大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 常见的存储区域可分为： 1、栈 由编译器在需要的时候分配，在不需要的时候自动清楚的变量的存储区。里面的变量通常是局部变量、函数参数等。...2、堆 由new分配的内存块，他们的释放编译器不去管，由我们的应用程序去控制，一般一个new就要对应一个delete。...5、常量存储区 这是一块比较特殊的存储区，他们里面存放的是常量，不允许修改（当然，你要通过非正当手段也可以修改）。...答：在采用段式内存管理的架构中，BSS段（bss segment）通常是指用来存放程序中未初始化的全局变量的一块内存区域。 BSS是英文Block Started by Symbol的简称。...答：static局部变量的存储区为静态存储区，普通局部变量的存储区为栈； static局部变量生存周期为整个源程序，但是只能在声明其的函数中调用，并且其值与上一次的结果有关；而普通局部变量的生存周期为声明其函数的周期
我们说的左右位置是基于一个常量一个变量来说的，如果都是变量那么左右位置没有任何区别。...此时拿出权威的jdk api来看看吧。 equals public boolean equals(Object obj)指示其他某个对象是否与此对象“相等”。...Object 类的 equals 方法实现对象上差别可能性最大的相等关系；即，对于任何非空引用值 x 和 y，当且仅当 x 和 y 引用同一个对象时，此方法才返回 true（x == y 具有值 true...注意：当此方法被重写时，通常有必要重写 hashCode 方法，以维护 hashCode 方法的常规协定，该协定声明相等对象必须具有相等的哈希码。 参数： obj - 要与之比较的引用对象。...通过此事可以看出程序员不可以盲目崇拜，即使是IBM（国际大嘴巴 International Big Mouth）抱有怀疑的态度 凡事问一下为什么？会收获更多。
主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究，认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式，根据这个假设，用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。...因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。...PBM(Position-based Model )基于位置模型 Position-based Model 的假设：各搜索 Session 可产生多次点击行为，而文档是否被点击，由两个因素决定： 文档是否被检验...但与 PBM 的不同点在于，是否被检验由排序在此文档前的所有文档是否被点击共同决定，我们假设检验概率不仅依赖于文档的位置 r也依赖于上一个点击文档位置 r′。...可以看到，以上的一系列的点击模型都是基于用户的检验顺序严格从上到下进行一遍以及所有结果具有同质属性这两个基本的假设进行研究的。
文章目录 保存永久环境变量 常量 位置变量 ln -s 源文件 连接文件 ls |wc -l pidof shift $?...例如：export PATH=/usr/local/webserver/php/bin:$PATH 常量 1.声明只读常量，只能声明不能修改删除 readonly name 或 declare -r name...2.exit 退出当前进程，只读环境变量消失 3.查看只读变量 declare -r 或 readonly -p >>> UID=“1000”常量不可修改 使用场景： pi=3.14 需要设置成固定值的常量...{} 不开启shell，影响当前的环境 { name=mage;echo $name; } 注意结尾也有；把命令当作一个整体去执行 位置变量 1. $1...$10表示执行脚本时后面跟的第几个参数/脚本内部函数的参数....sh arg is a b c >#f2.sh arg is a b c 将$*换成$@时 >#f2.sh arg is a 5.set -- 清空所有的位置参数
比如MapReduce框架，采用分而治之的思想，最原始的数据由各个map处理，reduce将map的结果汇合，这么简单的框架就解决了很多大数据的问题，待Apache将其开源后，引领了大数据开源社区的发展...还有些经验丰富的程序员告诉我们“负责任的工程师在离职前会删代码”也佐证了这一点，他们利用最后一段空闲时间，梳理程序的脉络，删除冗余的逻辑，让代码更加的清晰，方便接手的人维护。 ...接手小米流量最大的一块业务后，随着公司对数据的需求越来越大，流量也在不断的增长，后端的性能也受到了极大地挑战，经常出现实时计算以及例行任务不能按时完成的情况。...公共库中的类，还更容易发现潜在的错误，因为该方法会被不同的人在不同场合review，增加了bug的曝光量 采用开源的库 和抽象公共库类似，只不过这些库不是自己写的，而是由公司的其他团队或者开源社区提供...技术选型 针对不同的场景，会有很多技术能满足需求，但是不同的选型有着不同的开发维护成本。
