在家里远程工作，手头只有一台Mac电脑。之前生成过一个SSH Key用以到东京大学的超算电脑端。这次需要通过SSH连接Github下载一些项目文件。不想使用同样...
以LHS(left hand side)代表Spec json的keys,RHS(right hand side)代表Spec json的values。部分示例都是摘取于Jolt源代码注释文档。...第二种含有多个通配符,算法是同时走Spec和输入JSon，并保持一个匹配输入路径数据结构。...通配符 '*' 只在LHS，可匹配整个键值或者键值的一部分 比如匹配整个键值 输入json: { "ratings": { "Set1": { "a": "a", "...通配符 '*' 只在RHS,只能匹配整个键值，不能匹配键值的一部分。 '@' 只在RHS,当需要修改嵌套在修改内容中的内容时，应该使用这个通配符。...如果有多个匹配值，则输出第一个匹配值。
HTTP 请求中的 multipart/form-data，它会将表单的数据处理为一条消息，以标签为单元，用分隔符分开。既可以上传键值对，也可以上传文件。...，它采用了键值对的方式，所以可以上传多个文件。...以2个横线“--”开头，最后的字段之后以2个横线“--”结束。 （2）Content-Type： 指明了数据是以 multipart/form-data 来编码。...3 /// 将多个文件以及多个参数以多分部数据表单方式上传到指定url的服务器 4 /// 5 /// 请求目标URL...根据上述方法，可以衍生出几个重载方法： 上传单文件与多个键值对 1 /// 2 /// HTTP请求(包含多分部数据,multipart/form-data)。
提出使用少量筛选样本解决多个空间或时间区域的计数问题，并估计置信区间。开发了基于控制变量的方差缩小技术，并证明了估计器的（条件）无偏性。...三个改进： 提供一种新的扩展多树网络形式，可以考虑多个水坝配置。 将节点的子前沿合并问题制定为一个保持帕累托最优性的仿射变换，从而实现了高效的支配检查。...在一个大型真实的心电图数据集上进行的医疗时间序列总结的实验表明，JoLT 的性能优于最先进的图像字幕方法。...Recommendation: Revenue Optimal Matching for Online Platforms 该工作针对买家和卖家之间可能的交易关系进行建模，分析平台如何战略性地将买家与卖家匹配...，以最大化其收入。
《Code Complete (2nd Ed) by Steve McConnell》，中文版《代码大全（第二版）》,两届Software Jolt Award震撼大奖得主！ 2....书中给出了70多个可行的重构，每个重构都介绍了一种经过验证的代码变换手法的动机和技术。本书提出的重构准则将帮助你一次一小步地修改你的代码，从而减少了开发过程中的风险。 3....9.Code Complete (2nd Ed) by Steve McConnell》，中文版《代码大全（第二版）》,两届Software Jolt Award震撼大奖得主！ 10.
