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关于Activity销毁,而绘制UI的子线程销毁出现问题

那么问题来了。

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Ubuntu16.04下安装Chrome出现安装软件包 libappindicator1”问题的解决办法

其中我亲测了第二个方法,这个方法是可行的,会将缺失的依赖包补齐,补齐之后其实Chrome浏览器也已经装好了。

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    亚里士多德千年前的猜想,被这群MIT本科生向前推进了一步

    早在十五世纪,科学家们就开始怀疑正四面体(四个面均为等边三角形)也不能用来完整填充空间,到十七世纪时,人们就已经完全确认了这一问题。如果亚里士多德当年进行过深入研究的话,他其实也可以认识到这一点。 「如果亚里士多德制造了正四面体模型,他自然就可以把它们对边摆在一起,进而发现摆上五个四面体之后还有一个小小的空隙」史密斯学院的 Marjorie Senechal 说道。 如果正四面体行不通,那么问题就变成了:存在这样的不规则四面体吗? ? 正四面体不能无缝地填充空间。 1923 年,苏格兰数学家 Duncan Sommerville 给出了第一个这方面的例子。 幸运的是,该问题与其他两个相关问题之间的巧妙对应有助于寻找可以平铺三维空间的四面体。第一个相关问题是:两个相同体积的直图形总是可以用直线分隔并重新组合吗? 但要找齐所有这样的四面体并不是一件容易的事。 此时,第二个相关问题出现了。 四面体包含了六个沿成对的面相交的边缘形成的「二面角」。1976 年,约翰 · 康威(John H.

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    网络工程师考试最容易忽视的七大问题

    网络工程师考试最容易忽视的七大问题 1.配置交换机 将交换机端口配置为100M全双工,服务器安装一块Intell00M EISA网卡,在大流量负荷数据传输时,速度变得极慢,最后发现这款网卡不支持全双工。 以太网一般使用两对双绞线,排列在1、2、3、6的位置,如果使用的不是两对线,而是将原配对使用的线分开使用,就会形成缠绕,从而产生较大的串扰(NEXT),影响网络性能。 上述故障的原因是由于3、6使用配对线,在距离变长的情况下连接不通。将RJ45头重新按线序做过以后,一切恢复正常。 后来与另外一个地点安装微波联网设备,换用了其他一家厂商的产品,再连接,将两的网段号改为一致,可当装上设备以后,服务器又出现了报警:当前路由错误。修改了一的网段以后,报警消失了。 WAN的连接因为涉及到远程线路,所以对于接地要求较为严格,才能保证较强的抗干扰性,达到规定的连接速率,不然会出现奇怪的故障。

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    【笔记】《Phong Deformation: ...》的思路

    文章的思路并不难, 但是文中出现的很多公式的推导有一定的难度. ? 所谓重心坐标插值, 核心就是用一组代表比例的坐标来表示区域内的一个点, 有点类似设置一个基于四面体自身的局部坐标系, 四面体就是坐标系的基. 我们将每个四面体内部的位置表示为三个不相关的的线性组合, 用代表向量长度比例的坐标β来控制位置. 但是这里我们遇到两个问题, 一个是下面的图片中可以看到梯度颜色似乎不够均匀, 整体的变化比较强烈, 此时我们拿这个梯度来变形会发现出现了变形过度的问题. 由于权值的求解需要求解一个线性方程组, 所以显然当顶点邻接的四面体太少时精度会下降以至于出现秩亏.

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    化学结构信息与图论

    分子图模型 通常使用一种模型,在该模型中,化合物以原子为节点,键为的图形表示,通常省略氢。节点存储信息(标签),例如原子类型、电荷、多重性和质量,而存储键合顺序四面体和富勒烯是三维的,但它们是平面图,分子图是相对低阶的图(稀疏图)很重要。与矩阵(邻接矩阵)相比,通过映射实现稀疏图效率更高。一些通用图算法在稀疏图中特别有效。 图中的循环数等于生成树中包括的数(此数称为电路等级)。 Smallest set of smallest rings(SSSR) 现在已经确定了环的数量,可以有任意数量的路径和环尺寸。 无论选择哪种循环组合,上一个生成树中包含的四个始终会包含在每个循环中。换句话说,这些边缘可以对应于四个周期中的每个周期。 由于确定子图同构的问题是NP问题,因此随着分子图大小的增加,计算时间可能呈指数增长。但是,如果是类似药物的大小,则计算时间不太可能成为问题

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    TDesign 更新周报(2022年5月第3周)