基于FPGA车牌位置的定位 1 概述 本节将在《基于FPGA特征颜色目标的提取》基础上完成车牌位置定位的verilog算法代码仿真，为下板的成功打下基础。...本实验目标：在复杂环境中提取车牌，并找出车牌位置的上下左右边界，最后还原到原始图像将车牌框起来。 2 仿真实验 ? 图1 实验图像一 ?...图2 实验图像二 图1在《基于FPGA特征颜色目标的提取》的基础上完成车牌的提取并转化为二值图像如下图3中img2所示。 ?...关于二值图像的腐蚀可参考《基于FPGA的二值图像的腐蚀算法的实现》。 接下来我们利用垂直投影法完成黑色图像的上下左右边界查找。 关于垂直投影法可参考《基于FPGA水平垂直投影法的实现》。 ?...图4 垂直投影法仿真的出图像的上下左右边界 3 仿真实验结果 ? 图5 实验图1边界显示 ? 图6 实验图2边界显示 如图5,6所示车牌的位置被垂直投影的上下左右边线框出，从而得到边界位置。
补码的加减法运算 本文内容参考自王达老师的《深入理解计算机网络》一书 一、补码加法: 1、补码的加法运算 两个机器数相加的补码可以先通过分别对两个机器数求补码，然后再相加得到，在采用补码形式表示时...示例1：求两个十进制数的和 35+18。 首先，规定字长是8位，也就是只能用8位二进制表示。 35的原码：00100011。 18的原码：00010010。...35的补码：00100011。 18的补码：00010010。...示例2：求两个十进制数的和 35+(-18)。 同示例1一样，只能用8位表示。 35的原码：00100011。 -18的原码：10010010。...(超出字长部分直接舍弃) 二、补码减法: 1、补码的减法运算 减法实际上就是加一个负数。运算法则和加法实际上是一致的！ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
MapAttack是一款实时的，基于地理位置的游戏，其通过Socket.io，node.js，和Redis实现了其实时性。下面文章对整个游戏及其技术实现进行了描述，推荐给大家。...这里我将向大家表述我们如何利用Socket.io、Redis、Node.js以及一路上我们所学的东西来规划、开发并测试一款实时的、基于位置的游戏。...在过去的几个月中，我们将大部分的空闲时间都用在了开发一款实时游戏上，由于它是基于地图环境的，所以我们称之为“MapAttack！”，并把它作为我们LBS平台Geoloqi的一个测试程序。...每台手机都会将它的位置发送给服务器，服务器会广播这些位置数据给其他手机以及观看游戏的浏览器。 处理GPS技术在不同智能手机模型间的错误和差异以保证游戏的公平体验。...游戏中的每一台手机把它的位置发送给服务器，服务器广播这些数据给其它手机和正在观看游戏的浏览器。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、指针常量——指针类型的常量（int *const p） 本质上一个常量，指针用来说明常量的类型，表示该常量是一个指针类型的常量。...在指针常量中，指针自身的值是一个常量，不可改变，始终指向同一个地址。在定义的同时必须初始化。...在常量指针中，指针指向的内容是不可改变的，指针看起来好像指向了一个常量。...”是一个字符串常量，常量的值不可修改。...”并返回其首地址，此时str由指向字符串常量”apple”的首地址变为指向字符串常量”orange”的首地址，str指向的地址发生了变化，但str是指针常量不能被修改，所以错误。
常量的概念 在tensorflow中，数据分为几种类型: 常量Constant、变量Variable、占位符Placeholder。...其中： 常量：用于存储一些不变的数值，在计算图创建的时候，调用初始化方法时，直接保存在计算图中 变量：模型训练的参数，比如全连接里面的W和bias 占位符：就是模型每次训练时的样本，当计算图固定时，只需要替换占位符里面的内容...概念上跟spark的DAG图差不多，不过图的模式更固定一些，不像spark还分为action和transform。 常量的简单使用 下面这个例子就是常量最简单的使用例子了，定义a和b两个常量，输出x。...常量的初始化 1 固定初始化、0或1初始化 最常用的初始化方法，就是直接在声明的时候赋予一个初始值，也可以根于指定的shape进行0和1的填充 import tensorflow as tf # tf.constant...# [[8 8 8] [8 8 8]] fill1 = tf.fill([2, 3], 8) # 基于序列创建 # [10. 11. 12. 13.] lnspace1 = tf.linspace(
