Xbox高管：XSX游戏的画面帧数最终由开发者决定

js实现关于分页的一种实现方式番薯(Koali) Java java web 分页数据 javascript
项目中用到列表的地方很多，二页面列表的显示必然要求分页，所以分页和查询几乎密不可分，如果说你不会分页查询数据，那你基本上还属于菜鸟。分页的原理很简单，从sql上看就是从哪一条开始，往后差几条。所以sql只需要传2个参数，这只是原理罢了，关键是实现。而实现的方法就多了去了，架构师干这个是小菜一碟。在我的项目中，关于分页架构师已经写好了一个管理分页的类，这个类与sql耦合，控制分页只需哟啊控制这个类的
算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制夜半罟霖算法 python 深度学习
多头注意力机制一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤：先不分多头，对输入张量分别做变换，得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split；用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果mask利softmax计算注意力得分矩阵atten对注意力得分矩阵施加Dropout将atten矩阵和VVV矩阵相乘再过一道最终的输出变换代码给出一个d
【STM32】USART串口收发HEX数据包&收发文本数据包傍晚冰川 stm32 网络嵌入式硬件单片机笔记学习 c语言
有关串口知识参考：【STM32】USART串口协议&串口外设-学习笔记-CSDN博客HEX模式/十六进制模式/二进制模式：以原始数据的形式显示文本模式/字符模式：以原始数据编码后的形式显示参考上面文章查看ASCII编码表HEX数据包包头包尾和载荷数据重复问题的解决方法：解决思路方法文本数据包文本模式有大量的字符可以作为包头包尾，可以有效避免载荷数据和包头包尾重复的问题HEX数据包和文本数据包两者的
Flask实现分页的三种方法 BirdMan98 Flask Python MySQL flask 数据库 python
在Flask中实现分页的方式有多种，最常用的是使用Flask-SQLAlchemy自带的分页功能，或者手动实现分页逻辑。下面介绍几种方法：方法1：使用Flask-SQLAlchemy的paginate()Flask-SQLAlchemy提供了paginate()方法，可以轻松实现分页。1.安装Flask-SQLAlchemypipinstallflaskflask-sqlalchemy2.代码示例
深度学习 Deep Learning 第2章线性代数 odoo中国 AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量：单个数字，用斜体表示，通常赋予小写字母变量名。向量：数字数组，按顺序排列，用粗体小写字母表示，元素通过下标访问。矩阵：二维数字数组，用粗体大
Java 8 + Tomcat 9.0.102 的稳定环境搭建方案，适用于生产环境无极低码 java java tomcat 开发语言
一、安装Java8安装OpenJDK8bashsudoaptupdatesudoaptinstallopenjdk-8-jdk-y验证安装bashjava-version应输出类似：openjdkversion“1.8.0_412”OpenJDKRuntimeEnvironment(build1.8.0_412-8u412-ga-1~22.04-b08)OpenJDK64-BitServerVM(
分享vue好用的pdf 工具实测何包蛋H vue.js pdf javascript
vue3-pdf-app：带大纲，带分页，带缩放，带全屏，带打印，带下载，带旋转下载依赖：yarnaddvue3-pdf-appornpminstallvue3-pdf-app配置类：创建文件pdfConfig.ts//工具栏配置项exportconstconfig={//右侧其他区工具sidebar:{viewThumbnail:true,//启用缩略图视图viewOutline:true,//
Java对正则表达式的支持（手机、身份证校验）周里奥工具正则表达式 java
目录1【数量:单个】字符匹配2【数量:单个】字符集(可以从里面任选一个字符)。3【数量:单个】简化字符集;4【边界匹配】5【数量表示】默认情况下只有添加上了数量单位才可以匹配多位字符;6【逻辑表达式】可以连接多个正则7【理解字符\的含义】\在Java中的含义\在正则表达式中的含义\出现在Java的正则表达式中处理举例1：[email protected]举例2：ab\abJava对正则的支持类-常用方法
Python 实现海康机器人工业相机 MV-CS050-10GC 的实时显示视频流及拍照功能(实时显示视频流同时可以进行拍照) 恋上钢琴的虫数码相机
参考链接：https://www.cnblogs.com/HanYork/p/17388506.htmlhttps://www.cnblogs.com/miracle-luna/p/16960556.html#5138211Flask搭建流媒体服务器：使用Flask搭建一个流媒体服务器_multipart/x-mixed-replace;boundary=frame-CSDN博客
大白话讲解MIPI DPHY、C PHY与M PHY的不同应用与优势空间机器人 Serdes知识合集汽车
