OpenCV中的内存泄漏检测
转自:http://chaishushan.blog.163.com/blog/static/130192897200911685559809/
但是其导致的结果却是灾难性的. 这里讲一下opencv中内存泄漏检测
的一些技巧.
OpenCV中关于内存管理主要涉及到以下3个函数:
- 代码: 全选
- CV_IMPL void cvSetMemoryManager( CvAllocFunc alloc_func, CvFreeFunc free_func, void* userdata );
CV_IMPL void* cvAlloc( size_t size );
CV_IMPL void cvFree_( void* ptr );
还有一个对应cvFree_的宏:
- 代码: 全选
- #define cvFree(ptr) (cvFree_(*(ptr)), *(ptr)=0)
宏cvFree的用处是在释放ptr指针对应的内存后, 将ptr设置为NULL.
这里我们先做个假设: opencv中所有的内存分配和释放都是通过cvAlloc和cvFree合作完成的.
如果你使用cvAlloc分配一个内存, 然后用delete来是释放内存是错误的(切记)!!!
因此, 如果我们能够跟踪到cvAlloc/cvFree的调用流程, 就可以分析内存泄漏的情况了.
一般情况下, 一个cvAlloc分配的内存最终必然要对应cvFree来释放, 如果cvAlloc/cvFree不是
匹配出现, 那么可以认为出现了内存泄漏.
为此, 我们需要定义自己的内存管理函数, 然后通过cvSetMemoryManager装载到opencv中.
内存管理函数的类型如下:
- 代码: 全选
- typedef void* (CV_CDECL *CvAllocFunc)(size_t size, void* userdata);
typedef int (CV_CDECL *CvFreeFunc)(void* pptr, void* userdata);
其中的userdata是用户通过cvSetMemoryManager来设置的. 我们可以简单的吧userdata当作一个
容器指针, 在每次执行我们自己的alloc_func/free_func函数时, 将内存的分配/释放情况记录到
userdata对应的容器.
为此, 我自己简单设计了一个MemTracker类:
- 代码: 全选
- #ifndef OPENCV_MEM_TRACKER_H
#define OPENCV_MEM_TRACKER_H
#include <stdio.h>
#include <vector>
// 内存泄漏追踪
class MemTracker
{
public:
MemTracker(void);
~MemTracker(void);
private:
// 登记分配/释放的内存
void regAlloc(void *ptr, size_t size);
void regFree(void *ptr);
// 输出泄漏的内存
int output(FILE* fp=stderr);
private:
// 分配内存
static void* alloc_func(size_t size, void *userdata);
// 释放内存
static int free_func(void *ptr, void *userdata);
private:
struct Ptr
{
void *ptr; // 内存地址
size_t size; // 内存大小
Ptr(void *ptr, size_t size)
{
this->ptr = ptr;
this->size = size;
}
};
// 记录当前使用中的内存
std::vector<Ptr> m_memTracker;
};
#endif // OPENCV_MEM_TRACKER_H
类的实现如下:
- 代码: 全选
- #include "MemTracker.h"
#include <assert.h>
#include <cv.h>
MemTracker::MemTracker(void)
{
// 注册管理函数
cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, (void*)this);
}
MemTracker::~MemTracker(void)
{
// 取消管理函数
cvSetMemoryManager(NULL, NULL, NULL);
// 输出结果
this->output();
}
// 登记分配/释放的内存
void MemTracker::regAlloc(void *ptr, size_t size)
{
m_memTracker.push_back(Ptr(ptr, size));
}
void MemTracker::regFree(void *ptr)
{
int i;
for(i = 0; i < m_memTracker.size(); ++i)
{
// 删除记录
if(m_memTracker[i].ptr == ptr)
{
m_memTracker[i] = m_memTracker[m_memTracker.size()-1];
m_memTracker.pop_back();
return;
}
}
}
// 输出泄漏的内存
