K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。 在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调： 一是K值的大小，K一
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“3.4.3 把原始的H264文件封装为MP4格式”介绍了如何把H.264裸流封装为MP4文件。那么在网络上传输的H.264裸流是怎样被接收端获取视频格式的呢？前文指出H.264流必定以“SPS帧→PPS帧→IDR帧”开头，接下来就来验证是否确实
不管是传统互联网还是移动互联网，实时数据传输都是刚需，比如以QQ、微信为代表的即时通信工具，能够实时传输文本和图片。其中一对一的图文通信叫做私聊，多对多的图文通信叫做群聊。 除了常见的图文即时通信，还有实时音视频通信，比如一对一的音频通话、一对一的视频通话等等，此时可采用WebRTC技术，有关Web
RTMP Streamer是一个安卓手机端的开源RTMP直播推流框架，可用于RTMP直播和RTSP直播，其升级版还支持SRT直播（腾讯视频云就采用SRT协议）。RTMP Streamer支持的视频编码包括H264、H265、AV1等等，支持的音频编码包括AAC、G711、OPUS等等，可谓功能强大
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“2.1.1 音视频编码的发展历程”介绍了H.26x系列的视频编码标准，其中H.264至今仍在广泛使用，无论视频文件还是网络直播，H.264标准都占据着可观的市场份额。 之所以H.264取得了巨大的成功，是因为它提出了一个新概念，把标准框架划分为
这篇文章我们将聚焦Control API的功能与用法，为实现OMX Core、Component打下坚实的基础。 1、OMX_Core.h OMX Core在OpenMAX IL架构中的位置位于IL Client与实际的OMX组件之间，OMX Core提供了两组API给IL Client使用，一组A
前言 使用QGis的目的是进行二次开发，或者说是融入我们的应用（无人车、无人船、无人机），本片描述搭建QGis二次基础开发环境，由于实在是太长了，进行了分篇： 上半部分：主要是安装好后，使用QtCreator可以使用QGIs的apps下的Qt使用对应的编译器编译不带qgis的空工程。 下半部分：在上
本篇在博客园地址https://www.cnblogs.com/bbqzsl/p/18198572 上篇回顾，对象是WEUIEngine。WeUIEngine使用了chrome::base框架，但只用来实现了单一的功能，只为了DUI的动画计时器。 chrome::base框架没有用作主线程的disp
什么是Elasticsearch？ Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建在 Apache Lucene 的基础上。它提供了一个分布式多租户的全文搜索引擎，具有实时分析功能。Elasticsearch 最初是用于构建全文搜索引擎，但它的功能已经扩展到包括日志分析、应用程序
本文首发于公众号：Hunter后端 原文链接：MySQL面试必备三之事务 这一篇笔记介绍一下 MySQL 的事务，面试中常被问到关于事务的几个问题如下： 事务是什么 为什么需要事务，事务有什么作用 事务的特点 事务可能带来哪些问题 事务有哪些隔离级别，这些隔离级别都可以解决哪些问题 可重复读隔离级别
目录0 导引1 整体通信结构2 RelativePointer2.1 原理2.2 PointerRepository2.3 构造函数2.4 get函数3 ShmSafeUnmanagedChunk3.1 队列数据3.2 RelativePointerData3.3 构造函数3.4 releaseTo
前言注：本篇为知识性内容，A题附详解关于匈牙利算法求最大独立子集难以理解的建边问题的思考，若有不当之处感谢指出。暂时只写了A篇题解，以供帮助大家理解相关问题，剩余题解会进行补充。 又是小集训的一周，总要伴随着模拟赛... 还是五道题目： A. 攻击装置 B. 循环 C. 漫步 D. 穿越 E. 结队
本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库表完整性约束、索引与视图的创建、编辑与删除等操作的方法~
什么是 2FA（双因素身份验证）? 双因素身份验证（2FA）是一种安全系统，要求用户提供两种不同的身份验证方式才能访问某个系统或服务。国内普遍做短信验证码这种的用的比较少，不过在国外的网站中使用双因素身份验证的还是很多的。用户通过使用验证器扫描二维码，就能在app上获取登录的动态口令，进一步加强了账
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 import matplotlib.
num1=input('请输入第一个数,x:') num2=input('请输入第二个数,y:') num3=input('请输入第三个数,z:') if num1>num2: # if 语句判断 num1,num2=num2,num1 if num1>num3: num1, num3 = num3
华丽炫酷的动画特效总能够让人心旷神怡，不能自已。艳羡之余，如果还能够探究其华丽外表下的实现逻辑，那就是百尺竿头，更上一步了。本次我们使用图片、SCSS样式以及SVG图片动画来实现“点赞”按钮的动画特效，并比较不同之处。 图片实现 最简单，也最容易理解的实现方式就是使用图片。曾几何时，几乎所有前端特效
好家伙,前端出了点bug 我们来搞定后端先: 后端我们用的框架是Spring boot 数据库:MySQl 代码已开源,连接在最后 新建项目: 只点Java Web 项目目录如下： 1.首先,我们在pom.xml文件中导入第三方包: web服务,mysql连接驱动等一系列包 pom.xml文件: <
好家伙,书接上回 在上一篇Vue源码学习(二):渲染第一步,模板解析中,我们完成了模板解析 现在我们继续,将模板解析的转换为ast语法树 1.前情提要 代码已开源https://github.com/Fattiger4399/analytic-vue.git手动调试一遍, 胜过我
1.前言 张三：“我写的软件好奇怪啊，在网络好的时候一点问题也没有，但是信号差的时候明显卡顿，看来我只能一直蹲在卫生间、电梯或者地铁（信号差）调bug了”。 Charles：“哈哈哈，傻孩子，我就自带弱网工具呀，在Proxy-->Throttle Setting下，使用前要记得勾选Enable Th
