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AE工程文件拆解可行性分析

AE工程文件拆解可行性分析 1.概要 根据AE的工程文件拆解出OPENGL渲染的有效步骤,作为shader的渲染的参数或者模块。通过研究AE的使用及开发流程,主要从下面几个方面出发。 (1)XML 项目文件----apex文件; (2)流程图面板信息研究; (3)Adobe ExtendScript Toolkit的分析; (4)bodymovin动画插件过程研究及转换出来的json 上面这个工程中存在8个顶级文件夹,可以在XML中看到对应8个<Item>标签: 3.png 再来分析其中的合成(Composite): 4.png 这张图是关键的:经过验证我们可以猜到 (1 3.3 Adobe ExtendScript Toolkit的分析 该软件是由Adobe公司开发的一款扩展脚本语言工具包。我们可以使用它来进行创建,编辑和调试扩展脚本语言。 4.小结 这里分析了AE使用及开发的几个方面,要成功的解析出工程文件中渲染的流程,我们可以得到两个比较有效的方向: (1)进一步分析逆向 apex文件的含义,得到每个标签中的含义,及每个效果的含义; (

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区块链技术打击盗版的可行性

但现实情况是,目前的区块链技术还无法做到根除盗版。 这项研究由东英吉利大学的一组研究人员发起,从行为经济学分析消费者使用未经授权的数字副本的原因和影响。 但是,区块链技术在其中并没有扮演追踪的角色。 Olson补充说,“追踪和识别复制内容的过程很复杂,超出了目前区块链技术所能达到的范畴。 事实上,Vevue中区块链技术仅作为记录其他技术的跟踪操作,而智能合约依赖于系统中其他技术的条目来触发相关操作。 Vevue的内容追踪技术更像是取证水印和区块链的组合。 目前的尝试只是一小步,在未来,区块链技术或许能够为版权保护提供更大的力量。 文章来源:区块链技术(www.bbcaijing.cn),如有侵权请联系删除!

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    hadoop,hbase,hive,zookeeper整合可行性分析及版本确定【续篇】

    问题导读 1.如何确定什么版本是稳定版本? 2.本文是如何确定各个版本的? 3.hbase1.x与hive1.x什么情况下是兼容的? 前面一篇写过 had...

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    ETL 可行性方案 Kettle

    支持简单的数据分析工作,如sort/group by/aggregator,不适用数据量较大的场景。 对于数据分析工作来说,需注意Kettle目前不具备时间窗口、中间状态存储、延迟消息策略等实时计算引擎特性 对于简单的ETL任务Kettle略显笨重,8.2版本安装包1.1G大小.手动编译的9.2版本1.7G

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    关于伪造ip的可行性

    今晚,用curl进一个网站发现ip被限制访问了,然后我又开始了百度伪造请求ip的方法

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    图书销售管理系统的可行性研究背景搜集和前提分析

    完成小组成员:大佬(20160401084) DEDRAGON(20160401094) 1引言 1.1编写目的 可行性研究的目的是研究图书管理系统的总体需求、实现方案,并分析开发系统的可行性,为决策者提供是否开发该系统的依据和建议 1.4参考资料 《软件工程与UML实训指导书》 《软件工程导论》 2.可行性研究的前提 2.1要求 网上图书销售系统是一个复杂的电子商务系统,它必须提供用户接口以供用户登录并选择喜好的图书;同时还必须提供系统化的管理接口以供管理员和一般的网站工作人员处理客户订单并维护网站的正常运作 2.2目标 在先进的计算机技术支持下,运用所学的计算机软件开发知识所开发的图书销售管理系统,进行日常的图书销售管理,包括用户接口模块,管理员接口模块和数据服务模块。 2.4进行可行性研究的方法 主要通过对已有图书销售管理系统进行分析和研究比较。 2.5评价尺度 使用这个销售管理系统,已经可以有效的进行实际操作了,对于目标的实现,也可以满足要求。

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    新业务可行性,如何做数据分析?(趣味教学版)

    临近年底,很多同学在做2020的规划,其中有一项很让人挠头的任务:分析新业务可行性。因为过往每次做,不是数据太少压根没法分析,就是做实验被质疑:“有没有代表性?”“万一有其他可能怎么办?”好纠结。 现在领导请你分析在这里开展新业务的可行性。 ▌问题一(单选题) 两个业务员的评价,你信谁的? A.信A的 B.信B的 C.谁都不信 这里要注意:业务的思路和数据分析的思路是不一样的。 但是数据分析不是这么看问题的。数据分析关注的是:事实、概率、投入产出等这些可量化的东西。数据分析讲的是大概率事件,是更有可能出现的结果。因此数据分析给结论会更谨慎、偏保守。 分析的步骤是一样的,先建假设再验证。 这样也提醒我们:做新业务/新产品可行性分析,必须带上对潜在市场容量的预测。

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    Excel数据分析案例:用蒙特卡洛方法分析团购活动的可行性

    首先,为了建模,需要获取更多的信息,通过对该店和团购网站的历史数据分析和客户调研后发现: 1、参与团购活动的人有75%是新客户; 2、参与团购活动的人有36%花费了超过团购金额的支出; 3、新客户中有20%

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    WanaCrypt0r“想哭”勒索蠕虫数据恢复可行性分析报告