    支持默认展开全部,tree.defaultExpandAll 树形结构,支持自由控制展开全部,或收起全部 expandAll() foldAll() 树形结构,支持拖拽排序,调整同层级顺序 树形结构,支持在当前节点之前插入新节点 onMouseenter, onMouseleave, onwheel 事件导致组件内对应方法执行的问题 TreeSelect:修复支持 treeProps.keys.children 字段配置的问题 Slider:修复 slider 组件 onChange 事件 init 阶段被意外触发问题 Popup:增加zIndex api Popup:修复设置 destroyOnClose 后可能出现的异常抖动 Auto layout 4.0 自动布局全新升级 布局更新绝对定位,减少使用空画板 负间距,头像折叠更智能 排列顺序,表单内容展开更智能 填充内容超出省略显示 2. Individual Strokes 更新描定位 单选按钮、选项卡等描组件更合理 拒绝使用阴影作为分割线,更新所有组件描定位 ❗Breaking Changes 1.

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    可用于大规模点云表面重建的深度学习算法

    首先将空间点云进行德劳内三角化,然后将空间四面体集合转化为一个图结构,每个四面体对应图的一个节点,相邻的节点用连接起来,利用先验的可见性信息(visibility information)计算每个节点的数据项 相比于传统的基于graph cuts的德劳内三角化表面重建方法,研究人员使用深度学习网络直接从点云及其徳劳内三角化中来预测徳劳内四面体的内外标签,不需要点云的可视性信息,避免了因可视性信息不足导致分类错误而产生的复杂多层表面的问题 图6 DeepDT的局部特征编码 在提取点的特征之后将其聚合到经徳劳内三角化后的图模型节点中,进而构造出一个特征增广图模型,图的节点与分别对应着四面体以及相邻四面体之间的三角面。 图7 DeepDT网络结构 此外,研究人员在进行四面体的分类训练时,针对因四面体与表面之间的空间关系复杂、无法直接从ground truth表面生成四面体ground truth标签的问题,提出了一种多标签监督策略 主要原因是PSR方法在重建开曲面时仍然是生成一个封闭的曲面,然后进行裁剪得到开曲面,这会导致PSR结果出现轻微的扭曲,而SSRNet则是直接得到开曲面。

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    SSRNet:用于大规模点云表面重建的深度学习网络(CVPR2020)

    首先将空间点云进行德劳内三角化,然后将空间四面体集合转化为一个图结构,每个四面体对应图的一个节点,相邻的节点用连接起来,利用先验的可见性信息(visibility information)计算每个节点的数据项 相比于传统的基于graph cuts的德劳内三角化表面重建方法,研究人员使用深度学习网络直接从点云及其徳劳内三角化中来预测徳劳内四面体的内外标签,不需要点云的可视性信息,避免了因可视性信息不足导致分类错误而产生的复杂多层表面的问题 图6 DeepDT的局部特征编码 在提取点的特征之后将其聚合到经徳劳内三角化后的图模型节点中,进而构造出一个特征增广图模型,图的节点与分别对应着四面体以及相邻四面体之间的三角面。 图7 DeepDT网络结构 此外,研究人员在进行四面体的分类训练时,针对因四面体与表面之间的空间关系复杂、无法直接从ground truth表面生成四面体ground truth标签的问题,提出了一种多标签监督策略 主要原因是PSR方法在重建开曲面时仍然是生成一个封闭的曲面,然后进行裁剪得到开曲面,这会导致PSR结果出现轻微的扭曲,而SSRNet则是直接得到开曲面。

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    课程表

    题解 本题是一道经典的「拓扑排序」问题。 给定一个包含 n 个节点的有向图 G,我们给出它的节点编号的一种排列,如果满足: 对于图 G 中的任意一条有向 (u, v),u 在排列中都出现在 v 的前面。 有了上述的简单分析,我们就可以将本题建模成一个求拓扑排序的问题了: 我们将每一门课程看成一个节点; 如果想要学习课程 A 之前必须完成课程 B,那么我们从 B 到 A 连接一条有向。 在整个深度优先搜索的过程结束后,如果我们没有找到图中的环,那么栈中存储这所有的 n 个节点,从栈顶到栈底的顺序即为一种拓扑排序。 初始时,所有入度为 0 的节点都被放入队列中,它们就是可以作为拓扑排序最前面的节点,并且它们之间的相对顺序是无关紧要的。

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    创新与思维范式

    与传统的以计算为中心的设计相比,新出现的以内存为中心的计算机系统设计将内存视为冯·诺伊曼结构的内在瓶颈。 将科学问题转化为可计算数学模型的能力对计算思维来说是必不可少的,必须训练和学习。 数据思维 数据思维是正四面体的第三点。 从行为来看,数据思维意味着通过数据来解决问题;从机制来看,数据思维意味着以内存为中心的设计,使数据访问延迟的影响尽可能小。 随着海量数据的出现,知识发现的可行性也随之增加。 在 HCDA 中,六个是思维范式的六个维度。在每个维度中,有两个方向,因此是12个有向。 例如,应用于计算组件的顺序与并行维度包括流水线、多线程和多核技术。同样,缓存层次结构的所有级别也支持多个后端、多个端口和多个通道的多个并发数据访问。

