案例分析 架构 答案 案例
【Netty】Netty部分源码分析（启动流程，EventLoop，accept流程，read流程）
## 源码分析 Netty源码中调用链特别长，且涉及到线程切换等步骤，令人头大：） ### 1 启动剖析  我们就 ......
光源模型分析
# 一、光源模型概述 在成像系统中，光源作为成像过程中的重要环节，需要对其进行良好的模型建立，从而深入理解在渲染或实际成像过程中的需求，通过理解光源模型，从而设置合理的曝光时间、光圈大小等参数，对实际工程应用领域也有非常重要的指导作用。 # 二、光源基础模型 ### 1. 定向光（Direction ......
arcgis坡度分析
坡度角反应了坡度的陡峭程度。一般用栅格数据进行分析 坡度可表明表面上某个位置的最陡下坡倾斜程度。可针对 TIN 中的每个三角形和栅格中的每个像元计算坡度。对于不规则三角网 (TIN)，坡度为各三角形中的最大高程变化率。对于栅格，坡度为每个像元及与其相邻的八个像元中的最大高程变化率。 (一个栅格右边栅 ......
安装 GoAccess 分析 Nginx 日志
1、安装依赖 dnf install libmaxminddb libmaxminddb-devel -y 2、编译安装 wget https://tar.goaccess.io/goaccess-1.7.2.tar.gz tar xf goaccess-1.7.2.tar.gz cd goacce ......
Vue3 之 reactive、ref、toRef、toRefs 使用与区别，源码分析详细注释
[toc] # reactive、ref、toRef、toRefs 使用与区别 ## reactive - 参数传入普通对象，不论层级多深都可以返回响应式对象，(参数只能是对象) - 但是解构、扩展运算符会失去响应式 ## ref 作用及用法 - 参数可以为任意类型，推荐使用基本类型 - 使用时 需 ......
主从架构如何保证读写一致性（主从网络延迟）
问题 在高并发的场景下，一般是读写分离，写主库，读从库。 但是主从同步存在延迟，原因可能有 a. 主库的从库太多 b. 从库硬件配置比主库差 c. 慢 SQL 语句过多 d. 主从库之间的网络延迟 e. 主库读写压力大 如果数据写入主库之后还未来得及同步到从库，此时读从库就会读到脏数据 解决方案 1 ......
光照烘培案例
1、首先 我们需要将灯光设置为Baked 2、取消勾选那个 RealTIMELighting这个实时的勾选 3、设置mode 为 Subtractive 因为我们优化最大化 把所有的贴图和光照给到位 这里决定了我们具体的生成参数 scale In Lightmap 这里 1决定了我们烘培的质量 如果 ......
微信小程序 案例练手 第二部分
# 中国石油大学华东新生指南 ## 效果展示 点击首页的gird  点击外出页的gird , loc VARCHAR(50) ); -- 职务表，职务名称，职务描述 CREATE TABLE job( id int PRIMARY KEY, ......
数字化转型下企业架构的智能化升级
6 月 9 日-11 日，以“数字变革者”为主题的“2023 未来 CIO 数字峰会”在浙江舟山成功举办。本次峰会由浙江省企业信息化促进会、安徽省首席信息官协会、山东 CIO 联盟、河南 CIO 联盟、江苏省企业信息化协会、广东省 CIO 联盟、福建信息主管 (CIO) 网 、大连市 CIO 协会及 ......
案例4 基于Excel的接口测试框架
## 简单版 读取以下格式excel（仅第一张Sheet）， 逐个发送接口，断言接口返回200， 并将状态及错误信息写回Excel  报错原因 string res = 0 报错分析 这里报 ......
二分答案
概述 二分答案即利用二分查找来得到答案，一般情况下，左边界 $left$ 是 $0$ 或者 $1$；右边界 $right$ 则视题目条件而定，取一个很大的数，然后利用二分查找的思想，来找到答案。 二分答案的要求 如果题目能够使用二分答案的思想来解决，那么 $[left, right]$ 范围内，要满 ......
