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#include <GL/glut.h> #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; ; ;//设置窗口的宽和高 void myInit() { glClearColor(,,,); } void show() { GLsizei dw; int n,i; dw=; n=(width-)/dw; cout<<"n="<<n<<endl; glC…

zabbix触发器表达式详解 概述:触发器中的表达式使用很灵活,我们可以创建一个复杂的逻辑测试监控,触发器表达式形式如下: {<server>:<key>.<function>(<parameter>)}<operator><constant> {主机:key.函数(参数)}<表达式>常数,具体的例子,请接着往下走,很简单 Functions函数:触发器functions可以引用检索到的值,当前时间或者其他元素.触发器表达…

目录 前言 图像渲染 总结 参考链接 一.前言        前面几篇文章讲解了如何使用Geotrellis进行数据处理.瓦片生成等,今天主要表一下如何使用Geotrellis进行栅格渲染.        昨日完成了两种数据叠加生成瓦片的工作,然而在进行瓦片渲染的时候始终得不到想要的漂亮的颜色效果,由于这块代码是从之前Geotrellis官方DEMO中拷贝过来的,从未进行深究,所以折腾半天也没能实现,无奈那么就看源代码吧,在源代码中找到了这样一篇文档(rendering.md),里面详细讲述了在…

===========大小============= 一般,直接采集到的视频数据是RGB24的格式 RGB24一帧的大小size＝width×heigth×3 Byte, RGB32的size＝width×heigth×4 I420(即YUV标准格式4:2:0)的数据量是 size＝width×heigth×1.5 Byte. X264在进行编码的时候需要标准的YUV(4:2:0) ============================== YV12虽然也是(4:2:0)但是YV12和I420…

1. 背景 由于android端需要进行多屏幕适配,这就给UI&RD之间的沟通产生了一些困难.我下面将会对这两种角色的沟通,说明了一下我们项目中沟通的方式和规则. 原则:客户端跟UI约定了各种库(字体.距离.颜色),库的实际值根据各种屏幕等信息提前适配,但名字跟UI给的标注图保持一致. 后文分别对字体.距离和颜色进行解释: 2. 字体库和距离库 UI给出的效果图&标注均在720下面标注的.客户端针对720的标注来生成代码.如图: 为什么需用720下进行标注呢? android官方文档建议选…

触发器严重性定义了触发器的重要性. 1. zabbix支持以下触发级别: SEVERITY DEFINITION 颜色 Not classified 未知. 灰色 Information 一般信息. 浅绿 Warning 警告 黄色 Average 一般问题. 橙色 High 严重问题. 红色 Disaster 灾难,会带来损失的那种. 深红 2. severities 用途 可视化显示,不同级别显示不同颜色,例如一般严重性为绿色 声音报警,不同的级别不同声音. 使用用户自定义媒体报警,例如严重…

===================================================== FFmpeg的库函数源代码分析文章列表: [架构图] FFmpeg源代码结构图 - 解码 FFmpeg源代码结构图 - 编码 [通用] FFmpeg 源代码简单分析:av_register_all() FFmpeg 源代码简单分析:avcodec_register_all() FFmpeg 源代码简单分析:内存的分配和释放(av_malloc().av_free()等) FFmpeg 源代…

todo:缩放 5 分钟上手 ECharts 获取 ECharts 你可以通过以下几种方式获取 ECharts. 从官网下载界面选择你需要的版本下载,根据开发者功能和体积上的需求,我们提供了不同打包的下载,如果你在体积上没有要求,可以直接下载完整版本.开发环境建议下载源代码版本,包含了常见的错误提示和警告. 在 ECharts 的 GitHub 上下载最新的 release 版本,解压出来的文件夹里的 dist 目录里可以找到最新版本的 echarts 库. 通过 npm 获取 echarts,…

扩展手写数字识别应用 识别并计算简单手写数学表达式 主要知识点 了解MNIST数据集 了解如何扩展数据集 实现手写算式计算器 简介 本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例.本文的应用是基于前文"手写识别应用入门"中的基础应用进行扩展实现的.本文将通过这一案例,展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程,以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程.并且本文将演示如何利用Visual Studio Tools for AI进行批量推理,以便利用底…