我有一个UIView，里面有一个UIImageView。我在UIVIew中添加了一个UIPinchGestureRecognizer来处理捏合和缩放，并使UIView与UIImageView一起增长。我的UIView有边框。我以这种方式添加了边框:self.layer.borderColor=[UIColorblackColor].CGColor;self.layer.borderWidth=1.0f;self.layer.cornerRadius=8.0f;我遇到的问题是我无法找到一种方法来使我的UIView变大，同时保持相同的边框宽度。捏合和缩放时，边框会变粗。这是我的UIPinc

1.贪心算法简介1.1贪心算法的定义贪心算法（GreedyAlgorithm）：一种在每次决策时，总是采取在当前状态下的最好选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪心算法是一种改进的「分步解决算法」，其核心思想是：将求解过程分成「若干个步骤」，然后根据题意选择一种「度量标准」，每个步骤都应用「贪心原则」，选取当前状态下「最好/最优选择（局部最优解）」，并以此希望最后得出的结果也是「最好/最优结果（全局最优解）」。换句话说，贪心算法不从整体最优上加以考虑，而是一步一步进行，每一步只以当前情况为基础，根据某个优化测度做出局部最优选择，从而省去了为找到最优解要穷举所有可能所必须耗费的大量时间。1

Raft现存问题Raft:：日志复制和leader选举节点信息复制过程leader节点性能成为瓶颈。改进：利用follower节点空闲的带宽资源优化共识效率。没凑够半数选票而进行多轮选举。改进：改选机制名词延申：term:：仍然一个任期里一个leaderEpoch：follower节点一轮共识中交流多条日志信息，是信息收集的基本单元Logsegmentindexing：用日志段对每一轮数据进行索引。其目的是掌握当前的日志信息的容量大小,日志的顺序,追随者节点对应于其他日志,和其他信息,以促进从动件的匹配和交换节点日志信息中设置日志复制阶段。基于投票的领导人选举改进变化机制:票数较多的候选节点可

学习参考链接博客分配问题与匈牙利算法带你入门多目标跟踪（三）匈牙利算法&KM算法视频运筹学|例题详解指派问题前言图论-匈牙利算法原理参见上述参考连接中的博客与BiliBili博主的学习视屏，讲的很好很透彻。强烈建议看完（明白行列变换、找独立零、打勾、划线原理后）再来撸代码。此处以成本矩阵求解n*n的最优分配问题。问题描述在实际中经常会遇到这样的问题，有n项不同的任务，需要n个人分别完成其中的一项，但由于任务的性质和各人的专长不同，因此各人去完成不同的任务的效率(或花费的时间或费用)也就不同。于是产生了一个问题，应指派哪个人去完成哪项任务，使完成项任务的总效率最高(或所需时间最少)，这类问题称为

我有一个带有两条线图的CorePlot图表(图1在左轴上使用y轴，图2在右轴上使用y2轴)和两个绘图空间(lhsPlotSpace和rhsPlotSpace)。对于初始绘图设置，我使用scaleToFitPlots自动缩放两个绘图，这按预期工作:[lhsPlotSpacescaleToFitPlots:lhsPlots];[rhsPlotSpacescaleToFitPlots:rhsPlots];情节看起来类似于下面的屏幕截图。为了显示更多细节，我想允许用户水平平移和水平缩放，只要左右有更多数据要显示(平移和缩放应该仅由用户驱动x-轴)。y轴和y2轴应根据平移和缩放后的可见范围自动缩

PixelAlignedLanguageModels（PixelLLM）发表于2023.12，GoogleResearch&UCSanDiegoPart1概述PixelLLM：像素对齐大语言模型avision-languagemodelwithfine-grainedlocalizationabilitybydenselyaligningeachoutputwordtoapixellocationcantakeanimageandanycombinationoflocationortextasinputoroutput.generatescaptions,andalignseachoutput

目录一、CSS3过渡（transition）（重点）二、CSS3过渡练习——进度条案例三、CSS32D转换(translate、rotate、scale、转换中心点transform-origin)四、CSS3动画五、CSS3动画常见属性五、热点图案例（动画）六、速度曲线之steps步长（案例——奔跑的熊大）七、CSS33D转换（3D位移：translate3d(x,y,z)、3D旋转：rotate3d(x,y,z)、透视：perspective、3D呈现transform-style）八、案例（两面翻转的盒子、3D导航栏、旋转木马案例） 八、浏览器私有前缀一、CSS3过渡（transitio

这是上海交通大学2023.12.28开放出来的数据集和论文，感觉很宝藏，稍微将阅读过程记录一下。ZhengQ,ZhaoW,WuC,etal.Large-scaleLong-tailedDiseaseDiagnosisonRadiologyImages[J].arXivpreprintarXiv:2312.16151,2023.项目主页：https://qiaoyu-zheng.github.io/RP3D-Diag/代码：https://github.com/qiaoyu-zheng/RP3D-Diag数据集：https://huggingface.co/datasets/QiaoyuZhen

文章目录摘要创新点总结实现效果总结摘要链接：https://arxiv.org/abs/2312.08866医学图像分割是医学图像处理和计算机视觉领域的关键挑战之一。由于病变区域或器官的大小和形状各异，有效地捕捉多尺度信息和建立像素间的长距离依赖性至关重要。本文提出了一种基于高效轴向注意力的多尺度交叉轴注意（MCA）方法来解决这些问题。MCA通过计算两个并行轴向注意力之间的双向交叉注意力，以更好地捕获全局信息。此外，为了处理病变区域或器官在个体大小和形状上的显著变化，我们还在每个轴向注意力路径中使用不同大小的条形卷积核进行多次卷积，以提高编码空间信息的效率。我们将提出的MCA构建在MSCAN主

云计算与网络：弹性伸缩（AutoScaling，简称AS）简介定义和目的工作原理应用场景技术实现弹性伸缩（AutoScaling，简称AS）是云计算中一项重要的功能，它使得云基础设施能够根据负载的变化自动调整资源。这不仅提高了资源利用效率，还有助于优化成本和提供更稳定的服务。以下是关于弹性伸缩的详细介绍：定义和目的弹性伸缩是一种自动化机制，它根据预设的规则和指标（如CPU利用率、内存使用量、网络流量或自定义指标）来增加或减少云资源（如虚拟机实例）。主要目的包括：适应负载变化：自动适应应用程序需求的波动，确保在用户需求增加时增加资源，在需求减少时减少资源。成本优化：避免过度配置资源，按实际需求分