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Nebula3中的模型

image.png VisXXX可以看做是场景可见性裁剪的一部分, 渲染模块都是跟这个打交道的, 通过它可以把各个结点(node)排序以达到优化渲染目的....ModelNode是组成Model中树形结构的基本元素, 分别看看各个子类有何作用: TransformNode: 描述层级变换信息, 骨骼动画的最基本体现....就是相对于父级的位置, 旋转, 缩放之类的数学信息....StateNode: 包含Shader的状态和纹理信息, 渲染用的 ShapeNode: 说白了就是一Mesh, 网格, 三角形的集合 SkinShapeNode: 描述了一个蒙皮的网格....CharcterNode: 也是代表蒙皮网格, 具体没细看(模型这块下个版本的SDK估计改动很大, 所以只是大体先熟悉一下) 嗯, 基本上就是这样了, 还有个ManagedModel, 这个其实可以归到

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迭代器模式（控制访问集合中的元素）

正文在JDK中已经为我们提供了大量实现了迭代器的容器类。因此我们可以不用关心，诸如：Linkedlist与ArrayList之间的差别，却仍能保障我们完成工作。...现在我们需要思索，JDK是怎么做到这一切的？现在让我们先利用迭代器实现一个数组类型Array，这个类型需要支持添加、移除、遍历操作。实现 STEP 1 定义迭代器接口，实现该接口的类拥有迭代器职责。...额外定义了add、remove方法，这会辅助我们操作集合中的元素。注意：迭代器不仅仅为了{迭代}，而是为了{操作}集合中的元素。...extends E> e); boolean remove(E e); } STEP 3 实现一个数组Array模拟数组的操作，所有访问集合中元素的操作全权委托给iterator对象。...迭代器本质：控制访问集合中的元素 ? 迭代器模式.png

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《严守权限之门：ArkTS中模型访问权限的管理之道》

在鸿蒙Next的ArkTS开发中，模型作为核心资产，其访问权限的管理至关重要。确保只有授权用户可以使用模型，不仅能保护数据安全和隐私，还能维护应用的正常运行和稳定性。...本文将深入探讨在ArkTS中管理模型访问权限的有效方法。利用系统权限管理机制HarmonyOS提供了强大的权限管理体系，在ArkTS中，我们可以充分利用这一机制来管理模型的访问权限。...可以将用户的身份信息和权限信息存储在本地数据库或远程服务器中，每次访问模型时，从数据库或服务器中获取用户的权限信息进行比对。...在ArkTS中，可以通过定义不同的权限角色和权限级别来实现这种细粒度的权限控制。为不同的用户角色分配不同的权限级别，在模型的访问接口处，根据用户的权限级别进行判断和限制。...例如，在模型的调用函数中，首先获取当前用户的权限级别，然后根据权限级别决定是否允许用户访问特定的模型功能或数据。实时权限监测与动态调整在应用运行过程中，需要实时监测用户对模型的访问权限。

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浏览器中存储访问令牌的最佳实践

然后，攻击者可以伪装成用户，调用用户可以调用的任何后端端点，并造成严重损害。浏览器中的存储解决方案应用程序收到访问令牌后，需要存储该令牌以在API请求中使用它。浏览器中有多种方法可以持久化数据。...本地存储中的数据在浏览器选项卡和会话之间可用，也就是说它不会过期或在浏览器关闭时被删除。因此，通过localStorage存储的数据可以在应用程序的所有选项卡中访问。...只向需要API凭据的资源发送cookie。这意味着确保浏览器只在实际需要访问令牌的API调用中添加cookie。...管理JavaScript应用程序的令牌，使其不可访问。代理和拦截所有API请求，以附加正确的访问令牌。令牌处理程序模式定义了一个BFF，它为在浏览器中运行的应用程序抽象了OAuth。...cookie属性确保浏览器仅将cookie添加到HTTPS请求中，以确保它们在传输过程中是安全的。由于令牌是加密的，它们在休息时也是安全的。然后令牌用于安全访问API。

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Java 中 3 种常见的 IO 模型

知识背景操作系统：为了保证操作系统的稳定性和安全性，一个进程的地址空间被分为用户空间和内核空间；用户空间不能直接访问内核空间，要想访问必须进行系统调用； IO 操作只有内核空间才能完成...常见的 IO 模型：同步阻塞 IO ⭐ 同步非阻塞 IO IO 多路复用 ⭐ 信号驱动 IO 异步 IO ⭐ 其中带有星号的模型为 java 中常见的 3 种模型，下面将分别介绍。...多路复用模型：还是小明需要帮忙，不过这次多了一个查询系统，这个系统可以提供谁有空，小明经过查询发现 3 个好朋友当中只有李四有空，于是找了李四帮忙。这就避免了浪费处理器资源。 ?...如图，在多路复用模型中，线程想获得内核空间的数据，必须先发起 select 系统调用来询问内核空间是否有空；当内核空间有空时会回复应用程序一个 ready 。...Java 7 中引入，它是异步 IO 模型。 ? 异步 IO 是基于事件和回调机制实现的，也就是说应用请求之后会直接返回，不会阻塞在那里，当后台处理完成，操作系统会通知响应的线程进行后续的操作。

