原文: Libgdx游戏开发(5)——碰撞反弹的简单实践-Stars-One的杂货小窝 本篇简单以一个小球运动,一步步实现碰撞反弹的效果 本文代码示例以kotlin为主,且需要有一定的Libgdx入门基础 注:下面动态图片看着有些卡顿,是录制的问题,实际上运行时很流畅的 水平滚动 简单起见,我们通过
在查看一些基于mmdetection3d构建的代码的时候，一开始会摸不着头脑，它的dataset到底是怎么构造的？ 接下来就直接下载mmdetection3d这个仓库，然后去分析里面的代码。 可以看到config（比如mmdetection3d/configs/centerpoint/centerp
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友找到我，说他们的程序会偶发性的卡死一段时间，然后又好了，让我帮忙看下怎么回事？窗体类的程序解决起来相对来说比较简单，让朋友用procdump自动抓一个卡死时的dump，拿到dump之后，上 windbg 说话。 二：WinDbg 分析 1. 主线程在做什么 要想
一、日常问题 1）CDN 异常 5 月中旬，发现图像异常的上报量比平时多了 10 多倍，日常 300 多，现在 4000 多。 但是看不到异常的错误码，不能确定是域名问题还是服务问题。还特地查看了错误分布的时间段，但并没有看出说明规律。 本来以为是证书的问题，因为正好那几天证书到期了，但是证书更新后
0、思考与回答 0.1、思考一 为什么 FreeRTOS简单内核实现3 任务管理 文章中实现的 RTOS 内核不能看起来并行运行呢？ Task1 延时 100ms 之后执行 taskYIELD() 切换到 Task2，Task2 延时 500ms 之后执行 taskYIELD() 再次切换 Task
在第一篇计算组的文章中，给大家介绍了，POWERBI的计算组功能的基本概念和作用。 本文，旨在通过简单案例，介绍计算组功能的具体应用场景。 没有看过第一篇的同学，可以先简单过一下第一篇，补齐一下概念和打开计算组功能。 https://www.cnblogs.com/simone331/p/18146
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友在微信上丢了一个崩溃的dump给我，让我帮忙看下为什么出现了崩溃，在 Windows 的事件查看器上显示的是经典的 访问违例 ，即 c0000005 错误码，不管怎么说有dump就可以上windbg开干了。 二：WinDbg 分析 1. 程序为谁崩溃了 在 Wi
最近群里的讨论太猛了，硝烟味很重，有的群友直接开怼：这么简单的问题都不会，那你还面试什么呀？我一看这不就是很简单的数组和切片的区别嘛。
很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能: KV 缓存量化 ，它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版: KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下，减少 LLM 在长文本生成场景下的内存使用量，从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。 你是否曾尝试过用语
API接口都是提供给第三方服务/客户端调用，所有请求地址以及请求参数都是暴露给用户的。 每次请求一个HTTP请求，用户都可以通过F12,或者抓包工具看到请求的URL链接，然后copy出来。这样是非常不安全的，有人可能会恶意的刷我们的接口，那这时该怎么办呢？ 增加一个全局过滤器 获取客户端的IP 限制
前言 作为深度学习的开山之作AlexNet，确实给后来的研究者们很大的启发，使用神经网络来做具体的任务，如分类任务、回归（预测）任务等，尽管AlexNet在今天看来已经有很多神经网络超越了它，但是它依然是重要的。AlexNet的作者Alex Krizhevsky首次在两块GTX 580 GPU上做神
通过本文的介绍，我们了解了腾讯云 BI 这款商业智能解决方案的基本功能和应用场景。从创建项目、连接数据源、数据表建模到页面搭建和推送功能的设置，我们通过一个互联网运营看板的案例，展示了如何快速入门并利用腾讯云 BI 进行数据分析和可视化。通过简单的数据编辑，我们可以轻松地设计报表，并实现数据的可视化...
前言 我们的API接口都是提供给第三方服务/客户端调用，所有请求地址以及请求参数都是暴露给用户的。 我们每次请求一个HTTP请求，用户都可以通过F12,或者抓包工具fd看到请求的URL链接，然后copy出来。这样是非常不安全的，有人可能会恶意的刷我们的接口，那这时该怎么办呢？防重放攻击就出来了。 什
由于本文章是对TinyRenderer的模仿，所以并不打算引入外部库。 那么我们第一步需要解决的就是图形输出的问题，毕竟，如果连渲染的结果都看不到，那还叫什么Renderer嘛。 由于不引入外部库，所以选择输出的图片格式应该越简单越好，各种位图就成为了我们的首选。 这里我们选择了生态较好的bmp位图
神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\)，那么此神经元的净输入为： \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量，而 \(\omega\) 是列向量。
前言 最近在开发有关高分辨率屏幕的软件，还是做了不少尝试的，当然我们也去网上查了不少资料，但是网上的资料也很零碎，说不明白，这样的话我就做个简单的总结，希望看到这的你可以一次解决你有关不同分辨率下的所有问题。 分辨率？DPI？ 首先我们搞清楚我们现在到底面对的是什么场景。在开发高分屏的时候，实际上不
工作中难免会遇到各种各样的数据结构，较为全面的了解数组操作，对于复杂数据结构的处理会非常有用且节省时间。所以想在这里总结一下工作中常用的数组操作，都是一些非常基础的知识，大家看个乐就好~
一：背景 1. 讲故事 今天分享的dump是训练营里一位学员的，从一个啥也不会到现在分析的有模有样，真的是看他成长起来的，调试技术学会了就是真真实实自己的，话不多说，上windbg说话。 二：WinDbg 分析 1. 为什么会卡死 这位学员是从事工控大类下的视觉自动化，也是目前.NET的主战场，这个
本文主要从设计与原理方面分享优化过程中的思考，不涉及具体的代码实现。在分析过程中我会写一些当时思考的问题，在看后续答案时可以自己也先思考一下 老的限流方案 首先讲解一下原本网关限流功能的实现方案，省略其中的白名单，黑名单，令牌桶算法实现等一些细节 限流策略中包含多种策略，比如根据用户维度限流，ip维
