写在前面 这是PB案例学习笔记系列文章的第一篇，也是最基础的一篇。后续文章中【创建程序基本框架】部分操作都跟这篇文章一样， 将不再重复。该系列文章是针对具有一定PB基础的读者，通过一个个由浅入深的编程实战案例学习，提高编程技巧，以保证 小伙伴们能应付公司的各种开发需求。 文章中设计到的源码，小凡都上
好家伙,仅仅只是实现了样式,完整功能暂未完成 完整代码已开源 https://github.com/Fattiger4399/ph-questionnaire.git 1.灵感来源 (抄袭对象) 刚开始想着随便写个低开项目练练手的,然后就写成这样了 1.1.简道云 1.2.问卷星 2.上代码
AVS3是中国AVS工作组制定的第三代音视频编解码技术标准，也是全球首个已推出的面向8K及5G产业应用的视频编码标准。AVS工作组于2019年3月9日完成第三代AVS视频标准（AVS3）基准档次的制订工作，参考软件的测试表明，AVS3基准档次的性能比上一代标准AVS2和HEVC提升了约30%。 l
本文中使用 \(\cap\) 表示按位与，用 \(\cup\) 表示按位或 Part 1. 与/或 卷积 First. 问题引入 给定长度为 \(2^n\) 的数列 \(A,B\)，求 \(C_i = \sum_{j \cup k = i} A_j \times B_k\) 显然有 \(O(4^n)
前言 上次说了利用 AOP 思想实现了审计日志功能，不过有同学反馈还是无法实现完全无侵入，于是我又重构了一版新的。 回顾一下：Asp-Net-Core开发笔记：实现动态审计日志功能 现在已经可以实现对业务代码完全无侵入的审计日志了，在需要审计的接口上加上 [AuditLog] 特性，就可以记录这个接
08，DataFrame创建 DataFrame是一个【表格型】的数据结构，可以看做是【由Series组成的字典】（共用同一个索引）。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。 行索引：index
libass是一个适用于ASS和SSA格式（Advanced Substation Alpha/Substation Alpha）的字幕渲染器，支持的字幕类型包括srt、ass等，凡是涉及到给视频画面添加字幕，均需事先集成libass。 《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“7.3
好家伙 今天遇到一个bug 0.问题描述 描述如下： 代码如下： copynodefunc() { this.copynode = this.model.selected }, affixnode() { const id = this.model.selected.wid - 1; const g
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的例程主要测试本地的音视频文件，当然为了安全起见，很多网络视频都采用了https地址。FFmpeg若要访问https视频，就必须集成第三方的openssl库，但编译FFmpeg时却默认关闭了openssl。为了让App能够播放采用https的在线视
壳检测工具 GDA 2. 逆向分析APP 一般流程 1. 使用自动化检测工具检测APP是否加壳，或者借助一些反编译工具依靠经验判断是否加壳 2. 如果apk加壳，则需要先对apk进行脱壳 3. 使用`jeb`, `jadx`, `apktool`等反编译工具对apk进行反编译 4. 先依据静态分析得
## 题目 给你一个 $n \times m$ 的棋盘，有的格子是障碍，问共有多少条回路满足经过每个非障碍格子恰好一次。 
如果需要了解其他图像处理的文章，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 自己使用visionPro已经有段时间了，最近也一直在研究其算子的理论，为了加深印象，计划将
其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4
当使用ChatGPT帮我们工作的时候，确实很大一部分人就会失业，当然也有很大一部分人收益其中。我今天继续使用其帮我了解新的内容，也就是timm库。毫不夸张的说，Chat GPT比百分之80的博客讲的更清楚更好，仅次于源码。 当提到计算机视觉的深度学习框架时，PyTorch无疑是最受欢迎的选择之一。P
如果需要了解其他图像处理的文章，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 众所周知，VisionPro是一款功能强大的机器视觉软件，用于开发和部署机器视觉应用程序。其
如果需要了解其他图像处理的文章，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice VisionPro有很多的示例和算子，这里再展示一个最新出的算子Bead Inspect Tool
1. 使用智能指针重构系统 原有的系统都是裸指针，在跨模块与多线程中使用裸指针管理起来很麻烦，尤其是多任务系统中会出现野指针 1 class CELLTileTask :public CELLTask 2 { 3 public: 4 CELLQuadTree* _node; 5 TileId _ti
写在前面 阿里系列有一本《云原生操作系统Kubernetes》中作者在前言里讲到Google开源的Kubernetes和《SRE Google运维解密》这本书是剑法和气功的关系换句话讲Kubernetes是术，SRE Google运维解密是道作为云原生基础设施的Kubernetes小伙伴么应该多少有
https://cdn.modb.pro/u/310923 这一节本来计划开始索引的学习，但是在InnoDB存储引擎的索引里，存在一些数据存储结构的概念，这一节先了解一下InnodDB的逻辑存储结构，为索引的学习打好基础。 从InnoDB存储引擎的存储结构看，所有数据都被逻辑地放在一个空间中，称之为
http://blog.trumandu.top/2019/03/02/linux%E6%80%A7%E8%83%BD%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8BCPU%E7%AF%87/ cpu优化用到的命令 mpstat进程相关统计工具，cpu/io
