组其实就是一个集合，将不同的物体添加到一个组中，就形成了一个集合；比如我们可以创建两个物体，然后将这两个物体使用group.add方法添加到同一个组中//创建几何体constgeometry=newTHREE.BoxGeometry(50,50,50)//创建材质constmaterial=newTHREE.MeshBasicMaterial({color:0x00ff00})//创建物体AconstcubeA=newTHREE.Mesh(geometry,material)cubeA.position.set(100,0,0)//创建物体BconstcubeB=newTHREE.Mesh(g
HashMap及TreeMap源码解读HashMap源码TreeMap源码HashMap源码1.看源码之前需要了解的一些内容NodeK,V>[]table哈希表结构中数组的名字DEFAULT_INITIAL_CAPACITY：数组默认长度16DEFAULT_LOAD_FACTOR：默认加载因子0.75HashMap里面每一个对象包含以下内容：1.1链表中的键值对对象包含： inthash;//键的哈希值finalKkey;//键Vvalue;//值NodeK,V>next;//下一个节点的地址值 1.2红黑树中的键值对对象 包含： inthash; //键的哈希值final
业务系统正常运行的稳定性十分重要，作为SpringBoot的四大核心之一，Actuator让你时刻探知SpringBoot服务运行状态信息，是保障系统正常运行必不可少的组件。 spring-boot-starter-actuator提供的是一系列HTTP或者JMX监控端点，通过监控端点我们可以获取到系统的运行统计信息，同时，我们可以自己选择开启需要的监控端点，也可以自定义扩展监控端点。 Actuator通过端点对外暴露的监控信息是JSON格式数据，我们需要使用界面来展示，目前使用比较多的就是SpringBootAdmin或者Prometheus+Grafana的方式：SpringBoo
程序源代码：/****************************************第十四届蓝桥杯省赛源代码*********************************************/#include#include#include"onewire.h"#include"ds1302.h"#include"iic.h"#defineucharunsignedchar#defineuintunsignedint ucharcodetype1[]={ 0xC0, 0xF9, 0xA4, 0xB0,
大师兄的数据分析学习笔记(二十三）：人工神经网络大师兄的数据分析学习笔记(二十五）：聚类（一）一、回归树回归树是决策树的一种算法，但回归的值是连续值。与分类树不同，回归树的每个节点（包括叶子节点和中间节点），都会得到预测值。一般这个预测值就是这些连续标注的平均值。对特征进行分类，切分属性的依据不再是熵或基尼系数，而是最小方差。也就是说在根据某一个属性切分后，必须要满足两部分的方差的和是最小的。之后就可以套用其它特征进行同样的过程，直到满足回归树的停止条件。停止条件可以是剪枝的限制、叶子最大样本数量等等。如果要进行预测，顺着回归树的特征到叶子节点，取叶子节点的平均值作为预测值。二、提升树提升树的
这一篇笔记开始介绍几种数据库函数，以下是几种函数及其作用Cast转换类型Coalesce优先取值Greatest返回较大值Nullif值相同返回None1、model准备这一篇笔记我们主要用到Author和Entrymodel作为示例，下面的是Authormodel：classAuthor(models.Model):name=models.CharField(max_length=200)email=models.EmailField(null=True,default=None)age=models.IntegerField(null=True,blank=True)alias=model
大家好，我是风雨无阻。前一篇，我们详细介绍了使用SadTlaker制作数字人视频案例，感兴趣的朋友请前往查看:AI绘画StableDiffusion研究（十三）SD数字人制作工具SadTlaker使用教程。对于没有安装SadTlaker插件的朋友，可以查看这篇文章：AI绘画StableDiffusion研究（十二）SD数字人制作工具SadTlaker插件安装教程。想必用过SadTlaker的朋友都知道，目前使用SadTlaker插件制作数字人说话的视频，有两个不太理想的地方：（1）、生成视频消耗的时间比较长。尤其是显卡和显存比较低的朋友，想要制作一个长时间的视频，效率更低。笔者亲测：使用306
算法套路十四——动态规划之背包问题：01背包、完全背包及各种变形如果对递归、记忆化搜索及动态规划的概念与关系不太理解，可以前往阅读算法套路十三——动态规划DP入门背包DP介绍：https://oi-wiki.org/dp/knapsack/算法示例一——0/1背包：0-1背包:有n个物品，第i个物品的体积为w[i]，价值为v[i]，每个物品至多选一个，求体积和不超过capacity时的最大价值和，其中i从0开始。递归+记忆化搜索递归函数定义：在0/1背包问题中，递归函数dfs需要2个参数，i和c来表示当前考虑的物品和背包的剩余容量，dfs(i,c)代表的是考虑前i个物品，在背包容量为c的情况下
前言：TCP（传输控制协议）作为计算机网络中的重要协议，扮演着确保数据可靠传输的角色。在TCP的通信过程中，握手与挥手问题是不可忽视的关键环节。握手是指在建立连接时，客户端与服务器相互确认彼此的身份并同步参数，确保双方准备就绪；而挥手则是在终止连接时，双方相互告知对方自己的意愿，保证连接的安全关闭。本文将深入探讨TCP协议中握手与挥手问题的细节与作用，以期更好地理解和应用TCP协议。 TCP中的握手：TCP的三次握手是建立TCP连接的过程，确保客户端和服务器之间的通信能够可靠进行。第一次握手（SYN）：客户端向服务器发送一个SYN包（同步请求），包含一个随机的初始序列号。这个包告诉服务器客户端
1.背景根据网络安全系列-四十三:使用Suricata分析恶意流量pcap文件一文，你可以使用Suricata针对恶意流量pcap进行分析，产生eve.json的分析结果，那如何针对这些分析结果进行可视化展示呢?本文使用Filebeat的suricata模块读取eve.json分析结果并写到elasticsearch，最后由kibana进行可视化展示2.相关软件介绍2.1.filebeat介绍Beats在ELK框架中是一个轻量型数据采集器。早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、cpu、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的C
