版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址:本文标题:QTemporaryDir及QTemporaryFile建立临时目录及文件夹     本文地址:http://techieliang.com/2017/12/672/ 介绍 还是老套路,上官方文档地址:QTemporaryDir.QTemporaryFile 两者都是在构造时创建一个随机名称的目录或文件,并在其销毁时自动删除对应的目录和文件,同时两者均能保证不会覆盖已有文件. 实例化时若不传递

NSLog(@"%@", NSHomeDirectory());//沙盒主目录 NSLog(@"%@", NSTemporaryDirectory());//砂箱tmp目录路径 NSLog(@"%@", [[NSBundle mainBundle] bundlePath]);//砂箱*.app路径包 NSLog(@"%@", [NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDire

随机路标图-Probabilistic Roadmaps (路径规划算法) 路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法如: 1. A* 2. Djstar 3. D* 4. 随机路标图(PRM)法 5. 人工势场法 6. 单元分解法 7. 快速搜索树(RRT)法等 传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.   基于 随机采样技术 的 PRM法 可以有效解决 “高维空间” 和 “复杂约

路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法:如人工势场法.单元分解法.随机路标图(PRM)法.快速搜索树(RRT)法等.传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题. PRM是一种基于图搜索的方法,它将连续空间转换成离散空间,再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径,以提高搜索效率.这种方法能用相对少的随机采样点来找到

旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. #!/user/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # TSP旅行商问题:若干个城市,任意两个城市之间距离确定,要求一旅行商从某城市 # 出

这段时间一直在看Metropolis Light Transport(简称mlt),现利用这篇博文把之前看资料已经coding上的一些体会记录下来. 1.Before MLT 在MLT算法被提出之前,最热的GI算法bidirectional path tracing虽然对比于basic path tracing已经有了效率上的明显提高,但是对于复杂场景的表现力仍显不足.那时候人们已经知道基于path的GI算法的效率关键在于找到有效路径的效率.先说有效路径是什么,简单地说就是从光源出发,在场景中反

JS精彩实战之<智能迷宫>      ---宝贵编程经验分享会--- hello大家好,这里是Web云课堂,之前的一年里我们经历了Html和CSS的系统攻城,此时的你们已经是做静态(动静结合)网页的高手了,本堂课的主讲师JimJin将带领大家进入成为Web安全专家的第4阶段第三小节:JavaScript的实战实验.本节课我将演示如何运用Web编程语言JS来制作一个完整的系统的网页应用程序,相比之前的理论和小实验,本次的任务将是前所未有的巨大,因为我们要做的是一个系统,一个软件,一个面向客户的A

JS精彩实战之<智能迷宫>      ---宝贵编程经验分享会--- hello大家好,这里是Web云课堂,之前的一年里我们经历了Html和CSS的系统攻城,此时的你们已经是做静态(动静结合)网页的高手了,本堂课的主讲师JimJin将带领大家进入成为Web安全专家的第4阶段第三小节:JavaScript的实战实验.本节课我将演示如何运用Web编程语言JS来制作一个完整的系统的网页应用程序,相比之前的理论和小实验,本次的任务将是前所未有的巨大,因为我们要做的是一个系统,一个软件,一个面向客户的A

本文旨在让大家快速的了解sumo,并给出运行一个简单的sumo的例子的教程,进而了解基本sumo工程的架构,使大家对该软件产生兴趣并持续学习下去,刚开始学习仿真的确枯燥,项目"跑起来"才是大家学习下去的动力,国内参考文献太少了,sumo官网又是纯英文,出于此产生了本篇教程,在写作过程中引用了几位CDDN博主的文章,还有两篇介绍车联网仿真模型的论文,就不一一列出了,知识共享,替大家感谢各位了,不会声明原创,我们都是搬运工!开始正题:   一.简单介绍sumo交通仿真器 SUMO是一个微观

1.配置 "UploadConfig": { // 自定义存放位置,无需放到站点内部 "Path": "C:\\Users\\kxy\\Desktop\\images\\Upload", // 配置id对应的子目录 "Items": [ { "id": "CeshiImg", "path": "CeshiImg" } ] } 定义类,用来接住配置

一.环境需求 二.怎样使用 三.本地化 3.1扩展卡尔曼滤波本地化 3.2无损卡尔曼滤波本地化 3.3粒子滤波本地化 3.4直方图滤波本地化 四.映射 4.1高斯网格映射 4.2光线投射网格映射 4.3k均值物体聚类 4.4圆形拟合物体形状识别 五.SLAM 5.1迭代最近点匹配 5.2EKF SLAM 5.3FastSLAM 1.0 5.4FastSLAM 2.0 5.5基于图的SLAM 六.路径规划 6.1动态窗口方式 6.2基于网格的搜索 迪杰斯特拉算法 A*算法 势场算法 6.3模型预测

图像增强方面我共研究了Retinex.暗通道去雾.ACE等算法.其实,它们都是共通的.甚至可以说,Retinex和暗通道去雾就是同一个算法的两个不同视角,而ACE算法又是将Retinex和灰度世界等白平衡理论相结合的产物.下面将依次讨论,每个算法写一个心得,欢迎拍砖. 今天先写Retinex.Retinex理论认为,人眼观测到的图像S是光照图像L和物体反射图像R的乘积.而R才是真实的恒常性的图像,但是怎么从观测图像S中计算R呢?这是个病态问题,根本不可解.研究者就通过加以一定的约束条件,比如光照

