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HTML DOM 简介

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GDevelop开源游戏引擎教程——(一)简介和安装

Q:GDevelop是什么?A:GDevelop是一款无代码、开源、免费且易用的游戏制作应用。Q:它拥有什么优势?A:它有简单且直观的游戏制作方式。事件系统让GDevelop的开发体验变得出众又轻松。这是一种无需您学会编程语言,就能轻松编写复杂逻辑的功能。并且它能够轻松将游戏发布到 Android、iOS、Steam等平台(需使用VPN,否则就无法注册账号并发布)。同时,如果觉得还不能满足需求,就可以使用JavaScript扩展游戏引擎。官网:免费易用的游戏制作应用|GDevelopGDevelop可以在线上编辑,也可以下载(个人推荐下载,易于保存)。下载地址:下载|GDevelop好了,上面

GDevelop开源游戏引擎教程——(一)简介和安装

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flex布局属性简介

flex-direction:设置主轴的方向(即项目的排列方向)。 内有四个值: row(默认值):主轴为水平方向,起点在左端。 row-reverse:主轴为水平方向,起点在右端。 column:主轴为垂直方向,起点在上沿 column-reverse:主轴为垂直方向,起点在下沿justify-content:设置主轴上的子元素排列方式。 内有五个值: flex-start(默认值):左对齐 flex-end:右对齐 center:居中 space-between:两端对齐,项目之间的间隔都相等。 space-around:每个项目两侧的间隔相等。所以,项目之间的

websocket简介及上手,node + vue实现websocket服务

websocket简介及上手1.websocket初识:WebSocket是HTML5提供的一种全双工通讯的协议,类似于http,同样建立在TCP上的传输协议,被称为ws,加密传输称为wss。WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得简单些,服务端可以主动向客户端推送数据,而在传统的http协议中服务端是不能主动推送数据给客户端的,可以保证数据的实时性。在WebSocketAPI中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。2.websocket优势:传统的http协议如果想要做数据及时更新应用,那么只能使用轮询的方式不断的发起请求得到数

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阿里云NAS存储部署简介

近期在阿里云上部署OCP需要用到NAS,其中遇到NAS无法扩容的问题,在此简单笔记。1、部署NAS参照github.com\kubernetes-sigs\alibaba-cloud-csi-driver\docs\nas.md部署说明,需要执行以下步骤:Step1:CreateRBACresource#kubectlcreate-f./deploy/rbac.yamlStep2:CreateCSIPlugin#kubectlcreate-f./deploy/nas/nas-plugin.yamlStep3:CreateCSIPlugin#kubectlcreate-f./deploy/nas

阿里云NAS存储部署简介

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Android Jetpack架构组件(一)—Jetpack简介

一、AndroidJetpack简介Jetpack并不是一个框架或者组件,它是一套库、工具和指南的集合,可帮助开发者更轻松地编写优质应用。这些组件可帮助开发者遵循最佳做法、摆脱编写样板代码的工作并简化复杂任务,以便将精力集中放在所需的代码上。AndroidJetpack中的很多组件并不都是新开发的,而是很早就有了,比如在GooleI/O2017大会时推出了AndroidArchitectureComponent(AAC),它包括了LifeCycle、LiveData、ViewModel、Room。在GooleI/O2018大会上,用AndroidX替代了AndroidSupportLibrar

git简介和使用、基础命令

文章目录一、git的安装与配置二、Git工作区原理三、Git的使用和仓库的创建四、Git的常用操作五、配置公钥六、IDEA中配置Git一、git的安装与配置https://tortoisegit.org/下载对应版本安装即可注意:配置中输入邮箱和密码一定要和自己的git账户一致git的配置查看配置gitconfig-l查看全局配置gitconfig--global--list配置用户名gitconfig--globaluser.name"username"配置邮箱gitconfig--globaluser.email"email"配置密码gitconfig--globaluser.passwo

VAE(变分自编码器)原理简介

一、技术背景变分自编码器(VAE)是一种深度生成模型,可以用于从高维数据中提取潜在的低维表示,并用于生成新的样本数据。自编码器(Autoencoder)是深度学习领域中常用的一种无监督学习方法,其基本思想是通过将输入数据压缩到低维表示,然后将其解压缩回原始空间,从而实现对数据的重构。自编码器的训练过程可以通过最小化重构误差来完成。但是,传统的自编码器无法对数据进行采样或生成,因此无法应用于生成模型中。VAE是一种改进的自编码器模型,它采用了概率编码和解码的方式,并通过引入KL散度来强制潜在表示服从预先定义的高斯分布。这种模型的主要优点是可以从潜在空间中采样生成新的数据,并且可以进行无监督学习。