Q: 如何确定多边形点序是顺时针还是逆时针呢？ A: 对于凸多边形，可以方便的用多边形面积的符号得到点序。...常见的凸多边形有：矩形、三角形等。...[凸多边形与凹多边形] [自相交多边形(self-intersecting polygon)] 图片来源自wiki 带符号的凸多边形面积 以点序(x1,y1), (x2, y2)..., (xn, yn...)为顶点的带符号的凸多边形面积定义为： [其中，|*|是矩阵行列式] 展开可写为： [l9ai1628ct.png] 由面积符号确定点序 需要注意的是，点序（顺时针、逆时针）是与坐标系相关的。...，需要先调整统一调整标注的点和点序，如左上角为1点，顺时针排列其他点。
概述 最近有个需求就是求多个点的外包多边形，看了下turf.js可以实现，在此记录分享一下。...实现后效果 实现 可以通过两种方式实现：turf.convex和turf.tin，turf.convex可直接计算结果，turf.tin稍微麻烦一点，先创建不规则三角网，再通过turf.union合并得到结果
RecyclerView 核心知识点 1，RecyclerView是什么 为有限的屏幕显示大量的数据且灵活的View，如下图 相比较 ListView ListView： 只有纵向列表一种布局...1，Scrap 屏幕内部的 itemView，可直接进行使用 2，Cache 被滑出的 View 会放在 Cache 中，当用户倒着滑的时候就会直接从 Cache 中获取 viewHolder...从Cache 中拿到的缓存可直接进行使用，无需重新创建可绑定数据。...如果从上面的缓存都没有找到，则就会从 RecyclerViewPoll 中查找 在 RecyclerViewPoll 中保存的数据都是脏数据，即使在 RecyclerViewPoll 中找到了，虽然不会重新创建...每看到一次，这个方法就会执行一次 7，你可能不知道的 RecyclerView 性能优化策略 不要在 onBindViewHolder 方法中创建点击事件 在创建 ViewHolder 的时候创建
RecyclerView 核心知识点 1，RecyclerView是什么 为有限的屏幕显示大量的数据且灵活的View，如下图 相比较 ListView ListView： 只有纵向列表一种布局...1，Scrap 屏幕内部的 itemView，可直接进行使用 2，Cache 被滑出的 View 会放在 Cache 中，当用户倒着滑的时候就会直接从 Cache 中获取 viewHolder，...从Cache 中拿到的缓存可直接进行使用，无需重新创建可绑定数据。...如果从上面的缓存都没有找到，则就会从 RecyclerViewPoll 中查找 在 RecyclerViewPoll 中保存的数据都是脏数据，即使在 RecyclerViewPoll 中找到了，虽然不会重新创建...每看到一次，这个方法就会执行一次 7，你可能不知道的 RecyclerView 性能优化策略 不要在 onBindViewHolder 方法中创建点击事件 在创建 ViewHolder 的时候创建
例如rsync -aR /data/1/2/3/a.txt 1.1.1.1:/data/ ，目标机器将自动创建多层目录存放a.txt。...例如rsync -a /data/1/2/3 1.1.1.1:/data/other/ ，将把目录3拷贝到目标机器的other目录下，而3里边如果有子目录，都会跟着一起过去。...第一二种情况，根目录一般都要先建好，不存在的情况还没测试过。 第三种情况，目录路径很可能就不存在，而这里就有坑点。rsync只支持创建一层目录！！！...要解决上述问题，就要用点小技巧，例如： 1、用别的程序创建目录 2、ssh过去先创建 3、奇技淫巧：rsync -a --rsync-path="mkdir -p /tmp/imaginary/...我觉得这个方法类似sql注入的思路，rsync-path用于指定目标机器rsync服务在哪里。
曲线平滑算法是Planning中一种基础算法，在路径优化、速度优化中都有广泛应用。本文主要研究下Apollo中基于优化方法的离散点平滑算法。 先上效果图。...如下图所示，绿色线是待平滑的参考线(实际不会有这种参考线，只是为验证下效果)，通过优化平滑算法，可以得到青色的平滑曲线。...红色线为车道中心线，黑色线为道路边界线 1.离散点曲线平滑的数学原理 如下图所示， ， ， ， ，…， ， 一共n+1个离散点组成原始参考线。...开发者说丨离散点曲线平滑原理中介绍了一种通过对原始参考线上离散点的有限偏移对原始参考线进行平滑的方法，能够将原始参考线(黑色的离散点)转化为平滑的参考线(绿色曲线)。...文中使用的离散点平滑的Cost函数： \begin{aligned} cost & = \sum_{i=0}^{n - 2}(x_{i} + x_{i + 2} - 2 x_{i + 1})^2 + (
最近参与了几个项目的性能优化，总体来说各个项目都有所提升，能够满足用户使用需求，但是这个过程耗费了大量的人力、物力资源成本，主要原因有以下几点: 系统本身没有任何参数指标，这一点其实是大多数系统存在的问题...说的简单，这些指标从哪里得到呢？没有特别好的办法，只能通过压力测试、稳定性测试、安全性测试甚至平时的故障模拟中得到。...，大多数原因都不能从根本上解决自己的痛点问题。...但我觉着这些并不是理由，如果一个产品说用户要求的，你可以站在一个用户的角度去理解，如果是从数据角度，让他把数据拿出来，如果讲不明白，你完全可以拒绝，否则你做出来的东西肯定是四不像。...从某种程度上来说，软件的性能优化成本往往跟前期的软件设计成本反比，前期在设计上花费的时间越多，往往后期优化成本就越低。
