3D蓝图及游戏后台第15页

JAVA架构师需要掌握的常用架构模式有哪些？

以下是当前主流技术组合、选型原则及常用架构应用的详细说明：一、当前主流技术组合及其应用场景1.基础开发框架技术组合应用场景核心优势SpringBoot+MyBatis+MySQL中小型单体应用、快速迭代业务开发效率高

猿享天开·2025-02-13 15:09

halcon三维点云数据处理（十三）reduce_object_model_3d_by_view

目录一、reduce_object_model_3d_by_view函数二、reduce_object_model_3d_by_view函数调用过程首先说明一下这部分代码在find_box_3d这个例程中

mm_exploration·2025-02-13 15:08

Overlapped I/O模型深度解析：从理论到实践实现

的本质区别传统I/O示意图:应用程序磁盘设备发起同步I/O操作等待I/O操作完成，线程阻塞完成任务，返回结果应用程序磁盘设备OverlappedI/O示意图：应用程序操作系统磁盘设备发起异步I/O操作后台执行

和舒貌·2025-02-13 15:38

3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算

对点云进行滤波的主要意义和目的有以下几点：去除噪声和异常值：由于设备本身的误差或环境因素的影响，采集到的点云数据中可能会包含一些噪声和异常值。这些噪声和异常值会影响后续的点云处理和分析，因此需要通过滤波处理加以去除。提高数据质量：滤波处理可以有效地提高点云数据的质量和精度，使得点云数据更加准确和可靠。这对于后续的点云处理和分析具有重要的意义。局部计算与调整：点云滤波主要通过局部计算的方式，获得一个

黄晓魚·2025-02-13 15:38

Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合

下面是使用Halcon实现点云图转深度图的代码示例：create_scene3d_f

QfcaLinux·2025-02-13 14:04

MySQL性能优化MySQL索引失效的13种隐蔽场景排查及解决方法

在使用MySQL数据库时，索引是提高查询性能的重要手段。然而，如果索引使用不当，可能会导致索引失效，从而影响数据库的性能。本文将介绍MySQL索引失效场景，并通过实际案例进行详细分析，帮助你更好地理解和避免这些问题。一、索引失效的13种隐蔽场景1.使用OR条件查询当使用OR条件查询时，如果OR前后的条件列没有都建立索引，索引可能会失效。例如：SELECT*FROMusersWHEREname='T

C_V_Better·2025-02-13 14:03

Python库房管理系统开发指南

本文将详细介绍如何使用Python编写一个基本的库房管理系统，包括商品入库、出库、查询库存及生成报表等功能。通过本文，读者不仅能学习到Python编程技巧，还能理解库房管理系统的基本架构和逻辑。

Tech Synapse·2025-02-13 13:29

LVS的NAT及DR模式

DR模式：原理：负载均衡器接收到客户的请求数据包时，根据调度算法决定将请求发送给哪个后端的真实服务器（RS）。然后负载均衡器就把客户端发送的请求数据包的目标MAC地址改成后端真实服务器的MAC地址（R-MAC）。真实服务器响应完请求后，查看默认路由，把响应后的数据包直接发送给客户端，不需要经过负载均衡器。优点：负载均衡器只负责将请求包分发给后端节点服务器，而RS将应答包直接发给用户。所以，减少了负

..Move...·2025-02-13 13:56

QT-自定义模型/视图（Tree）结构代码分析

（本例中不涉及代理信息）首先附上一张代码框架图示根据上图，可以大致了解本案例的框架，及核心数据的存储方式，采用的数据结构等，便于理解代码，同时也反应了模型视图结构的信息在图中。

神游玄境·2025-02-13 13:55

基于联邦学习的政务大数据平台应用研究

首先，介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状；然后，分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战；接着，阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决

宋罗世家技术屋·2025-02-13 12:50

LVS（Linux Virtual Server）概述

目录1.LVS简介2.LVS的组成3.LVS负载均衡的三种包转发方式3.1NAT（网络地址映射）3.2IPTunneling（IP隧道）3.3DirectRouting（直接路由）4.LVS相关术语5.

afei00123·2025-02-13 12:18

基于深度学习的半导体算法原理及应用

摘要随着半导体产业的持续发展，深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制，探讨了算法实现中的关键技术，如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

