前后端分离了！第一次知道这个事情的时候，内心是困惑的。前端都出去搞SPA，SEO们同意吗？后来，SSR来了。他说：“SEO们同意了！”任何人的反对，都没用了，时代变了。各种各样的SPA们都来了，还有穿着跟SPA们一样衣服的各种小程序们。为他们做点什么吧？于是rxModels诞生了，作为一个不希望被抛弃的后端，它希望能以更便捷的方式服务前端。顺便把如何设计制作也分享出来吧，说不定会有一些借鉴意义。即便有不合理的地方，也会有人友善的指出来。保持开放，付出与接受会同时发生，是双向受益的一个过程。rxModels是什么？一个款开源、通用、低代码后端。使用rxModels，只需要绘制ER图就可以定制一个
这个东西是我接触的第一个非2D方面的算法，到目前为止其实也没有完全搞定，不过可能短时间内也无法突破。先把能搞定的搞定吧。 这个东西也有一大堆参考资料，不过呢，搜来搜去其实也就那些同样的东西，个人觉得就属这个文章最经典，既有说明，也有图片，还有代码： PhotometricStereo ChamanSinghVermaandMon-JuWu https://pages.cs.wisc.edu/~csverma/CS766_09/Stereo/stereo.html 另外，github上也应该有一些参考的资料吧，我主要参考的是 https://github.com/chao
这个东西是我接触的第一个非2D方面的算法，到目前为止其实也没有完全搞定，不过可能短时间内也无法突破。先把能搞定的搞定吧。 这个东西也有一大堆参考资料，不过呢，搜来搜去其实也就那些同样的东西，个人觉得就属这个文章最经典，既有说明，也有图片，还有代码： PhotometricStereo ChamanSinghVermaandMon-JuWu https://pages.cs.wisc.edu/~csverma/CS766_09/Stereo/stereo.html 另外，github上也应该有一些参考的资料吧，我主要参考的是 https://github.com/chao
Android启动优化（一）-有向无环图Android启动优化（二）-拓扑排序的原理以及解题思路Android启动优化（三）-AnchorTask使用说明Android启动优化（四）-手把手教你实现AnchorTaskAndroid启动优化（五）-AnchorTask1.0.0版本更新了Android启动优化（六）-深入理解布局优化这几篇文章从0到1，讲解DAG有向无环图是怎么实现的，以及在Android启动优化的应用。推荐理由：现在挺多文章一谈到启动优化，动不动就聊拓扑结构，这篇文章从数据结构到算法、到设计都给大家说清楚了，开源项目也有非常强的借鉴意义。前言春节之前，更新了一篇博客Andro
Android启动优化（一）-有向无环图Android启动优化（二）-拓扑排序的原理以及解题思路Android启动优化（三）-AnchorTask使用说明Android启动优化（四）-手把手教你实现AnchorTaskAndroid启动优化（五）-AnchorTask1.0.0版本更新了Android启动优化（六）-深入理解布局优化这几篇文章从0到1，讲解DAG有向无环图是怎么实现的，以及在Android启动优化的应用。推荐理由：现在挺多文章一谈到启动优化，动不动就聊拓扑结构，这篇文章从数据结构到算法、到设计都给大家说清楚了，开源项目也有非常强的借鉴意义。前言春节之前，更新了一篇博客Andro
NeRF（NeuralRadianceFields）又称神经辐射场，自从被提出以来，火速成为最为热门的研究领域之一，效果非常惊艳。然而，NeRF的直接输出只是一个彩色的密度场，对研究者来说可用信息很少，缺乏上下文就是需要面对的问题之一，其效果是直接影响了与3D场景交互界面的构建。但自然语言不同，自然语言与3D场景交互非常直观。我们可以用图1中的厨房场景来解释，通过询问餐具在哪，或者询问用来搅拌的工具在哪，以这种方式就可以在厨房里找到物体。不过完成这项任务不仅需要模型的查询能力，还需要能够在多个尺度上合并语义等。本文中，来自UC伯克利的研究者提出了一种新颖的方法，并命名为LERF（Languag
NeRF（NeuralRadianceFields）又称神经辐射场，自从被提出以来，火速成为最为热门的研究领域之一，效果非常惊艳。然而，NeRF的直接输出只是一个彩色的密度场，对研究者来说可用信息很少，缺乏上下文就是需要面对的问题之一，其效果是直接影响了与3D场景交互界面的构建。但自然语言不同，自然语言与3D场景交互非常直观。我们可以用图1中的厨房场景来解释，通过询问餐具在哪，或者询问用来搅拌的工具在哪，以这种方式就可以在厨房里找到物体。不过完成这项任务不仅需要模型的查询能力，还需要能够在多个尺度上合并语义等。本文中，来自UC伯克利的研究者提出了一种新颖的方法，并命名为LERF（Languag
一、深度优先遍历深度优先遍历，从初始访问结点出发，我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点。总结起来可以这样说：每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点。我们从这里可以看到，这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入，而不是对一个结点的所有邻接结点进行横向访问。具体算法表述如下：1、访问初始结点v，并标记结点v为已访问。2、查找结点v的第一个邻接结点w。3、若w存在，则继续执行4，否则算法结束。4、若w未被访问，对w进行深度优先遍历递归（即把w当做另一个v，然后进行步骤123）
一、深度优先遍历深度优先遍历，从初始访问结点出发，我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点。总结起来可以这样说：每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点。我们从这里可以看到，这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入，而不是对一个结点的所有邻接结点进行横向访问。具体算法表述如下：1、访问初始结点v，并标记结点v为已访问。2、查找结点v的第一个邻接结点w。3、若w存在，则继续执行4，否则算法结束。4、若w未被访问，对w进行深度优先遍历递归（即把w当做另一个v，然后进行步骤123）
前言项目地址：https://github.com/Peakmain/ComposeProject上篇文章我们讲到TopAppBar的封装,主要是封装一个标题居中的TopAppBar，包括支持沉浸式状态栏。今天我们来实现一个Banner的封装Banner框架介绍和使用项目源码地址：Banner.kt源码效果我们首先看下我们今天要做的效果轮播图效果图.gif框架使用详细使用文档：https://github.com/Peakmain/ComposeProject/wikiBanner(data=viewModel.bannerData,//设置数据onImagePath={//设置图片的url地
