临时接到一个需求说让根据按照下面的这个图片的结构来打包下载指定位置下的文件到指定位置!实现思路:1.把已经实现的树形结构的代码进行调用，拿到他的数据进行创建对应的文件夹2.因为结构下方的文件没有特别直观的数据库中的关联关系，所以还需要对于管理关系进行梳理3.创建好阶级文件，然后调用网上找的工具类打包成为rar压缩包，然后把路劲交给前端进行调用下载调用数据，然后传递给创建文件方法进行实现:/***打包佐证成果文件，压缩成为压缩包!**@paramprojectId*@paramdepartId*/@ApiOperation(value="打包佐证成果文件",notes="佐证与成果-打包佐证成果
通过npmrunbuild打包时候，会发现静态文件很大，放在nginx服务中访问页面会很慢，所以可在打包过程中对静态文件再压缩。对js、css、html等文件进行压缩：安装插件“compression-webpack-plugin”。(我本地版本：cnpminstallcompression-webpack-plugin@5.0.1)cnpminstallcompression-webpack-plugin配置vue.config.js文件：constCompressionWebpackPlugin=require('compression-webpack-plugin');constisPr
最大01互斥矩阵目录1.题目2.算法分析3.算法实现 ~ 1.题目：题目描述给定111个100010001000行×202020列的010101矩阵,对于该矩阵的任意111列,其中值为111的元素的数量不超过1010%10.设有两个非空集合AAA和BBB,每个集合由矩阵的若干列组成.集合AAA和BBB互斥是指对于矩阵的任意一行,同时满足下列222个条件：(1)(1)(1)若AAA中有一个或多个元素在这一行上的值是111,则BBB中的元素在这一行全部是000;(2)(2)(2)若BBB中有一个或多个元素在这一行上的值是111,则AAA中的元素在这一行全部是000.请你设计一个算法，找出一对互斥集
ubuntu环境搭建专栏🔗点击跳转Ubuntu系统环境搭建（七）——Ubuntu安装MySQL8.0文章目录Ubuntu系统环境搭建（七）——Ubuntu安装MySQL8.01、安装1.1、下载1.2、解压安装2、配置工作2.1、基本设置2.1.1、文件夹重命名2.1.2、PATH变量2.1.3、确认安装2.2、创建用户组、用户2.3、数据目录3、初始化&启动3.1、配置文件3.2、初始化3.3、启动MySQL3.3.1、启动服务3.3.2、登录3.4、修改密码4、远程连接MySQL4.1、创建远程连接用户1、安装1.1、下载cd/usr/local/在/usr/local/下执行，下载资源包
我想在我的iPad应用程序中解压缩Zip文件。为了做到这一点，我在不同的主题(在stackoverflow^^)中找到了包minizip。但我的问题是如何解压缩.zip.001、.zip.002等多存档...？如果您需要更多信息，请问我。提前感谢您的考虑。 最佳答案 编辑:如果文件命名为.zip.001那么它实际上不是一个多文件zip存档。该文件被简单地分成几个文件，您唯一需要做的就是将它们放在一起。多文件zip存档将被命名为.z01.z02.zip如果您已经有了读取zip存档的工作代码，那么扩展它以读取多文件存档的能力应该很简单，
dockersave多个镜像打包成一个tar.gz压缩文件有时候我们需要将docker中的多个镜像批量的传输到另一台机器，如果通过dockersave这种命令则需要制作多个tar文件，这样以来冗余的操作较多而且tar文件占据的空间较大，不利于传输。可以通过以下命令在两个docker之间实现多个镜像批量传输：#原机器dockersaveimage1:tag1image2:tag2可以加入更多>|gzip>images.tar.gz#目标机器gunzip-cimages.tar.gz|dockerload如果想将所有镜像传输到另一台机器可以使用以下命令：#原机器images=$(dockerima
Kafka提供了三种压缩算法，分别是GZIP、Snappy和LZ4。这三种压缩算法的差异主要在以下方面：压缩比：GZIP压缩比最高，DEFLATE 算法，但压缩和解压缩速度相对较慢；Snappy压缩比次之，但压缩和解压缩速度非常快；LZ4压缩比最低，但压缩和解压缩速度最快。压缩速度：GZIP压缩和解压缩速度相对较慢；Snappy和LZ4压缩和解压缩速度都非常快。压缩效率：GZIP压缩效率最高，但需要较高的CPU和内存资源；Snappy和LZ4压缩效率较低，但对CPU和内存的要求相对较低。根据压缩的特性和业务场景，可以选择最适合的压缩算法。如果数据需要高压缩比，可以选择GZIP；如果需要快速压缩
GraphicsTechinCesium-VertexCompression|cesium.com顶点压缩概述计算机图形学中一种常见的作法是打包、压缩顶点属性。它增加了顶点着色器中的代码，达到减小内存占用的效果，同时也减少了数据通过总线从CPU到GPU的时间，降低了GPU内存带宽。另一个好处是，可以存放超过顶点属性的最大数量的其他额外顶点属性。减少顶点属性的一种方法是将所有的属性成四维向量，并确保所有的分量充分得到使用。例如，代替如下顶点属性：attributevec3axis;attributefloatrotation;可以用四维向量来代替：attributevec4axisAndRota
在UiPath中压缩与解压ZIP文件有许多已知的方法。比如1.通过System.IO.Compression实现参考：https://blog.csdn.net/ahxdyz/article/details/94212631存在问题：经实测，System.IO.Compression有时会点不出ZipFile（如图1），经过类型检查也找不到（如图2）。推测是与本机.NetFramework版本有关系，或者需要ImportNamespace什么的，暂未深究。有网友反馈无法照搬这个方法压缩/解压ZIP文件。图1 图2 2.通过PowerShell/Windows内置解压/调用COM对象实现参考：h
在上一篇文章中，我开始研究高斯泼溅（3DGS：3DGaussianSplatting）。它的问题之一是数据集并不小。渲染图看起来不错。但“自行车”、“卡车”、“花园”数据集分别是一个1.42GB、0.59GB、1.35GB的PLY文件。它们几乎按原样加载到GPU内存中作为巨大的结构化缓冲区，因此至少也需要那么多的VRAM，加上更多用于排序，加上在官方查看器实现中，平铺splat光栅化使用了数百MB。我可以告诉你，我可以将数据缩小19倍（分别为78、32、74MB），但看起来并不是那么好。仍然可以识别，但确实不好—但是，这些伪影不是典型的“低LOD多边形网格渲染”，它们更像是“空间中的JPG伪影