一、系统分析师考试介绍

科目1考点考试介绍考试报名、考试科目、大纲及考点分析、证书价值、常见问题。视频课程规划、推荐资料、学习方法。计算机组成与结构数据的表示：进制转换、编码表示、逻辑运算、浮点数。

Rainbow酱·2025-02-13 12:43

3dgs 2025 学习笔记

CVPR20243D方向总汇包含（3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等）_cvpr2024-structure-awaresparse-viewx-ray3dreconstr-CSDN

AI算法网奇·2025-02-13 12:13

第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究

目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析5.1.4问题1的结果分析5.2问题二的建模与求解5.2.1分析对象与指标的选取5.2.2Topsis算法评价5.2.3综合污染指数法5.

格图素书·2025-02-13 12:13

数学建模与MATLAB实现：稳定状态模型与资源管理策略

本章介绍如何通过微分方程稳定性理论，结合再生资源管理、种群竞争等案例，分析系统的平衡点及稳定性，为实际决策提供数学依据。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

深入剖析 Apache Shiro550 反序列化漏洞及复现

目录前言一、认识ApacheShiro二、反序列化漏洞：隐藏在数据转换中的风险三、Shiro550漏洞：会话管理中的致命缺陷四、漏洞危害：如多米诺骨牌般的连锁反应五、漏洞复现：揭开攻击的神秘面纱（一）准备工作（二）复现过程六、总结与防范：筑牢安全防线结语前言在网络安全的复杂版图中，漏洞的挖掘与研究始终处于核心位置。今天，我们将聚焦于臭名昭著的ApacheShiro550反序列化漏洞，深入探究其背后

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-13 11:07

oracle数据库如何用语句同时查询，某个用户下每个表数据条数，及占空间大小（gb为单位）

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-02-13 11:35

Redis主从复制高延迟问题解决思路

详细阐述：短视频评论系统的高延迟问题及解决思路针对短视频评论系统中用户遇到的高延迟问题，以下是详细的分析与解决方案：1.理解现状主节点角色：负责处理所有写入操作（发布评论），吞吐量高达每秒10万次以上（

WeiLai1112·2025-02-13 11:04

Linux创建两个生产者进程,操作系统——Linux进程创建及同步实验

子进程显示"daughter…"及"son……"，父进程显示"parent……"，观察结果，分析原因。3.再调用exec()用新的程序替换该子进程的内容，并利用w

范世明·2025-02-13 10:33

斗罗大陆史莱克学院通用礼包兑换码分享最新兑换码大全2024

荣华富贵8·2025-02-13 10:32

政务数据标识技术研究进展及下一代政务数据标识体系

对数据标识技术的研究进展进行了总结，比较了不同数据标识技术编码规则的异同，并进一步总结了政务数据标识及应用进展。

宋罗世家技术屋·2025-02-13 10:02

【ElasticSearch】Es 启动流程初始化流程源码分析

2.1.1关闭过程分析2.2execute方法2.3Bootstrap.init2.4INSTANCE.setup方法2.5创建节点2.5.1创建PluginsService2.5.2创建ThreadPool及ThreadContext

九师兄·2025-02-13 10:31

科普：“URL”与“URI”（及URN）

“URL”与“URI”是两个在Web开发中经常提到的概念，它们之间存在一定的联系和区别。一、定义URL（UniformResourceLocator）：统一资源定位符，用于在互联网上完整地描述网页和其他资源的位置。它提供了访问资源所需的全部信息，包括协议、主机名、端口号（可选）、路径、查询字符串（可选）和片段标识符（可选）。URI（UniformResourceIdentifier）：统一资源标识

人工干智能·2025-02-13 10:31

Docker中访问宿主机：host.docker.internal

这一特性在Docker版本18.03及以上版本中可用，它允许容器内的应用程序通过这一域名来访问宿主机上运行的服务或资源。host.docker.internal确实解析为宿主机的IP地址。

