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从一个神奇的Bug开始谈缓存一致性问题 | Vince's Blog

https://wenqingfu.me/2014/12/23/cache_coherency

然而，并不是所有体系结构都会有这种问题，x86的体系结构就是从硬件上确保了缓存一致性 监听总线协议 snoopy cache protocol 使当某片被缓存了的内存被修改时，会被立刻写回，确保cache与内存的一致性。 程序员需要手动调用如 clear cache 这样类似的指令来保证缓存一致性。 Cache一致性问题 http:/ blog.csdn.net/dianhuiren/article/details/6896129. 缓存一致性 Cache Coherency 入门 http:/ www.infoq.com/cn/articles/cache-coherency-primer. Cache coherence http:/ en.wikipedia.org/wiki/Cache coherence. Python pefile 模块读写 PE 文件. Hi, Im Qingfu Wen, a graduate student in THU. Welcome to my blog. And Theme by Jacman.

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我是如何用 MASM 汇编写摄像头控制程序的 | Vince's Blog

https://wenqingfu.me/2014/04/21/masm_opencv

具体源码可参看 https:/ github.com/xu-wang11/AirWar. 起初，我们的想法是直接调用 OpenCV 的 DLL 文件，后面才发现 OpenCV 的函数虽然好用，但是参数实在太复杂了，从汇编传递参数过去比较麻烦。 大神后，他机智地建议我们直接先用 C 将 OpenCV 的函数封装一下，将参数简化，然后编译成 DLL 供汇编调用。 汇编打开摄像头主要是通过调用 Win32 的 avicap32.dll 来实现，这部分主要参考自 http:/ www.aogosoft.com/downpage.asp? 现在似乎有一个问题还没有解决，如何将汇编获取的每一帧图像传递给 OpenCV 程序呢 通过查找资料发现，avicap32.dll 中提供了一种方式获取每一帧图像，就是回调 FrameCallbackProc 中 lpVHdr 里存放图像数据。 因此我们只需要在 FrameCallbackProc 回调函数中调用我们编写的 DLL 函数，传递参数为 lpVHdr 即可，类型是 LPVIDEOHDR。 我想直接将 BYTE* 转为 IplImage，花了很长时间一直都没有成功。

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Apache反向代理实现转发 | Vince's Blog

https://wenqingfu.me/2014/01/16/apache_proxy_reverse

服务器是 Windows Server 2008 的，之前上面已经有 Tomcat 了，现在想在 Apache 下来跑 WordPress。 两台服务器同时监听80端口显然是不行的，很容易想到一台服务器监听80端口，另一台服务器监听另一个端口，比如说8080端口，然后通过转发来实现 Tomcat 和 Apache 并存。 说白了就是 A 向 B 发起 http 请求，B 将请求转给 C，从C获取到内容，然后返回给 A，这时候 A 只知道内容是从 B 那里来的，不知道是不是经过转发什么的。 Apache 下如何配置反向代理呢 首先在http.conf文件中开启下面四个模块，即去掉前面的#注释。 LoadModule proxy module modules/mod proxy .so. LoadModule proxy connect module modules/mod proxy connect .so. LoadModule proxy ftp module modules/mod proxy ftp .so. Hi, Im Qingfu Wen, a graduate student in THU.

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音乐情感分类 | Vince's Blog

https://wenqingfu.me/2015/01/09/music_emotion_classification

老师 数字媒体 2 音频技术部分的课程，做了一个音乐情感分类的实验，特写出来分享一下。 实验要求输入一个音乐片段 mp3 格式 ，输出该音乐片段的情感标签。 本实验中所有音乐片段的情感标签包括 Happy、 Sad、 Tender、 Fear、 Anger、 Surprise 一共 6 种。 提供的数据为有标数据，每种情感类型包括 20 个音乐短片段 MP3 格式 ，即每个音乐片段已知其情感标签。 本实验的评价指标为分类结果的准确度，即 #Right / (#Right #Wrong)，以及算法的创新性。 在本次实验中，每 50ms 的讯框 Frame 提取一个 13 维的 MFCC 特征，一段音频可以提取到约 400 个的 MFCC 特征。 词袋模型 Bag of Words. 将这 K 个词汇建立 k-d tree 高维索引，然后将每个 MFCC 特征在 K 个词汇上找到距离最近的词汇，从而每段音频的 MFCCs 都能映射到 K 维的向量上，得到一个 K 维的向量表示。 在本次实验中，总共有约 47000 个 MFCC 特征，聚类中心 K 分别取 1000， 5000 进行实验。

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回首我的2014 | Vince's Blog

https://wenqingfu.me/2014/12/31/my_2014_in_review

正如林导在一次组织生活上所说的，我们应该要有一些 大智慧 ，不要总是搞 小聪明。 确实 小聪明 往往会让你能在短期内有一些 收获 ，但这些所谓的 收获 其实并不能算作 收获 ，真正想要做成大事，就该有 大智慧。 Hi, Im Qingfu Wen, a graduate student in THU. Welcome to my blog. And Theme by Jacman.

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Python pefile 模块读写 PE 文件 | Vince's Blog

https://wenqingfu.me/2014/11/08/PE_file

Python pefile 模块读写 PE 文件. PE portable executable ，可移植的可执行文件 文件是 Windows 操作系统中常见的目标文件、库文件和可执行文件格式，常见的 EXE、DLL、OCX、SYS、COM 都是 PE 文件。 深入地了解 PE 文件格式不仅是做一些 Windows hack 相关编程所必须的，同时对我们理解 Windows 系统的内部构造也有很大的帮助。 译 深入理解Win32 PE文件格式 - Part 1. Peering Inside the PE: A Tour of the Win32 Portable Executable File Format. 这是一个用 Python 写的模块，可以用来解析 PE 文件的文件头 header 、所有的段(section)和一些数据，并支持一些读写操作。 更多信息可以参看 https:/ code.google.com/p/pefile/. 支持直接利用 pip 工具键入 pip install pefile 安装. 下载各个版本，利用 python setup.py 进行安装.