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java中==、equals的不同AND在js中==、===的不同

一:java中==、equals的不同        1....因为在Integer类中,会将值在-128的缓存在常量池(通过Integer的一个内部静态类IntegerCache进行判断并进行缓存)中,所以这两个对象的引用值是相同的。...但是超过这个区间的话,会直接创建各自的对象(在进行自动装箱的时候,调用valueOf()方法,源代码中是判断其大小,在区间内就缓存下来,不在的话直接new一个对象),即使值相同,也是不同的对象,所以返回...,前者会创建对象,存储在堆中,而后者因为在-128到127的范围内,不会创建新的对象,而是从IntegerCache中获取的。...比如,char类型的变量和int类型的变量进行比较时,==会将char转化为int在进行比较。类型不同,如果可以转化并且值相同,那么会返回true。        3.

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Flash在DirectX中的绘制

这里使用的是之前我说过的OLE控件在Direct3D中的渲染方法, 自己不进行swf的解析, 这不现实....创建一个ShockwaveFlashObjects::IShockwaveFlash的对象 实现一个IOleClientSite来做为IShockwaveFlash的容器 绘制 通过OleDraw来把...GDI的像素数据绘制到DC上(IShockwaveFlash是一个IViewObject) 把DC的像素数据拷贝到D3D的Texture上....中间涉及像素格式的内存操作, 需要明白图像数据的内存格式. 半透明支持(可选): 如果不需要半透明支持的话, 其实可以直接OleDraw到Texture的DC上, 不用再多一次拷贝....但是有时候不得不用(像UI), 可以这参考Transparent Flash Control in plain C++, 用黑色背景和白色背景绘制两次, 比较两次结果 的Red通道计算出相应的Alpha

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    WebWorker 在文本标注中的应用

    作者:潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中,我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行,以保证主线程中用户流畅的地图交互(缩放、平移、旋转)。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案,将涉及复杂的多边形难抵极运算,如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...在我们的例子中,当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时,WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极,不影响主线程的交互: // https://github.com...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求,在主线程中维护一个简单的状态机: /** * While processing `loadData`, we coalesce all further...如果后续支持,配合 SplitChunksPlugin 应该能解决在 Worker 和不同 entry 之间共享代码的问题。

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    为啥同样的逻辑在不同前端框架中效果不同

    前端框架中经常有「将多个自变量变化触发的更新合并为一次执行」的批处理场景,框架的类型不同,批处理的时机也不同。 比如如下Svelte代码,点击H1后执行onClick回调函数,触发三次更新。...主线程在工作过程中,新任务如何参与调度? 第一个问题的答案是:「消息队列」 所有参与调度的任务会加入任务队列中。根据队列「先进先出」的特性,最早入队的任务会被最先处理。...为了解决时效性问题,任务队列中的任务被称为宏任务,在宏任务执行过程中可以产生微任务,保存在该任务执行上下文中的微任务队列中。...即流程图中右边的部分: 事件循环流程图 在宏任务执行结束前会遍历其微任务队列,将该宏任务执行过程中产生的微任务批量执行。...利用了宏任务、微任务异步执行的特性,将更新打包后执行。 只不过不同框架由于更新粒度不同,比如Vue3、Svelte更新粒度很细,所以使用微任务实现批处理。

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    在 Django 中获取已渲染的 HTML 文本

    在Django中,你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中,您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中,以便在其他模板中使用。例如,您可能有一个主模板,其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码,展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中:def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后,我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后,我们使用 render() 函数渲染主模板,并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。

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    深度学习在文本分类中的应用

    近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文(论文笔记:http://t.cn/RHea2Rs ),同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017 的一个文本分类问题的比赛:让 AI...不同类型的文本分类往往有不同的评价指标,具体如下: 二分类:accuracy,precision,recall,f1-score,(http://t.cn/RqSDNXI )....../ GloVe representations) 更好,不同的任务结果不同,应该对于你当前的任务进行实验; filter 窗口大小、数量 在实践中,100 到 600 是一个比较合理的搜索空间。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类,并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型,论文提出一种 word dropout 策略:在求平均词向量前,随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。

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    深度学习在文本分类中的应用

    近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文(论文笔记),同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017的一个文本分类问题的比赛:让AI当法官,并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...,非常积极}中的哪一类 新闻主题分类:判断新闻属于哪个类别,如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类:多标签分类,如知乎看山杯 更多应用: 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...不同类型的文本分类往往有不同的评价指标,具体如下: 二分类:accuracy,precision,recall,f1-score,....../ GloVe representations)更好,不同的任务结果不同,应该对于你当前的任务进行实验; filter窗口大小、数量 每次使用一种类型的filter进行实验,表明filter的窗口大小设置在...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型,论文提出一种word dropout策略:在求平均词向量前,随机使得文本中的某些单词(token)失效。

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    SRU模型在文本分类中的应用

    从图1和图2可以看出,一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成,因此作者修改网络结构为图3,类似于gru网络,只包含forget gate和reset gate,这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成,...实验之前首先对文本按单词进行分词,然后采用word2vec进行预训练(这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦,并且同样能获得较高的准确率)。...2:由于本次实验对比采用的是定长模型,因此需要对文本进行截断(过长)或补充(过短)。 3:实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模(text,label),text代表问题,label代表正负情绪标签。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征,而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征,因此实验采用的双向的序列模型。

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    百篇(5):FeignClient 在不同场景中的应用

