原文地址:http://blog.csdn.net/u012494876/article/details/53368164 帧率(FPS)计算是游戏编程中常见的一个话题.大体来说,总共有如下六种方法: 一.固定时间帧数法 帧率计算的公式为: fps = frameNum / elapsedTime; 如果记录固定时间内的帧数,就可以计算出同步率.此种方法用得较多. int fps() { static int fps = 0; static int lastTime = getTime(); /

转: c语言中数字后面带个U是什么意思?#define F_CPU 12000000U答:U表示该常数用无符号整型方式存储,相当于unsigned int;L表示该常数用长整型方式存储,相当于longF表示该常数用浮点方式存储,相当于float

数字转带千分位的字符串 思路 先获取要转换的数字,对其进行分割 小数部分具体需要保留多少位,具体处理 整数部分用正则做替换 将小数部分和整数部分合计 代码 注意: 本文是基于 jQuery 写的,稍稍改改就可以成为原生的 在 String 原型链上增加以下方法 /** * 将含有千分位符的数字字符串切成不含千分位符的字符数按 * @param {String} str 传入含有 千分位符的 字符串 */ String.prototype.thousandsToNumber = function

使用JDK自带的MessageDigest计算消息摘要 上代码 /** * 使用JDK自带MessageDigest */ public class MessageDigestUtils { /** * 计算消息摘要 * @param algorithm 消息摘要算法 * @param in 数据流 * @return 消息摘要 * @throws IOException * @throws NoSuchAlgorithmException */ public static byte[] dig

  在使用OSG(OpenSceneGraph)存储带纹理osgb格式的过程中,大家会遇到这样一种情况:存储后的osgb文件所占用的大小远大于原始文件的大小,几倍至几十倍.这是为何呢?原因是OSG默认的存储格式是不压缩存储,所以解决方案就是设置参数将存储格式改为压缩存储.方法如下: osg::ref_ptr<osgDB::ReaderWriter::Options> options = new osgDB::ReaderWriter::Options; options->setOptio

窗口函数之虚拟数字辅助表 数字辅助表是一个整数序列,可以用它来完成多种不同的查询任务.数字表有很多任务,如生成日期和时间值序列,及分裂值列表.通常,建议在数据库中保存这样一个永久表,并填充尽可能多的数字,然后需要的时候查询它,然而,在某些环境中,我们没有机会创建和填充新的表,以及需要的查询逻辑. 下面函数摘自 T-SQL性能调优秘笈--基于SQLServer2012窗口函数 创建虚拟数字辅助函数 use master --根据实际需要修改要保存的库中 go --判断是否已存在 创建函数名.如果存

和其他编程语言(如 C 和 Java)不同,JavaScript 不区分整数值和浮点数值, 所有数字在 JavaScript 中均用浮点数值表示,遵循IEEE754标准,在进行数字运算的时候要特别注意. 即:在js中的数字都是64位的浮点数.浮点数不是精确的值.涉及到小数的计算需要特别注意. IEEE 754 64位浮点数在js中的存储形式如下: 用数学形式(二进制的科学计数法)表示如下: 示例: 由上可知,可以存储的数据的小数点为52位,整个数据的有效数字长度为53位.即精度只有53个二进制位

一.带小数点数字 public static bool IsNumber(string input) { string pattern = "^-?\\d+$|^(-?\\d+)(\\.\\d+)?$"; Regex regex = new Regex(pattern); return regex.IsMatch(input); } 二.只能数字 public static bool IsWholeNumber(string strNumber) { Regex g = new Reg

作者:DJ 审校:Kevin·Wang 1. 容器生态圈新的创新方向 2018年容器技术圈的年终盛典北美KubeCon终于在西雅图落下了帷幕.这次北美KubeCon总共吸引了8000多观众参会,创下历史新高.先放一张图来感受下现场的火爆程度. 关注Kubernetes的小伙伴应该已经感觉到了,与观众参会热情形成鲜明对比的是,这届KubeCon传递出了一个信号:针对Kubernetes本身的变化越来越少,我们也越来越难看到那些激动人心的大特性.Kubernetes正变得“无聊”已经成了一个既定的事

