unity脚本基础+编辑器UnityEditor学习一，MonoBehaviour类及其生命周期1.1创建脚本1.2生命周期1.3MonoBehaviour类与普通类的区别二，拓展菜单和面板2.1Inspector面板参数2.2顶部菜单栏2.3拓展Assets右键菜单2.4拓展Inspector组件右键菜单2.5拓展Hierarchy右键菜单2.6CustomEditor自定义编辑器三，GUI/GUILayout3.1按钮3.2文本3.3滑条3.4布局四，EditorGUI/EditorGUILayout4.1基本面板4.1.1浮动窗口EditorWindow4.1.2检视Inspector面
Nginx学习：HTTP核心模块（二）Server第一个重要的子模块就是这个Server相关的模块。Server代表服务的意思，其实就是这个Nginx的HTTP服务端所能提供的服务。或者更直白点说，就是虚拟主机的配置。通过Server，我们可以在同一台服务器上，配置监听不同端口号的HTTP应用，配置不同域名解析的HTTP服务，并且还可以灵活组合进行各种不同的域名和端口号的配置。这就是Server模块的作用。Server默认安装完成Nginx之后，都会提供一个默认的配置文件，在其中就会有一个server。server { listen 80; server_name local
4月25日消息，人类的大脑能够通过神经元和突触的连接网络处理信息，这种网络结构也能被纳米技术所模仿。纳米线网络（Nanowirenetwork）是一种纳米技术，通常由肉眼不可见的高导电银线制成，覆盖有塑料材料并形成网状结构。它们能够自我组装成一个具有记忆和处理能力的动态复杂网络，类似于人脑。现在，悉尼大学的国际研究团队证明了纳米线网络不仅与人脑相似，而且能够像人脑一样学习和记忆。IT之家注：大脑的神经网络（左），纳米线网络（右）研究团队使用了一种用于评估人类工作记忆的测试，叫做n-back测试。在这个测试中，被试者需要判断一系列字母或图像中，每个项目是否与前“n”个之前出现的项目相匹配。一般来
强化学习（RL）可以让机器人通过反复试错进行交互，进而学会复杂行为，并随着时间的推移变得越来越好。之前谷歌的一些工作探索了RL如何使机器人掌握复杂的技能，例如抓取、多任务学习，甚至是打乒乓球。虽然机器人强化学习已经取得了长足进步，但我们仍然没有在日常环境中看到有强化学习加持的机器人。因为现实世界是复杂多样的，并且随着时间的推移不断变化，这为机器人系统带来巨大挑战。然而，强化学习应该是应对这些挑战的优秀工具：通过不断练习、不断进步和在工作中学习，机器人应该能够适应不断变化的世界。在谷歌的论文《DeepRLatScale:SortingWasteinOfficeBuildingswithaFlee
Git教程2023.05.06一、创建版本库二、时光机穿梭2.1版本回退2.2工作区和暂存区2.3管理修改2.4撤销修改2.5删除文件三、远程仓库3.1添加远程库3.2从远程库克隆四、分支管理4.1创建与合并分支4.2解决冲突4.3分支管理策略4.4Bug分支4.5Feature分支4.6多人协作4.7Rebase五、标签管理5.1创建标签5.2操作标签六、使用GitHub一、创建版本库初始化一个Git仓库，使用gitinit命令。添加文件到Git仓库，分两步：使用命令gitadd，注意，可反复多次使用，添加多个文件；使用命令gitcommit-m，完成。二、时光机穿梭要随时掌握工作区的状态，
通讯协议之路主要分为两部分，第一部分从理论上面讲解各类协议的通讯原理以及通讯格式，第二部分从具体运用上讲解各类通讯协议的具体应用方法。后续文章会同时发表在个人博客(jason1016.club)、CSDN；视频会发布在bilibili(UID:399951374)一、串口通信接口标准简介串行数据通信接口标准主要有RS-232、RS-422与RS-485，最初都是由电子工业协会（EIA）制订并发布的。RS-232在1970年发布，命名为EIA-232-E，作为工业标准，以保证不同厂家产品之间的兼容。RS-422由RS-232发展而来，它是为改进RS-232通信距离短(最大传输距离15m)、速率低
学习视频【C/C++/EasyX】学编程，做游戏，小白快速入门图形编编程目录getch();需要使用返回值来判断 控制圆形移动： 代码问题1： 代码问题2：GetAsyncKeyState(键值)；非easyx函数： 用于获取键盘消息的函数 getch(); 需要头文件conio.hGetAsyncKeyState(键值)； 需要头文件windows.h,由于EasyX包含了Windows头文件，所以无需自己包含getch();需要使用返回值来判断 与非ASCII表字符的按键比较，需
TensorBoard是TensorFlow官方提供的一款可视化工具，用于可视化模型训练过程中的各种指标、图像和计算图等信息，方便用户更加直观地观察模型的训练情况。下面是TensorBoard的一些常见可视化网页：Scalars网页：该网页展示了模型在训练过程中的标量数据，如训练误差、测试误差、学习率等。Graphs网页：该网页展示了模型的计算图，可以更加清晰地了解模型的结构和参数。Histograms网页：该网页展示了模型参数的分布情况，包括权重、偏置、梯度等。Images网页：该网页展示了模型输出的图像数据，可以直观地观察模型的输出结果。Projector网页：该网页用于对高维数据进行降维
区块链安全文章目录区块链安全JumpOrientedProgramming实战一实验目的实验环境实验工具实验原理实验内容JumpOrientedProgramming实战一实验步骤分析合约源代码漏洞JumpOrientedProgramming实战一实验目的学会使用python3的web3模块学会分析以太坊智能合约中中JumpOrientedProgramming（JOP）问题深刻理解EVM字节码找到合约漏洞进行分析并形成利用实验环境Ubuntu18.04操作机实验工具python3实验原理JOP的思想和ROP是相似的：串联起一个个小的代码片段（gadget），达成一定的目的。涉及到JOP的是
目录1 requests.get(url)的各种属性，也就是response的各种属性2下面进行测试2.1 response.text1.2 response.content.decode()1.2.1 response.content.decode()或者 response.content.decode("utf-8")1.2.2 response.content.decode("GBK")报错1.2.3关于编码知识1.3 response.url 1.4response.status_code插入知识：网页的基础跳出命令1.5响应头response.headers 1.6respon