双倍余额递减法： 年折旧率＝2/预计的折旧年限×100％ 月折旧率＝年折旧率/12 月折旧额＝固定资产账面净值×月折旧率 年数总和法： 年折旧率＝尚可使用年数/预计使用年限的年数总和 月折旧率＝年折旧率...元） 第二年的折旧额为：（11000－1000）×3/（1+2+3+4）=3000（元） （2）“双倍余额递减法”是在不考虑固定资产残值的情况下，根据每期期初固定资产账面净值和双倍的直线法折旧率计算固定资产折旧的一种方法...则按照双倍余额递减法计算的折旧额分别为： 双倍直线折旧率＝2/5×100%=40% 第一年应提的折旧额＝20000×40%＝8000(元) 第二年应提的折旧额＝(20000-8000)×40%＝4800...平均法包括工作量法和平均年限法 加速折旧法包括双倍余额递减法和年限平均法. 在此,不再介绍平均法和年限平均法....计算公式是： 年折旧率=2/估计使用年限， 年折旧费用=本期期初固定资产账面净值*年折旧率 提醒:双倍余额递减法最后两年的折旧额要平均计算,具体公式就是(固定资产的净价值-预计净残价值)/2 发布者
定义： 又叫常指针，可以理解为常量的指针，也即这个是指针，但指向的是个常量，这个常量是指针的值（地址），而不是地址指向的值。...特点： 常量指针指向的对象不能通过这个指针来修改，可是仍然可以通过原来的声明修改； 常量指针可以被赋值为变量的地址，之所以叫常量指针，是限制了通过这个指针修改变量的值； 指针还可以指向别处，因为指针本身只是个变量...指针常量的值是指针，这个值因为是常量，所以不能被赋值。 特点 它是个常量！...200; //OK,仍然可以通过原来的声明修改值，初始化的就给它分配地址，可以的（相当于分配初值）； *p2 = 900; //OK,指针是常量，指向的地址不可以变化,但是指向的地址所对应的内容可以变化...//p2 = &b; //Error,因为p2是const 指针，因此不能改变p2指向的内容 补集一个： //——-指向常量的常量指针——-// const int* const p3 =
继续门店地图，前情提要： Power BI x EasyShu：Top商品门店分布地图可视化 Power BI 基于门店位置的产品销售排行 本节分享基于门店位置的业绩达成，如下图所示，配色模拟B站后台的图表配色
Go语言的常量有个不同寻常之处。虽然一个常量可以有任意一个确定的基础类型，例如int或float64，或者是类似time.Duration这样命名的基础类型，但是许多常量并没有一个明确的基础类型。...，当赋值给特定类型时精度会有影响 只有常量可以是无类型的。...当一个无类型的常量被赋值给一个变量的时候，或者出现在有明确类型的变量声明的右边，无类型的常量将会被隐式转换为对应的类型 对于常量面值，不同的写法可能会对应不同的类型。...例如0、0.0、0i和\u0000虽然有着相同的常量值，但是它们分别对应无类型的整数、无类型的浮点数、无类型的复数和无类型的字符等不同的常量类型。...同样，true和false也是无类型的布尔类型，字符串面值常量是无类型的字符串类型。
图1 位置识别方法分类 我们的主要贡献如下： 据我们所知，本文是第一篇专门关注基于3D LiDAR的位置识别的综述。我们深入探讨了问题的形式化、挑战以及与之前综述之间的关系。...基于全局描述子Lidar位置识别 全局描述子捕捉了场景的整体特征，提供了对数据的整体视图，而不是专注于特定区域或点，表2中包含了基于全局描述符的方法的系统总结。...基于分割方法Lidar位置识别 分割是具有相似几何属性的有意义的区域划分。这些方法将点云分成段，图8展示了三种代表性的方法。...基于语义信息Lidar位置识别 语义指的是使用基于学习的分割技术将点云划分为不同实例的标签或类别，从而促进语义级别的地点识别，因此，基于语义的位置识别属于基于学习的方法范畴。...基于轨迹信息的Lidar位置识别 轨迹信息能够将当前和最近的历史扫描进行关联，用于地点识别。里程计和序列（学习）是历史数据的两种显著使用方法。 图10：基于里程计的方法示意图。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 JAVA变量与常量 常量 常量值 常量 常量的声明定义 常量 常量在c语言编程网中的定义是指在程序的整个运行过程中值保持不变的量。...