目录一.EGL前言二.EGL绘制流程简介三.eglMakeCurrent函数简介1.eglMakeCurrent简介2.eglMakeCurrent实现3.eglMakeCurrent使用四.关于多个EGLContext五.共享EGLContext六.猜你喜欢零基础OpenGLES学习路线推荐:OpenGLES学习目录>>OpenGLES基础零基础OpenGLES学习路线推荐:OpenGLES学习目录>>OpenGLES特效零基础OpenGLES学习路线推荐:OpenGLES学习目录>>OpenGLES转场零基础OpenGLES学习路线推荐:OpenGLES学习目录>>OpenGLES函数零基

一、mysql数据库汉字首字母获取查询1.汉字提取首字母get_first_pinyin_char：此函数是将一个中文字符串的第一个汉字转成拼音字母（例如：“李”->l）,包括特殊字符处理，可以进行动态添加CREATEDEFINER=`root`@`%`FUNCTION`get_first_pinyin_char`(PARAMVARCHAR(255))RETURNSvarchar(2)CHARSETutf8mb4BEGIN DECLAREV_RETURNVARCHAR(255); DECLAREV_FIRST_CHARVARCHAR(2); SETV_FIRST_CHAR=UPPER(LEFT

前言ES统计分析概念ES中的聚合查询，类似SQL的SUM/AVG/COUNT/GROUPBY分组查询，主要用于统计分析场景。下面先介绍ES聚合查询的核心流程和核心概念。1、ES聚合查询流程ES聚合查询类似SQL的GROUPby，一般统计分析主要分为两个步骤：分组组内聚合对查询的数据首先进行一轮分组，可以设置分组条件，例如：新生入学，把所有的学生按专业分班，这个分班的过程就是对学生进行了分组。组内聚合，就是对组内的数据进行统计，例如：计算总数、求平均值等等，接上面的例子，学生都按专业分班了，那么就可以统计每个班的学生总数，这个统计每个班学生总数的计算，就是组内聚合计算。提示：分组类似SQL的gr

一、背景介绍脑肿瘤分割挑战赛（braintumorsegmentationchallenge，BraTSChanllenge）是国际医学图像计算和计算机辅助干预协会(MedicalImageComputingandComputerAssistedInterventionSociety，MICCAI）所有比赛中历史最悠久的，已经连续办了10年，是医学图像处理领域最热门的比赛之一。2017年及之后的每届挑战赛均包含三个数据集，分别是训练集（Traningdata）、验证集（Validationdata）和测试集（Testdata）可以通过官方渠道和Kaggle下载训练集的图像和标签、验证集的图像，

1.初始化项目在项目跟目录下执行npminit-y初始化项目2.安装依赖同样在项目根目录下执行npminstallbabel-clibabel-preset-envbrowserify-Dbabel-cli:babel的脚手架工具babel-preset-env：将最新的es6的语法转换成es5browserify：打包工具，类似于webpack，但是比webpack简单，一般在项目中使用webpack，在这里只是简单演示，所以选择browserify3.使用命令对我们的代码进行编译因为我们是局部安装，所以使用npx来执行babel命令npxbabelsrc/js-ddist/js--pres

这里仅实践操作并根据实际问题进行记录笔记。运行ES8我们需要在自己的电脑上安装好DockerDesktop。接着我们运行如下的命令：出现两个异常，一个是需要使用winpty因为我使用win的dockerdesktop，另外一个问题是docker启动elasticsearchERROR:Elasticsearchdidnotexitnormally-checkthelogsatxxx。解决办法：在运行命令中添加-e"discovery.type=single-node"。最终运行命令$dockernetworkcreateelastic$dockerpulldocker.elastic.co/e

一、ES8.x整合springBoot1、导入依赖dependency> groupId>com.fasterxml.jackson.coregroupId> artifactId>jackson-databindartifactId> version>2.12.3version>dependency>dependency> groupId>co.elastic.clientsgroupId> artifactId>elasticsearch-javaartifactId> version>8.7.1version>dependency>2、创建ElasticsearchClient@Conf

文章目录1.ElasticSearch根据ids查询文档2.SpringBoot整合ES实现ids查询1.ElasticSearch根据ids查询文档①索引文档，构造数据PUT/my_index/_doc/1{"price":10}PUT/my_index/_doc/2{"price":20}PUT/my_index/_doc/3{"price":30}②查询文档id为1或者2的文档：GET/my_index/_search{"query":{"ids":{"values":[1,2]}}}{"took":1,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"su

ES是一个分布式框架，隐藏了复杂的处理机制，核心数据分片机制、集群发现、分片负载均衡请求路由。ES的高可用架构，总体如下图：说明：本文会以pdf格式持续更新，更多最新尼恩3高pdf笔记，请从下面的链接获取：语雀或者码云ES基本概念名词Cluster代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。Shards代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这

标题：SING:用GPU对序列进行索引本文实际上只用GPU加速了内存数据集上的精确查询，索引构建沿用了MESSI，无GPU参与。III.THESINGDATASERIESINDEX首先讲一个基本的方法M+G，然后在其上优化得到SING。A.TheM+GSolution首先在CPU上用做一次近似搜索拿到BSF。CPU-GPU同时计算：然后将queryPAA和iSAX表传到GPU上去算下界距离，算完返回下界距离表，和数据集一一对齐。与上一步同时，CPU遍历这棵树，把下界距离小于BSF的叶子节点以roundrubin方式扔到一组优先级队列中。等到上一步完成后，每个线程分配一个队列，依次处理，下界距离