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    能「看到」的张量运算:​因子图可视化

    这个图有两种节点——因子和变量 我们将用方框表示因子,用圆圈表示变量 因子对应张量 (A,B,C) 变量对应索引 (i,j,k) 出现在方框和圆圈之间 的规则很简单——每个因子都连接其每个索引。 将许多因子组合成单个因子并求灰色变量的和的过程涉及到两个基本的计算操作: 求和:移除仅有一条的灰色节点 求积:将两个因子合并成一个因子 可以很容易看到,这样的操作能保留网络最终的收缩状态,所以如果我们不断应用它们直到只剩仅连接到求和变量的单个因子 另外,如果两个因子共享一个变量,则两条会结合成单条——在效果上是执行类似于轨迹动画中的对角运算。 当收缩一个网络时,对变量求和并以不同的顺序组合因子会导致不同的计算成本。 研究表明,寻找实现成本最小化的收缩一般因子图的最优顺序实际上是 NP-hard 问题。 你们可能已经注意到我们丢失了张量的哪个轴对应于图中哪条的信息。但是,只要将源自每个因子的加上轴标签,就能轻松解决这个问题。但这会使可视化无必要地杂乱和丑陋,所以我决定不包含它们。

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    IBM : 用于蛋白质折叠的新型量子算法

    为什么蛋白质折叠如此困难 如果你拿到一个折叠的蛋白质且你想折叠它,你可以先测试不同的折叠方式,并沿着链连接氨基酸。但很快就会明白这是一项不可能完成的任务。 但完整的画面尚未出现。弄清楚蛋白质如何如此快速地折叠和展开,可能需要一种在计算机上模拟蛋白质折叠的可靠、快速的方法。到目前为止,还没有人成功完成这项工作。 互联网上的任何人都可以将软件下载到他们的计算机或移动设备上,将其链接到全球 Folding@Home 网络——实际上是一台巨大的分布式超级计算机,利用人们私人机器上使用的处理能力。 解决悖论 完全解决莱文塔尔悖论将需要其他研究人员采用该算法并以此为基础,然后在未来几年预计会出现的更先进量子硬件上运行他们更先进的算法。 现实世界中,蛋白质的长度可以是数百或数千个氨基酸。 这篇论文将问题抽象化,将蛋白质放置在一个运动自由受限的三维四面体晶格上。因此,这项工作是一个近似值,因为自由空间中的三维运动更难以建模。

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    一种外置线缆收束限位机构的室内用高端路由器

    ,同时也减少了线缆缠绕在一起,而不便于检修的情况出现。 所以需要针对上述问题设计一种外置线缆收束限位机构的室内用高端路由器。 与现有技术相比,本发明的有益效果是:该外置线缆收束限位机构的室内用高端路由器,通过线缆的缠绕收紧,从而使高端路由器本体在使用时,线缆不会出现缠绕在一起的情况出现,同时通过遮挡板的遮挡与固定,可以使整个装置减少线缆本体插接口处所积累的灰尘量 ,通过缠绕杆的设置,可以使多余长度的线缆被收起,而且通过卡合槽使遮挡板将缠绕的线缆进行固定,使线缆被缠绕后,不会轻易脱出,保证了弱电箱内部的整洁,同时也减少了线缆缠绕在一起,而不便于检修的情况出现。 5不接触),然后将多余的线缆通过顺时针、逆时针(2-1-4-3的顺序进行缠绕,或者通过3-4-2-1顺序缠绕缠绕杆5上(图中缠绕杆5上的序号1、2、3、4与零件高端路由器本体1、吸盘脚2、透气网口3

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    【小算法】二分图匹配之匈牙利算法详解(图例说明,代码亲测可用)

    这样我们不难理解,匹配问题就可以转换成图的形式,用图论中的算法来解决问题,匈牙利算法就是求这样的二分图的匹配。 匹配 匹配是专业名词,它是指一组没有公共端点的的集合。 红实线表示两顶点匹配,灰色的虚线表示匹配。 上面的路径中匹配的匹配的交替出现。 所以,我们的目标是去构建这样一条路径。 这涉及到两个概念:交替路和增广路。 什么是交替路? 从未匹配的顶点出发,依次经过匹配的,匹配的匹配的,这样的路径就称为交替路。 重点是匹配的点和匹配的开始 什么是增广路? 增广路取反(匹配的变成匹配,匹配的变成匹配)后,匹配的的数量会加 1,从而达到匹配增广的目的。 而匈牙利算法其实就是就可以看做是一个不断寻找增广路的过程,直到找不到更多的增广路 。 首先,从顶点 A 开始,如果要寻求增广路,它应该先走匹配的,可以选择 AE,因为 E 点也匹配,所以 A --> E 符合增广路的定义,它就是一条增广路。 ?