前言 本篇文章主要针对 Android性能优化 中App的启动优化App启动,相信大家都是非常熟悉了,那为何我们需要对App启动做优化呢,这里就要先对我们Android 从开机到启动我们的App进入主页面这一流程做一个简单的阐述了...,随后是调用Native的init()方法做一些初始化加载操作(加载一些系统需要的驱动程序),然后就进入我们的java Framework层,也就是创建我们的java虚拟机,然后通过java虚拟机创建我们的系统程序...二、App启动时黑白屏问题 基于以上的启动流程 ，那么App启动优化的第一步就是从系统标识入手，我们手机开机时一般最先出现的是手机厂商的logo标识，而App启动时会先调用一个预显示窗口，这个窗口的样式一般是黑色或者白色...然后在application 到MainActivity 之间，还会有一个预显示窗口，就是出现的黑白屏。那我们怎么优化去除这个惹人厌的黑白屏呢？我们先看一下这个黑白屏从哪蹦出来的。...,所以用户体验只是比起黑白屏好了那么一点点而已.那就,继续优化呗 2.给背景设置一张图片或者xml文件 [1240] So easy,又是这么简单.对的,就是这么简单,这也是目前最认同的方案,稍微有点规模的公司都是采用这种方案来优化的
本文告诉大家通过 FileStream 创建文件的方法 如果直接通过文件的 URL 创建，那么可能出现文件被占用的问题，不能比较好做文件的修改，建议通过内存的方式加载 下面是通过内存加载的代码...bitmapImage.StreamSource = memoryStream; bitmapImage.EndInit(); } 通过这个方法加载的图片没有做内存的优化...通过设置 memoryStream.Seek(0, SeekOrigin.Begin) 可以解决这个问题，原因是这个流在复制的时候会将指针放在流的最后，但是图片的解析需要将流指针放在最前这样才可以解析...那么此时的 memoryStream 是否可以释放？...，同时有更好的阅读体验。
本文告诉大家通过 FileStream 创建文件的方法 如果直接通过文件的 URL 创建，那么可能出现文件被占用的问题，不能比较好做文件的修改，建议通过内存的方式加载 下面是通过内存加载的代码...bitmapImage.StreamSource = memoryStream; bitmapImage.EndInit(); } 通过这个方法加载的图片没有做内存的优化...，也就是图片多大，占用的内存就多大 这里存在两个坑，第一个是 memoryStream 在复制之后需要移动到前面，如果没有设置，就会出现下面的代码 FileFormatException: 无法对此图像进行解码...通过设置 memoryStream.Seek(0, SeekOrigin.Begin) 可以解决这个问题，原因是这个流在复制的时候会将指针放在流的最后，但是图片的解析需要将流指针放在最前这样才可以解析...那么此时的 memoryStream 是否可以释放？
有时候，一个 select 语句中包含多个窗口函数，它们的窗口定义（OVER 子句）可能相同、也可能不同。...对于相同的窗口，完全没必要再做一次分区和排序，我们可以将它们合并成一个 Window 算子。...比如 spark、hive中窗口函数实现原理复盘 中的案例： select id, sq, cell_type, rank, row_number() over(partition...，可以放在一次分区和排序中完成，这一块hive sql与spark sql的表现是一致的。...，完全可以复用 row_number() 的窗口。
python创建模块的注意点 说明 1、模块名称应遵循Python变量命名规范，不得使用中文或特殊字符； 2、不要与系统模块名冲突，最好先检查系统是否已经存在该模块。...if __name__=='__main__': test() 以上就是python创建模块的注意点，希望对大家有所帮助。...收藏 | 0点赞 | 0打赏
进程创建方式首先我们用 c 语言实现一个经典的进程创建#include #include #include // 包含fork()函数#include...gcc -o pthread pthread.c -pthread内核创建进程和线程的差别已经有很多资料都讲了， Linux 创建进程是通过复制父进程的 task_struct 结构，然后通过写时拷贝机制进行数据分离...你可能会好奇，clone 不是子进程创建吗，为什么也可以创建线程，这个时候就是 clone_flags 的作用了，我们看到线程创建传入了很多 flag ，而这就是进程创建和线程创建的区别。...namespace所以为什么从线程谈到 docker ，因为 docker 的 namespace 就是依靠这几个标记实现进程隔离，使得 pid ipc 等产生隔离。...当然从开发者角度来看就是，设计需求变更时候加个字段的事情。
对于小型的数据库，我们可以直接使用mysqldump全库导出导入来创建从库。...试验环境： CentOS6.8 x86_64 MySQL5.6.34 社区rpm版 主库：node0 192.168.2.10 从库：node1 192.168.2.11 5.6下GTID...复制必须配的参数（主库和从库都要加上这3行参数）： gtid-mode=ON enforce_gtid_consistency = ON log_slave_updates=ON step1...innobackup那样执行set global gtid_purged='xxxxx'; 这类的操作。...因为在mysqldump导出的sql里面有自动设置的地方，如下图是导出的all.sql的部分截图： ?
