Angular 4 组件通信

最近在项目上，组件跟组件之间可能是父子关系，兄弟关系，爷孙关系都有。。。。。我也找找了很多关于组件之间通讯的方法，不同的方法应用在不同的场景，根据功能需求选择组件之间最适合的通讯方式。下面我就总结一下关于组件通讯的N多种方法。

银联通信MAC算法

source[i]; } } /******************************************************* * 名称:获取报文MAC值 * 功能:报文MAC算法 用于取下一块的数据 } sprintf( (char *)Bbuf, "%02X%02X%02X%02X%02X%02X%02X%02X", val[0],val[1],val[2],val[3],val[4] ; sprintf( (char *)Bbuf, "%02X%02X%02X%02X%02X%02X%02X%02X", Abuf[0],Abuf[1],Abuf[2],Abuf[3],Abuf[4] 位密钥结果放入mac_buf } /******************************************************* * 名称:获取报文MAC值 * 功能:报文MAC算法 * 入口: * *buf ,要计算的数据缓冲区;buf_size,计算数据的长度 * *key ,密钥(8B) * 出口:mac_buf,计算出来的MAC值(8B) ansi x9.9 MAC算法

4-线程通信，线程状态

线程通信 多个线程因为在同一个进程中，所以互相通信比较容易 线程通信的经典模型：生产者与消费者问题 生产者负责生成商品，消费者负责消费商品，生产不能过剩（仍有数据未被消费时不能生产），消费不能没有（不能消费还没有生产的数据 生产者生产资源时，发现仍然存在资源就不继续生产，如果没有资源就生产，然后等待，唤醒消费者来消费 注意： 线程通信一定是多个线程操作同一个资源才需要进行通信 线程通信必须先保证线程安全，否则毫无意义，代码也会报错 线程通信的Object提供三种核心方法 wait()方法：让当前线程进入等待状态，此方法必须由锁对象调用 notify()方法：唤醒当前锁对象上等待状态的某个线程，此方法必须由锁对象调用 notifyAll

算法手记4

解题代码: 本题解题代码如下: class Solution { public: int vis[101][101]={0};//标记这个位置是否被用过 int dx[4]={0,0,1 ,-1}; int dy[4]={1,-1,0,0}; bool exist(vector<string>& board, string word) { word.size()-1) return true; //进入这个位置就把这个位置锁住 vis[x][y] = 1; //如果递归的是中间字符,继续搜索4个方位有没有符合下一个的 ,如果有,继续递归搜 for(int i=0; i<4; i++) { int a = x+dx[i],b=y+dy[i]; 如果四个位置找完没有符合下一个字符的,那么释放本位置的锁,返回false vis[x][y]=0; return false; } }; 结语 说点啥好呢...牵扯二维的算法就有点难了

Python算法.4

Python算法.3 Python 算法.2 Python算法.1 colors=['black','white'] sizes=['S','M','L'] tshirts=[(color,size print("A:%2d B:%2d C:%2d" % (a, b, c), end='') i += 1 if i % 4 # 求阶乘 def fact(n): if n==1: return 1 return n*fact(n-1) fact(4) def fib(n): if n

通信｜4G，从这里开始

通信还在继续，我们也依然在前行。 那么通信是什么？通信的概念就是人与自然或者人与人之间通过某种介质传递交流信息的过程。 从古代的隔空喊话、烽火传信、飞鸽传书到现在的信息通信时代，通信是我们生活中不可或缺的一部分，只要有人的地方，就有江湖，也就有沟通，那么就有通信。 而终端网络能力包括了完整性和加密算法，是否可以做VoLTE等等。 MME：“既然我们已经互相认同，那么就要传输我们的小秘密喽，我使用的加密算法是abc。”终端回复：“deal，我也支持abc。” 5b. 真实问题自然是跟通信相关的：4G中区别2、3G最显著的特点是什么呢？

垃圾回收算法(4)-复制算法

算法原理 复制算法首先将或者的内存空间分为2块，每次只使用其中一块，在垃圾会搜时将正在使用的内存中的存活对象复 制到未被使用的内存块中，之后清楚正在使用的内存块中的所有对象，交换2个内存的角色，最后完成垃圾回收 因为年轻代中的对象基本都是朝生夕死的(80%以上)，所以在年轻代的垃圾回收算法使用的是复制算法，复制算法的基本思想就是将内存分为两块，每次只用其中一块，当这一块内存用完，就将还活着的对象复制到另外一块上面 复制算法不会产生内存碎片。 在GC开始的时候，对象只会存在于Eden区和名为“From”的Survivor区，Survivor区“To”是空的。 image 存在问题 由于JVM中的绝大多数对象都是瞬时状态的，生命周期非常短暂，所以复制算法被广泛应用于年轻代中。 不过在垃圾收集技术中，复制算法提高效率的代价是认为的将可用内存缩小了一半。 个人博客 简书 掘金 CSDN OSCHINA

4-AIII--Service跨进程通信：aidl

零、前言 [1]. aidl：Android Interface definition language(安卓接口定义语言)，目的：提供进程间的通信接口 [2]. 解决客户应用如何调用服务应用的服务方法时，便是aidl用武之地 [4]. 服务端开启验证服务，客户端输入用户名和命名及数值，验证用户名：abc,密码：123，数值<5000 ? intent-filter> <action android:name="www.toly1994.com.pay"></action> </intent-filter> </service> 4.