人工干智能·2025-02-13 10:31

c++扑克牌1.0

蒟蒻小游戏，大佬勿喷有问题请打在评论区！！

wangyuxuan1029·2025-02-13 10:30

接口和抽象类之间有什么区别

只能包含抽象方法（在Java8之前）或默认方法（有方法体的普通方法，Java8及以后引入）和静态方法。可以包含常量，这些

chengxuyuan1213_·2025-02-13 10:28

联想Y7000 2024版本笔记本 RTX4060安装ubuntu22.04双系统及深度学习环境配置

目录1..制作启动盘2.Windows磁盘分区，删除原来ubuntu的启动项3.四个设置4.安装ubuntu5.ubuntu系统配置1..制作启动盘先下载镜像文件，注意版本对应。Rufus-轻松创建USB启动盘用rufus制作时，需要注意选择正确的分区类型和系统类型。不然安装的系统会有问题！2.Windows磁盘分区，删除原来ubuntu的启动项手把手教你调整电脑磁盘的分区大小_调整分区大小-CS

七七@你一起学习·2025-02-13 10:27

自制游戏——斗罗大陆

很简陋，没有图，请见谅//mine[0]=级数//mine[1]=战力//mine[2]=1==白虎//mine[2]=2==昊天锤//mine[2]=3==蓝银草#includeusingnamespacestd;intmine[100],live=3,dou=1,luo=1,da=1,bag[1000],huan=0,liang=30;longlonghuannian[100];voidjia

醉翁之意不在酒.max·2025-02-13 09:25

主流国产数据库存储架构层的差异分析

本文将从金融行业出发，通过聚焦信创数据库主流产品的存储架构，探讨信创国产数据库的本地存储和集中式存储在产品设计上的异同分析、难点分析、面临挑战及当前解决方案。

宋罗世家技术屋·2025-02-13 09:25

服务化应用架构演进

2.中间为调度控制层（control）：前端Web请求的分发，调度后台的业务逻辑执行。3.第三层为应用模型层（Model）：应用程序的主体部分，代表业务数据和业务执行逻辑。

火炉lu·2025-02-13 09:22

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

年龄与修复历史：楼梯的建造时间及是否经过修复。材料来源：验证材料是否与已知采石场或木材来源匹配。核心挑战：数据采集

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

4年前端开发面试题，Vue方向，10道题，包括答案和释疑（1）

以下是针对4年前端经验（Vue方向）的10道高频面试题，涵盖核心原理、高级特性及优化策略，答案与解析结合Vue2主流版本（兼顾Vue3对比）：1.Vue2的响应式原理是什么？Vue3有何改进？

繁若华尘·2025-02-13 09:21

PySide6 QMessageBox 详解

以下是其核心功能、参数说明及完整示例。

诚信爱国敬业友善·2025-02-13 08:47

《深入了解Unstructured包：在LangChain中使用Unstructured.IO提取干净文本》

本文将包含安装与设置指南、详细教程、代码示例、常见问题及解决方案，并提供进一步学习的资源。主要内

cgsayuclv·2025-02-13 08:47

计算机视觉工业相机、镜头、接口、光源概览及选型参考

一、相机1、分类按芯片类型分类：CCD相机、CMOS相机按传感器的结构特性分类：线阵相机、面阵相机按输出信号方式分类：模拟相机、数码相机按输出色彩方式分类：黑白相机、彩色相机2、重要参数芯片尺寸芯片尺寸表示图像传感器感光区域的面积大小，直接决定了整个系统的物理放大率。相机的芯片尺寸如图所示。分辨率分辨率表示每英寸包含的像素数。对于图像来说，分辨率是非常重要的，决定了图像是否能够清晰地呈现：相机的分

坐望云起·2025-02-13 08:16

从360度全景照片到高质量3D场景：介绍SC-Omnigs 3D重建系统

在当今的数字化时代，3D重建技术正在迅速发展，并广泛应用于文旅、空间智能和3D重建等领域。

花生糖@·2025-02-13 08:43

JAVA高级工程师-面试经历（含面试问题及解答）

经过了几个公司的面试，谈谈我这次找工作的面试经历。工作快五年了，所以给自己定位是找一份Java高级工程师的工作。由于疫情原因基本都是先电话面试（PS:更多的原因是me在上海，想要找重庆或成都的工作）。再废话一句，今年真的能不换工作就不换工作吧，因为基本都会被面试官压制。Java高级工程师的岗位对应聘者的任何一门技术都必须要求知晓其原理，并能够针对性的提出相应的改进方案。经过几轮面试主要总结了以下常

web_13233421436·2025-02-13 08:40

请求错误 --405

今天我进行一个后台的增删改查的时候犯了个致命的错误路由请求错误，而导致出现了405的错误，说是post方法不允许#定义秒杀图片re_path('^sec_(.+?)'