1. var patrn = /^\d+(\.\d+)?$/; var num = 0.11; if (!patrn.exec(num)){ alert("请您输入数字");return; }2. var patten = /^[+-]?(0|([1-9]\d*))(\.\d+)?$/g; var num = 0.11; if(!patten.test(num)){    alert("请您输入数字");return; }

function chk() { var patrn = /^\d+(\.\d+)?$/; var result = true; $("input[type=text]").each(function () { if (!patrn.exec(this.value)) { alert("请输入正确的数字!"); result = false; } }) return result; }

def jsonfy(s:str)->object: obj = eval(s, type('js', (dict,), dict(__getitem__=lambda s, n: n))()) return obj

一.商品列表页 1.wxml文件 在view中添加点击事件goToGoodDetail,绑定数据data-id <!-- 添加点击事件goToGoodDetail --> <view wx:for="{{list}}" class="list" bindtap="goToGoodDetail" data-id="{{item._id}}"> <image src="{{item.imag

文章内容来源于Programming Hub的学习记录,本人整理添加了中文翻译,如有侵权,联系本人删除 Variables C语言中的变量 Let's extend our mainfunction from the first topic. What if we want to print the sum of 5 and 3? This will be our first logical program. 让我们从第一个主题扩展我们的主函数.如果我们想打印5和3的和? 这将是我们的第一个逻辑

首先要明确带了逗号之后  数字就变成字符串了 ,不再是数字了. 昨天做项目的时候需要格式化数字变成带逗号的,本来打算自己写个方法的,后来时间太紧了,就打算从网上查个,查来查去都是要对字符串的位进行操作,选了其中一个用了下,结果发现还有问题,瞬间无语 最中被我百度到了  这种写法   : C#中用最简单的方法把数字(不含小数)转换为千分位格式: 如1234567变成1,234,567 方法:x.ToString("###,###")   或  1234567.ToString("

Python科学计算结果的存储与读取 总结于2019年3月17日  荆楚理工学院 计算机工程学院 一.前言 显然,作为一名工科僧,执行科学计算,需用Python.PS:快忘记Matlab吧.我用了二十年的时间,熟练掌握了Matlab的用法,然后,很可能,我用6个月不到的时间,选择并实现了用Python替换Matlab.虽然来到了计算机工程学院,但是工程计算是本业,不能久,然后我突然间发现,好多时候,只用pyplot显示结果,我们的计算结果,很多时候需要存储和重复调用的哪,一个图的话,若再需要数据

随着交流机会的增多(集中在金融行业,规模都在各自领域数一数二),发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域.数据库服务的需求可以简化为:实现数据零丢失的前提下,提供可接受的服务能力.因此存储架构的选型至关重要.到底是选择计算存储分离还是本地存储?本文就这个问题,从以下几点展开: 回顾:计算存储分离, 本地存储优缺点 MySQL 基于本地存储实现数据零丢失 性能对比 基于 Docker + Kubernetes 的实现 来分享

[题目要求] 计算文档a.txt中每一行出现数字的个数并且要计算一下整个文档中一共出现了几个数字 例如a.txt如下: sdhhyh776dbbgbfg dhhdffhhhs556644382 运行结果为: 3 9 sum=12 [核心要点] sed把非数字字符删除,计算长度 for 循环计算总和 [脚本] #!/bin/bash # 可以逐行打印出 # . sed -n "$i"p # . while read line; do echo $line; done < a.txt

在2019年3月的北京云栖峰会上,阿里云正式推出全球首个云原生HDFS存储服务—文件存储HDFS,为数据分析业务在云上提供可线性扩展的吞吐能力和免运维的快速弹性伸缩能力,降低用户TCO.阿里云文件存储HDFS的发布真正解决了HDFS文件系统不适应云上场景的缺陷问题,用户无须花费精力维护和优化底层存储.云时代,通过借助虚拟化技术,大数据分析的计算框架在云上逐渐实现了快速部署和弹性伸缩.但是作为数据底座的HDFS文件系统,它在设计之初并没有考虑到上云场景.其数据的扩缩容.故障硬件排除都依赖大量手工运

作者 吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮基础架构-架构研发团队负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO微服务框架.DevOps的落地实践. 张浩然,2019年加入作业帮,作业帮基础架构-高级架构师,在作业帮期间,推动了作业帮云原生架构演进.负责多云k8s集群建设.k8s组件研发.linux内核优化调优.底层服务容器化相关工作. 背景 大规模检索系统一直都是各个公司平台业务的底层基石,往往是以千台裸金属服务器级别的超大规模集群的方式运行,数据量巨大,对于性能.