- 英语学习笔记2.0
飞升不如收破烂~
学习笔记
✅正确表达:“HowlonghaveyoubeenteachingEnglish?”或者更简单地问:“HowlongdoyouteachEnglish?”(这个句子语法对,但用在现在习惯性的行为上)用法说明:如果你想问:️“你教英语多久了?”✅用现在完成时(表示一段持续的时间):HowlonghaveyoubeenteachingEnglish?️你可以这样试试新的句子:Howlonghaveyo
- 全身动作捕捉系统在人形机器人训练中提供精准数据的重要性
人形机器人作为复杂的移动操作平台,其运动精度直接影响任务执行可靠性。与工业机械臂相比,人形机器人需同时处理浮动基座动力学、多体耦合误差及非结构化环境适应,使得运动学误差分析更具挑战性。传统编程式动作控制已无法满足复杂场景需求,而全身动作捕捉系统通过提供高精度运动数据,成为突破这一瓶颈的关键技术。一、技术原理:从传感器到数字孪生的精准映射1.1动作捕捉系统的技术架构全身动作捕捉系统通常由惯性传感器、
- GNSS+INS:揭秘导航技术中的“黄金组合“奥秘
EriccoShaanxi
技术文章无人机自动驾驶机器人
在导航技术领域,GNSS(全球导航卫星系统)和INS(惯性导航系统)的结合,一直被业界誉为"黄金搭档"。它们优势互补,克服了单一系统的局限性,为高精度、高可靠性的导航提供了完美解决方案。而ER-GNSS/MINS-05低成本组合导航系统的出现,更是让这一"黄金组合"走进了更广泛的应用场景,让高性能导航不再昂贵。GNSS与INS:天生互补的"最佳拍档"GNSS的强项与短板GNSS(如GPS、北斗、G
- 为什么选择ER-GNSS/MINS-07?——低成本高精度的组合导航解决方案
导航技术的痛点:单一系统难以应对复杂环境无论是自动驾驶汽车、无人机巡检,还是精准农业、飞行记录仪,高精度、高可靠的导航都是核心需求。然而,传统导航技术各有短板:卫星导航(GNSS):信号易受遮挡(如城市峡谷、隧道),且易受干扰或欺骗。惯性导航(INS):自主性强,但误差随时间累积,几分钟后定位漂移。多源融合:组合导航的“智慧大脑”组合导航系统(GNSS/INS)通过多源传感器融合,结合卫星导航的长
- Apple Sensor-Fusion 架构全解析:多模态语义图像感知系统设计与实战路径
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战架构影像Camera
AppleSensor-Fusion架构全解析:多模态语义图像感知系统设计与实战路径关键词:AppleA系列、SensorFusion、语义图像感知、IMU+Camera协同、图像识别、ARKit、视觉惯性融合、多模态协同计算、CoreMotion、ISP语义路径摘要:Apple自A13及其后续SoC架构中,持续深化Sensor-Fusion与图像语义感知的协同设计,构建出以ISP、NPU、IMU
- 231转序和321转序的姿态角与四元数的变换关系(文末附VC++代码和Matlab验证代码)
小亨GNC颐园
matlabVC++运载火箭321转序231转序导弹导航初始化
近程战术导弹的转序一般采用231的顺序,先偏航、后俯仰、再滚转。远程导弹、运载火箭、某些垂直发射拦截导弹的初制导段会采用321的转序,先俯仰、后偏航、再滚转。这两种转下的姿态角与四元数的转换关系如下:321转序//--------惯性坐标系到箭体系的四元数--------------------//doublesic_T=sin(Theta_T_rad/2.0);余下的VC++代码和Matlab代
- 机器人动力学模型及其线性化阻抗控制模型
机器人动力学模型机器人动力学模型描述了机器人的运动与所受力和力矩之间的关系。这个模型考虑了机器人的质量、惯性、关节摩擦、重力等多种因素,用于预测和解释机器人在给定输入下的动态行为。动力学模型是设计机器人控制器的基础,它可以帮助我们理解机器人如何响应控制指令,并优化机器人的运动性能。具体来说,机器人动力学模型通常由一组微分方程组成,这些方程描述了机器人各关节的加速度、速度和位置与施加在关节上的力和力
- 后端密码加密:守护用户数据的钢铁长城
“系统被拖库了!”这可能是开发者最恐惧的噩梦。而当用户密码以明文暴露时,灾难将席卷每个用户——密码重用的惯性会让黑客轻松攻破他们在其他平台的账户。作为后端开发者,我们握有守护用户安全的第一道钥匙:科学的密码存储策略。血的教训:密码存储的三大禁忌❌明文存储--致命操作!永远不要这样做!INSERTINTOusers(username,password)VALUES('alice','P@ssw0rd
- 如何摆脱情绪的自动驾驶模式:掌控你的内心反应
想象一下:你正在和同事讨论工作,突然对方一句无心的批评让你火冒三丈,话还没想清楚就脱口而出,结果事后后悔不已。或者,面对一个突发挑战,你被焦虑淹没,脑子一片空白,事后才发现其实可以冷静应对。这种被情绪“劫持”的时刻,我们都经历过。它们就像大脑的“自动驾驶”模式,快速、习惯,却往往让我们偏离正轨。如何才能摆脱这种情绪惯性,重新掌控自己的反应?答案是:培养临在意识。这篇文章将为你提供简单实用的方法,帮
- 如何实现强磁环境下小井斜段的高精度测量?
