UE4运用C++和框架开发坦克大战教程笔记（十五）（第46~48集）46.批量加载UClass功能测试批量加载多个同类UClass资源47.创建单个资源对象测试加载并创建单个UClass资源对象48.创建同类资源对象46.批量加载UClass功能逻辑和批量加载同类UObject资源的逻辑差不多。区别在DealClassKindLoadStack()内，如果已经有资源率先加载完成了，那后续资源加载的途中我们想让已经加载好的资源执行额外的处理逻辑（比如让它每帧生成），我们就需要补充额外的判断条件，即判断其是否第一次生成完毕。DDWealth.h//加载批量ClassstructClassKindL
1、五种连接策略选择连接策略的核心原则是尽量避免shuffle和sort的操作，因为这些操作性能开销很大，比较吃资源且耗时，所以首选的连接策略是不需要shuffle和sort的hash连接策略。◦BroadcastHashJoin（BHJ）：广播散列连接◦ShuffleHashJoin（SHJ）：洗牌散列连接◦ShuffleSortMergeJoin（SMJ）：洗牌排列合并联系◦CartesianProductJoin（CPJ）：笛卡尔积连接◦BroadcastNestedLoopJoin（BNLJ）：广播嵌套循环连接2、连接影响因素2.1、连接类型是否为equi-join(等值连接)等值连接
唯一不变的就是变化本身。我们经常讲的系统、子系统、模块、组件、类、函数就是从逻辑上将软件一步步分解为更细微的部分，即逻辑单元，分而治之，复杂问题拆解为若干简单问题，逐个解决。逻辑单元内部、外部的交互会产生依赖，从而产生了内聚、耦合概念。内聚主要描述逻辑单元内部，耦合主要描述逻辑单元之间的关系。我们经常讲的高内聚，低耦合，如何做到，做到的标准是什么？这就是开发、设计、架构的五大原则所体现出的价值，最终达到高内聚，低耦合的软件目标。耦合逻辑单元之间存在依赖，导致改动可能会互相影响，关系越紧密，耦合越强，逻辑单元独立性越差。比如模块A直接操作了模块B中数据，则视为强耦合，若A只是通过数据与模块B交互
Web3.0是指下一代互联网技术，它将在当前的Web2.0技术基础上进行深度改进，实现更高效、更安全、更开放、更民主的互联网体验。Web3.0技术包括分布式网络、区块链、人工智能等，这些技术的发展将带来Web3.0的五大趋势。一、去中心化Web3.0将实现去中心化的网络架构，去掉中心化的服务器、中心化的数据库、中心化的应用程序等，将所有数据和应用程序分布式存储在网络上，任何人都可以通过节点来访问和共享数据。这种去中心化的网络架构将大大提高网络的可靠性和安全性，避免了单点故障和黑客攻击等问题。二、智能合约智能合约是Web3.0的核心技术之一，它是一种程序代码，可以自动执行合同条款，确保合同的执行
令许多人惊讶的是，一向在Web开发领域中大放异彩的JavaScript在开发使用大语言模型(LLM)的应用程序方面同样大有价值。我们在本文中将介绍面向AI工程的五大工具，并为希望将LLM纳入其项目中的开发人员介绍一些必要的资源。AI工程市场在2023年的估值已经达到1420亿美元，为技能不一的专业人士提供了大量机会。对于AI工程来说，Python或Mojo是更直接简单的语言。随着时间的推移，越来越多的开发人员将能够使用先进的AI功能;但即使现在，市面上也有众多JavaScript工具可以帮助开发、训练和部署AI模型。为什么我们会选中这五大工具呢?原因是它们在简化复杂的AI过程和增强模型训练方面
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、常见的图像配准任务介绍二、图像配准任务：图像拼接介绍和示例代码三、图像配准任务：图像校正介绍和示例代码四、图像配准任务：图像配准介绍和示例代码五、基于特征点的配准方法介绍和示例代码六、基于亮度直方图的配准方法介绍和示例代码七、基于相位相关性的配准方法介绍和示例代码八、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了各种功能和算法来处理图像和视频数据。其中之一就是图像配准（ImageRegistration），用于将多幅
目录1.什么是向量数据库？2.向量数据库的工作机理3.向量数据库的分类3.1原生的向量数据库FaissPineconeMilvus3.2支持向量的全文检索数据库3.3支持向量的NoSQL数据库3.4支持向量的SQL数据库4.向量数据库的一些对比4.1编程语言支持4.2开源与否4.3检索算法4.4部署方式5.向量数据库与其他类型数据库的对比6.向量数据库在大模型中的应用1.什么是向量数据库？首先，我们需要理解什么是向量？向量是基于不同特征或属性来描述对象的数据表示。每个向量代表一个单独的数据点，例如一个词或一张图片，由描述其许多特性的值的集合组成。这些变量有时被称为“特征”或“维度”。例如，一张
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近期，多模态大模型（LMMs）在视觉语言任务方面展示了令人印象深刻的能力。然而，由于多模态大模型的回答具有开放性，如何准确评估多模态大模型各个方面的性能成为一个迫切需要解决的问题。目前，一些方法采用GPT对答案进行评分，但存在着不准确和主观性的问题。另外一些方法则通过判断题和多项选择题来评估多模态大模型的能力。然而，判断题和选择题只是在一系列参考答案中选择最佳答案，不能准确反映多模态大模型完整识别图像中文本的能力，目前还缺乏针对多模态大模型光学字符识别（OCR）能力的专门评测基准。近期，华中科技大学白翔团队联合华南理工大学、北京科技大学、中科院和微软研究院的研究人员对多模态大模型的OCR能力进
✨个人主页： 熬夜学编程的小林💗系列专栏： 【C语言详解】 【数据结构详解】操作符1、操作符的分类2、二进制和进制转换2.1、2进制转10进制2.1.1、10进制转2进制数字2.2、2进制转8进制和16进制2.2.2、2进制转16进制3.原码、反码、补码4.移位操作符4.1左移操作符4.2右移操作符5.位操作符：&、|、^、~6.单目操作符7.逗号表达式总结1、操作符的分类•算术操作符：+、-、*、/、%•移位操作符:>•位操作符:& | ^ ~•赋值操作符:=、+=、-=、*=、/=、%=、、>>=、&=、|=、^=•单目操作符：！、++、--、&、*、+、-、~、sizeof、(类型)