4种回收算法

(先不清理，先移动再清理回收对象) 优点： 不产生空间碎片：将所有存活对象整理到一端，边界以外被清理掉 缺点： 效率低：标记-整理算法是在标记-清除算法的基础上，又进行了对象的移动，因此成本更高 复制算法(Copying)： 复制算法：将可用内存分为大小相等两块，每次只使用其中一块，当该内存使用完后，就将该内存中活着的对象复制到另一块内存；然后再将已使用过得内存一次性清理 这样每次都是对一块内存进行回收 ，如果存活对象很多，那么复制算法的效率将会大大降低。   ，再根据不同的算法进行回收。 3、当对象寿命超过阈值时，会晋升至老年代，最大寿命是15（4bit） 4、当老年代空间不足，会先尝试触发 minor gc，如果之后空间仍不足，那么触发 full gc，STW(stop the

【共识算法（4）】拜占庭容错算法-“PBFT”

该算法是继raft算法之后的再一次深入实践的共识算法，与raft、paxo一样都可以看作是分布式一致性算法。 容错率 raft算法的的容错只支持容错故障节点，不支持容错作恶节点，所以容错率高，过半节点正常即可 PBFT算法可以容忍小于1/3个无效或者恶意节点 作恶节点：除了可以故意对集群的其它节点的请求无响应之外 性能尚可 PBFT 算法通信复杂度 o（n^2），因为系统在尝试达成状态共识时，涉及到N个几点都需要广播N-1个其它节点。 而在没有作恶节点的zab、raft系统中，通信复杂度 O(N) raft与PBFT各有优缺点，raft容纳故障节点，PBFT容纳错误节点，要保持整个网络的稳定，或者说在一些鲁棒性要求高的场合， 将两者算法结合会是一个非常不错的选择，整个网络可容纳故障节点和错误节点，且解决拜占庭将军问题。

通信之道：4G大变局（下）

在这之前，我做了很长时间的TD-SCDMA的研究，我的频域联合检测算法就是在这个阶段提出的。那个时候，TDS 因为采用短扩频码而被指责无法实现同频复用。 Tse所建立的同频复用的标杆，增强了频率复用这一蜂窝通信的基石概念，成为移动通信新的基础。 这里面的一个大的背景是通信已经发展到4G，创新已经很难。虽然系统参数提高很多，但是专利都是一个个的技术点，大多数是在以前方案上小的改动，没有多少创造性。 4G 还有一个非常大的领域是MIMO，有开环和闭环两种方案。 开环方案有Alamouti和CDD，主要用于广播信道。 如果技术确实过硬，大的技术倒退在3GPP 发生的概率还是很小的，例如Turbo 码和Alamouti码就在4G 继续使用。 这里面其实还有一些不为外人所知的惊心动魄的故事。

通信之道：4G大变局（上）

TD-SCDMA 最核心的技术叫联合检测，就是多用户检测技术，而我所发明的频域算法至今都是业界效率最高的可商用算法。 现在LTE 已经商用了，就是大家所熟知的4G。 但是其刚被提出来的时候为什么被羞羞答答地叫LTE 而不是4G 呢？ 在4G 时代，高通已经没有了这种优势，再任性下去是死路一条。4G 的标准终于统一到了LTE，从这个角度看，高通是为产业做了贡献。当然，LTE 分FDD 和TDD 两个模式，但还是一个标准。 现在要用于移动通信，需要解决组网问题，这和高通在CDMA 上需要解决的问题是相同的。 在其名著《无线通信基础》当中，他用信息论证明了同频复用的效率最高。这样，同频复用就成了移动通信的标杆，是没有人敢于怀疑的。

4.实战gRPC四种通信模式

gRPC 提供了四种主要的通信模式：单一请求-单一响应（Unary）、客户端流式、服务器流式和双向流式。每种模式都有不同的特点和适用场景。 下面是对这四种通信模式的详细介绍以及它们的使用场景 单一请求-单一响应 定义 在单一请求-单一响应模式中，客户端发送一个请求给服务器，然后等待服务器返回一个响应。 这是最常见、最简单的通信模式 使用场景 当需要获取某个资源的详细信息时，例如获取用户的个人资料。 当需要执行简单的计算并获得结果时，例如进行数字运算。 channel.shutdown(); } } 双向流式 定义 在双向流式模式中，客户端和服务器都可以通过流式方式同时发送和接收多个消息 使用场景 当客户端和服务器之间需要实时双向通信时