weixin_30898109·2025-02-13 08:40

Hive数据库及表操作

数仓原理以及Hive入门：数仓原理：数仓（DataWarehouse）是用于支持企业决策的数据存储和分析系统。数仓原理包括以下几个方面：1.数据抽取（Extraction）：从各个业务系统中抽取数据，并进行清洗和转换，以适应数仓的数据模型。2.数据存储（Storage）：将清洗和转换后的数据存储到数仓中，通常使用关系型数据库或大数据存储技术来存储大量的数据。3.数据整合（Integration）：

亦576·2025-02-13 07:09

线性回归、逻辑回归及SVM

1，回归（LinearRegression）回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为：在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。当然，实际运算有一些优化算法，肯定不会去枚举的。注意，回归的前提是公式已知，否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分

@迷途小书童·2025-02-13 07:38

红队攻防渗透技术实战流程：云安全之云原生安全：K8s搭建及节点漏洞利用

红队云攻防实战1.云原生-K8s安全-名词架构&各攻击点1.1云原生-K8s安全-概念1.2云原生-K8s安全-K8S集群架构解释1.2.1K8s安全-K8S集群架构-Master节点1.2.2K8s安全-K8S集群架构-Node节点1.2.3K8s安全-K8S集群架构-Pod容器1.3云原生安全-K8s安全-K8S集群攻击点`(重点)`2.云原生安全-K8s安全-K8S集群环境搭建3.云原生安全

HACKNOE·2025-02-13 07:38

【Python自动化测试25】接口自动化测试实战五_数据库断言、接口关联及相关管理优化

文章目录一、前言二、校验数据库、接口关联及项目优化一、前言本文章主要会讲解接口自动化测试中Python的数据库断言以及相关的接口关联的测试，除此之外下方有系列文章的传送门，还在持续更新中，感兴趣的小伙伴也可以前往查看

萌笑天·2025-02-13 07:08

接口自动化测试实战之Python操作数据库、接口关联及相关管理优化

一、前言本文章主要会讲解接口自动化测试中Python如何操作数据库、为何要操作数据库，有哪些利弊，以及数据库断言、相关的接口关联的测试二、自动化数据库理论与操作2.1接口自动化为何要操作数据库接口自动化中操作数据库主要是根据业务层面决定的，部分情况例如查询手机号、或个人信息时需要操作数据库，有时候也有可能需要删除某个内容，通常而言不会这么做罢了。2.2接口自动化操作数据库的利弊"""利：1、能够根

程序员潇潇·2025-02-13 07:37

MySQL8.0 innodb Cluster 高可用集群部署（MySQL、MySQL Shell、MySQL Router安装）

InnoDBCluster组件：MySQLGroupReplication,简称MGR,是MySQL的主从同步高可用方案,包括数据同步及角色选举MysqlShell是InnoDBCluster的管理工具

m0_74824687·2025-02-13 07:06

【微信_小游戏_canvas_基础_笔记1】

微信_小游戏_canvas_基础_笔记1game.js文件s_1.js文件你好！这是我第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。

adminwxs·2025-02-13 07:03

大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求

1、大语言模型概念及作用大语言模型：（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习的人工智能模型，它能够理解和生成自然语言[1]。简单来说，它就像一个“超级大脑”，能够处理各种语言任务，比如写文章、回答问题、翻译语言等；它通过训练大量的文本数据，学习语言的结构、语法、语义以及上下文关联，从而能够理解和生成与人类语言相似的文本。举个例子：如果你问它一个问题，比如：“为什么天空是蓝

Kelaru·2025-02-13 07:01

[WebApi]Ajax传递数组到API

Ajax传递数组到后台之前有传递对象到后台。通过对象JSON.stringify(opt)方式传递。现在遇到一个问题多参数，其中一个参数是List。

厦门德仔·2025-02-13 06:26

金蝶云星空和金蝶云星空接口打通对接实战

多地点、多组织、多税制应用框架等，有效支持企业的运营管理；K/3Cloud提供了标准的业务建模：35种标准ERP领域模型、1046种模型元素、21243种模型元素属性组合，288个业务服务构件，让企业及伙伴可快速构建出行

系统集成-冰皇18175716035·2025-02-13 06:26

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