int MemTracker::output(FILE* fp)
{
int n = m_memTracker.size();
int i;
for(i = 0; i < n; ++i)
{
fprintf(fp, "%d: %p, %u/n", i, m_memTracker[i].ptr, m_memTracker[i].size);
}
return n;
}
// 分配内存
void* MemTracker::alloc_func(size_t size, void *userdata)
{
assert(size > 0 && userdata != NULL);
// 分配内存
void *ptr = malloc(size);
if(!ptr) return NULL;
// 登记
MemTracker *tracker = (MemTracker*)userdata;
tracker->regAlloc(ptr, size);
//
return ptr;
}
// 释放内存
int MemTracker::free_func(void *ptr, void *userdata)
{
assert(ptr != NULL && userdata != NULL);
// 释放内存
free(ptr);
// 登记
MemTracker *tracker = (MemTracker*)userdata;
tracker->regFree(ptr);
// CV_OK == 0
return 0;
}
MemTracker在构造的时候会注册自己的内存管理函数, 在析构的时候会输出没有被释放的内存.
下面我们编写一个测试程序:
- 代码: 全选
- #include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include "MemTracker.h"
int main()
{
MemTracker mem;
IplImage *img = cvLoadImage("lena.jpg", 1);
if(!img) return -1;
// 没有释放img内存
// cvReleaseImage(&img);
return 0;
}
在main函数退出的时候mem会被析构, 然后输出内存的泄漏情况. 下面是在我的电脑上测试的结果:
- 代码: 全选
- C:/work/vs2005/MemTracker/debug>MemTracker.exe
0: 00C750C0, 112
1: 00D90040, 786432
OK, 先说到这里吧, 下次再补充...
跟踪到出现内存泄漏的代码呢? 如果能够调试到没有被释放内存对应的cvAlloc函数就好了.
这个我们可以通过m_memTracker[i].ptr来比较内存的地址来检测, 例如在alloc_func中
添加以下代码, 然后设置断点:
- 代码: 全选
- // 检测00C750C0内存
if(ptr == (void*)00C750C0)
{
// 设置断点
}
但是这个方法可能还有缺陷. 因为每次运行程序的时候, 内存的布局可能是有区别的.
最好的方法是把cvAlloc的调用顺序记录下来.
变动的部分代码:
- 代码: 全选
- class MemTracker
{
struct Ptr
{
void *ptr; // 内存地址
size_t size; // 内存大小
int id;
Ptr(void *ptr, size_t size, int id)
{
this->ptr = ptr;
this->size = size;
this->id = id;
}
};
// 记录当前使用中的内存
std::vector<Ptr> m_memTracker;
// alloc_func对应的编号
int m_id;
};
MemTracker::MemTracker(void)
{
m_id = 0;
// 注册管理函数
cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, (void*)this);
}
void MemTracker::regAlloc(void *ptr, size_t size)
{
// 每次记录一个新的m_id
m_memTracker.push_back(Ptr(ptr, size, m_id++));
}
// 输出泄漏的内存
int MemTracker::output(FILE* fp)
{
int n = m_memTracker.size();
int i;
for(i = 0; i < n; ++i)
{
fprintf(fp, "%d: %p, %u/n", m_memTracker[i].id, m_memTracker[i].ptr, m_memTracker[i].size);
}
return n;
}
以后就可以根据m_memTracker[i].id来设置断点跟踪调试. 因为每次运行程序的时候, cvAlloc的调用次序是不变
的, 因此可以认为每次cvAlloc对应的id也是不变的. 这样就可以根据id来追踪出现内存泄漏的cvAlloc了.
对于"OpenCV扩展库", 可以将MemTracker直接集成到CvxApplication中, 这样就可以默认进行内存泄漏检测了.
内存检测先说到这里, 下一节我会简要分析一下OpenCV的cvAlloc等源代码

