OpenGLES入门教程（二）之绘制一个平面桌子前言0.OpenGL绘制图形的整体框架概述1.定义顶点2.定义着色器3.加载着色器4.编译着色器5.将着色器链接为OpenGL程序对象6.将着色器需要的数据与拷贝到本地的数组相关联7.在屏幕上绘制图形8.让桌子有边框的效果前言上一篇文章OpenGLES入门教程（一）编写第一个OpenGL程序，我们创建了自己的第一个OpenGL程序，实现了绘制红色背景的Activity页面，算是OpenGLES的helloworld程序吧。本篇文章基于上一篇文章基础上讲解如何使用OpenGL绘制一张平面桌子，桌子由一个长方形构成，且长方形中间绘制一条线，长方形两头
文章目录前言多继承虚继承虚继承的底层组合前言上一篇文章我们C++的正常继承其实已经讲完了，但是后面还有一个大坑。实际当中继承有单继承和多继承。单继承就是直接继承一个类。只有一个直接父类的就叫做单继承。如果是单继承那就比较简单。现实世界除了有单继承还有多继承。多继承多继承就是我一个类我具备另外两个类的特征。单继承就是一个类只具备另外一个类的特征。现实世界当中有什么东西需要具备两个特征都继承一下呢？比如：有没有一种物种既具有水果的特征，也具有蔬菜的特征？番茄。多继承很重要，它能够更好的描绘这个世界。所以多继承看起是很合理的，但是它有一个大坑。多继承就可能会导致这种菱形继承。菱形继承会有什么样的问题
接来下在PC端安装和配置Charles，方法同下面链接，不再赘述。在模拟器上安装magisk实现Charles抓https包（二）_小小爬虾的博客-CSDN博客一、记录下本机IP和代理端口 二、在手机模拟器上设置代理192.168.31.71:8888，设置完毕后，测试。 因为还没有安装证书（后面发现其实是代理根本没有生效），在手机上打开浏览器，访问网址chls.pro/ssl，就会提示下载证书（本步骤的前提是：电脑上的Charles是运行的情况下）。结果，我的雷电模拟器上给出了如下提示，没有下载证书。 不要慌，这是因为数据没有走Charles代理（之前配置mitmproxy的时候遇到了）
1.设置沉浸式：win.setWindowLayoutFullScreen(true);2.获取状态栏的高：win.getWindowAvoidArea(window.AvoidAreaType.TYPE_SYSTEM)以及win.on('avoidAreaChange',(data)=>{})。importUIAbilityfrom'@ohos.app.ability.UIAbility';importwindowfrom'@ohos.window';import{logger}from'@ohos/commonLib';constTAG:string='EntryAbility';expo
目录一、双向链表的概念二、 双向链表的优缺点分析与对比 2.1双向链表特点：2.2双链表的优劣：2.3循环链表的优劣2.4 顺序表和双向链表的优缺点分析三、带头双向循环链表增删改查实现3.1SList.c3.2创建一个新节点、头节点3.3头插3.4尾插3.5头删3.6尾删3.7查找3.8删除3.9插入3.10查找3.11打印链表3.12销毁链表四、简化链表，用插入和删除代替其他插入删除五、SList.h六、Test.c书接上文：链表基础知识（一、单链表、头插、尾插、头删、尾删、查找、删除、插入）-CSDN博客一、双向链表的概念双向链表，即一个节点中有两个指针域，一个存放当前节点前一个节点的
我上篇博文分享了SegmentAnything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存。1SegmentAnything介绍1.1概况 MetaAI公司的SegmentAnything模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643 项目地址：SegmentAnything1.2使用方
目录1xml文件2涉及的函数3实践使用opencv进行人脸、眼睛、嘴的检测。1xml文件方法①下载 地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades点击haarcascade_frontalface_default.xml文件对着Raw右键，选择“链接另存为”，选择代码所在的路径即可，就可以下载这个文件啦。其他文件的下载方式与上述文件的方式类似。
🔥博客主页： 【小扳_-CSDN博客】❤感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍ 文章目录 1.0二叉搜索树的概述 2.0二叉搜索树的成员变量及其构造方法 3.0实现二叉树的核心接口 3.1 实现二叉搜索树-获取值 get(intkey) 3.2 实现二叉搜索树-获取最小的关键字 min(BinaryNodenode) 3.3 实现二叉搜索树- 获取最大的关键字 max(BinaryNodenode) 3.4 实现二叉搜索树-增、更新put(intkey,Objectvalue) 3.5实现二叉搜索树-查找关键字的后驱节点 successor(intk
一.常见的特征提取器类别卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）：CNN是一种常用的特征提取器，它能够对图像、音频等二维或一维数据进行特征提取。循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）：RNN是一种能够处理序列数据的特征提取器，它能够对文本、语音等序列数据进行特征提取。Transfomer：Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（Seq2Seq）任务的深度学习模型。与传统的循环神经网络（RNN）模型不同，Transformer模型使用了注意力机制（AttentionMechanism）来处理输入序列
摘要本文主要针对NLP任务中经典的Transformer模型的来源、用途、网络结构进行了详细描述，对后续NLP研究、注意力机制理解、大模型研究有一定帮助。1.引言Awesome-Text2SQL这个项目主要收集了针对大型语言模型和Text2SQL等的精选教程和资源，希望能够共同学习、共同推动Text2SQL领域进步！地址：GitHub-eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL:CuratedtutorialsandresourcesforLargeLanguageModels,Text2SQL,andmore.在上一篇《Text-to-SQL小白入门（一）》中，我们介绍了Te
