https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/patch.html?ue 语法 patch(X,Y,C) patch(X,Y,Z,C) patch('XData',X,'YData',Y) patch('XData',X,'YData',Y,'ZData',Z) patch('Faces',F,'Vertices',V) patch(S) patch(___,Name,Value) patch(ax,___) p = patch(___)   说明 示例 pa

Ruby中使用patch HTTP方法 如果使用patch,在后台可以看到只更新了改动的部分: Started PATCH "/ads/5/update" for ::1 at 2017-04-20 20:12:40 +0800 Processing by AdsController#update as HTML Parameters: {"utf8"=>"✓", "authenticity_token"=>&qu

- (nullable NSURLSessionDataTask *)PATCH:(NSString *)URLString parameters:(nullable id)parameters success:(nullable void (^)(NSURLSessionDataTask *task, id _Nullable responseObject))success failure:(nullable void (^)(NSURLSessionDataTask * _Nullable

git仓库中不能添加空文件夹. 至于为什么git 仓库中不能添加空文件夹,我没有找到具体的原因. 在V2EX上有人说: 我猜是因为git的内部实现,即只对文件做快照决定的吧,另一方面空文件夹确实对源代码是无用的,如果是部署的时候需要可以用部署相关脚本做到,但其实部署的时候最好不要把这些上载目录和源代码放在一起 但是空文件夹也是有意义的,比如说在web项目中有一个文件上传的功能,要预先设置一个空的upload文件夹. git上也可以添加空文件夹. 具体怎么实现可以百度有大神有总结,这里暂且不谈.(

原文链接:The Patch Verb in Web API 2 with JSON 我想在.NET4.6 Web API 2 项目中使用Patch更新一个大对象中的某个字断,这才意识到我以前都没有用过Patch.这是一次难得的学习机会. 我不知道在Web API 2中最好的实现方式是什么,所以我按照惯例,用google搜索"Patch Web API".我得到的第一条结果是Michael McKenna's "How to Add JSON Patch Support to

概要:这一篇博客主要说明下iOS客户端动态部署方案中,patch(补丁)是如何比较安全的加载到客户端中. 在整个过程中,需要使用RSA来加密(你可以选择其它的非对称加密算法),MD5来做校验(同样,你也可以选择其他的算法). iOS客户端中RSA加解密的例子不是很多,我在网络上寻找了一些开源代码,发现揭秘算法有误.我就在其基础上做了修改,修复了问题.并且我重新整理了一份,并且支持cocoapod接入,下面是github地址.以后我还会详细的说明RSA加密的原理,以及github上代码实现. ht

问题一 https://github.com/mmin18/WaxPatch网址中提供的demo是可以运行,但是存在一个问题,如果把patch.zip换成自己的并且上传到自己的服务器(github),在demo中把服务器地址换成自己的patch.zip所在的地址,然后调试,会发现失败.失败原因主要是lua解释器找不到patch.lua和MainViewController.lua,因为demo自带的解压缩类在解压我们自己提供的patch.zip时会自己在解压目录新建目录patch,再把内容解压到

使用 关于FBV和CBV的使用在之前有提到,点击穿越. 准备 首先在视图中创建一个类并继承 django.views.View 类,在类中可定义各种请求方式对应执行的函数(函数名为请求方式名称小写). from django.views import View class TestView(View): def get(self, request): return HttpResponse('get') def post(self, request): return HttpResponse('

原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/41412587 libhybris主要作用是为了解决libc库的兼容问题,目的是为了在基于GNU C library的系统运行那些用bionic编译的库(主要是Android下的闭源HAL库).它在Ubuntu touch, WebOS, Jolla Sailfish OS等系统中都有使用.因为这些系统都是基于glibc生态的,然而现有的硬件厂商提供的driver多是为Android而写的

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载验证并评论,谢谢! https://blog.csdn.net/li70803/article/details/34104511 本文是Oracle support对11GR2 RMAN备份过程中的问题总结 11GR2 中的常见 RMAN 问题   11gR2 中少数几个结构更改对 RMAN 设置产生了广泛的影响   1. Snapshot/Backup(快照/备份)控制文件位置必须位于 RAC 环境中的共享位置.   在 11gR2 及更高版本号中,控制文

本文转载自:http://blog.csdn.net/liuhaomatou/article/details/54410361 平时我们在使用git 管理项目的时候,会遇到这样一种情况,那就是客户使用git 生成patch 给到我们,那我们就需要把客户给到patch 打入到我们的project ,基于这样一个场景,我把git 如何生成patch 和如何打入patch 做总结   生成patch 的方法:(我这里描述的生成patch 是根据commit 记录生成的) 1.例如首先先通过git lo