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Python3中的装饰器

装饰器在很多语言中的名字也不尽相同，它体现的是设计模式中的装饰模式，强调的是开放封闭原则。装饰器的语法是将@装饰器名，放在被装饰对象上面。...3.函数的装饰器虚拟场景：有一个大公司，下属的基础平台部负责内部应用程序及API的开发。...的数据接口") # 业务部门调用各自的API f1() f2() f3() f100() 第二种方法：定义一个认证函数，在原来其他的函数中调用它，代码如下： def login(): print...") # 业务部门调用各自的API f1() f2() f3() f100() 第三种方法：第二种方法中，写出的代码没有遵循开放封闭的原则。...这就是装饰器的最大作用。 4.上面的例子中，f1函数没有参数，在实际情况中肯定会需要参数的，函数的参数怎么传递的呢？

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剑指Offer - 面试题3. 数组中重复的数字（哈希）

题目找出数组中重复的数字。在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。...请找出数组中任意一个重复的数字。...示例 1：输入： [2, 3, 1, 0, 2, 5, 3] 输出：2 或 3 限制： 2 <= n <= 100000 来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com...解题哈希set，O(1)时间复杂度实现查找该题时间复杂度为 O(n) class Solution { public: int findRepeatNumber(vector& nums

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ArcGIS Pro中的模型构建器演示

前言 ArcGIS Pro的模型构建器在功能上相较于大致没有什么改动，主要是界面上变得相对漂亮，流程中使用了一些半透明的效果，相较于arcmap中的模型构建器，可以说是颜值进化很大了。...接下来我会以教程案例一中的案例来构建模型，没看过的同学可以去看看教程案例一实战首先我们来看一下演示效果,怎么样，是不是很方便 ?...先建立一个模型对于模型构建器我一直认为，他就是类似搭积木的玩具，只要你会用使用GIS实现这个需求，那么你就可以构建出这样一个模型，很简单，但却很方便 ? 首先要建立一个存放数据的GDB数据库吧 ?...选择合适的土地利用通过查询属性表得知，usecode字段，开头为11，12的土地类型是耕地和园地 ? 添加选择工具，选择出合适的地区 ? 创建tin ?...坡度分析并对高程栅格和坡度栅格进行重分类，按照要求山选出所需要的地区，勾选忽略nodata ? 添加栅格转面工具，将符合选址条件的地区由栅格转为矢量 ? 对水源地图层water建立缓冲区 ?

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ArcGIS Pro中的模型构建器演示

前言 ArcGIS Pro的模型构建器在功能上相较于大致没有什么改动，主要是界面上变得相对漂亮，流程中使用了一些半透明的效果，相较于arcmap中的模型构建器，可以说是颜值进化很大了。...接下来我会以教程案例一中的案例来构建模型，没看过的同学可以去看看教程案例一实战首先我们来看一下演示效果,怎么样，是不是很方便先建立一个模型对于模型构建器我一直认为，他就是类似搭积木的玩具，只要你会用使用...GIS实现这个需求，那么你就可以构建出这样一个模型，很简单，但却很方便首先要建立一个存放数据的GDB数据库吧选择合适的土地利用通过查询属性表得知，usecode字段，开头为11，12的土地类型是耕地和园地...添加选择工具，选择出合适的地区创建tin 坡度分析并对高程栅格和坡度栅格进行重分类，按照要求山选出所需要的地区，勾选忽略nodata 添加栅格转面工具，将符合选址条件的地区由栅格转为矢量...对水源地图层water建立缓冲区水系缓冲区，坡度，高程，土里利用图层相交筛选出符合条件的地区面积为50-80亩（注：1亩=666.67平方米）

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MBA中Safari访问Domino邮箱服务器的配置

老婆没有带电脑回来，但需要查收邮件，高大上的是邮箱服务器是domino，曾经我在18摸实习时，接触过莲花notes这些看似很牛X的产品，转眼间，现在已经有很多互联网加的同质产品，甚至用户体验更好的产品...，扯远了，现在手头上只有我的MBA，恶心的就是使用Safari直接登录邮箱后，转发邮件等操作会报错，显示不了原文： ?...作为IT届摸爬滚打的一员老将，困难面前不能退缩是我们的职业素养，技术的问题一定能用技术的方法解决。...此时需要在Safari的“偏好配置-安全性-互联网插件-网站设置-Java”中将邮箱URL加入： ? 重新登录邮箱，依旧无法显示， ? 点击“错误”后，提示： ?...此时需要，在偏好设置中，要将邮箱URL加入Java允许的例外站点，这里会自动弹出Java控制面板，操作如下： ? 经过这些一系列操作之后，此时邮件原文可以正常： ? 搞定了，收工。

