow); } // 等待所有线程执行完毕 for (int i = 0; i < threadNum; i++) { threads[i].join(); } imshow("src", img); imshow("dst", dst); waitKey(); return 0; } ``` 这里我们首先获取设备的线程数,然后计算每个线程需要处理的行数。接下来,我们定义一个线程数组,循环创建线程并传递每个线程需要处理的行数起始和结束位置。在线程函数中,我们使用Mat的row函数获取图像的行数据,并对每行图像进行旋转处理。最后等待所有线程执行完毕,展示输出图像即可。 需要注意的是,在使用std::thread库时,需要将图像的行数据传递给线程函数,而不是直接传递整个Mat对象。这是因为Mat对象在不同线程中可能会被同时访问,会导致线程安全问题。
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