/admin/foo的执行流程 在适配了Keycloak和Spring Security的Spring Boot应用中，我编写了一个/admin/foo的接口并对这个接口进行了权限配置： @Override...这里需要大家明白的是所谓的用户和base_user角色目前都由Keycloak平台管理，而我们的应用目前只能控制资源的访问策略。...当输入帐号密码同意授权时，授权服务器会请求一个携带code和state的回调链接（这里是/sso/login）。...认证授权成功就从Session中重新获取/admin/foo接口并跳转。整个简单的Keycloak认证授权过程就完成了。...补充 其实要想搞清楚任何一个框架的运行流程，最好的办法就是从日志打印中提炼一些关键点。Keycloak Spring Security Adapter的运行流程如果你想搞清楚，最好是自己先试一试。
Leetcode -1721.交换链表中的节点 题目：给你链表的头节点 head 和一个整数 k 。...给你一个链表 head ，返回一个长度为 2 的数组[minDistance, maxDistance] ，其中 minDistance 是任意两个不同临界点之间的最小距离，maxDistance 是任意两个不同临界点之间的最大距离...[5, 3, 1, 2, 5, 1, 2]：第六个节点是一个局部极小值点，因为 1 比 5 和 2 小。 第五个节点和第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。...[1, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 7]：第五个节点是一个局部极大值点，因为 3 比 2 和 2 大。 最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。...2，即返回的数组中的最小距离和最大距离都是 -1 ；如果大于2，最大距离即是数组中的最后一个减去第一个，即最大减最小；最小距离需要遍历数组，找到相邻的元素中差值最小的值； int* nodesBetweenCriticalPoints
遇到一个问题，需要在一个activity中控制另一个acitivity做一些更新，没想到传递handler的方法，通过以下方式解决。...this.handler = handler; } // get方法 public MyHandler getHandler() { return handler; } } 2、在主activity 中给...MyAPP的属性handler赋值 @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState...activity中获取MyAPP中handler进行传值 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState...); setContentView(R.layout.show); mAPP = (MyAPP) getApplication(); // 获得该共享变量实例 mHandler = mAPP.getHandler
2022-04-25：给定一个整数数组，返回所有数对之间的第 k 个最小距离。一对 (A, B) 的距离被定义为 A 和 B 之间的绝对差值。...输入： nums = [1,3,1] k = 1 输出：0 解释： 所有数对如下： (1,3) -> 2 (1,1) -> 0 (3,1) -> 2 因此第 1 个最小距离的数对是 (1,1)，它们之间的距离为...找出第 k 小的距离对。 答案2022-04-25： 排序。二分法，f(x)是小于等于x的个数。刚刚大于等于k的。 f(x)不回退窗口。...r = dis - 1; } else { l = dis + 1; } } return ans; } // 的数字对