Java使用modbus4j实现ModbusTCP通信

标准的Modbus协议物理层接口有RS232、RS422、RS485和以太网接口，采用master/slave方式通信。 图片 图片 验证4个常用功能码，仿真软件上面有F=01，F=02，F=03和F=04来显示 0x01：读线圈 0x02：读离散量输入 0x03：读保持寄存器 0x04：读输入寄存器 对应的代码要写4个方法 代码参数的理解 saveid：看资料"从站在modbus总线上可以有多个"，仿真软件就能模拟一个从站，就是ID=1，当然可以修改成ID=2功能码：4个功能码，对应写4个方法，，仿真软件上的F=1，或者 F=2，3，4addr：一开始看代码4个方法addr都是从0开始，是否重复？ 答案是：4个功能码表示4个区域或者设备，addr表示各自区域的地址编号。

Python算法实践Week4-查找算法

之间第一个数据为15的下标 temp_list = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 3] print(temp_list.count(1)) # 5 # 返回数据为1的个数 使用内置函数实现上述顺序查找算法 list = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6] x = int(input('请输入要查找的整数x:')) n = list.count(x) if n == 0: 找到了，第{}个数是{}'.format(mid + 1, x)) else: print('没找到') 0x04 添加数据 python实现 list = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, = -1: break i -= 1 list[i + 1] = x print(list) # [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 1, -1] 内置函数 # append list) for i in range(n): if list[i] == x: list[i] = -1 print(list) # [-1, 3, 5, 7, 9, 2, 4,

实验4 编码裁剪算法

1．实验目的： 了解二维图形裁剪的原理（点的裁剪、直线的裁剪、多边形的裁剪）； 利用VC+OpenGL实现直线的裁剪算法。 2．实验内容： (1) 理解直线裁剪的原理（Cohen-Surtherland算法、梁友栋算法）。 (2) 利用VC+OpenGL实现直线的编码裁剪算法，在屏幕上用一个封闭矩形裁剪任意一条直线。 (4) 尝试实现梁友栋裁剪算法。 3．实验原理： 在编码裁剪算法中，为了快速判断一条直线段与矩形窗口的位置关系，采用了如图A.4所示的空间划分和编码方案。 图A.4裁剪编码 4．实验代码： #include <GL/glut.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define LEFT_EDGE 1 #define RIGHT_EDGE 2 #define BOTTOM_EDGE 4 #define TOP_EDGE 8 void LineGL(int x0,int y0,int x1

贪心算法总结（4）

实验4 编码裁剪算法

1．实验目的： 了解二维图形裁剪的原理（点的裁剪、直线的裁剪、多边形的裁剪），利用VC+OpenGL实现直线的裁剪算法。 2．实验内容： （1） 理解直线裁剪的原理（Cohen-Surtherland算法、梁友栋算法） （2） 利用VC+OpenGL实现直线的编码裁剪算法，在屏幕上用一个封闭矩形裁剪任意一条直线。 （4） 尝试实现梁友栋裁剪算法。 3．实验原理： 编码裁剪算法中，为了快速判断一条直线段与矩形窗口的位置关系，采用了如图A.4所示的空间划分和编码方案。 ? 图A.4 裁剪编码 裁剪一条线段时，先求出两端点所在的区号code1和code2，若code1 = 0且code2 = 0，则说明线段的两个端点均在窗口内，那么整条线段必在窗口内，应取之；若code1和 可能的话，可以尝试实现梁友栋裁剪算法。

初识算法 · 双指针(4)

前言： 本文是双指针算法的最后一文，以复写零和四数之和作为结束，介绍方式同样是题目解析，算法原理，算法编写三部曲，以下是题目的链接： 1089. 复写零 - 力扣（LeetCode） 18. 4Sum - 力扣（LeetCode） 那么话不多说，直接进入主题。 到这个阶段，不妨不用思考为什么使用双指针，因为目前来说算法基础并不牢靠，我们不妨积累经验。 四数之和 题目解析 题目的意思和三数之和十分像的，三数之和是找三个数等于0，那么该题目是找4个数字等于target，并且下标不能重复，也就是一个数字不能一直使用，题目的要求很简单，所以我们直接进入算法原理部分 双指针算法也就到这里啦，后面的是滑动窗口~ 感谢阅读！

每日算法题：Day 4

作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 4，继续加油，Python知识点！ n<=39 思路： 对于一个简单的斐波那契数列，我们需要考虑很多不是算法的问题，而是算法完整性，如果为了保存数据，我们需要一个很大的类型long long，而不是int,由于题中说明了n的范围，所以我们不考虑 3 资源分享 欢迎关注我的个人公众号 （算法工程师之路），回复"左神算法基础CPP"即可获得大量算法源码，并实时更新！ 希望大家多多支持哦~ 公众号简介：分享算法工程师必备技能，谈谈那些有深度有意思的算法，主要范围：C++数据结构与算法/深度学习（CV），立志成为Offer收割机！ 坚持分享算法题目和解题思路（Day By Day) 完 我们一起努力，For World!