ericco123
科技制造MEMS陀螺仪惯性技术
在套管井、强磁地层等复杂工况中,普通测井工具因磁干扰导致方位角测量失灵。针对此技术局限,采用基于地球自转角速度感应的陀螺定向方案成为必然选择。新一代MEMS定向短节通过融合三轴MEMS陀螺仪与三轴MEMS加速度计捷联惯性测量技术,在随机振动工况下实现方位角、井斜角及工具面角的动态跟踪测量,为随钻测量场景提供关键技术支撑。1.小井斜方位测量优化•在1°-5°井斜段维持方位角与工具面角的高精度输出能力
- 如何在GNSS信号丢失时依然保持精准导航?
EriccoShaanxi
技术文章无人机算法数据结构人工智能
在无人机飞行、自动驾驶或水下探测等场景中,GNSS信号遮挡或干扰是常见挑战。ER-GNSS/MINS-03组合导航系统凭借深度融合的GNSS/INS技术,即使在卫星信号中断时,也能持续提供高精度定位、姿态和速度数据,确保任务不间断执行。战术级MEMS惯性器件,稳定可靠该系统采用高性能MEMS陀螺仪(零偏不稳定性<0.3°/h)和加速度计(零偏不稳定性<10μg),结合全温补偿技术,在-40℃~+8
- 点云从入门到精通技术详解100篇-点云滤波算法及单木信息提取
格图素书
人工智能
目录知识储备点云滤波算法及单木信息提取点云条件滤波单木信息提取1.点云预处理2.点云密度计算3.密度阈值筛选4.骨架提取5.骨架细化优化方向前言国内外研究现状激光雷达研究现状点云数据的滤波算法研究现状单木分割应用现状LiDAR工作原理与点云数据的组成2.1LiDAR系统的内部结构2.1.1激光测距单元2.1.2光学机械扫描单元2.1.3惯性导航系统INS2.1.4动态差分GPS2.2定位原理2.3
- 中国双非高校经费TOP榜数据分析
归零鸟
高考考研高校大学
当我们习惯性仰望985、211这些“国家队”时,一批地方重点支持的高校正悄悄发力,手握重金,展现出不逊于名校的“钞能力”。特别是“双非”大学中的佼佼者,它们的年度经费预算,足以让许多普通院校望尘莫及。今天就带大家揭开2024年全国高校经费预算的神秘面纱,尤其关注那些没有985/211光环,却获得财政“真金白银”大力支持的双非实力派们!(数据综合整理自各高校2024年公开预算报告及相关教育资讯平台,
- HarmonyOS 中 Scroll 组件:轻松构建丝滑可滚动页面
大雨淅淅
#HarmonyOS开发harmonyos华为
目录HarmonyOS中Scroll组件:轻松构建丝滑可滚动页面一、认识HarmonyOSScroll组件二、Scroll组件基础使用三、Scroll组件属性详解1.滚动相关属性2.样式相关属性3.事件相关属性四、高级应用场景1.嵌套滚动2.惯性滑动五、常见问题与解决方案1.滚动不流畅2.滚动条显示异常在HarmonyOS应用开发中,可滚动页面是提升用户体验的重要元素。无论是新闻资讯展示、商品列表
- VINS-Mono 开源项目安装与使用指南
劳丽娓Fern
VINS-Mono开源项目安装与使用指南VINS-Mono项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VINS-MonoVINS-Mono是一个专为单目视觉惯性系统设计的实时SLAM框架,旨在提供高精度的视觉惯性里程计。本指南将带你深入了解其目录结构、启动文件以及配置文件,帮助你快速上手并应用此项目。目录结构及介绍VINS-Mono的项目结构清晰地组织了不同的组件
- 程序员职业发展的底层思维:第一性原理实践
AI天才研究院
AI人工智能与大数据计算AI大模型企业级应用开发实战网络ai
程序员职业发展的底层思维:第一性原理实践关键词:第一性原理、程序员职业发展、底层思维、技术决策、问题拆解、长期主义、认知升级摘要:本文从第一性原理的哲学本质出发,系统解析其在程序员职业发展中的实践框架。通过构建"问题拆解-本质定义-逻辑重构-验证迭代"的四步方法论,结合技术选型、复杂系统设计、职业路径规划等真实场景案例,揭示如何突破经验依赖和思维惯性,建立可复用的底层思维模型。文中包含决策矩阵数学
- VINS-FUSION 优化-在线同步时间td校准
云端舞步
VINS-FUSIONvins-fusion重投影误差视觉误差因子同步时间td校准外参校准雅克比
论文结合源码详细介绍VINS-FUSION优化-在线同步时间td校准。视觉惯性里程计中,不同传感器之间的测量时间同步对于系统的精度和鲁棒性都至关重要。在实际操作时,由于传感器触发和传输过程延迟,在不同传感器测量会出现时间偏移,即时间不同步。所以本文将camera和IMU之间的数据流时间偏移td加入优化系统中,在线实时估计同步时间td。camera和IMU数据流之间的时间偏移td如下图所示:一、同步
- VDSuit-Full全身惯性动捕如何助力人形机器人训练数据集构建?