在这里要注意常量和常量值是不同的概念，常量值是常量的具体和直观的表现形式，常量是形式化的表现。...这里体现出常量值这一定义，我认为的常量值就是值，具体的某一数值 百度出来的常量是定义为两种意思：一是不可变的变量，也是最最最开始接触java知道的，二如上。...平时所说的值指的是常量值，常量是不可变的变量(用final修饰的变量) 常量值 提到常量值不得不说一下计数法，八进制、十进制、十六进制所代表的进制计数法跟科学计数法，这几个是在值体现中可以直观看到的。...\r是回车另起一行光标在当前位置, //其后面紧跟的\n我认为是无效的;但是先使用\n再使用\r则两者都生效,这两者单独使用所起的效果是一样的 //或许我解释的不够全面、这是我所了解到的一个\r与\n的区别
上一文（Power BI x EasyShu：Top商品门店分布地图可视化）分享的是每个产品在不同门店的状况，本文换一种角度：每个门店自己的状况。...下图展示了每个门店最畅销的商品，部分门店的Top1因为存在并列关系，所以显示了不止一个产品。 我们可以基于这样的展示结果去分析背后的原因，以期后续做出改善。...大部分门店产品A畅销，赛格店产品B畅销，是客户需求的差异导致，还是库存配置导致，或者是陈列位置导致？差异会不会是机会点？ 除了全局对比，也可局部对比，东区各门店Top5有什么不同？...： GENERATE生成一个笛卡尔积表，为表格增加按销量的排名列，并增加一个按销量的随机数索引。...索引作为后续产品图片的排序依据，因为销量排名有并列的可能性，为使产品图片错位显示，需要一个很小的随机数。
基于摄像头的位置识别方法通常从纹理场景中提取视觉特征，并使用词袋的方法找到候选位置，但是，这些方法会受到照明和视点变化的影响。...我们的工作结合了摄像机和基于激光雷达的位置识别方法的技术，其主要贡献如下： 为成像激光雷达设计的实时鲁棒位置识别，据我们所知，第一个使用投影激光雷达强度图像进行位置识别的方法。...我们的方法通过跨不同规模、平台和环境收集的数据得到了广泛验证。 相关工作 我们的工作借鉴了基于相机和基于激光雷达的位置识别方法中使用的概念。...然而，基于相机的方法的检测性能在很大程度上取决于环境外观，如果重新访问某个地方时亮度和视点发生剧烈变化，则它们无法提供可靠的检测。 基于激光雷达的位置识别方法可以分为直接方法和基于描述子的方法。...我们的方法结合了基于相机和激光雷达的位置识别方法的优点，与基于相机的方法类似，从3D点云投影的强度图像中提取ORB特征描述符，使用DBoW来表示点云，使用词袋向量，并运行位置识别查询，这类似于基于激光雷达的全局描述子方法
回到今天要聊的主题上来，也许是得益于最近两年ToB领域的风险投资特别火爆的原因，在与许多在更前期的公司管理团队交流时，普遍表现的还是很积极的，毕竟有很多人都是PC+软件时代的老兵，从业基本上都是15年+...之前有交流过一家公司就有这样的问题，将目标市场描述的非常大，在业务策略制定上也是全面开花，但根据企业的组织能力来看往往还无法支撑这样的打法，因此也就建议“做减法，全聚焦，做实根据地”，而不是“天女散花”...三是目标市场的客户群是你的产品、营销、服务等价值链上的组织能力能够快速满足需求的。...虽然产品标准化是SaaS领域的一个方向，但在中国的企业服务市场中，在企业初创阶段想要做到产品标准化是非常有难度的，如果没有足够的客户侧业务理解的深度、客户需求的抽象化能力、产品技术架构的支撑，想要做到产品标准化是不太可能的...当然，在对目标客户的场景切分足够小的时候，在完成了0-1的MVP验证之后，从1到10的阶段，是有机会按照SaaS化产品的方式来做标准化的，但这样的起步会慢很多，要能够耐的住寂寞才行、有足够的现金流支撑才行
基于FPGA的人脸位置定位的仿真实现 1 概述 在肤色识别算法中，常用的颜色空间为Ycbcr,Y代表亮度，cb代表蓝色分量，cr代表红色分量。...由于肤色在 YCbCr 空间受亮度信息的影响较小，本算法直接考虑 YCbCr 空间的 CbCr 分量，映射为两维独立分布的 CbCr 空间。...*B+128 对肤色进行判定的条件常使用如下判定条件: Cb > 77&& Cb < 127 Cr > 133&& Cr < 173 本节目标：在复杂环境中识别人脸肤色，并且提取肤色，完成人脸位置的定位...图1 实验原图 由于图1不是800*600的图像，我们使用画图工具将图1转化成800*600。 通过matlab查找人脸肤色范围如图2. ?...图4 实验结果图 总结：本节实验只是简单的人脸位置定位仿真程序，对于多个人脸，或者有其他类似肤色干扰暂时还不能识别。
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