MySQL性能分析及工具使用
一：数据库服务器常规优化步骤 在数据库调优中，我们的目标就是响应时间更快，吞吐量更大。利用宏观的监控工具和微观的日志分析可以帮我们快速找到调优的思路和方式；那当我们遇到数据库调优问题的时候，该如何思考呢？ 其实这里我把思考的流程整理成下面这张图： 整个流程划分成了观察(Show status)和行动 ......
mysql之慢sql配置与分析
mysql的慢查询sql是通过日志记录慢SQL--（俗称慢查询日志）默认的情况下，MySQL数据库不开启慢查询日志(slow query log)，需要手动把它打开 开启慢查询日志 SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; 查看下慢查询日志配置 SHOW VARIABLES ......
Python爬虫:从后端分析为什么你爬虫爬取不到数据
仅仅是小编总结的三点而已，可能不是很全面，如果之后小编了解到新的知识点，可能还会增加的哈！文章首先发表在CSDN上的。 ......
确定性信号分析
信号可以用一个时间函数来表示 1 信号的表示 信号的形式多种多样，所以直接对信号本身进行分析和处理是比较困难的 常采用的方法是将一般的复杂信号展开成各种类型的基本信号之和或积分 当信号通过线性系统时， 输出响应可以用这些基本信号的响应之和或积分来求取 基本信号的主要特点是： 实现比较简单 ，或者分析 ......
【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32773 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Feier Li ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季 ......
R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22984 最近我们被客户要求撰写关于文本挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。 一旦我们清理了我们的文本并进行了一些基本的词频分析，下一步就是了解文本中的观点或情感。这被认为是情感分析，本教程将引导你通过一个简单的方法来进行情感分析 。 简而 ......
MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=2655 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性 当存在大量预测变量 ......
关于Qt **QNetworkAccessManager**、**QNetworkReply**、**QNetworkRequest**实现ftp下载时，**QNetworkReply**::**downloadProgress**信号的**bytesTotal**一直为-1的原因分析
实现的ftp下载需要反馈下载进度，但是代码得到的**bytesTotal**始终为-1,直到下载完成那一刻，才变成文件大小。于是分析qt5base的network部分代码： network/access/qnetworkaccessftpbackend.cpp文件中，有如下片段： ```c++ vo ......
三种架构模式简介（MVC、MVP、MVVM）
一 简介 手机终端随着每年的更新换代，其性能也飞速增长。依附于此的 Android 应用规模也愈发复杂。截止 2023 年 4 月，最新版本 8.0.32 微信 apk 大小为 238MB，而对比 2011 年微信 1.0 版本 apk 包大小仅为 457KB，短短 12 年增长了 533 倍。 随 ......
1、Android中MVC、MVP和MVVM架构模式的区别
架构模式为项目文件提供了模块化，并确保所有的代码在单元测试中得到覆盖。它使开发人员很容易维护软件，并在未来扩展应用程序的功能。MVC(模型-视图-控制器)、MVP(模型-视图-展示者)和MVVM(模型-视图-视图模型)是开发人员中最流行和行业公认的安卓架构模式。 模型-视图-控制器(MVC)模式 M ......
数学分析复习：Weierstrass 逼近定理, Müntz–Szász 定理
~~本学期的~~“数学分析 ~~(不是实验班)~~” 讲了一堆 Approximation theory, 这是怎么绘事呢? **定理 1 (Weierstrass).** 连续函数 $f\in\mathrm C[0,1]$ 可被多项式一致逼近. > 对任意 $\varepsilon>0$ 和 $x ......
阴阳师藏宝阁链接估号/性价比分析 - 板子酱鉴宝屋
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lspci的输出简单分析
CentOS系统的输出：  可以看到输出分成两部分，编号加设备描述。编号通过冒号 ":" 又分成了三部分，第一个 ......
分享一个Java功能小案例（代码已开源哦）
# 工程合集  # 工程列表 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/15064 ......
K-Means聚类分析-无标签
模型亮点 初始测试集上评分为0.36，调参后测试集上评分为0.77 数据集由sklearn生成 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 from sklearn.datasets import make_blobs x,y=make_blobs(n_samples=600,n_features=1 ......