4、Effective Java 这本经典Jolt获奖作品实属众望所归。作者对新版进行了彻底的更新。...书中的每一章都包含几个“条目”，以简洁的形式呈现，自成独立的短文，它们提出了具体的建议，对于Java平台精妙之处的独到见解，以及优秀的代码范例。...本书以浅白的措辞，结合大量实例，全面讲解Java多线程编程中的并发访问、线程间通信、锁等难突破的技术与应用实践。 6、代码整洁之道 软件质量，不但依赖于架构及项目管理，而且与代码质量紧密相关。...书中给出了70多个可行的重构，每个重构都介绍了一种经过验证的代码变换手法的动机和技术。《重构改善既有代码的设计》提出的重构准则将帮助你一次一小步地修改你的代码，从而减少了开发过程中的风险。
您可以创建从最具体到最不具体的多个恢复键。 cache 操作按顺序搜索 restore-keys。 当键不直接匹配时，操作将搜索以恢复键为前缀的键。...如果恢复键值有多个部分匹配项，操作将返回最近创建的缓存。...npm-foobar- 开头的键值匹配。...此示例中的键值按以下顺序搜索： npm-foobar-d5ea0750 匹配特定的哈希。 npm-foobar- 匹配前缀为 npm-foobar- 的缓存键值。...npm- 匹配前缀为 npm- 的任何键值。
根据三角形的相似性进行匹配。图1显示了一个典型的STD位置识别案例，它成功地识别了在同一地点以相反视角收集的两个点云。...B、 循环候选帧搜索 由于可以从关键帧中提取数百个描述子，为了快速查询和匹配描述符，我们使用哈希表来存储所有描述子，使用描述子中具有旋转和平移不变性的六个属性来计算哈希键值，它们分别是边长l12、l23...C、 环路检测 当给定循环候选关键帧时，我们执行几何验证以消除由于不正确的描述子匹配对而导致的错误检测，由于三角形的形状是在确定边长后唯一确定的∆a与匹配∆b、 它们的顶点（pa1、pa2、pa3）和（...pb1、pb2、pb3）自然匹配，然后，通过此点对应关系，我们可以通过奇异值分解（SVD）轻松计算这两个关键帧之间的相对变换T=（R，T）： 为了提高鲁棒性，我们使用RANSAC来找到最大化正确匹配描述子数量的变换帧...基于该变换，我们计算当前帧和候选帧之间的平面重叠，以进行几何验证。设中心点g和法向量u表示体素中的平面π。
这些算法可以提取视频帧中的特征点，并对特征点进行匹配，找到相邻视频帧之间的对应关系。 3. 图像变换和拼接 根据特征点匹配的结果，可以计算出相邻视频帧之间的变换矩阵。...算法优化 选择合适的特征点提取和匹配算法，以及图像变换和拼接算法，可以提高视频拼接算法的效率。...例如，可以选择计算量较小的特征点提取和匹配算法，如 ORB 算法；可以选择快速的图像变换和拼接算法，如基于单应性矩阵的拼接算法。 2. ...在进行特征点提取和匹配时，需要选择合适的参数，以确保特征点的数量和质量。同时，需要对特征点进行筛选和优化，去除错误的特征点，提高特征点的匹配精度。 3. ...图像变换和拼接参数 图像变换和拼接参数的选择对视频拼接算法的效果和质量有很大的影响。在进行图像变换和拼接时，需要选择合适的参数，以确保图像的拼接效果和质量。
extends HV> m) 以map集合的形式添加键值对。...:" + map); 13、scan(H key, ScanOptions options) 匹配获取键值对，ScanOptions.NONE为获取全部键对，ScanOptions.scanOptions...().match("map1").build() 匹配获取键位map1的键值对,不能模糊匹配。...Object> entry = cursor.next(); System.out.println("通过scan(H key, ScanOptions options)方法获取匹配键值对...，可以传入多个参数，删除多个键值对。
它基于Hadoop MapReduce，扩展了MapReduce模型，以有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。...Spark以两种方式使用Hadoop - 一个是存储，另一个是处理。由于Spark具有自己的集群管理计算，因此它仅使用Hadoop进行存储。...你可以用变换（Transformation）修改 RDD，但是这个变换所返回的是一个全新的RDD，而原有的 RDD 仍然保持不变。...RDD 支持两种类型的操作： 变换（Transformation）变换的返回值是一个新的 RDD 集合，而不是单个值。...job - 这些job可以并行或串行执行，每个job中有多个stage，stage是shuffle过程中DAGSchaduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个stage里面有多个task