    目录 第一章 前言… 第二章 加密文件核心流程分析… 第三章 数据恢复可行性分析… 第四章 总结… 第一章 前言 近日,360互联网安全中心发现全球多个国家和地区的机构及个人电脑遭受到了一款新型勒索软件攻击 360核心安全部门追日团队深入分析病毒原理,发现了其加密数据最精准的恢复技术,使用此技术360在全球独家发布了“想哭勒索蠕虫数据恢复工具”,帮助病毒受害者恢复被蠕虫加密文件,可以达到目前最全最快的数据恢复效果 ,我们希望本篇技术报告可以帮助大家了解该蠕虫的核心技术原理,并对恢复被加密数据的可行性做进一步探讨。 第三章 数据恢复可行性分析 根据对WannaCry蠕虫的执行逻辑进行分析,该蠕虫在加密线程中会对满足条件的文件用随机数或0×55进行覆写,从而彻底破坏文件的结构并防止数据被恢复,但是只限定于特定的文件夹和特定的后缀名 按目前的计算能力和技术是不可破解的。

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    机器学习可行性与VC dimension

    机器学习可行性 在银行评估贷款申请人的授信请求前,会进行风险评估。符合申请则通过,反之驳回。 回到我们要讲的机器学习可行性 举一个例子,现在有一个九宫格要我们来找规律推测出第三个九宫格里面的内容: ? 九宫格的例子 不同的学习方法找到的规律是不一样的,得到的g(x)也不一样。

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    软件project(五)——可行性研究

    进行可行性研究简化了系统分析和系统设计的过程。 二、任务 (1)进一步分析问题定义。 (2)分析员进行简要需求分析,导出系统逻辑模型 (3)从系统逻辑模型出发,找出若干种解决这个问题方法 (4)对每种方法从经济,技术。操作,法律四个方面细致研究它的可行性。 三、步骤 背景: 在看到可行性研究的步骤的时候,我想到了“活动方案”这个词,公司每年元旦都要组织一场元旦晚会。经理安排给你一个任务。 ——编写可行性研究报告提交审查 四、相关图——系统流程图 1、作用:用图形符号以黑盒子的形式描写叙述组成系统的主要成分。 五、总结 在总结可行性研究的7个步骤的时候。犯难了,这么多看书看懂了,可是还没到我脑子里来啊。所以就想起了自考的系统维护的步骤。于是自己就和生活联想起来。

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    新业务可行性,如何做数据分析?(趣味教学版)

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    聊聊基准测试的可行性方案

    上篇文章介绍了基准测试的一些思路和方法策略,这篇聊聊基准测试的MVP(最小可行性方案)。 思维导图 ? 二、系统配置 nCnG:性能测试可能涉及多个系统,每个系统的服务器配置存在不同,因此要明确不同系统的硬件配置,这样也方便针对性的设定测试策略以及分析性能指标。 日常轮询业务:基准测试的实施前提就是可重复执行和长时间进行测试,这样才可以进行对比和统计,来分析长期的系统性能基线变化。 代码分析工具:比如SonarQube、Codacy,一般结合持续集成工具来进行。 日志分析工具:比如现在最常用的ELK。 DB监控工具:比如Zabbix、DBMonitor。 九、统计维度 测试的结果一定要方便从各个层次、维度进行统计,这样可以为后续的分析提供更可靠的数据来源,以响应时间来说,一般从以下几个维度统计: 维度 举例 适用测试策略 峰值 取系统CPU在75%左右的表现进行多次统计

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    机器学习可行性与VC dimension

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    浅谈数据埋点可行性方案

    定义这个表的目标就是可以根据这些收集的数据分析用户的行为习惯;抑或可以根据统计出系统的运营数据,比如用户的活跃量,活跃度等。 0x02:接口设计 埋点数据具有通用性,一般只需一个接口即可。

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    最小可行性产品是啥?

    (MVP)最小可行性产品是什么? 就是最简单的产品,比如你要做一个APP,那么用一个APP的壳套一个H5的页面,这就是MVP。

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    抽象组件库的可行性讨论

    首先这篇博文不是教程也不是研究技术技巧,这只是我对目前我正在着手写的一个组件库的一些想法,以及我对当前主流的这些css框架的一些看法。 以下版本的浏览器),这样的话按钮的结构就像 <button></button> 标准浏览器下忽略span,但是IE下用span做滑动门,或者都使用图片背景,取决于是否想使用兼容性不好的新技术

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    MMIO技术分析

    前言: 简单回顾一下前文,《内存映射技术分析》描述了虚拟内存的管理、内存映射;《物理内存管理》介绍了物理内存管理。《内存回收》介绍了一下PFRA内存回收。 上述三篇,简单建立Linux的内存管理模型,下面开始分析MMIO技术分析: 1,MMIO MMIO,即Memory mapping I/O;在x86上,CPU如果想要和外部交互数据,一种是使用in、out类型的端口访问的指令;一种是mov类型的读写内存的指令。 对于PIO,如前文《PIO技术分析》中所说,CPU只要截获VM(Virtual Machine)的in、out指令,就可以知道CPU想要访问设备,那么用软件来模拟硬件的行为,就可以让VM觉得自己有设备。

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    bond技术分析

    前言: 云计算场景下,经常会使用到bond技术的主备模式。这里分析一下bond技术的原理。 原理: 简单回忆一下IPV4协议栈,以用户发送一个HTTP请求为例: ? 分析: 代码:linux-4.0.4/drivers/net/bonding目录下。 1,bonding_masters 在bond_sysfs.c中: ? 后记: 其他模式更加复杂些,这里没有做分析。这里只是提供了一个思路,可以简单作为分析其他模式的入口。另外,还有一些细节没有写出来,例如在加入bond的时候,slave需要先shutdown。

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