在Matlab里,rem和mod函数有什么不同?
最编程
2024-02-12 08:55:10
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语法格式:
rem(x,y):求整除x/y的余数
mod(x,y):求模
rem(x,y)=x-y.*fix(x./y);
mod(x,y)=x-y.*floor(x./y); (floor()向左取整,以数抽为准,朝负无穷方向取整)
如果x和y的符号相同(同为‘+’,同为‘-’),那么rem(x,y)=mod(x,y)(正数与正数,负数与负数,取整结果两个函数效果一样)
如果x和y的符号相反,那么mod(x,y)=rem(x,y)+y(正数与负数的取整,看你希望得到什么结果就选择用什么函数) ——当x./y非整数(且xy<0)时,fix(x./y)= floor(x./y)+1;
当正数与负数取余时,当得到的余数结果的符号希望跟除数(x)一样,用rem()函数;当得到的余数结果的符号希望跟被除数(y)一样,用mod()函数
示例:
rem(3,2)=1;mod(3,2)=1;
rem(-3,-2)=-1;mod(-3,-2)=-1;
rem(3,-2)=1;mod(3,-2)=-1;
rem(-3,2)=-1;mod(-3,2)=1;
mod(3,2)=rem(3,2)=1;
mod(3,-2)=rem(3,-2)-2=1-2=-1;
mod(-3,2)=rem(-3,2)+2=-1+2=1;
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epoll简介及触发模式(accept、read、send)-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单,一共就三个函数:1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数,它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合:EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭); EPOLLIN事件:EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发,所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧?如果同步socket,而且要求读完所有数据,那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写; EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT。简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的!其实,如果真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了,event跟原来的设置一模一样都行(但必须包含EPOLLOUT),关键是重新设置,就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件,也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生,类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中,得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型:Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子:1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2),并且它会返回RFD,说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式:如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志,那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起,因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内,而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候,调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中,会有一个事件产生在RFD句柄上,因为在第2步执行了一个写操作,然后,事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据,因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后,是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口,在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起,等待。但这并不是说每次read时都需要循环读,直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成,当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时,就可以确定此时缓冲中已没有数据了,也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的,以LT方式调用epoll接口的时候,它就相当于一个速度比较快的poll(2),并且无论后面的数据是否被使用,因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll,在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志,在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后,使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表.ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中,ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认(这句话不理解)。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接),就会发现epoll的效率大大高于select/poll。(未测试)另外,当使用epoll的ET模型来工作时,当产生了一个EPOLLIN事件后,读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小,那么很有可能是缓冲区还有数据未读完,也意味着该次事件还没有处理完,所以还需要再次读取: 这里只是说明思路(参考《UNIX网络编程》) while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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aps是什么意思_不同的富士APS-C画幅微单区别在哪里,档次是怎么划分的?-X-A系列原本指的是富士的入门级微单,最大的特点是没有使用富士X-Trans™CMOS 传感器,目前在售的有两款,分别是XA5和XA7。 富士(FUJIFILM)X-A5/XA5 15-45套机 富士(FUJIFILM)X-A7/XA7 15-45套机 目前这两款相机都处于历史最低价附近,XA5套机2699元,XA7套机3999元。XA5就是一个标准的入门级相机,定位就是时尚小巧自拍,在2699这个价位不要对它的性能有太多的奢求。 XA7价格来到了3999元,这就很有意思了,富士把入门型的相机价格推到了4000元,并且提供了自拍翻转屏和4K30P视频录制,这样一款相机就很有性价比了。 XE3是老款的中端相机,价格和入门级的XA7是一样的,都是3999元,这两款相机如何做选择呢?XE3有着更多的按键意味着更好的操控,但屏幕不是自拍翻转屏所以这点不如XA7好用。 要注意的是XE3用的是富士独有的X-Trans™CMOS III传感器,XA7是普通的2400万像素传感器,你可以理解为X-Trans才是富士的精髓。 富士(FUJIFILM)X-E3 15-45套机 当然,买新不买旧,XA7的新功能和自拍翻转屏可能会更适合你。 XT200是富士专门针对vlog市场推出的相机,其实之前的XA7也可以拍摄vlog,但XT200是富士官方宣传中的第一款vlog相机。数码防抖+3.5mm 麦克风口+自拍翻转屏+无裁切4K30P,这些都是XT200的优势,但这款相机也是普通的2400万像素传感器,没有用富士独有的X-Trans,可能是从价格角度考虑做了阉割吧。 富士(FUJIFILM)X-T200/XT200 微单相机 Vlog相机 富士XT30是我认为富士性价比最高的微单照相机,注意我说的是照相机。理由很简单,因为从拍照角度来看XT30和XTXT3几乎没有明显差距,主要是操控差了一些、视频性能大幅削弱,但好歹也是个有着双波轮+曝光补偿波轮+快门速度波轮的相机,操控方面不会太差的。视频方面也有着超采4K 30P的规格,支持F-log输出。 可以这么说,如果你只拍照,那么XT30是富士微单中性价比最高的,视频方面XT30也不差,只不过没有专业的10bit和4K60P而已。 富士(FUJIFILM)X-T30/XT30 15-45套机 XT3和XT4得放在一起说,这两款相机其实都挺好,420 10bit 4K60P的专业视频模式基本代表了APS-C画幅的上限水平。XT4还提升了电池续航增加了五轴防抖,配上富士独特的胶片滤镜,不管是拍照还是拍视频都非常优秀。 不要觉得这两款相机贵,同价位里能做到4K60P的微单也就是M43画幅的GGHGH5S,最便宜的G9机身也要7000多,这APS-C画幅的XT3机身接近8000也算合理价格范围内。除此之外的4K60P机身只有13998的松下S5和15999的佳能R6了。 富士(FUJIFILM)X-T3/XT3 1855套机 富士(FUJIFILM)X-T4/XT4 微单相机 套机(18-55mm) B站更新4K视频投稿后有很多人想拍摄4K升格,在很长一段时间里富士XT3和XT4是最优选,毕竟兼顾视频和拍照,对焦也还算能用。 X-Pro3和X-Pro2这两款微单可以算是旁轴相机,是富士官方意义上的旗舰级相机。从用料做工操控按键角度来说的确是旗舰级别,但视频性能方面只有4K30P,价格却比XT3还贵,可能这就是旁轴情怀带来的溢价吧。 富士(FUJIFILM)X-Pro3 微单相机 机身 黑色 我在之前的文章里提过很多次,有一些相机属于如果你想买你压根不会看测评,如果你犹豫那么这款相机不适合你,为什么这么说,因为有一些比较小众的相机可能在性能上并不好,但独特的外形、操控、体积、传承赋予了它独特的定位。譬如富士X-Pro系列微单就是旁轴的电子化,理光GR传承大师的扫街理念,尼康DF的外形源自胶片时代的相机,这些相机就不是针对大多数消费者的,定位就是小众。所以我说喜欢就买,不要考虑什么性能规格。 X100系列相机是一款不可换镜头的等效35mm旁轴数码相机,从外形看就是经典的复古造型。这两款相机和X-Pro3一样,如果你喜欢那就买,别犹豫, 你在市场上找不到同类型的其他数码相机,徕卡Q是28mm,索尼RX1R系列是35mm但外形不够复古,X100系列就是独特的你没有其他选择。 那么X100F和X100V该如何选择呢?X100F的镜头很一般甚至算不上好,如果我没记错的话和初代的X100是同款镜头,X100V的镜头是全新制作的很棒,X100V的机身性能也和XTX-Pro3差不多。 富士(FUJIFILM)X100F 数码相机 旁轴 2430万像素 富士(FUJIFILM)X100V 数码相机 旁轴 2610万像素 还是那句话,这两款相机也是那种如果你喜欢那就毫不犹豫下单的类型,而且这两款相机也没有竞品。 以前不推荐富士的原因是原厂镜头太贵,现在唯卓仕给富士出了四款可以自动对焦的大光圈镜头,覆盖35到130mm的焦段,可以基本满足人像摄影爱好者的需求。拍风景的话国产很多镜头厂商都有富士卡口的手动镜头可以选择,从这个角度来说富士微单就非常值得入手了。 和友商竞品相比:
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@Validated和@Valid区别-1.分组 @Validated:提供了一个分组功能,可以在入参验证时,根据不同的分组采用不同的验证机制。没有添加分组属性时,默认验证没有分组的验证属性。 伪代码如下: public interface First{ } public interface Second{ } public class UserModel { @NotNull(message = "{id.empty}", groups = { First.class }) private int id; @NotNull(message = "{username.empty}", groups = { First.class, Second.class }) private String username; @NotNull(message = "{content.empty}", groups = { First.class, Second.class }) private String content; } public String save(@Validated( { Second.class }) UserModel userModel, BindingResult result) { if (result.hasErrors) { return "validate/error"; } return "redirect:/success"; } 对一个参数需要多种验证方式时,也可通过分配不同的组达到目的。例: @NotEmpty(groups = { First.class }) @Size(min = 3, max = 8, groups = { Second.class }) private String name; 分组还支持组序列 默认情况下,不同组别的约束验证是无序的,然而在某些情况下,约束验证的顺序却很重要,如下面两个例子:(1)第二个组中的约束验证依赖于一个稳定状态来运行,而这个稳定状态是由第一个组来进行验证的。(2)某个组的验证比较耗时,CPU 和内存的使用率相对比较大,最优的选择是将其放在最后进行验证。因此,在进行组验证的时候尚需提供一种有序的验证方式,这就提出了组序列的概念。 一个组可以定义为其他组的序列,使用它进行验证的时候必须符合该序列规定的顺序。在使用组序列验证的时候,如果序列前边的组验证失败,则后面的组将不再给予验证。 public interface GroupA { } public interface GroupB { } @GroupSequence( { GroupA.class, GroupB.class }) public interface Group { } public @ResponseBody String addPeople(@Validated({Group.class}) People p,BindingResult result) { if(result.hasErrors) { return "0"; } return "1"; } @Valid:作为标准JSR-303规范,还没有吸收分组的功能。 2.注解地方 @Validated:可以用在类型、方法和方法参数上。但是不能用在成员属性(字段)上 @Valid:可以用在方法、构造函数、方法参数和成员属性(字段)上 两者是否能用于成员属性(字段)上直接影响能否提供嵌套验证的功能。 3.嵌套验证 在比较两者嵌套验证时,先说明下什么叫做嵌套验证。 比如我们现在有个实体叫做Item: public class Item { @NotNull(message = "id不能为空") @Min(value = 1, message = "id必须为正整数") private Long id; @NotNull(message = "props不能为空") @Size(min = 1, message = "至少要有一个属性") private List<Prop> props; } Item带有很多属性,属性里面有:pid、vid、pidName和vidName,如下所示: public class Prop { @NotNull(message = "pid不能为空") @Min(value = 1, message = "pid必须为正整数") private Long pid; @NotNull(message = "vid不能为空") @Min(value = 1, message = "vid必须为正整数") private Long vid; @NotBlank(message = "pidName不能为空") private String pidName; @NotBlank(message = "vidName不能为空") private String vidName; } 属性这个实体也有自己的验证机制,比如pid和vid不能为空,pidName和vidName不能为空等。 现在我们有个ItemController接受一个Item的入参,想要对Item进行验证,如下所示: @RestController public class ItemController { @RequestMapping("/item/add") public void addItem(@Validated Item item, BindingResult bindingResult) { doSomething; } } 在上图中,如果Item实体的props属性不额外加注释,只有@NotNull和@Size,无论入参采用@Validated还是@Valid验证,Spring Validation框架只会对Item的id和props做非空和数量验证,不会对props字段里的Prop实体进行字段验证,也就是@Validated和@Valid加在方法参数前,都不会自动对参数进行嵌套验证。也就是说如果传的List中有Prop的pid为空或者是负数,入参验证不会检测出来。 为了能够进行嵌套验证,必须手动在Item实体的props字段上明确指出这个字段里面的实体也要进行验证。由于@Validated不能用在成员属性(字段)上,但是@Valid能加在成员属性(字段)上,而且@Valid类注解上也说明了它支持嵌套验证功能,那么我们能够推断出:@Valid加在方法参数时并不能够自动进行嵌套验证,而是用在需要嵌套验证类的相应字段上,来配合方法参数上@Validated或@Valid来进行嵌套验证。 我们修改Item类如下所示: public class Item { @NotNull(message = "id不能为空") @Min(value = 1, message = "id必须为正整数") private Long id; @Valid // 嵌套验证必须用@Valid @NotNull(message = "props不能为空") @Size(min = 1, message = "props至少要有一个自定义属性") private List<Prop> props; } 然后我们在ItemController的addItem函数上再使用@Validated或者@Valid,就能对Item的入参进行嵌套验证。此时Item里面的props如果含有Prop的相应字段为空的情况,Spring Validation框架就会检测出来,bindingResult就会记录相应的错误。 总结一下@Validated和@Valid在嵌套验证功能上的区别:
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