underscorejs是一个很不错的类库,我的很多项目都引用了这个类库,的确可以带来很多方便. 记得我当初学的时候,看underscorejs的api是看的一知半解的,甚至不明白api里的context代表什么意思,当然现在已经明白了. 时间已经过去两年了,现在又回过来头看underscorejs,发现自己又学到了很多,但是也发现了很多不懂的地方. 这次我把看过的方法,写了比较详细的例子,帮助当初和一样初学underscorejs的朋友. 这一部分是underscorejs里处理集合的方法,后…

1.AddInEditorExtension 功能描述:编辑器扩展,实现在编辑要素,对编辑事件的监听,及对新创建的要素的处理 核心代码: void Events_OnStartEditing() { //Since features of shapefiles, coverages etc cannot be validated, ignore wiring events for them if (ArcMap.Editor.EditWorkspace.Type != esriWorkspace…

MSDN官方资料,并且微软还提供了SimpleCalculator sample学习样例 http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd460648(v=vs.110).aspx https://mef.codeplex.com/ 博友文章 http://www.cnblogs.com/Mainz/archive/2011/04/27/2030701.html   Ten Reasons to use the Managed Extensibility Fr…

由于最近开始学习 Python,进而接触到一个十分强大的交互式编辑器 — Jupyter Notebook,用起来也非常顺手,于是记录一下相关的使用过程. 一.安装 Python: ①首先前往 python 官网下载并安装 python 3.7,点击 Download Python 3.7.3: ②在Files里选择下载适合自己系统的安装包: ③下载完成后运行安装包,记得勾选将 Python 添加到环境变量 安装完成后打开 cmd,输入: python 可得: 说明 Python 安装成功. 二…

前言: 之前博文"台球游戏的核心算法和AI(1)" 中, 提到过想用HTML5+Box2d来编写实现一个台球游戏. 以此来对比感慨一下游戏物理引擎的巨大威力. 做为H5+box2d的初学者, 将简单讲讲box2d的一些基础概念, 并对一个sample样例做下讲解. 权作学习笔记. 资料: box2d源自flash版, 后迁移到各个语言版本, box2dweb是与最新flash版本同步的js 2D物理引擎库. box2dweb版网址: http://code.google.com/p/b…

一.HDR简介 HDR(High Dynamic Range,高动态范围)是一种图像后处理技术,是一种表达超过了显示器所能表现的亮度范围的图像映射技术.高动态范围技术能够很好地再现现实生活中丰富的亮度级别,产生逼真的效果.HDR已成为目前游戏应用不可或缺的一部分.通常,显示器能够显示R.G.B分量在[0,255]之间的像素值.而256个不同的亮度级别显然不能表示自然界中光线的亮度情况.比如,太阳的亮度可能是一个白炽灯亮度的几千倍,是一个被白炽灯照亮的桌面的亮度的几十万倍,这远远超出了显示器的亮度…

最近在看<深入理解Java虚拟机>,书中给了几个例子,比较好的说明了几种OOM(OutOfMemory)产生的过程,大部分的程序员在写程序时不会太关注Java运行时数据区域的结构: 感觉有必要通过几个实在的例子来加深对这几个区域的了解 1)Java堆 所有对象的实例分配都在Java堆上分配内存,堆大小由-Xmx和-Xms来调节,sample如下所示: public class HeapOOM { static class OOMObject{} /** * @param args */ pub…

1)Java堆 所有对象的实例分配都在Java堆上分配内存,堆大小由-Xmx和-Xms来调节,sample如下所示: public class HeapOOM { static class OOMObject{} /** * @param args */ public static void main(String[] args) { List<OOMObject> list = new ArrayList<OOMObject>(): while(true){ list.add(n…

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

//filter:该操作符就是用来过滤掉某些不符合要求的事件. Observable.of(1,2,3,4,5,8).filter({ $0 % 2 == 0 }).subscribe { (event) in print(event.element ?? "nil") }.disposed(by: disposeBag) /* 2 4 8 nil */ print("========================") //distinctUntilChanged…