2022-04-25：给定一个整数数组，返回所有数对之间的第 k 个最小距离。一对 (A, B) 的距离被定义为 A 和 B 之间的绝对差值。...输入： nums = 1,3,1 k = 1 输出：0 解释： 所有数对如下： (1,3) -> 2 (1,1) -> 0 (3,1) -> 2 因此第 1 个最小距离的数对是 (1,1)，它们之间的距离为...找出第 k 小的距离对。 答案2022-04-25： 排序。二分法，f(x)是小于等于x的个数。刚刚大于等于k的。 f(x)不回退窗口。...r = dis - 1; } else { l = dis + 1; } } return ans; } // 的数字对
作为一家金融科技公司的测试负责人，我每天要处理数十个需要加密验签的接口。从最开始的Postman，到后来的Apipost，让我重新思考：我们需要的究竟是一个代码编辑器，还是一个真正懂测试者的智能工具？...一、当加密需求被Postman的脚本支配1、密码字段MD5加密去年接手支付系统改版时，我遇到了第一个加密需求：所有登录接口的密码字段必须MD5加密传输。...Apipost后：测试用例编写速度提升60%新人培训时间从1周缩短到1天复杂协议调试不再需要切换工具本地数据存储满足金融合规要求四、给不同场景开发者的建议1、 坚持使用Postman的场景已有成熟的脚本库和自动化体系团队完全使用英文界面协作需要深度集成...Newman等CLI工具2、建议切换到Apipost的场景频繁处理加密/签名需求需要调试TCP/gRPC等特殊协议团队中有大量测试新人涉及敏感数据的内网测试3、 我的混合使用方案日常测试 → Apipost...而作为开发者，我们也要记住：工具是手段而非目的，真正重要的是保持对效率的极致追求。"优秀的工具应该像空气一样——使用时感觉不到存在，离开时才会察觉窒息。"
题目：平面上给定n条线段，找出一个点，使这个点到这n条线段的距离和最小。
在整个中使用JavaScript有助于缩短上下文切换的时间，并且可以在后端服务器和前端项目之间更轻松地共享库。...实时应用程序（如视频流或连续发送和接收数据的应用程序）在Node.js中编写时可以更高效地运行。 在本教程中，您将使用Node.js运行时创建第一个程序。...要在macOS或Ubuntu 18.04上安装它，请按照如何在macOS上安装Node.js和创建本地开发环境中的步骤或在Ubuntu 18.04上如何安装Node.js的“使用PPA安装”部分中的步骤进行操作...JavaScript的基本知识，您可以在这里找到： 如何在JavaScript中编码 第1步 - 输出到控制台 写一个“Hello，World！”...在Node.js的上下文中， 流是可以接收数据的对象，如stdout流，或者可以输出数据的对象，如网络套接字或文件。 对于stdout和stderr流，发送给它们的任何数据都将显示在控制台中。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...语法 要创建一个空的数据帧并向其追加行和列，您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax... Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
数据结构与算法面试题：给定 n 个非负整数 a1,a2,a3,…,an，每个数代表坐标中的一个点(i, ai)，请找出两个点之间的最大距离。...（提示：动态规划） 简介：给定 n 个非负整数 a1,a2,a3,…,an，每个数代表坐标中的一个点(i, ai)，请找出两个点之间的最大距离。...初始化left[0] = a[0]和right[n - 1] = a[n - 1]。 遍历数组，求解left和right数组。...) { int n = nums.size(); vector left(n, 0), right(n, 0); // 定义两个数组分别存储对于每个元素i来说的左边最小和右边最大的数...关键在于对left和right数组更新方法的理解，这样才能理解所编写代码的含义。
2024-11-30：质数的最大距离。用go语言，给定一个整数数组 nums，请找出两个（可以是相同的）质数在该数组中的下标之间的最大距离。 提示： nums的长度在[1,3*10^5]之间。...nums的每个元素的值在[1,100]。 输入保证 nums 中至少有一个质数。 输入：nums = [4,2,9,5,3]。 输出：3。...大体步骤如下： 1.定义一个函数 maximumPrimeDifference(nums []int) int 用于计算质数的最大距离。...• 遍历 nums 数组，找到第一个质数的下标，并记录在变量 first 中。 • 再次遍历 nums 数组，找到最后一个质数的下标，并记录在变量 last 中。...• 返回最后一个质数的下标与第一个质数的下标之间的距离。 2.在主函数 main 中，定义一个示例数组 nums := []int{4, 2, 9, 5, 3}。