下面开始分析OpenCV中以上函数的实现代码. 我觉得如果在阅读代码之前, 如果能对函数的
用法有个基本的认识, 那么对于分析源代码是很有帮助的.
- 代码: 全选
- CV_IMPL void* cvAlloc( size_t size )
{
void* ptr = 0;
CV_FUNCNAME( "cvAlloc" );
__BEGIN__;
if( (size_t)size > CV_MAX_ALLOC_SIZE )
CV_ERROR( CV_StsOutOfRange,
"Negative or too large argument of cvAlloc function" );
ptr = p_cvAlloc( size, p_cvAllocUserData );
if( !ptr )
CV_ERROR( CV_StsNoMem, "Out of memory" );
__END__;
return ptr;
}
从代码我们可以直观的看出, cvAlloc分配的内存不得大于CV_MAX_ALLOC_SIZE, 即使是使用我们
自己的内存管理函数也会有这个限制.
然后通过p_cvAlloc对应的函数指针对应的函数来分配内存. p_cvAlloc是一个全局static变量, 对应的
还有p_cvFree和p_cvAllocUserData, 分别对应释放内存函数和用户数据. 它们的定义如下:
- 代码: 全选
- // pointers to allocation functions, initially set to default
static CvAllocFunc p_cvAlloc = icvDefaultAlloc;
static CvFreeFunc p_cvFree = icvDefaultFree;
static void* p_cvAllocUserData = 0;
默认的内存管理函数分别为icvDefaultAlloc和icvDefaultFree(icv开头的表示为内部函数), 用户数据指针为空.
继续跟踪默认的内存分配函数icvDefaultAlloc, 代码如下:
- 代码: 全选
- static void*
icvDefaultAlloc( size_t size, void* )
{
char *ptr, *ptr0 = (char*)malloc(
(size_t)(size + CV_MALLOC_ALIGN*((size >= 4096) + 1) + sizeof(char*)));
if( !ptr0 )
return 0;
// align the pointer
ptr = (char*)cvAlignPtr(ptr0 + sizeof(char*) + 1, CV_MALLOC_ALIGN);
*(char**)(ptr - sizeof(char*)) = ptr0;
return ptr;
}
内部使用的是C语言中的malloc函数, 在分配的时候多申请了CV_MALLOC_ALIGN*((size >= 4096) + 1) + sizeof(char*)
大小的空间. 多申请空间的用处暂时先不分析.
下面的cvAlignPtr函数用于将指针对其到CV_MALLOC_ALIGN边界, 对于我们常规的PC来说是32bit, 也就是4字节.
cvAlignPtr函数在后面会详细讨论.
下面语句将ptr0记录到(ptr - sizeof(char*)), 可以把它看作一个指针. 最后返回ptr.
细心的朋友可能会发现, 前面malloc分配的是ptr0, 现在返回的却是ptr, 这个是为什么呢?
这个的原因还是先放下(我也不懂), 但是返回ptr而不返回ptr0带来的影响至少有2个:
1. 返回的ptr指针不能通过C语言的free函数释放(这也是cvAlloc/cvFree必须配对使用的原因).
2. 在cvFree的时候, 可以根据(ptr - sizeof(char*))对应的值来检测该内存是不是由icvDefaultAlloc申请.
这样应该说可以增加程序的健壮性, icvDefaultFree可以不傻瓜似的对于任何指针都进行释放.
下面来看看cvAlignPtr函数:
- 代码: 全选
- CV_INLINE void* cvAlignPtr( const void* ptr, int align=32 )
{
assert( (align & (align-1)) == 0 );
return (void*)( ((size_t)ptr + align - 1) & ~(size_t)(align-1) );
}
该函数的目的主要是将指针ptr调整到align的整数倍
其中align必须为2的幂, assert语言用于该检测. 语句(align & (align-1))
一般用于将align的最低的为1的bit位设置为0. 如果为2的幂那么就只有1个为1
的bit位, 因此语句(x&(x-1) == 0)可以完成该检测.
return语句简化后为 (ptr+align-1)&~(align-1), 等价于((ptr+align-1)/align)*align.
就是找到不小于ptr, 且为align整数倍的最小整数, 这里对应为将指针对其到4字节(32bit).
cvFree_函数和cvAlloc类似, 就不详细分析了:
- 代码: 全选
- CV_IMPL void cvFree_( void* ptr )
{
CV_FUNCNAME( "cvFree_" );
__BEGIN__;
if( ptr )
{
CVStatus status = p_cvFree( ptr, p_cvAllocUserData );
if( status < 0 )
CV_ERROR( status, "Deallocation error" );
}
__END__;
}
p_cvFree默认值为icvDefaultFree:
- 代码: 全选
- static int
icvDefaultFree( void* ptr, void* )
{
// Pointer must be aligned by CV_MALLOC_ALIGN
if( ((size_t)ptr & (CV_MALLOC_ALIGN-1)) != 0 )
return CV_BADARG_ERR;
free( *((char**)ptr - 1) );
return CV_OK;
}
最后我们简要看下cvSetMemoryManager函数, 它主要用来设置用户自己定义的内存管理函数:
- 代码: 全选
- CV_IMPL void cvSetMemoryManager( CvAllocFunc alloc_func, CvFreeFunc free_func, void* userdata )
{
CV_FUNCNAME( "cvSetMemoryManager" );
__BEGIN__;
// 必须配套出现
if( (alloc_func == 0) ^ (free_func == 0) )
CV_ERROR( CV_StsNullPtr, "Either both pointers should be NULL or none of them");
p_cvAlloc = alloc_func ? alloc_func : icvDefaultAlloc;
p_cvFree = free_func ? free_func : icvDefaultFree;
p_cvAllocUserData = userdata;
__END__;
}
如果函数指针不为空, 则记录到p_cvAlloc和p_cvFree指针, 如果为空则恢复到默认的内存管理函数.
需要注意的是if语句的条件(alloc_func == 0) ^ (free_func == 0), 只有当2个函数1个为NULL, 1个
不为NULL的时候才会出现, 出现这个的原因是内存管理函数的分配和释放函数不匹配了, 这个是不允许的.
因此, 我们需要设置自己的内存管理函数, 就需要同时指定alloc_func和free_func函数, 清空的时候
则把2个参数都设置NULL就可以了.