$handle= WinGetHandle("Sample GUI") ;,"SRE Example 3 Result", $handle) $ctrl= ControlGetHandle($handle, "", "Static1") ;,"SRE Example 3 Result", $ctrl) $a1= ControlGetHandle($handle, "", "ms…

map/flatMap/filter/mapPartitions/mapPartitionsWithIndex/sample:…

---恢复内容开始--- 最近在做关于物体姿态估计的项目 基本思路就是 我们在估计物体的pose的时候,需要用分割得到的点云与模型库中的模型做匹配 1.通过基于RANSANC的SAC-IA将点云和模型做大体估计 2.通过ICP对物体pose做精准估计,并返回物体pose 第二步的时候有个问题,很多模型库里的模型都是mesh,转换成点云后因为原本的点就非常稀疏,所以得到的点云也非常稀疏,类似于之前博客中这种 这种问题一个好的解决方案就是在模型表面做拆分, 举个例子 如果不能subdivision,…

1.简单说明 Emgu是Dot Net平台对OpenCV的封装,本质上没有增加新功能,是通过Dot Net的平台调用技术直接调用OpenCV C++语言写的库,使用我们可以方便用.net平台通过OpenCV去处理图像,最大的好处是可以利用.net丰富的类库及各种资源,还有.net的开发效率较快,让不熟悉C++语言的人也可以很方便使用OpenCV. Emgu的官网是 http://www.emgu.com ,根据官网说法,Emgu是跨平台的,可以在Winodws.Linux.Mac OS X.IP…

本书系列 现代3D图形编程学习 OpenGL是什么 在我们编写openGL程序之前,我们首先需要知道什么是OpenGL. 将OpenGL作为一个API OpenGL 通常被认为是应用程序接口(API).OpenGL API有不同编程语言的实现版本.但是,它们最终使用的都是最底层的C语言的接口. 在C语言的API中,定义了很多typedefs,#define,以及函数.typedefs用于定义openGL里面使用到的基本的数据类型,如GLint,GLfloat等. 复杂的数据结构,如struct,…

下面这些资源对Android开发来说是很有帮助的! 最常用的: Android开发官方网站:http://developer.android.com/index.html 这个网站应该是Android程序员必备的网站,里面的内容比起百度到的东西来说靠谱太多了,里面有很多新东西和使用引导,对英语的阅读能力要求有点高,但是真的是最实用的开发网站!!! Android开发中文网站:http://hukai.me/android-training-course-in-chinese/basics/ind…

俗话说,自己写的代码,6个月后也是别人的代码……复习!复习!复习!涉及到的知识点总结如下: JVM的历史 JVM的运行流程简介 JVM的组成(基于 Java 7) JVM调优参数:-Xmx和-Xms 逃逸分析(DoEscapeAnalysis )的概念——JVM栈上分配实验 JVM中client模式(-client)和server模式(-server)的区别 查看GC日志的方法 使用idea对JVM进行参数输入 Java栈,Java堆和方法区的交互原理 为了能让递归方法调用的次数更多一些,应该怎…

一.前言 一直自己没有学习做笔记的习惯,所以为了加强自己对知识的深入理解,决定将学习笔记写下来,希望向各位大牛们学习交流! 不当之处请斧正!在此感谢!这边就先从学习Sqlserver写起,自己本身对数据库方面不擅长,所以决定对此从基础开始学习, 大牛们对此文可以忽略!首先以<Sqlserver2008技术内幕>这本书作为学习的指导,大家如果觉得这本书不错的话, 可以去网上买一本,作为菜鸟的我,觉得这本书对于入门介绍的还是非常不错的. 请戳我:http://item.jd.com/1006748…

本书系列 现代3D图形编程学习 基础简介(2) 图形和渲染 接下去的内容对渲染的过程进行粗略介绍.遇到的部分内容不是很明白也没有关系,在接下去的章节中,会被具体阐述. 你在电脑屏幕上看到的任何东西,包括你现在阅读的文字是简单的二维像素点的集合.如果你在屏幕上截图,并放很大,就会看到一个个的方格. Figure8. An Image 没一个格子就是一个像素.pixel单词,是从Picture Element中提取出来的.你屏幕上的没一个像素都有一个独立的颜色.二维的像素数组就组成了 图像 因此,任…

前段时间,在学习试用FFmpeg播放音频的时候总是有杂音,网上的很多教程是基于之前版本的FFmpeg的,而新的FFmepg3中audio增加了平面(planar)格式,而SDL播放音频是不支持平面格式的,所以通过FFmpeg解码出来的数据不能直接发送到SDL进行播放,需要进行一个格式转换.通过网上一些资料,也能够正确的播放音频了,但是对具体的音频转换过程不是很了解,这里就对FFmpeg的对音频的存储格式及格式转换做个总结.本文主要有以下几个方面的内容: AVSampleFormat 音频samp…