它定义为重构形状X~与真实X之间的对称表面距离，即 ? 这里，nX和nX~分别是X和X~上密集采样点的数目，d（p，X）是p到X沿垂直方向到X的距离，例如L1或L2距离。...实际上，三维重建方法的最终目标是能够从任意图像中重建任意三维形状。然而，基于学习的技术仅在训练集覆盖的图像和对象上表现良好。 (3)精细的三维重建。...目前最先进的技术能够恢复形状的粗糙三维结构，虽然最近的工作通过使用细化模块显著提高了重建的分辨率，但仍然无法恢复植物、头发和毛皮等细小的部分。 (4)重建与识别。图像三维重建是一个不适定问题。...然而，与基于深度学习的三维重建类似，建模先验知识需要三维注释，这对于许多类型的形状（例如野生动物）来说是不容易获得的。 (6)在有遮挡和杂乱背景的情况下处理多个对象。...最后，最终目标是能够从一个或多个图像中语义分析完整的3D场景。这需要联合检测、识别和重建。它还需要捕获和建模对象之间和对象部分之间的空间关系和交互。
在建筑、工程和施工（AEC）行业，对 PDF 测量工具的需求变得至关重要。现在，让我们深入了解测量工具，学习如何在 PDF 上进行测量。...用于测量距离的直线直线是在平面图、三维图和剖面图中测量长度的基本工具。它满足了在这些图纸中测量两点之间距离的基本需求。用户只需单击初始点，将指针移至第二点，然后松开指针即可显示测量结果。...该距离工具可确保建筑师和设计师轻松获得长度测量值，并将其与实际距离进行比较。用于测量周长的折线折线作为周长工具，可方便地测量多个点之间的距离。...多边形适用于不规则形状，而矩形适用于规则矩形。在多边形模式下，只需单击起点，选择后续点直至形成封闭图形，然后双击即可立即显示中心点的面积和周长。...更多参数和功能这些测量工具提供广泛的自定义选项，允许用户设置各种参数，如自定义线条、调整精度、校准长度、抓取、放大等。
★☆☆) 如何使用命令行来获得numpy中add这个函数的文档?...设有一个(100,2)的随机向量, 每组值代表一个坐标, 求点与点之间的距离 (★★☆) 53. 如何就地将float（32位）数组转换为整型（32位）数组? 54. 如何读取以下文件？?...有一个给定值, 从数组中找出最接近的值 (★★☆) 62. 设有两个形状为（1,3）和（3,1）的数组，如何使用迭代器计算它们的总和？(★★☆) 63....如何获得两个向量的点积? (★★★) 点积就是两个向量对应位置一一相乘后求和的操作，最后结果是一个标量，是一个实数值。...设有两组的 点 数据, 这些点 两两可以构建成一个线段. 同时设有一个点p, 如何计算从p到每个线段的垂直距离?(★★★) 下图为一个样例 ? 79.
前言 之前已经讲了一些目标检测原理性的东西了，今天讲一个偏工程一点的东西，就是如何在使用YOLO算法的时候针对自己的数据集获得合适的Anchor？ 原理 Anchor如何获得？...所以通过IOU定义了如下的距离函数，使得误差和box的大小无关： Fig2展示了聚类的簇的个数和IOU之间的关系，两条曲线分别代表了VOC和COCO数据集的测试结果。...最后结合不同的K值对召回率的影响，论文选择了K=5，Figure2中右边的示意图是选出来的5个box的大小，这里紫色和黑色也是分别表示两个不同的数据集，可以看出其基本形状是类似的。...如Table1所示： ? K-means聚类 聚类指的是把集合，分组成多个类，每个类中的对象都是彼此相似的。K-means是聚类中最常用的方法之一，它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。...在使用代码的时候注意替换xml文件所在的路径，需要聚类的Anchor数目还有输入到YOLO网络中的图片大小，就可以执行代码获得我们想要的Anchor了。