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    最短路算法实现与分析:Dijkstra算法,Floyed,Bellman-Ford, SPFA算法;

    最短路算法:最短路径算法是图论研究中,一个经典算法问题;旨在寻找图(由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径。 确定起点的最短路径问题:已知起始点,求最短路径问题。 这个问题通常称为单源最短路径问题; Dijkstra算法:Dijkstra算法使用的是贪心的思想,即在问题求解是总是选择当前最优解;该算法用于求解单源最短路问题,不能处理负权,只能用于正权图中;算法使用贪心策略 ,从s0开始,选择访问过v[i]的离s0最近的一个点i,也就是最小的d[i];然后将i作为中间点,更新经过i,可以到达的点的最短路距离,继续贪心寻找访问过的最近的一个点,经过n次贪心,所有的点访问完毕 Floyed算法:Floyed算法,又称为插点法,一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法;该算法可以求出多源最短路,可以处理负权情况,但是不能出现负环;该算法思想使用动态规划思想 会出现下面两种情况: 经过k点:d[i][j][k] = d[i][k][k-1]+d[k][j][k-1]; 不经过k点:d[i][j][k]=d[i][j][k-1]; 状态转移方程为:d[i][

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    JVM:全面解析Java对象的创建、内存布局 & 访问定位流程

    使用内存在另一 Java堆内存 不规整:已使用的内存和使用内存相互交错 ? 方式1:指针碰撞 假设Java堆内存绝对规整,内存分配将采用指针碰撞 分配形式:已使用内存在一使用内存在另一,中间放一个作为分界点的指示器 ? 对象的内存布局 问题:在 Java 对象创建后,到底是如何被存储在Java内存里的呢? 2.2 实例数据 区域 存储的信息:对象真正有效的信息 即代码中定义的字段内容 注:这部分数据的存储顺序会受到虚拟机分配参数(FieldAllocationStyle)和字段在Java源码中定义顺序的影响 、bytes/booleans、oop(Ordinary Object Pointers) // 从分配策略中可以看出,相同宽度的字段总是被分配到一起 // 在满足这个前提的条件下,父类中定义的变量会出现在子类之前

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    Carson带你学JVM:Java对象的创建、内存布局 & 访问定位全过程解析

    使用内存在另一 Java堆内存 不规整:已使用的内存和使用内存相互交错 方式1:指针碰撞 假设Java堆内存绝对规整,内存分配将采用指针碰撞 分配形式:已使用内存在一使用内存在另一,中间放一个作为分界点的指示器 对象创建在虚拟机中是非常频繁的操作,即使仅仅修改一个指针所指向的位置,在并发情况下也会引起线程不安全 如,正在给对象A分配内存,指针还没有来得及修改,对象B又同时使用了原来的指针来分配内存 所以,给对象分配内存会存在线程不安全的问题 对象的内存布局 问题:在 Java 对象创建后,到底是如何被存储在Java内存里的呢? 2.2 实例数据 区域 存储的信息:对象真正有效的信息 即代码中定义的字段内容 注:这部分数据的存储顺序会受到虚拟机分配参数(FieldAllocationStyle)和字段在Java源码中定义顺序的影响 、bytes/booleans、oop(Ordinary Object Pointers) // 从分配策略中可以看出,相同宽度的字段总是被分配到一起 // 在满足这个前提的条件下,父类中定义的变量会出现在子类之前

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    PHP数据结构-图的遍历:深度优先与广度优先

    在这里,需要注意的是我们要记录一下已经访问过的结点,当出现多个结点都有连接到某一个结点的路径时,保证这个结点只访问过一次。 :1 节点:2 输出的顺序怎么和邻接矩阵的不太一样? 我们测试的图比较简单,4 个结点 3 条,下面是复杂一些有 6 个结点 5 条的图。大家可以自己测试一下。每一步的遍历和执行顺序看小黑圆的数字。 结点1 、结点3,没有任何输出,栈空了,递归回到最外层的函数了 继续 结点3 的循环,发现与 结点4 有边,递归传入 结点4 输出 结点4,目前的递归中 结点4 在栈顶 结点4 的循环中没有发现其它访问的结点及了 不管怎么说,使用栈和队列来对树或图进行遍历是所有树和图的操作算法中最最基础的部分,也是考试和面试中最常见的问题,大家一定要深入理解掌握哦!

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