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Vue3中的监听器

tips：在Vue3中，我们可以可以使用监听器去监听某个数据发生改变，然后可以触发函数watch代表监听器，里面可以放入函数，函数名称对应要监听的数据监听器函数支持两个参数，第一个是新值，第二个是老值监听器可以监听到...=device-width, initial-scale=1.0"> Document 3"...}, "methods": { change(){ this.content='Vue3'

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AI: 大模型中的编码器认识

在人工智能特别是深度学习的领域，编码器（Encoder）是一个至关重要的组件。编码器在处理文本、图像、音频等数据时发挥了核心作用。本文将详细介绍编码器的概念、工作原理以及其在人工智能大模型中的应用。...编码器在人工智能大模型中的应用在大型人工智能模型中，编码器扮演了至关重要的角色。以下是几种应用场景：自然语言处理（NLP）：如BERT、GPT等模型中的编码器，用于理解和生成文本。...这些模型的编码器能够从大量文本数据中学习语言的语法和语义特征。图像处理：如VGG、ResNet等模型中的卷积编码器，用于图像分类、物体检测等任务。...编码器能够提取图像中的重要特征，帮助模型进行准确的分类和识别。语音识别：编码器在语音识别系统中用于将语音信号转换为特征向量，便于后续的识别和处理。...总结编码器作为人工智能大模型中的关键组件，通过提取数据的核心特征，极大地提升了模型的性能和应用范围。尽管在训练和解释性方面存在挑战，但随着技术的发展，编码器在人工智能领域的应用前景将越来越广阔。

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类加载器中的双亲委派模型详解

双亲委派模型 Bootstrap ClassLoader：启动类加载器，这个类加载器将负责存放在/lib目录中、被-Xbootclasspath参数所指定的路径中，并且是虚拟机会识别的...如果应用程序中没有自定义过自己的类加载器，这个就是一个Java程序中默认的类加载器。...类加载的双亲委派模型并不是强制的，用户可以根据需要在某个时间点动态加载类；（3）扩展类加载源，例如从数据库、网络进行类加载；（4）防止源代码泄露。...image-20191013140720888 例子3：Arthas中的classloader命令 Arthas中提供了classloader命令，可以用来查看当前应用中的类加载器相关的统计信息，如下图所示...相反，如果没有使用双亲委派模型，由各个类加载器自行去加载的话，如果用户自己编写了一个称为java.lang.Object的类，并放在程序的Class Path中，那系统中将会出现多个不同的Object类

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Pytorch中获取模型摘要的3种方法

在pytorch中获取模型的可训练和不可训练的参数，层名称，内核大小和数量。...Pytorch nn.Module 类中没有提供像与Keras那样的可以计算模型中可训练和不可训练的参数的数量并显示模型摘要的方法。...所以在这篇文章中，我将总结我知道三种方法来计算Pytorch模型中可训练和不可训练的参数的数量。...| +------------------------------+------------+ Total Trainable Params: 11689512 输出以参数为单位，可以看到模型中存在的每个参数的可训练参数...模块的信息压缩到一个摘要中，而在两个连续模块的摘要之间没有任何适当的可区分边界。

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ORB-SLAM3中的词袋模型BoW

-Note orb-slam3与2的区别不大，本系列文章代码取自orb-slam3，但概念流程都一样，所以后面不加区分。...这篇文章讲一下词袋模型BoW，它主要用于两帧2d-2d匹配加速，以及在历史关键帧中搜索最相近的帧（闭环检测）。...orb-slam3中维护了一个关键帧数据库，每次新增一个关键帧，都会通过kd树计算BoW，同时更新正向索引和逆向索引。每个单词拥有一个逆向索引表，记录包含该单词的帧，和权重。...那么假设我要在关键帧数据库中，找到与当前帧最相似的一帧，只需要找与当前帧共享单词的这些帧（逆向索引表记录下来了），统计他们与当前帧共享单词的总数，取总数最大的那一帧即可。...同时也可申请加入我们的细分方向交流群，目前主要有3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、多传感器融合、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别