本文转载自:http://blog.csdn.net/liuhaomatou/article/details/54410361 平时我们在使用git 管理项目的时候,会遇到这样一种情况,那就是客户使用git 生成patch 给到我们,那我们就需要把客户给到patch 打入到我们的project ,基于这样一个场景,我把git 如何生成patch 和如何打入patch 做总结   生成patch 的方法:(我这里描述的生成patch 是根据commit 记录生成的) 1.例如首先先通过git lo

参考尺度空间理论 金字塔 当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体尺度,因此,我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度.所以在很多时候,我们会在将图像构建为一系列不同尺度的图像集,在不同的尺度中去检测我们感兴趣的特征.比如:在Harr特征检测人脸的时候,因为我们并不知道图像中人脸的尺寸,所以需要生成一个不同大小的图像组成的金字塔,扫描其中每一幅图像来寻找可能的人脸. 图像金字塔化的一般步骤:首先,图像经过一个低通滤波器进行平滑(这个步骤会使图像变

今天有写过一个简单的cube.js 集成cratedb 的说明,主要是在driver 上的兼容问题,处理方法是删除不兼容的代码 实际上我们也可以通过类似linux c 开发中的patch 方式解决,简化手工干预 生成patch 文件 安装npm 依赖   yarn 生成patch 重命名原有的文件(进入npm 包目录) cp PostgresDriver.js PostgresDriver-origin.js 修改PostgresDriver.js ,删除不兼容的部分: 生成patch diff

论文从理论的角度出发,对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究,基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN,从图片级和实例级两种角度进行域对齐,并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN.从实验来看,论文的方法十分有效,这是一个很符合实际需求的研究,能解决现实中场景多样,训练数据标注有限的情况.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 论

赵化冰,腾讯云高级工程师,Istio Member,ServiceMesher管理委员,Istio 项目贡献者, Aerika 项目创建者 ,热衷于开源.网络和云计算.目前主要从事服务网格的开源和研发工作. 唐阳,知乎基础架构工程师.Istio 项目贡献者,Argo 项目贡献者,专注于开源,云原生与微服务.目前负责知乎服务网格的研发工作. 备注:本文根据腾讯云赵化冰和知乎唐阳在 IstioCon 2021 中的演讲 "How to Manage Any Layer-7 Traffic in an

翻译自 Camilo Reyes 2020年8月26日的文章 <Build a REST API in .NET Core> [1] REST API 可以使用简单的动词(如 POST.PUT.PATCH 等)将大型解决方案背后的复杂性隐藏起来.在本文中,Camilo Reyes 解释了如何在 .NET Core 中创建 REST API. 扩展大型复杂解决方案的一种方法是将它们分解为 REST 微服务.微服务开启了 API 背后的业务逻辑的可测试性和可重用性.因为 REST API 可以被多

最近在搞软工项目的后端测试,重新复习了一下python的mock.patch,并用它简化了对一些复杂逻辑的测试,在此记录 问题描述 本组的项目比较特殊,设计对教务网站的模拟登陆与信息爬取,同时不少接口会有发送邮件的side-effect.在自动化测试时,由于这两个功能的行为与生产环境的真实数据(用户的教务账号.邮箱地址)耦合,需要想办法设计专门的测试流程.容易想到的比较简单的思路有: 为相关接口开一个标记测试的布尔值参数,在测试时传入,屏蔽邮件发送/爬取教务网站的相关逻辑,并为邮件/爬虫设计单独

文件对比这个扩展现在用得比较少,因为大部分情况下我们都在使用一些代码管理工具,比如 Git 或者 Svn 之类的,其实它的作用就非常类似这类工具,另外还有一个非常常用的 Beyond Compare 工具也能方便地让我们能够进行文件的对比. 安装及准备工作 在 PHP 中的这个文件扩展叫做 xdiff 扩展,我们可以直接在 pecl 中下载并安装. 需要注意的是,安装这个扩展需要操作系统安装 libxdiff 工具,在文章最下方的参考链接中有这个工具的官网地址.libxdiff 无法使用默认的

链接:http://pan.baidu.com/s/1pJE6R2b 密码:shfy 1. 解压缩“Mathworks Matlab R2013b Linux.rar”(无需密码),得到“Mathworks.Matlab.R2013b.Linux.rar”和“Readme.txt” 2. 继续解压缩“Mathworks.Matlab.R2013b.Linux.rar”,此时需要密码,密码为“tone”,解压完成之后得到“R2013b_UNIX.iso”和名为“patch”的破解文件文件夹 3.

最近空闲时间在研究Semi-Direct Monocular Visual Odometry(SVO)[1,2],觉得它值得写一写.另外,SVO的运算量相对较小,我想在手机上尝试实现它. 关于SVO的介绍,有两篇博客介绍得非常好,因此我这里只简单提一下大概的思路,重点讲解了一下深度滤波器的原理. svo: semi-direct visual odometry 论文解析 SVO 代码笔记 一步步完善视觉里程计1--项目框架搭建 姿态估计 估计初始姿态 利用相邻两帧之间的特征点对,计算相对位姿.