在iOS中有3种常见的定时器，它们可以根据不同的场景进行选择使用。 1.DispatchSourceTimer： 基于GCD实现。 2.CADisplayLink：基于屏幕刷新实现。 3.Timer：基于RunLoop实现。 DispatchSourceTimer定时器 DispatchSource
AR概述 AR的意义：让虚拟世界套与现实世界建立联系，并可以进行互动。 AR的技术实现：通过实时地计算摄影机输出影像的位置及角度，并在内部通过算法识别将场景中的事物，然后在内部模拟的三维坐标系中给识别到的事物建立坐标，然后在特定的坐标上添加相应的图像、视频、3D模型，最终通过手机屏幕合成一个AR效果
前段时间APP要做资源压缩，需要把项目中使用的所有图片资源进行压缩，以减小APP安装包体积。想着既然压缩APP资源是为了缩小APP体积，那么来一遍APP整体瘦身流程并做一下总结吧。 整个过程分三步： 1.瘦身前分析 2.瘦身策略制定并实施 3.结果对比 瘦身前分析 安装包分析 iOS安装包有两种状态
LOTO示波器软件在非标功能中增加了功率分析功能，对当前屏幕的电压波形和电流波形进行了瞬时功率，视在功率以及有功功率/平均功率的分析计算。 有功功率是指电器所消耗的电能，用于产生热能、机械能或光能等，是我们所需要的能量。而无功功率则是由于电流和电压之间的相位差而产生的，这种功率并没有直接作用于电器，
反射机制就是通过字节码文件对象获取成员变量、成员方法和构造方法，然后进一步获取它们的具体信息，如名字、修饰符、类型等。 反射机制的性能较低有很多原因，这里详细总结以下4点原因： （1）JIT优化受限： JIT 编译器的优化是基于静态分析和预测的。反射是一种在运行时动态解析类型信息的机制，在编译时无法
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
传统的基于边缘信息的匹配算法有着大量的浮点计算，在某些硬件条件下不友好，通过对公式进行分析，传统算法的匹配度公式可以转换为求解角度差异的余弦值，而进一步的进行量化和定点化后，则可以转化为查找一个整形数据的二维或一维表，从而加快算法的查找速度。
### TCP 三次握手过程是怎样的？ TCP的建立连接是通过三次握手来进行的。三次握手的过程如下图： 说实话这个很好理解,我称之为N字型 首先我们理解到建立连接是一个虚的概念了对吧?那么我们来设计一个可靠的TCP,首先建立连接是必须的吧?相当于我们打电话,总要先说一句喂 wei?(面向连接正是这个
泛型 集合(List,Set) Map 泛型 泛型的本质是参数化类型,即允许在编译时对集合进行类型检查,从而避免安全问题,提高代码的复用性 泛型的具体定义与作用 定义:泛型是一种在编译阶段进行类型检查的机制,它允许在类,方法,接口后通过<> 来声明类型参数.这些参数在编译时会被具体的类型替换.jav
WPF的按钮提供了Template模板，可以通过修改Template模板中的内容对按钮的样式进行自定义。结合资源字典，可以将自定义资源在xaml窗口、自定义控件或者整个App当中调用
一、背景说明 工作原因，一直使用若伊前后端分离版框架进行二次开发。客户的服务器多数为windows server系统，少部分为linux系统。过去一直是使用nginx进行前端的部署，nginx的代理功能确实强大，但是在windows系统上发现一些小问题。前阵子机缘巧合之下发现了Windows ser
在Web安全领域，不足的日志记录和监控是一个重要的安全隐患，它可能导致攻击者能够更隐蔽地进行攻击，同时增加了攻击被检测和响应的难度。以下是对Web攻击中不足的日志记录和监控漏洞的详细介绍。 一、日志记录不足的问题 日志缺失或不完整 关键操作未记录：如用户登录、敏感数据访问、系统管理员操作等关键操作未
磁盘管理 【1】、Linux常用的分区格式 在新增磁盘后要对其进行分区，分区后才可以去存储数据 MBR分区格式：比较古老的分区格式，只能划分4个主分区，如果四个分区划分完成后，硬盘空间还有剩余，那剩余的分区也不能够使用。后来新增加扩展分区（容器）功能，可在扩展分区内划分出更多的逻辑分区，最大支持2.
论文主要处理Vision Transformer中的性能问题，采用推理速度不同的级联模型进行速度优化，搭配层级间的特征复用和自注意力关系复用来提升准确率。从实验结果来看，性能提升不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Not All Images are Worth 16x16 Words:
〇、写在前面 本应用基于开源UI框架PyDracula进行开发，除去最基本的UI框架外，所有功能的前后端实现都由我个人开发完成，但也有部分UI（如开关控件和进度条）是参考其他大佬的分享。 这个应用是我的本科毕业设计，但因为个人能力不足，姑且只能使用Python+PySide6开发。 开发这个应用的启
上次编写了《LUAgent服务器端工具》这个应用，然后里面需要新启动一个线程去对文件进行上传到FTP服务器，但是新线程里无法对应用主线程UI的内容进行更改，所以就需要在线程里设置主UI线程里控件信息的方法，于是就有了此博文。此文记录的是一种高级用法。 为了实际的使用，笔者将线程操作放在独立的类当中，
前置知识 混合精度训练 在参数存储时采取fp32, 开始进行fp/bp时转成fp16运算, 拿到fp16梯度后再转回fp32更新参数. ZeRO对显存占用的估算: 模型状态: Weights(fp16)、grad(fp16) 和 MasterWeights(fp32 模型参数备份)，momentum
Windows有一个展台(Kiosk)模式。展台模式可以使Windows作为数字标牌进行使用。具体请参考Windows 展台 配置完展台模式，重启设备后，Windows会以全屏的方式运行展台应用，无法进入桌面。有点类似iPhone中的引导者模式。此时我们自己的应用如果设置了开机自启，也会运行，但是会
前言 上一章我们熟悉了Semantic Kernel中的内置插件和对ConversationSummaryPlugin插件进行了实战，本章我们讲解一下另一个常用的内置插件HttpPlugin的应用。 上一章对ConversationSummaryPlugin总结进行了调整之后，顺便给Semantic
本文摘要：本文首先对I2C协议的通信模式和AT24C16-EEPROM芯片时序控制进行分析和理解，设计了一个i2c通信方案。人为按下写操作按键后，FPGA（Altera EP4CE10）对EEPROM指定地址写入字节数据，并接后按下读操作按键，读取该地址上的一个字节数据在数码管低两位显示出来。其中包