除了分割和分类，提取细胞核的特征，如面积、半径和形状等，可以进一步分析细胞核的特性，这在肿瘤研究、病理分析等领域具有现实意义。...可以这么通俗的解释：假设你有两个紧挨在一起的圆形气球，每个气球代表一个细胞核。你站在气球的中心点，然后开始测量从你到每个气球表面上不同点的水平和垂直距离。...你会发现，越靠近你的位置，这些距离越小，越远的地方距离越大。 如果两个气球挤得很近，两个气球之间的距离会突然发生变化，因为你从一个气球的中心移动到了另一个气球的区域。...边界粗糙度，bbox area 描述细胞边缘的不规则程度，可以通过计算边缘上相邻点之间距离的标准差来估算。...尤其在临床诊断和病理分析中，这种高效的处理方式可以显著缩短分析时间，提升医疗效率。 在细胞特征提取方面，通过从分割后的细胞核中提取面积、半径、形状因子等几何特征，能够获得更加精细的细胞核信息。
简介 车道检测是现代辅助和自动驾驶系统中的核心任务，它可以定位交通场景中每个车道的准确形状。...最先进的车道检测方法是基于CNN的方法，如SCNN和SAD网络将车道检测作为一个语义分割任务，具有较重的编码器-解码器结构。...，可通过自适应mask自动突出显示最重要的区域，并允许对形状变化和远距离车道进行更鲁棒的细化。...对于每个网格，模型将预测一组偏移量和一个终点位置，其中偏移量是真实车道与预定义的垂直锚点之间的水平距离，如图4所示。...曲线形状的弯道的远距离部分可以通过局部点进行修正，通过在每组限线内增加一个循环，计算开销非常小。
三维重建可以总结为一个学习预测算子的过程，输入图像到该算子可得到一个和物体相似的模型。因此重建的目标函数为,其中为算子的参数，为重建结果和目标的距离函数，也称作深度学习中的损失函数。...基于面的表示（Surface）：如网格和点云，它们占用内存小，但不是规则结构，因此很难融入深度学习架构中。...最后，当输入到特定于任务的模型（如三维重建）中时，将局部隐编码连接到扁平结构。 分离表示一张图像中物体的外观受多个因素的影响，例如对象的形状、相机位姿和照明条件。...三维监督的训练：训练时需要有三维真值，损失函数最小化重建的三维形状与真值之间的差异，有体积损失函数，点集损失函数，N个重建的最小损失函数（MoN）。...最后，最终目标是能够从一个或多个图像中语义分析完整的3D场景。这需要联合检测、识别和重建。它还需要捕获和建模对象之间和对象部分之间的空间关系和交互。
更重要的是，DBSCAN能识别任意形状的簇，同时将不属于任何簇的点标识为噪声，这对于现实世界中充满噪声和非线性分布的数据集尤为重要。 例如，考虑一个电商平台的用户购买行为数据集。...用户群体根据购买习惯和兴趣可能形成不同的聚类，而这些聚类并非总是圆形或球形。DBSCAN能够识别用户群体的自然聚集，哪怕是最复杂的形状，如环形分布的用户聚类，这对于划分用户细分市场非常有用。...eps（邻域半径） eps是指点与点之间的最大距离，可以被视为一个点邻域的物理尺寸。选择较小的eps值可能导致聚类过于分散，而过大的eps值可能将本不属于同一类的点强行聚合在一起。...简单来说，对于数据集中的每一个点，计算它与最近的k个点之间的距离，并绘制这些距离的图。通常，这个图会在合适的eps值处出现一个拐点。...簇形状多样性： 与基于距离的聚类算法（如K-means）不同，DBSCAN不假设簇在空间中是圆形的，因此能识别任意形状的簇。
特别是，由于可以在反向传播过程中顺便求得空间梯度，DeepSDF 能生成非常平滑的表面。 ? 图 1：DeepSDF 通过潜在编码和前馈解码器网络来表征形状的符号距离函数。...深度卷积网络直接用于三维空间时，其时间和空间复杂度会急剧增长，且更经典和紧凑的表面表征（如三角网格或四边形网格）在训练中会出现问题，因为我们可能需要处理未知数量的顶点和任意拓扑。...该模型可生成具备复杂拓扑的高质量连续表面，并在形状重建和补全方面的量化对比中获得了当前最优结果。...CD=Chamfer 距离（3 万点）乘以 103，EMD=Earth Mover 的距离（500 点）。 ?...表 3：在编码未知形状时，DeepSDF 在大量形状类别和指标上显著优于 AtlasNet。 ? 图 6：DeepSDF 和 AtlasNet [22] 之间的重建结果对比。
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