好久没写博客了,继续开启霸屏模式,好了,废话不多说,这次准备重新系统学一下EF,一个偶然的机会找到了一个学习EF的网站(http://www.entityframeworktutorial.net/).准备按照上面一点一点学,学习之路,贵在坚持,贵在持之以恒,这是我给自己的忠告,我不聪明,但我愿意花比别人更多的时间,来学习,相信总有一天,总会有守得花开见月明的那一天! EF学习系列: 1.基本的EF系列教程 [Basics of Entity Framework][EF基础系列1] EF是啥?[…

其实canvas本身很简单,就是去学习它的API,多看实例,多自己动手练习,多总结.但是canvas的API实在是有点多,对于初学者来说,可能学到一半就止步不前了.我也有这种感觉,在学习的过程中,编写实例,用到了其中很多的属性和方法,但是回头来看的时候总觉得什么也没用.所以决定系统性的记录一下它常用到的API,方便以后查阅,也顺便造福一下大家. 另外:附一个之前学习的时候自己跟着教程写的一个小游戏:tinyHeart小游戏 开始之前 假设html代码中有一个canvas标签: <canvas i…

转载地址:http://blog.csdn.net/rowland001/article/details/50886288 从今天开始呢,我要开始学习Google家自己出的Android代码示例,总觉得这才是原汁原味的. 我用的是Google自家的Android Studio,目前是这个版本:  其实不知道你有没有发现,Android Studio是可以导入自家的Samples的,就像这样:  不过,悲催的是,你点开它的时候,它会这样:  然后就是这样:  对,没错,你上了不google. 难道…

2301: [HAOI2011]Problem b Time Limit: 50 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 4032  Solved: 1817[Submit][Status][Discuss] Description 对于给出的n个询问,每次求有多少个数对(x,y),满足a≤x≤b,c≤y≤d,且gcd(x,y) = k,gcd(x,y)函数为x和y的最大公约数. Input 第一行一个整数n,接下来n行每行五个整数,分别表示a.b.c.d.k Outp…

Hello,我是你们人见人爱花见花开的小花.又和大家见面了,今天我们来聊一聊多视图学习利器------CCA. 一 典型相关分析的基本思想 当我们研究两个变量x和y之间的相关关系的时候,相关系数(相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标.相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度:着重研究线性的单相关系数)是最常用的变量:其中Sxx为标准差. 那我们如何研究两组变量之间的相关关系呢?比如(X1,X2,X3)与(y1,y2)…

学习如何在opencv 中用trackbar 函数创建和使用 轨迹条,以及图像对比度,亮度值的动态调整 一.OpenCV中轨迹条(Trackbar)的创建和使用 [1]创建轨迹条-----createTrackbar 函数详解 createTrackbar这个函数我们以后会经常用到,它创建一个可以调整的轨迹条,并将轨迹条附加到指定的窗口上,使用起来方便,首先,它往往会和一个回调函数 配合起来使用,先看它的函数原型: ,); 第一个参数,const string&类型的trackbarname,表…

首先,简单介绍:Redis是一个基于内存的键值对存储系统,常用作数据库.缓存和消息代理. 支持:字符串,字典,列表,集合,有序集合,位图(bitmaps),地理位置,HyperLogLog等多种数据结构. 支持事务.分片.主从复之.支持RDB(内存数据保存的文件)和AOF(类似于MySQL的binlog)两种持久化方式.3.0加入订阅分发.Lua脚本.集群等特性. 命令参考:http://doc.redisfans.com 中文官网:http://www.redis.net.cn 安装(都大同小…

目录 WeX5学习笔记... 1 1.轻松看透WeX5产品能力和技术... 1 2.WeX5可以怎么玩?... 3 一.纯本地App. 3 二.关联一个网站,希望默认就打开某页... 4 三.UI设计器... 4 四.打包神器... 4 五.标准玩法... 4 3.WeX5 App与服务端交互原理... 4 4.Account示例程序... 5 5.Takeout示例程序... 7 5.1Index.w.. 7 5.2mapActivity.w.. 13 问题... 13 6.页面间交互视频..…

Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化.容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口. 官网:https://www.docker.com/ 相关资料: 1.Docker入门教程 http://dockone.io/article/111 2.Docker_百度百科 http://baike.baidu.com/view/11854949.htm 3.史上最全Docker资料集…