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Ollama如何构建自己的Llama3中文模型模型

用户可以通过简单的命令行操作，快速在本地运行如 Llama 3 这样的开源大型语言模型。...Docker三分钟搞定LLama3开源大模型本地部署应用模型 “注意：推荐下载 GGUF文件格式的模型，可以快速简洁的导入 Ollama 中 0X01 下载模型文件 “下载地址：https://huggingface.co...，并创建一个名为tinywan-Llama3-8B-Chinese的新模型。...模型地址：https://huggingface.co/models “注意：推荐下载GGUF文件格式的模型，可以快速简洁的导入Ollama中。...这将从您的本地环境中删除名为my-model的模型。

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浏览器中的JavaScript核心BOM（浏览器对象模型）

之后，我们都知道对象分为内置对象、宿主对象、自定义对象，我们经常用到的浏览器中的内置对象就是宿主对象的一种，浏览器的内置对象有很多，本文就来详细讲解一下History对象的属性与方法吧。...该动图展示的是页面1跳转到页面2，页面2跳转到页面3，然后可以通过浏览器的后退和前进按钮在这三个页面之间切换。...现在我们使用浏览器的后退功能，也就是返回上一个页面，此时将页面3放到第二个杯子中，这时页面2就变成了第一个杯子中最上面的绿块儿了，所以此时处于页面2 ?...我们再使用一下浏览器的前进功能，此时将第二个杯子最上面的绿块儿，也就是页面3，放到第一个杯子中，此时页面3又变成了第一个杯子中最上面的绿块儿，所以当前页面为页面3 ?...结束语好了，Hitory对象的讲解就到这里了，如果各位对浏览器的其他内置对象感兴趣的话，可以去看我这篇文章——浏览器中的JavaScript核心讲解之BOM（浏览器对象模型），翻到最底部，可以看到各种其它浏览器内置对象的详解

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apisix-3：解决kubernetes中apisix的forward跳转无法访问的问题

目录： (1).问题现象 (2).相关版本 (3).现象实例 (4).重现步骤 (5).解决方式 (1).问题现象 k8s中的apisix-gateway反向代理k8s中的apollo, jenkins...时（走apisix-gateway的nodeport），通过域名访问时有些页面自动302到apisix-gateway的targetport上（外部肯定是访问不同的），而不是nodeport。...(2).相关版本 etcd版本：3.5.1 apisix版本：2.10.0 apisix-controller版本：1.3.0 (3).现象实例以apollo-portal举例：路由配置： apisix-gateway...(4).重现步骤 kubesphere-3：kubesphere部署etcd与apisix kubesphere-5：kubesphere部署apollo配置中心最小集群 kubesphere-8：kubesphere...最后用了个骚操作（本来不想用，有强迫症），就是将apisix-gateway的nodeport和targetport改成一样的。感觉像是apisix的bug。

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【汇编语言】寄存器（内存访问）（一）—— 内存中字的存储

前面的部分，我们主要从CPU如何执行指令的角度讲解了8086CPU的逻辑结构、形成物理地址的方法、相关的寄存器以及一些指令。这一部分中，我们从访问内存的角度继续学习几个寄存器。 1....内存中字的存储 CPU中，用16位寄存器来存储一个字。高8位存放高位字节，低8位存放低位字节。...问题对于上图: （1）0地址单元中存放的字节型数据是多少? （2）0地址字单元中存放的字型数据是多少? （3）2地址单元中存放的字节型数据是多少? （4）2地址字单元中存放的字型数据是多少?...（5）1地址字单元中存放的字型数据是多少? 思考后看分析。 3....问题分析与解答（1）0地址单元中存放的字节型数据：20H；（2）0地址字单元中存放的字型数据：4E20H；（3）2地址单元中存放的字节型数据：12H；（4）2地址字单元中存放的字型数据：0012H

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浏览器中的姿态检测：PoseNet 模型（附代码）

PoseNet 的独立模型，一些 Demo，可在浏览器上使用 TensorFlow.js 实时运行人体姿态检测。...PoseNet 可以用于检测单个或多个姿势，意味着有一个版本的算法可以检测一幅图像或视频中的单个人，而另一个版本的算法可以检测视频或图像中的多个人。...关键点所有的关键点都用部位 ID 标记，每个部位和对应的 ID 如下： ? 加载预先训练的 PoseNet 模型在姿势检测的第一步，将一幅图像输入预先训练过的模型。...PoseNet 有一些不同版本的模型，每一个版本都对应一个拥有特定乘数的 MobileNet v1 架构。在通过模型提供图像时，输出的期望步幅。必须是32、16、8。默认为16。...乘数是所有卷积操作的深度（通道数）。这个值对应于MobileNet 架构和检查点。值越大，每层的规模越大。牺牲速度的情况下模型精度越高。将这个值设置小，可以提高模型运行速度而牺牲准确性。

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