进一步的，在App内快速引入多小游戏应用，为用户提供多样化的内容，以提升App内用户体验和留存率，增强用户参与度，此为「增效」。...Itch.io Itch.io 是一个以独立开发者为主的游戏分发平台。无论你是刚刚入门的新手还是经验丰富的老手，都可以在这里发布你的小游戏。...Game JoltGame Jolt 是另一个受欢迎的独立游戏发布平台。它为开发者提供了简单易用的工具，让你可以方便地上传、发布和管理你的游戏。...Game Jolt 的社区活跃度很高，这里有许多游戏爱好者和开发者，你可以分享游戏心得，还可以参与社区活动。3....同时，利用FinClip小程序容器兼容微信语法的特性，此前已经开发完成的小游戏，无需二次开发即可上架到自有 APP、合作方 APP 等多个渠道，在节约开发陈本的同时，也使得小游戏收益能够最大化。
在点云配准中，通常需要迭代地调整一个点云相对于另一个点云的变换，以最小化它们之间的距离或误差。ConvergenceCriteria 允许用户定义何时算法应停止迭代，以达到所需的匹配精度。...OneToOneRejector：用于确保每个点只能与一个点匹配，防止一个点匹配到多个点的情况。...pcl::registration::GraphOptimizer用于解决点云配准中的参数优化问题，通常是在多个点云之间进行变换以实现最佳的点云配准。...这个类的目标是通过优化变换参数，最小化点云之间的距离或误差，以改进配准质量。该类可以处理多个点云之间的复杂关系，并利用图优化算法来调整这些关系，以获得全局最优的配准结果。...iicp.getAbsoluteTransform()); write_cloud(*tmp); } pcl::JointIterativeClosestPoint 扩展了 ICP（迭代最近点）算法以适用于共享相同变换的多个帧
每个表可以有多个非聚簇索引。 B+树中聚簇索引的查找（匹配）逻辑 查找逻辑 从根节点开始遍历：当需要查找某个主键值时，查询操作从B+树的根节点开始。...此时，需要按照主键值的顺序在叶子节点中进一步查找匹配的数据记录。如果找到匹配的主键值，则可以直接读出该数据记录。...在叶子节点中查找匹配项： 当查询操作到达叶子节点时，叶子节点中存储的是数据的地址或主键值。此时，需要按照关键字的顺序在叶子节点中进一步查找匹配的数据地址或主键值。...根据地址或主键值访问数据： 如果在叶子节点中找到了匹配的数据地址，则直接根据该地址访问数据文件，以获取完整的数据记录。...如果在叶子节点中找到了匹配的主键值，则需要根据该主键值去访问主键索引文件（即聚簇索引），以获取完整的数据记录。这个过程通常被称为“回表查询”。
image.png 它们通常将注意力机制描述为K (Key)、Q (Query)、V (Value)的形式，其中Query表示需要确认的特征键值(即询问者)，Key表示它们的典型特征键值...(即应答者)，Value表示典型特征键值所代表的值(即响应值)。...而multi-head attention则是将多个注意力(论文中为8)集成到一起，学习特征空间的多个子集，使其特征提取能力进一步提升。...Jaderberg等[4]提出的空间变换网络，这一网络可以学习特征的空间变换参数，然后对输入进行空间变换，如图4所示。...image.png Localisation net用于生成仿射变换的系数theta，其维度大小根据变换类型而定，若是仿射变换，则是一个6维的向量。
随着注意力机制的发展，跨模态注意力可以为图像的每个子区域计算一个单词的上下文向量，其首先在AttnGAN中得到应用，AttnGAN在单词的水平上实现了单词与图片中的某个子区域的映射，自动选择字级条件以生成图像的不同子区域...单词与图像子区域的映射：在AttnGAN中，每个单词都被视为一个查询（query），而图像的每个子区域则被视为一个键值对（key-value）。...在生成图像时，匹配图像子区域和最相关的单词，对输入图片的每一部分，匹配最相关的单词向量来约束其生成，增加图像的细粒度细节，然而，随着图像尺寸的增大，计算成本迅速增加。...因此，它无法很好地探索高级语义来控制图像生成过程，尤其是对于具有多个对象的复杂图像效果很差。...在DF-GAN中，其采用了一系列叠加仿射变换按通道缩放和移动图像特征，也可以认为是一种条件批量归一化。