广州虚拟动力-动捕&虚拟主播
机器人人形机器人开发
2025年伊始,宇数机器人的爆火让人形机器人这一领域获得了前所未有的关注,各种机器人跳舞、踢足球等视频在短视频平台爆火,展现了人形机器人在高度拟人化方向发展的无限潜力。然而高度流畅拟人化的人形机器人动作背后少不了海量动作数据的喂养,其中基于惯性式动作捕捉的数据采集方式成为了业内普遍认同的一种高效率数据采集方案。相比于光学式、视频捕捉,惯性式捕捉可同时具备高精度与高性价比的特点,可以让开发人员进行低
- ChatGPT用多了会变傻!MIT招募大学生做实验论证,用得越多人越笨
2501_92531722
eureka
大学生过度用ChatGPT,大脑会变傻!MIT最新脑科学研究发现:这类AI工具将会显著降低大脑活动水平,削弱记忆,甚至造成“认知惯性”。长期依赖,还会影响你的深度思考与创造力。m.ximalaya.com/sound/873590011/?70=725m.ximalaya.com/sound/873590011/?527=06m.ximalaya.com/sound/873590011/?628=
- Python Pygame 精灵的移动与转向控制
Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道pygamepython开发语言ai
PythonPygame精灵的移动与转向控制关键词:Pygame、精灵(Sprite)、移动控制、转向控制、碰撞检测、游戏开发、向量运算摘要:本文将深入探讨如何使用Python的Pygame库实现游戏精灵的移动与转向控制。我们将从基础概念出发,逐步讲解精灵的运动原理、转向算法实现,并通过实际代码示例展示如何实现平滑移动、惯性效果、障碍物避让等高级功能。文章还将涵盖性能优化技巧和常见问题的解决方案,
- 基于惯性主轴方向的CATIA包围盒(Bounding Box)
DusWuLee
CATIA#VBAcatiavba
基于惯性主轴方向的CATIA包围盒(BoundingBox)通俗地说,零部件的包围盒(BoundingBox)指的是一个最小的能将对象包含在内的长方体盒子。在机械设计中,零件(部件)的包围盒可用于确定是否和其他零件在装配中发生干涉,或者用于确定加工该零件所需材料的最小尺寸。在CATIA中,使用惯量测量(MearureInertia)工具可以直接测量得到3D模型的包围盒,这是一种确定对象包围盒尺寸的
- JS.Day2-堆选(Py)/三路快排-快速选择-215,11,560,21,128,20,121
ceilf
JavaScript前端javascript开发语言ecmascript
目录215.找第k大元素三路的快速排序快速选择法2.堆选(堆排序)11.盛更多水的容器代码1代码2560.和为K的子数组(题意!)惯性思维正解21.合并生序链表递归写法128.最长连续序列20.有效的括号面试的时候不好好审题,太急,直接惯性思维用三个栈了121.买卖股票的最佳时机215.找第k大元素那么这道题想要时间复杂度低,肯定是不能全部排序的先来讲讲三路的快速排序三路快排在两路的基础上加上了=
- 第三篇:矛盾论实战——企业资源分配的终极决策逻辑
deming_su@元素因子科技
管理学经验分享
引言:当资源有限遇上矛盾无限管理学大师彼得·德鲁克曾说:“企业的本质是解决问题,而资源永远是稀缺的。”在VUCA时代,企业面临的矛盾复杂度呈指数级增长——从技术迭代与组织惯性的冲突,到短期利润与长期价值的博弈,再到全球化扩张与本土化落地的拉锯。如何用毛泽东《矛盾论》的哲学智慧,在资源分配的迷雾中抓住关键矛盾?本文通过实战案例与工具,揭示矛盾分析的底层逻辑。一、矛盾论的四个核心原则1.矛盾的普遍性:
- 菲尔斯特传感器,超声波风速风向传感器助力绿色能源发展
a164310458
能源人工智能