对卷积网络来说，所学习的就是数据集的数据分布，你的卷积核参数最后形成的也是对数据集中特征分布的认知。...2、后处理的优化 后处理的优化部分严格来说不算是网络训练的trick了，应该是部署的trick，比如海思的NPU部署的时候，会限制比较大的pool核，所以最好训练的时候就把大的pooling切换为几个小的连续...这部分分享一个小技巧就是，你在算nms的时候，也关注一下两个框的中心点距离，可以设置中心点距离超过多少的两个框，不做nms。这样就能避免nms的一部分武断删除检测结果bbox。...4、学习率手动修正策略 我们训练的时候，一般都会设置学习率的衰减，有很多的方式，按已迭代步长的，按当前损失值的，按训练集当前损失值和测试集计算的损失值的gap差值做修正项的。...我们在训练模型的时候，一般都会关注损失函数变化曲线图，在曲线图中，数据集的稀疏程度能通过损失曲线的震荡情况有一定的反映，如果有个别的跳点，多为数据集中的坏数据（标记错误数据），当我们的损失图呈现为震荡-
js创建构造函数的注意点 1、构造函数名首字母需要大写。 2、构造函数不需要return就可以返回结果。 3、必须使用new来调用构造函数。 4、只要调用函数创建对象。...this.name=name; this.age=age; this.sex=sex; this.sing = function( sang ){ console.log(sang); } } //对象（具体的某个事物...） var ldh = new Star(‘刘德华’ ，18，‘男’）； //调用函数，返回的是一个对象 var zxy = new Star('张学友' , 19 , '男') ; console.log...(ldh.name); console.log(ldh[ 'sex' ]); ldh.sing('冰雨'); 以上就是js创建构造函数的注意点，希望对大家有所帮助。
创建架构，复合主键,主表，从表的创建方法。...create schema XIXI--创建架构 create table XIXI.U( id int not null , s_id int not null, u_id int...constraint PK_ID primary key(id,s_id,u_id)--创建复合主键 ) create table XIXI.O(--主表 id int constraint...PK_OK primary key, ) create table XIXI.K(--从表 id int constraint FK_id foreign key(id) references...XIXI.O(id) ) --先删从表再删主表 drop table XIXI.K drop table XIXI.O create type Happy_HAHA from nvarchar(20)
所以对于小的偏移量，直接使用limit来查询没有什么问题，但随着数据量的增大，越往后分页，limit语句的偏移量就会越大，速度也会明显变慢。 优化思想： 避免数据量大时扫描过多的记录。...优化思路1——子查询——将查询落到索引上 子查询的分页方式或者JOIN分页方式。JOIN分页和子查询分页的效率基本在一个等级上，消耗的时间也基本一致。 举个例子。...一般MySQL的主键是自增的数字类型，这种情况下可以使用下面的方式进行优化。...下面以真实的生产环境的80万条数据的一张表为例，比较一下优化前后的查询耗时： -- 传统limit，文件扫描 [SQL]SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT...: 0 时间: 0.278s 优化思路2 记录上次查询的最大id，向后追溯M行记录 endNum = (i + 1)*500; select id,content from test_table where
创建类的第1方式（常用） class Foo(object): def func(self): print("Hello Foo") 2.创建类的第2方式 def func(...self): print("创建类的第2方式") #构造函数 def __init__(self,name): self.name = name ''' type第一个参数：类名 type...第二个参数：当前类的基类,第二个参数位置是一个元组 type第三个参数：类的成员 ''' Foo = type('Foo', (object,), {'func': func, '__init__':...__init__}) # 实例化 f = Foo("Td") f.func() # 结果为：创建类的第2方式 print(type(Foo)) # 结论： （1）f对象是...Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