我们前面通过cvSetMemoryManager函数来重新设置了自己的内存管理函数.
但是前面也说到过, 如果cvAlloc/cvFree覆盖的周期和MemTracker相交, 那么
内存会出现错误.
即,
1. 原来OpenCV默认函数分配的内存可能使用我们自己的cvFree函数来释放.
2. 我们自己定义的cvAlloc分配的内存可能使用原来OpenCV默认的函数来释放.
这都会造成错误!
其实我们定义的目的只是要统计内存的使用情况, 我们并不想真的使用自己的函数的管理
OpenCV的内存. 道理很简单, OpenCV的内存经过优化, 对齐到某个字节, 效率更好.
如果能获取OpenCV原始的内存管理函数就好了, 但是没有这样的函数!!!
但是, 我们任然有方法来绕过这个缺陷.
我们可以在MemTracker::alloc_func函数进入之后, 在用cvSetMemoryManager恢复原来的
内存管理函数, 这样我们统计目的也达到了, 而且还是用了OpenCV本身的函数来分配内存.
代码如下:
- 代码: 全选
- void* MemTracker::alloc_func(size_t size, void *userdata)
{
assert(size > 0 && userdata != NULL);
// 取消管理函数
cvSetMemoryManager(NULL, NULL, NULL);
// 用OpenCV的方式分配内存
void *ptr = cvAlloc(size);
// 登记
if(ptr)
{
MemTracker *tracker = (MemTracker*)userdata;
tracker->regAlloc(ptr, size);
}
// 重新注册注册管理函数
cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, userdata);
return ptr;
}
MemTracker::free_func的方法和上面类似, 就不贴代码了.
以后我们就可以透明的使用MemTracker了, 不管MemTracker对象在那个地方定义,
它对OpenCV的内存管理都不会有影响.
因为 在cvAlloc之后进入的是 MemTracker::alloc_func, 但是在这个函数中又调用了cvAlloc!
这看起来很像一个无穷递归调用!!
但是实际的运行结果却没有出现无穷递归导致的栈溢出情形. 仔细分析就知道原理了:
1. 定义MemTracker对象
中间调用了 cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, (void*)this); 函数,
设置 MemTracker::alloc_func 为分配函数.
2. 调用cvAlloc
内部执行到 MemTracker::alloc_func, 依次执行
- 代码: 全选
- // 取消管理函数
cvSetMemoryManager(NULL, NULL, NULL);
此刻, 分配函数又恢复为OpenCV的icvDefaultAlloc函数.
执行
- 代码: 全选
- // 用OpenCV的方式分配内存
void *ptr = cvAlloc(size);
// 登记
if(ptr)
{
CvxMemTracker *tracker = (CvxMemTracker*)userdata;
tracker->regAlloc(ptr, size);
}
这里的cvAlloc函数内部调用的是icvDefaultAlloc函数, 并不是MemTracker::alloc_func !!
就是这里了, alloc_func内部虽然调用了cvAlloc, 但是没有执行到alloc_func.
因此alloc_func不会出现递归.
最新的代码可以参考下面:
http://opencv-extension-library.googlec ... mTracker.h
http://opencv-extension-library.googlec ... racker.cpp
相关文章:

一文全面了解基于内容的推荐算法
作者丨gongyouliu来源 | 转载自大数据与人工智能(ID:ai-big-data)这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法,它也是非常通用的一类推荐算法,在工业界有大量的应用案例。本文会从什么是基于内容的推荐算法、算法基本原理、应用场…

[Nginx优化]分享nginx配置文件及优化说明
1、系统及内核方面 根据服务器用途,建议系统最小化安装或针对web服务器进行系统内核重新编译;在内核参数的一些优化,如下: # Add net.ipv4.tcp_max_syn_backlog 65536 #表示SYN队列的长度 net.core.netdev_max_backlog 3…

laravel项目composer安装
1.下载 Composer (https://pkg.phpcomposer.com/#how-to-install-composer) 安装前请务必确保已经正确安装了 PHP。打开命令行窗口并执行 php -v 查看是否正确输出版本号。 打开命令行并依次执行下列命令安装最新版本的 Composer: 复制php -r…

淘宝装修:第一日 —— 图片轮播
先添加一个自定义内容区,进入源码编辑,如下图所示: 添加源码如下: <TABLE border0 cellSpacing0 cellPadding0 width773 height220> <TBODY> <TR> <TD width773> <P> <MARQUEE height220 behavi…

强化学习大规模应用还远吗?Youtube推荐已强势上线
来源 | 转载自深度传送门导读:本文将介绍在深度学习的强力驱动下,给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。本文主要根据几大顶会2019的最新论文,总结一下深度强化学习给推荐系统以及CTR预估工业界带来的最新进展。 凡是Google出品,…

layui select 与 vue 的结合使用
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 1. 创建一个select元素 <form class"layui-form layui-form-pane all-account-filter-form"><div class"layui-form-item"><div class"layui-inline"><label class&…

OpenCV 2.2.0 CvvImage的使用
转自:http://blog.csdn.net/raocong2010/archive/2011/01/17/6146158.aspx# 前几日,OpenCV 2.2.0版本出现了...但是...以前版本的CvvImage类不见了...为了能够继续使用这个类,下面把这个类的源代码贴出来,使用的时候将该代码加入到…

c/c++标准预定义宏
转自:http://www.eefocus.com/andysun001/blog/10-06/192018_008b3.html 一、标准预定义宏The standard predefined macros are specified by the relevant language standards, so they are available with all compilers that implement those standards. Older c…

阿里AI攻克心血管识别技术,冠脉中心线提取论文入选国际医学影像会议
阿里在医疗AI领域取得新进展,继创下肺结节检测、肝结节诊断技术的重大突破后,又攻克了难度系数更高的心血管识别技术。 近日,阿里达摩院机器智能实验室有关冠状动脉中心线提取的论文已被国际顶级医学影像会议MICCAI 2019提前接收。 阿里AI论…

自由程序员在国外
可靠的做法是,在一些像oDesk这样的网站上找一些临时开发任务,在Linked In网站上提交一份个人简历。这样将有助于你在出行后尽早的找到可干的项目,而不必到时大减价来抢其他程序员的活儿(或消减自己的预算)。 从来不缺乏你可以捐赠代码的开源项…

关于spring aop Advisor排序问题
关于spring aop Advisor排序问题 当我们使用多个Advisor的时候有时候需要排序,这时候可以用注解org.springframework.core.annotation.Order或者实现org.springframework.core.Ordered接口。 示例代码: import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; im…

NLP重大突破?一文读懂XLNet“屠榜”背后的原理
作者 | 李理 原文链接:https://fancyerii.github.io/2019/06/30/xlnet-theory/ 本文介绍XLNet的基本原理,读者阅读前需要了解BERT等相关模型,不熟悉的读者建议学习BERT课程。 语言模型和BERT各自的优缺点 在论文里作者使用了一些术语&#…

CSS3支持IE6, 7, and 8的边框属性
我们都知道,IE 6,7不支持新增加的CSS3属性,甚至与IE8是CSS3还没有完全准备好。你知道吗,今天给大家分享一个脚本工具,可以帮助您启用CSS3的支持IE浏览器(IE6)与新的CSS3属性,包括:bo…

解决:VS 2005/2008 中 fstream 不能处理带有中文路径的问题
转自:http://blog.csdn.net/code_robot/archive/2010/06/23/5688867.aspx 有时候用ifstream或ofstream打开带有中文路径的文件会失败。 解决办法:1、使用C语言的函数设置为中文运行环境setlocale(LC_ALL,"Chinese-simplified"); 2、使用STL函…

NLP文本标注工具与平台(数据标注公司)
最近在做NLP相关项目,包括句法分析、情感分析等,有大量数据需要标注。我评估了几个文本标注工具,也接触了几家数据标注公司和平台,总结如下,供各位参考。 文本标注平台(标注外包公司) 数据标注公…

一文读懂基于神经网络的图片风格转移
作者 | moliam转载自 CSDN 博客前言将A图片的风格转移到B图片上,指的是将A图片的抽象艺术风格(如线条、色彩等等)和B图片的内容框架合成为一幅图。自然地,A图片称为风格图,而B图片就称为内容图。就像这样:左…
【物联网中间件平台-01】真正面向物联网的组态软件 YFIOs和YFHMI的前生今世
1前言 从2001年进入工控领域以来,前后7年多的时间开发了诸如二型计量监控系统、焦炉四大机车自动化系统、烧结配水监控系统、隧道广告影像系统、通用组态软件、嵌入式系统组态软件(基于WINCE系统)、LED视频影像系统和ICU病室输液管理等系统。…

