首先，进行springboot2.7之后，官方不推荐使用/META-INF/spring.factories，转成和SPI比较类似的/META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件，这个我们是需要知道的。思维需要转变一下，转变之后，代码更简单了/META-INF/spring.factories内容org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\com.lind.plugin.captcha.Cap
首先，进行springboot2.7之后，官方不推荐使用/META-INF/spring.factories，转成和SPI比较类似的/META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件，这个我们是需要知道的。思维需要转变一下，转变之后，代码更简单了/META-INF/spring.factories内容org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\com.lind.plugin.captcha.Cap
🌷专栏导读🌸作者简介：花想云，在读本科生一枚，致力于C/C++、Linux学习。🌸本文收录于C++系列，本专栏主要内容为C++初阶、C++进阶、STL详解等，专为大学生打造全套C++学习教程，持续更新！🌸相关专栏推荐：C语言初阶系列、C语言进阶系列、数据结构与算法本章为C++修炼之练气期最后一篇，为大家整理了C++11中一些新的语法，也是为接下来C++更深一层学习做个铺垫。本章我们将学习auto关键字、范围for的使用、nullptr关键字，一起进入新的学习吧~🌷auto关键字🌺什么是autoC++中引入了新的关键字auto，其作用为自动推导类型。例如：intmain(){ inta=0; a
🌷专栏导读🌸作者简介：花想云，在读本科生一枚，致力于C/C++、Linux学习。🌸本文收录于C++系列，本专栏主要内容为C++初阶、C++进阶、STL详解等，专为大学生打造全套C++学习教程，持续更新！🌸相关专栏推荐：C语言初阶系列、C语言进阶系列、数据结构与算法本章为C++修炼之练气期最后一篇，为大家整理了C++11中一些新的语法，也是为接下来C++更深一层学习做个铺垫。本章我们将学习auto关键字、范围for的使用、nullptr关键字，一起进入新的学习吧~🌷auto关键字🌺什么是autoC++中引入了新的关键字auto，其作用为自动推导类型。例如：intmain(){ inta=0; a
这次设计视频背景界面去测试一下之前自制的数据库接口。代码下载及更多教程在我的公众号：ForMyFuture一.UI动态背景 之前写短视频脚本时用到videoview，既然要制作视频背景，那么也需要用到这个控件。还有一个问题是我们的文本框不能够被videoview阻挡，文本，button等一些控件要显示到videoview之上，用到了elevation这个属性。ui.layout({device.height}}px"w="{{device.width}}"/>服务器数据查询测试查询); 并且设置全屏，activity.window.setFlags(android.view.Window
这次设计视频背景界面去测试一下之前自制的数据库接口。代码下载及更多教程在我的公众号：ForMyFuture一.UI动态背景 之前写短视频脚本时用到videoview，既然要制作视频背景，那么也需要用到这个控件。还有一个问题是我们的文本框不能够被videoview阻挡，文本，button等一些控件要显示到videoview之上，用到了elevation这个属性。ui.layout({device.height}}px"w="{{device.width}}"/>服务器数据查询测试查询); 并且设置全屏，activity.window.setFlags(android.view.Window
FoldingNet[1]提出了一种点云自编码器结构，属于自监督学习的范畴，可以将输入点云投影（即特征降维）至具有丰富语义信息的高维空间中，形成高维特征向量（文中用“codeword”指代），即编码过程。接着通过解码网络将高维特征向量恢复得到高维度的输入点云。如下图所示，对于input输入点云，首先经过特征编码形成codeword（不是图中的2Dgrid），接着进行两次folding操作，恢复得到与输入点云相似的输出点云：WhatisFoldingOperation？作者在文中指出，从直觉上来说，任何三维空间表面结构都可以通过“裁剪”，“挤压”，“屈伸”等操作转换成二维平面表示，因此以上操作的
FoldingNet[1]提出了一种点云自编码器结构，属于自监督学习的范畴，可以将输入点云投影（即特征降维）至具有丰富语义信息的高维空间中，形成高维特征向量（文中用“codeword”指代），即编码过程。接着通过解码网络将高维特征向量恢复得到高维度的输入点云。如下图所示，对于input输入点云，首先经过特征编码形成codeword（不是图中的2Dgrid），接着进行两次folding操作，恢复得到与输入点云相似的输出点云：WhatisFoldingOperation？作者在文中指出，从直觉上来说，任何三维空间表面结构都可以通过“裁剪”，“挤压”，“屈伸”等操作转换成二维平面表示，因此以上操作的
gitreset--soft命令的使用命令语法：gitreset--soft版本号作用：用于版本的回退，只进行对commit操作的回退，不影响工作区的文件。例如：在提交代码的时候，commit之后，然后我又在工作区添加了东西，这时候突然发现，上一次的commit有错误的文件，需要重新修改，但是我添加的东西友不想丢失，而且我想修改上一次的提交，这时候可进行gitreset--soft版本号这里进行演示：我进行4次commit。第一次提交：在src目录下提交了一个test1.txt文件。如图：第二次提交：在src下新增一个test2.txt文件。第三次提交：在src下新增一个test3.txt文件
gitreset--soft命令的使用命令语法：gitreset--soft版本号作用：用于版本的回退，只进行对commit操作的回退，不影响工作区的文件。例如：在提交代码的时候，commit之后，然后我又在工作区添加了东西，这时候突然发现，上一次的commit有错误的文件，需要重新修改，但是我添加的东西友不想丢失，而且我想修改上一次的提交，这时候可进行gitreset--soft版本号这里进行演示：我进行4次commit。第一次提交：在src目录下提交了一个test1.txt文件。如图：第二次提交：在src下新增一个test2.txt文件。第三次提交：在src下新增一个test3.txt文件