1.MIPIDPHY：高速公路上的小跑车想象一下你在高速公路上开着一辆小跑车，这辆车虽然不如跑车那样极速，但它能在城市和乡村之间快速穿梭，满足大多数日常需求。MIPIDPHY就像这辆小跑车，适合那些需要高速、高效，但不要求极限速率的场景，比如手机显示屏和摄像头之间的连接。在这个“跑车”里，时钟信号和数据信号分别通过两条“车道”——一条是时钟车道（CLK），另一条是数据车道（Data）。这两条车道的
DeepSeek-辅助NS3学习和功能调试 wenxin- 学习 php 开发语言 DeepSeek NS3
文章目录一、前言二、DeepSeek回答**1.MAC层替换导致的兼容性问题****可能原因**：**验证方法**：**2.路由表未正确建立****可能原因**：**验证方法**：**3.LR-WPAN物理层限制****可能原因**：**验证方法**：**4.AODV协议配置错误****可能原因**：**验证方法**：**5.网络层与MAC层地址映射问题****可能原因**：**验证方法**：**
element audio 标签不显示_BenQ 明基专业摄影显示器SW270C开箱评测体验 weixin_39685130 element audio 标签不显示
前言继BenQSW271显示器(评测链接)之后，BenQ又推出了专业影像工作者的高效利器—SW270C(官网链接)，搭配27英寸2K分辨率IPS屏，覆盖99%AdobeRGB、100%sRGB\Rec.709及97%P3广色域，并采用全新的色彩引擎实现亮度色温均匀性，使屏幕各个部分呈现均匀一致的色彩。新推出的16-bit3DLUT结合硬件校准让屏幕色彩更加准确，能够还原真实的色彩。另外，BenQS
sql获取某列出现频次最多的值_业务硬核SQL集锦金渡江 sql获取某列出现频次最多的值
戳上方蓝字关注我这两年学会了跑sql，当时有很多同学帮助我精进了这个技能，现在也写成一个小教程，反馈给大家。适用对象：工作中能接触到sql查询平台的业务同学(例如有数据查询权限的产品与运营同学)适用场景：查询hive&mysql上的数据文档优势：比起各类从零起步的教程教材，理解门槛低，有效信息密度大，可以覆盖高频业务场景。文末有一些常见的小技巧，希望帮助同学们提升工作效率。SQL的基础结构：做一个
springboot2.2.x对接elasticsearch7.2.0，实现分页搜索情况下的高亮和摘要功能 lyc613 elasticsearch
springboot2.2.x对接elasticsearch7.2.0，实现分页搜索情况下的高亮和摘要功能相关依赖2.2.0.RELEASEorg.springframework.bootspring-boot-starter-data-elasticsearches配置spring:elasticsearch:rest:#es地址uris:http://192.168.125.12:9200功能
Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题 Subject.625Ruben 算法分类机器学习数学建模未来杯 matlab 人工智能
1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。fori=1:length(modelNames)switchmodelNames{i}case'MultinomialLogisticRegression'B=mnrfit(X_train,Y_train,'model',
深入理解C++内存管理机制 qzw1210 C++c++学习笔记
侯捷C++系列课程学习笔记：深入理解C++内存管理机制在侯捷老师的C++系列课程中，内存管理是一个极其重要且深刻的主题。通过对这部分内容的学习，我对C++的内存管理机制有了更深入的理解，特别是关于new/delete操作符、内存池设计以及智能指针的应用。一、C++内存分配的层次结构侯捷老师在课程中清晰地阐述了C++内存分配的层次结构，这让我对整个内存管理体系有了全局的认识：最底层：操作系统提供的内
Windows C盘清理技巧分享 qzw1210 windows
清理C盘是保持计算机性能和存储空间的关键步骤。C盘通常是系统盘，存储着操作系统和许多重要的系统文件，因此在清理时需要格外小心，以免误删重要文件。以下是一些详细的C盘清理技巧，帮助你有效释放空间。1.使用磁盘清理工具Windows自带的磁盘清理工具是清理C盘的首选工具。它可以安全地删除不必要的系统文件。步骤：打开“此电脑”。右键点击C盘，选择“属性”。点击“磁盘清理”按钮。在弹出的窗口中，选择要删除
java中校验手机号码的正则表达式尼采呀 java 正则表达式开发语言
一.匹配说明：正则表达式是描述字符串内容格式，使用它来匹配一个字符串的内容是否符合要求1.[]:表示一个字符,该字符可以是[]中指定的内容例如:[abc]:这个字符可以是a或b或c[a-z]:表示任意一个小写字母[a-zA-Z]:表示任意一个字母[a-zA-Z0-9_]:表示任意一个数字字母下划线[^abc]:该字符只要不是a或b或c预定义字符:.:表示任意一个字符,没有范围限制\d:表示任意一个
echarts雷达图实现动态扫描效果阔爱滴二狗子 echarts typescript css