一.多线程知识总结 1.线程同步 有关创建线程的知识就不过多的叙述了.就从主要的开始讲吧,讲一下线程的同步.与操作系统中的进程同步一样,线程同样面临着资源共享的问题,怎样处理线程的资源共享是运用多线程最重要的地方.在Java中是引入锁这一概念来处理多线程之间的资源竞争的关系的.“锁”的对象可以是代码块,方法,还可以是对象.一旦某一部分被锁住,我们称该部分获取了锁.那么在java多个线程中,只有拥有锁的线程才可以运行,其他线程不能运行.如果我们将竞争资源的代码块锁起来,就可以避免发生冲突.在运用锁

LFD,非官方的Windows二进制文件的Python扩展包 LFD,非官方版本.32和64位.Windows.二进制文件.科学开源.Python扩展包 克里斯托夫·戈尔克(by Christoph Gohlke),LFD(荧光动力学实验室),加利福尼亚大学,Irvine, 网址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ------------------------------ A APSW,另一个Python Sqlite封装. Aspell-p

R 本身是一个优秀的数据分析和数据可视化平台.然而,我们通常不会将 R 和分析脚本提供给客户,让客户自己运行.数据分析的结果不仅可以在 HTML 网页.PDF 文档或 Word 文档中显示,还可以呈现在交互式应用中,这种应用允许用户与数据进行交互,用户可以修改某些参数并查看结果如何发生变化.由 RStudio 开发的一个功能强大的扩展包 shiny(http://shiny.rstudio.com/) 就是专们为此设计的.shiny 应用程序不同于我们之前所演示的交互式图形.它在 Web 浏览器

服务器配置1 设置参数1.1 参数名称和值所有参数名都是大小写不敏感的.每个参数都可以接受五种类型之一的值: 布尔.字符串.整数. 浮点数或枚举.布尔: 值可以被写成 on, off, true, false, yes, no, 1, 0 (都是大小写不敏感的)字符串: 通常值被包括在单引号内,值内部的任何单引号都需要被双写.数字(整数和浮点): 只对浮点参数允许一个小数点.不要使用千位分隔符.不要求引号.带单位的数字: 一些数字参数具有隐含单位,因为它们描述内存或时间量.单位可能是千字节.块(

在上一节中,我们介绍了如何构建我们小小的90度角RPG游戏的背景,在这一节中我将为列位带来重头戏部分,隆重介绍我们的主角及NPC登场,噔噔噔噔……掌声在哪里?! 额,没听到掌声,罢了,直接开场吧. 本章源码下载:www.iamsevent.com/zb_users/UPLOAD/AS3Coder5/AS3Coder5_src2.rar 构造人物 如果你仔细阅读过<Starling介绍>,那么在书中介绍MovieClip类的章节中作者提到过,Starling中的MovieClip不是容器,无法向

关于手动触发router,之前看到的例子都是通过在url后面加上#xxx或者点击一个a链接方法来触发, 还有一种情况是通过触发一种规则,来触发另一种规则(表述无能),比如这个例子中,我在url后面加上#manual,url的地址就转变为xxxx/route/n ,这里由于只给navigate传了一个参数,url改变之后并没有触发getId事件. var AppRouter=Backbone.Router.extend({ routes:{ "route/:id":"getId

项目展示 Github项目地址:Pacman 涉及知识 切片制作 Animations 状态机设置,any state切换,重写状态机 按键读取进行整数距离的刚体移动 用射线检测碰撞性 渲染顺序问题 单.多路径的实现 协程延时 Button 按键功能 准备工作 Pixels Per Unit:多少像素相当于Unity一个单位,迷宫Maze大小232x256, Pivot:设置贴图的零点,Bettom Left左下角 物理化:墙,import package->custom package,导入已

Retinex是上个世纪七十年代由Land提出的色彩理论.我认为其核心思想基于俩点 (1)在颜色感知时,人眼对局部相对光强敏感程度要优于绝对光强. (2)反射分量R(x,y)储存有无光源物体的真实模样,一幅图像对其光照分量L(x,y)的估计越准确,求得的R(x,y)也就越准确. 先来说明第一点,人对颜色的认知并不是基于绝对光强,反应在图像上时可以理解成,人眼对一像素点(X0,Y0)的颜色的认知不是基于其RGB三通道绝对值大小,而是与俩个因素相关. 1.(X0,Y0)点三通道值的差异,它会致使色偏

neo4j为图数据库,其中涉及的也就为图算法,图算法被用来度量图形,节点及关系. 在neo4j中,通过call algo.list() 可查看neo4j中的算法列表. 在neo4j官方文档中,主要记录如下各种方法: 一. 中心性算法(Centrality algorithms) 中心度算法主要用来判断一个图中不同节点的重要性: (1)PageRank(页面排名算法,algo.pageRank) (2)ArticleRank(文档排名算法,algo.articleRank) (3)Betweenn