OpenCV常遇问题解决方法汇总
1、cvLoad的使用和释放: CvMat *mat (CvMat*)cvLoad("a.xml"); cvRelease((void**)&mat); 2、cvCreateMatHeader的使用和释放: CvMat *mat cvCreateMatHeader(4, 2, CV_64FC1); cvReleaseMatHeader(&mat); 在OpenCV2.1及OpenCV2.2中…

分享我如何在7年时间里成长为阿里Java架构师(附学习路线图)
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 如何更高效的学习? 1.架构师应不应该写代码 总的来说,架构师和程序员在某些方面上有点像产品经理和用户的关系,大部分程序员并不会主动告诉你他们想要什么、哪里需要优化,甚…

github 与git 使用 及配置
git 是网上很流行的版本控制工具 ,尝试 熟悉并使用 它(也有windows版本,这里介绍mac的) 额,再操作前 先看看这个 并跟着做做 http://www.uml.org.cn/pzgl/201204285.asp 1,到github官网 申请账号 2,…

如何发布ActiveX 控件
转自:http://blog.csdn.net/zougangx/archive/2008/07/30/2738147.aspx [背景] 做过ActiveX控件的朋友都知道,要想把自己做的ActiveX控件功能放在自己的网页上使用,那么用户在客户端就必须进行本地的注册,也就是说用户得首先要把该…

200行代码实现一个滑动验证码
作者 | 崔庆才 转载自进击的Coder(ID: FightingCoder)做网络爬虫的同学肯定见过各种各样的验证码,比较高级的有滑动、点选等样式,看起来好像挺复杂的,但实际上它们的核心原理还是还是很清晰的,本文章大致说…

Envoy源码分析之Dispatcher
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 摘要: Dispatcher 在Envoy的代码中Dispatcher是随处可见的,可以说在Envoy中有着举足轻重的地位,一个Dispatcher就是一个EventLoop,其承担了任务队列、网络事件处理、定时器…

Windows 8 快捷键大全
为什么80%的码农都做不了架构师?>>> win8快捷键大全: Windows 键 X :Windows快捷菜单 Windows 键 C :显示个性分类和时钟 Windows 键 I :打开“设置”个性分类 Windows 键 K :打开“设备”…

Activex、OLE、COM、OCX、DLL之间区别、联系
转自:http://baike.baidu.com/view/393671.htm 概述 .ocx是ocx控件的扩展名,与.exe .dll同属于PE文件。下面说说什么是ocx控件! OCX 是对象类别扩充组件。 如果你用过Visual Basic或者Delphi一类的可视化编程工具,那么对控件这个概念一定不会陌生&#…

不写一行代码,也能玩转Kaggle竞赛?
整理 | Jane 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)【导读】AI科技大本营会给大家分享一些 Kaggle 上的资源,如 Kaggle 开放的数据集,也会分享一些好的竞赛方案或有意义的竞赛经验,帮助大家成长。今天…

认识flask框架-2
1.json:基于键值对的字符串,轻量级的数据交互格式,用来传输数据 2.json模块 dumps:把字典转化成json字符串。 loads:把json字符串转成字典。 dump、load操作的是文件对象。 jsonify可以返回json字符串,会修改响应的类型为applicat…

Sencha-概念-Layouts(布局)(官网文档翻译8)
Sencha-概念-Layouts(布局)(官网文档翻译8) 介绍和HBox 布局描述了在您的应用程序的组件的大小和位置。例如,一个电子邮件客户端可能具有固定到左边的消息的列表,以说,可用的宽度的三分之一,和一个消息观看…

Photoshop图像处理操作汇总
1、给图像添加外边框,保持图像原有大小: 点击图层-->新建-->图层,弹出新图层对话框,点击确定,点按"Ctrl A”键将图像全部选中,再点击编辑>描边,弹出描边对话框,在宽…

人工智能进军餐饮:AI调酒,越喝越有
作者 | 神经小姐姐来源 | 转载自HyperAI超神经(ID:HyperAI)导读:“吃”,现在已经成了一种文化,对食物的不懈追求,可以说是人类历史的一种推动力。从烹饪的进化,到现在花样百出的美食,…