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利用Python制作中国GDP分布图和动态演示

利用Python制作中国GDP分布图和动态演示 数据读取 ## 导入相关模块 import pandas as pd import geopandas as gpd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import Point import matplotlib.patches as mpatches from mpl_toolkits.basemap import Basemap from matplotlib_scalebar.scalebar import ScaleBar plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 替换sans-serif字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决坐标轴负数的负号显示问题 regibns = gpd.GeoDataFrame.from_f...

鸿蒙内核源码分析(并发并行篇) | 内核如何管理多个CPU? | 中文注解HarmonyOS源码 | v25.01

鸿蒙内核源码中文注解 >> 精读内核源码,中文注解分析,深挖地基工程,大脑永久记忆,四大源码仓每日同步更新 本篇说清楚并发并行 读本篇之前建议先读 鸿蒙内核源码分析(总目录) 进程+线程篇,会对并行并发更深的理解. 理解并发概念 并发(Concurrent):多个线程在单个核心运行,同一时间只能一个线程运行,内核不停切换线程,看起来像同时运行,实际上是线程被高速的切换. 通俗好理解的比喻就是高速单行道,单行道指的是CPU的核数,跑的车就是线程(任务),进程就是管理车的公司,一个公司可以有很多台车.并发和并行跟CPU的核数有关.车道上同时只能跑一辆车,但因为指挥系统很牛,够快,在毫秒级内就能换车跑,人根本感知不到切换.所以外部的感知会是同时在进行,实现了微观上的串行,宏观上的并行. 线程切换的本质是CPU要换场地上班,去哪里上班由哪里提供场地,那个场地就是任务栈,每个任务栈中保存了上班的各种材料,来了就行立马干活.那些材料就是任务上下文.简单的说就是上次活干到那里了,回来继续接着干.上下文由任务栈自己保存,CPU不管的,它来了只负责任务交过来的材料,材料显示去哪里搬砖它就去哪...

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