最终实现效果图：首先画出一个雷达图，然后使用css画出旋转光圈效果定位到雷达图正中心，就实现了该特效。其中绿色扇形光圈是顺时针转动的。实现代码如下：privategetRadarChart(){constchartDom:any=this.$refs.chartthis.myChart=echarts.init(chartDom)constthat=this//监听屏幕变化自动缩放图表window
Hive SQL 精进系列： JSON_TUPLE 快速提取多键值进一步有进一步的欢喜 Hive SQL 精进系列 hive sql hadoop
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python:数据类构建器愚戏师 python基础与机器学习 python windows 开发语言
在Python中，数据类（DataClasses）用于快速创建主要目的是存储数据的类，自动生成__init__,__repr__,__eq__等方法。“Python提供了几种构建简单类的方式，这些类只是字段的容器，几乎没有额外功能。这种模式称为“数据类”（dataclass），dataclasses包就支持该模式。”引用自《流畅的python（第二版）》1.基础数据类使用@dataclass装饰器
hive sql报错进一步有进一步的欢喜大数据 Hive SQL 精进系列
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基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码算法小狂人算法应用 matlab php 开发语言
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力扣第17题“电话号码的字母组合”回溯法（DFS）回溯法通过递归遍历每个数字对应的字母，生成所有可能的组合。核心思想是构建搜索树，每次选择一个字母后进入下一层递归，回溯时撤销选择以尝试其他分支。实现步骤：构建数字到字母的映射表：使用数组或哈希表存储每个数字对应的字母。递归回溯：终止条件：当前路径长度等于输入数字字符串长度时，将结果加入列表。遍历当前数字对应的所有字母，依次选择、递归、撤销选择。Ja
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RAW图是一种未经处理、未压缩的图像文件格式，它记录了图像传感器捕捉到的原始数据，包含了拍摄时的大量图像信息。下面从多个方面详细介绍RAW图：参考：B站大清光学定义与基本概念定义：RAW文件是图像传感器将捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据。相机在拍摄时，光线通过镜头到达图像传感器，传感器将光线的强度、颜色等信息转化为电信号，再经过模数转换变成数字数据，RAW格式直接保存这些原始数据，而不经过
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文章目录程序概述程序运行运行方法运行结果代码各模块的功能源代码总结程序概述该程序基于RSSI（接收信号强度指示）原理实现Wi-Fi定位，适用于在三维空间中定位未知点。程序通过多个锚点（基站）测量信号强度，并计算目标点的位置。程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog⁡10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
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前言（网络整理）：虽然目前没有真正的HDMI2.1的电视机，但是HDMI协会针对HDMI2.1标准做出了临时参数标准和HDMI2.1连接器认证授权，经开博尔技术咨询后得知，开博尔对于HDMI协会当前对HDMI2.1的研产要求均满足，采用定制HDMI2.1认证连接器。HDMI2.0能够实现60FPS的4K图像或30FPS的8K图像。而新的HDMI2.1则可以显示120FPS的4K图像或60FPS的8
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这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows，A：Apache，M：MYSQL，P：PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。工欲善其事，必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP，所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
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根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用，能运行且成功的访问。但移植到现有项目（基于hbase）中的时候，却报出以下错误： SEVERE: A child container failed during start java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
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