实现上可以监听节点的单击事件，然后设置节点的激活标志，因为同时是可以存在多个激活节点的，所以用一个数组来保存所有的激活节点。...快捷键包含三种：单个按键、组合键、多个”或“关系的按键，可以使用一个对象来保存键值及回调： { 'Enter': [() => {}], 'Control+Enter': [], 'Del|...，看本次是否匹配，匹配到了哪个就执行它的回调队列 Object.keys(this.shortcutMap).forEach((key) => { if (this.checkKey...key].forEach((fn) => { fn() }) } }) }) } } checkKey方法用来检查注册的键值是否和本次按下的匹配...(e) // 注册的键值数组， let k = this.getKeyCodeArr(key) // 检查两个数组是否相同，相同则说明匹配成功
函数式编程范式主要依赖于高阶函数（以函数为参数或返回值）返回的数据，这些高阶函数专用于处理各种集合，可以联合使用多个同类函数构建链式操作以创建复杂的计算行为。...kotlin支持多种编程范式，所以可以灵活运用面向对象编程和函数式编程来解决问题 一、变换 变换是函数式编程中的第一大类函数，变换函数会遍历集合内容，以一个值参传入的变换器函数，变换每个元素，返回包含已修改元素的集合给链上的其他函数...1.map map变换函数会遍历接收者集合，让变换器函数作用于集合里的每个元素，返回修改后的集合，会作为链上下个函数的输入 fun main() { val list = listOf("jack..."i'm $it".length }.apply(::println)//打印输出 } 结果： [8, 8, 9] 2.flatMap flatMap操作一个集合的集合，将多个集合合并成一个集合..., 11] 三、合并 合并是函数式编程中的第三大类函数，合并函数能将不同的集合合并成一个新集合，这和接收者是包含集合的集合的flatMap函数不同 1.zip zip函数用来合并两个集合，返回一个包含键值对的新集合
二、索引的详细构成 MongoDB的索引由多个部分组成，包括键值对、指向文档的指针以及可能的附加信息。每个索引条目都包含一个或多个键值对，这些键值对根据索引的类型和配置而有所不同。...例如，在单字段索引中，每个条目只包含一个键值对；而在复合索引中，则可能包含多个键值对，按照索引创建时指定的字段顺序排列。...这种树结构在磁盘上表现为一系列连续的块或页，每个页包含多个键值对和指向其他页的指针。B树/B+树的特性确保了数据的有序性和查询的高效性。 3. 键值对的存储 在索引中，键值对是基本的数据单元。...当执行查询操作时，数据库引擎首先查找索引以找到匹配的键值对，然后使用指针直接访问相应的文档数据。 5....复合索引和多键索引的存储 对于复合索引，MongoDB会按照索引创建时指定的字段顺序来存储键值对。这意味着查询时需要按照相同的字段顺序来匹配索引，以实现最高效的查询性能。
首先从一组距离图像中提取一组旋转投影统计(RoPS)特征进行特征匹配。然后使用一种变换估计方法和一种变体对两幅距离图像进行配准迭代最近点(ICP)算法的研究。...该算法包括四个部分：RoPS特征提取、特征匹配、鲁棒变换估计和精细配准。...边界点也是删除这些候选点，以提高其稳定性。 ? 特征匹配 和分别为网格的两组RoPS特征和。对于来自的特征，可以找出与其最近的特征来自： ? 这一对被认为是对应特征，它们的关联点被认为是一个点对应。...对于给定的，中可能有多个最接近的特征。在这种情况下，可以为特征生成多个对应点，本文使用k-d树算法降低特征匹配的计算复杂度。...中的所有特征都与这些特征进行匹配，在中，得到一组点对应，对于每个点对，刚性变换可以使用点来计算位置和LRFs，也就是： ? 鲁棒变换估计 让作为网格对和的点对应集，是基于点对应的估计变换。
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