在风能发电领域,精准的风速监测直接影响发电效率。传统的机械式风速仪易磨损、维护成本高,而超声波风速风向传感器凭借超高精度和无机械磨损的设计,成为风电行业的理想选择。为什么风电企业都在升级这款传感器?超声波风速风向传感器数据更精准:采用超声波时差法,不受机械惯性影响,长期稳定运行。抗干扰更强:内置数字滤波算法,即使在强电磁环境下也能提供可靠数据。适应极端环境:-40℃~+85℃宽温工作范围,高原、海
- 振动力学:弹性杆的纵向振动(固有振动和固有频率的概念)
Wang的王
经典力学笔记笔记
文章1、2、3中讨论的是离散系统的振动特性,然而实际系统的惯性质量、弹性、阻尼等特性都是连续分布的,因而成为连续系统或分布参数系统。确定连续介质中无数个点的运动需要无限个广义坐标,因此也称为无限自由度系统,典型的结构例如:弦、杆、膜、环、梁、板、壳等,也称为弹性体。弹性体的微振动通常由偏微分方程描述。本文研究弹性杆的纵向振动特性。1.弹性杆纵向振动方程1.1振动方程某一直杆长为lll,沿杆件的轴线
- 如何构建船舵舵角和船的航向之间的动力学方程?它是一个一阶惯性环节吗?
氩氪氙氡_
机器人动力学模型机器人动力学数学建模控制原理
提问船舵和船的航向之间的动力学方程是什么?是一个一阶惯性环节吗?回答船舵和船的航向(航向角)之间的动力学关系并不是一个简单的一阶惯性环节,虽然在某些简化控制模型中可以近似为一阶系统。实际上,这一过程涉及船体的惯性、阻尼、水动力效应、舵效应和操纵延迟等多个因素,其本质是一个非线性、耦合的多变量系统。但我们可以从控制理论角度讨论常见的简化模型。一、舵角与航向角之间的经典简化模型在初步控制设计中,常用一
- 基于深度学习的IMU解算
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的惯性测量单元(IMU)解算是一种利用深度学习算法处理和分析IMU数据,以提升姿态估计、运动轨迹跟踪和定位精度的方法。IMU通常由加速度计、陀螺仪和磁力计组成,广泛应用于智能手机、无人机、机器人、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等领域。以下是关于这一领域的系统介绍:1.任务和目标IMU解算的主要任务是从IMU传感器数据中准确估计物体的姿态(姿态角、姿态矩阵或四元数)、速度和位置。具体
- POS基本算法详细解析
《薪尽火传》
机器学习深度学习
标题POS基本算法详细解析粒子xi(t)与群相互交流,保存更新自己的最优点Pi(t),并且与群交流后得知全局(群)的最优点g(t),由原来的方向Vi(t)变到Vi(t+1)。首先看懂上面两张图!再看程序function[xm,fv]=PSO(fitness,N,c1,c2,w,M,D)%c1,c2:学习因子%w:惯性权重%M:最大迭代次数%D:搜索空间维数,也就是表示目标点需要几个参数,比如是三维
- 星敏感器:卫星姿态测量的“星空导航仪”
ScilogyHunter
航天器星敏星敏感器姿轨控
星敏感器:卫星姿态测量的“星空导航仪”1.引言在卫星、航天器和深空探测器的姿态控制系统中,星敏感器(StarTracker)是最精确的姿态测量设备之一。它通过识别恒星的位置,计算出航天器在惯性空间中的三轴姿态,精度可达角秒级(arcsecond),是许多高精度任务(如遥感、天文观测、深空探测)的核心传感器。本文将深入介绍星敏感器的工作原理、功能、应用场景、使用方法,并探讨其未来发展趋势。2.星敏感
- 【成长记录——一个理科女生的牛马成长记录】
黄阿玛吉祥
职场和发展程序人生
一个理科女生的牛马成长记录第一章成长历程文章目录一个理科女生的牛马成长记录第一章成长历程前言一、我的学生时代2003-20192019-2021我的牛马时代入职前的抉择正式入职初入职场第一年职场矛盾领导篇同事篇项目篇前言作为一个95后,我从小到大都是在按部就班地生活,在成长的过程中,鲜少有停下脚步,思考自己的处境和状态的时间。像很多同龄人一样,我习惯性地按照父母、朋友、社会的规划,扮演着一个乖乖女
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla