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背包算法的c++简单实现，很有用的，可以看看(Knapsack algorithm)

协程(cocorrent)的简单例子， 用setjmp实现，大师的代码(cocorrent programming sample with setjmp)

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ex4.14 图元识别问题« 问题描述：在数字化图像处理中常将一幅图像表示为一个m´ m 的像素矩阵。其中每个像素的值为0或1。值为0的像素表示图像的背景，而值为1 的像素表示图像中某个图元上的一个点，通常称其为图元像素。当一个像素在另一个像素的上方、下方、左侧或右侧时，称这2个像素为相邻像素。一幅图像中的相邻像素属于同一图元，而不相邻的像素属于不同图元。图元识别问题就是对给定图像的图元像素进行标记，使得同一图元的图元像素有相同的标记，而不同图元的图元像素其标记也不同。试用抽象数据类型队列设计解图元识别问题的算法，并分析算法的计算复杂性。« 数据输入：由文件input.txt给出输入数据。第一行有1 个正整数m，表示给定m´ m的像素矩阵。接下来的m行中，每行m个数，表示m个像素，值为0 的像素表示图像的背景，而值为1的像素表示图像中某个图元上的一个点。« 结果输出:将计算出的不同图元的个数输出到文件output.txt。输入文件示例 输出文件示例input.txt output.txt70 0 1 0 0 0 00 0 1 1 0 0 00 0 0 0 1 0 00 0 0 1 1 0 01 0 0 0 1 0 01 1 1 0 0 0 01 1 1 0 0 0 03-ex4.14 map identification laquo yuan; Problem description : the digital image processing of an image often expressed as a macute; M pixel matrix. Each pixel value is 0 or 1. The value of 0 pixel image, said background, and the value of a pixel image, said a map of a million, usually called map million pixels. When a pixel in another pixels above, below, left or right, said that two adjacent pixels of the pixel. An image of

surging 是一个分布式微服务框架,提供高性能RPC远程服务调用，采用Zookeeper、Consul作为surging服务的注册中心， 集成了哈希，随机，轮询作为负载均衡的算法，RPC集成采用的是netty框架，采用异步传输。(Surging is a distributed micro-service framework, which provides high-performance RPC remote service calls. Zookeeper and Consul are used as registries of surging services. Hash, random and polling are integrated as load balancing algorithms. RPC integration adopts netty framework and asynchronous transmission.)

一个屏幕捕捉的例子，可以捕捉全屏、窗口和子窗口，可以保存到文件中(An example of screen capture, you can capture full screen, window and sub-window can be saved to a file)

stm32f1系列 ADC例程 带DMA传送 采用库函数方式编写(stm32f1 ADC demo usart with DMA send out)