    Defaults to true. */ boolean primary() default true; } 在源码中可以看到比较有用的四个注解 name , url, fallback...,因为在 feignclient 中使用 占位符,所以你需要在配置文件中添加 user-server-api.url= 否则会报出如下异常信息 org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException...boot项目值的是不需要注册到微服务中,单独的项目 首先引入依赖 org.springframework.boot <artifactId...其中后面的地址为网关访问地址 user-server-api.url=192.168.0.101:8089/api/user-server/ 在启动类中添加注解 @EnableFeignClients...FeignClient 注解上设置 url,例如例子程序 在项目配置 properties 文件,这里我使用 server.properties 下面是我测试的时候自己起的 网关地址 server.properties

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    解决canvas在高清屏中绘制模糊的问题

    一、问题分析 使用 canvas 绘制图片或者是文字在 Retina 屏中会非常模糊。如图: [img] 因为 canvas 不是矢量图,而是像图片一样是位图模式的。...也就是说二倍屏,浏览器就会以 2 个像素点的宽度来渲染一个像素,该 canvas 在 Retina 屏幕下相当于占据了2倍的空间,相当于图片被放大了一倍,因此绘制出来的图片文字等会变模糊。...类似的,在 canvas context 中也存在一个 backingStorePixelRatio 的属性,该属性的值决定了浏览器在渲染 canvas 之前会用几个像素来来存储画布信息。...", 50, 50); 这样就可以解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题。...完整的demo:https://www.html.cn/demo/canvas_retina/index.html 参考文章:《解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题》

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    GIS项目中的开源架构分析

    · 易于扩展:GeoServer具有高度可扩展性,通过插件机制扩展和自定义功能。应用场景· 政府和服务机构:GeoServer在政府、环境监测、城市规划等各个领域被广泛使用。...3 PostgreSQL with PostGIS功能特点· 空间数据类型:PostgreSQL通过PostGIS扩展支持地理空间对象,允许在关系型数据库中存储、查询和管理地理空间数据。...· 高效性:MapServer的运行速度非常快,具有高效性特点。应用场景· 地图制作和发布:MapServer可以制作各种不同类型的地图,并支持在Web浏览器中查看地图。...6 CesiumJS功能特点· 高性能:CesiumJS使用WebGL来绘制图形,利用GPU加速,可以在现代的计算机和移动设备上实现高性能的地球渲染和数据可视化。...QGIS、GeoServer、PostgreSQL with PostGIS、GDAL/OGR、MapServer和CesiumJS等开源项目在各自的应用领域中表现出色,广泛应用于政府、企业、科研等多个领域

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    在平衡中追寻高度:探秘AVL树的自我调节之美

    1.2 平衡因子 在AVL树中,每个节点都有一个平衡因子(Balance Factor),它表示该节点的右子树高度减左子树高度的差。平衡因子的值可以是**-1、0或1**。...二叉搜索树在实际中基本不太可能实现完全平衡,但是理论上可以,即满二叉树。后面我们学的多叉平衡搜索树在现实中可以做到完全平衡。...根据结点插入位置的不同,AVL 树的旋转分为四种: 4.2.1 左单旋 新结点插入在较高右子树的右侧----右右:即 parent 的平衡因子是 2,cur 的平衡因子是 1 ,此时就需要左单旋。...下面举两个左单旋的例子。 无论是这四种旋转中的哪一个,都要保证以下两点:首先在旋转的过程中要保证这棵树是搜索树,其次经过旋转后,这棵树应该变成平衡树,且降低这个子树的高度。...如果中序遍历可以得到一个有序的序列,就说明为二叉搜索树。 验证其为平衡树。每个结点左右子树高度差的绝对值不超过1。其次检查结点的平衡因子是否计算正确。

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    GEE中核函数在不同缩放级别下的区别

    如果放大第四个桥,您会发现在查看像素时解析细节的能力有所提高,而米细节保持不变。 2. 当内核使用米单位时,在更高的金字塔级别上是如何计算的?例如,它是在本机计算然后缩小的吗?...我尝试通过在像素单元内核上使用手动重投影来测试这一点,但是它的运行速度比米版本慢得多,所以我认为这不是它的完成方式,并且它得到了完全不同的视觉结果。...我要求的主要原因是计算效率,指定以米为单位的比例是否比以像素为单位的成本更高? 3....解决方案 半径为“3 像素”的内核在任何投影/比例中始终为 7x7“像素”,这将导致每个比例的米数不同。...半径为“300 米”的内核将使用覆盖 300 米所需的许多像素,当以 0.3m 的比例使用时,可能为 1000x1000 像素。

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    向量化与HashTrick在文本挖掘中预处理中的体现

    前言 在(文本挖掘的分词原理)中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例...),和词袋模型唯一的不同是它仅仅考虑词是否在文本中出现,而不考虑词频。...,在输出中,左边的括号中的第一个数字是文本的序号,第2个数字是词的序号,注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词,不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词,因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中,由于特征的维度对应分词词汇表的大小,所以维度可能非常恐怖,此时需要进行降维,不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。

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    向量化与HashTrick在文本挖掘中预处理中的体现

    关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在(文本挖掘的分词原理)中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词...),和词袋模型唯一的不同是它仅仅考虑词是否在文本中出现,而不考虑词频。...,在输出中,左边的括号中的第一个数字是文本的序号,第2个数字是词的序号,注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词,不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词,因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中,由于特征的维度对应分词词汇表的大小,所以维度可能非常恐怖,此时需要进行降维,不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。

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