在根据四叉树节点创建了1365个地形分块网格并保存到本地后，我们接下来要在游戏运行的过程中动态地显示所需的网格，这是最关键的一步。 如何根据摄像机位置动态地选择地形块？这其中体现了由整体到局部，从简单到复杂的原则。 0、我们首先创建三个缓存列表。 1、我们先将索引为0的地形分块（即最高LOD等级）的分块放入BufferA； 2、然后遍历BufferA，判断BufferA中的每一个元素是否符合“无需更加详细”的条件，如果是，将它放入BufferFinal，否则放入BufferB； 3、在遍历完BufferA中的元素后，清空BufferA，将BufferB的元素全部复制到Buffer
RxJava笔记前言看此篇之前最好知道RxJava的使用。由于RxJava内部源码实现有点复杂，既然用拆轮子的方式来分析源码比较难啃，不如换种方式，以造轮子的方式，将源码中与性能、兼容性、扩展性有关的代码剔除，只留下核心代码，加上我个人的理解，带大家揭秘RxJava的实现原理（本文不涉及框架的使用介绍）。一、构建观察者类Subsribler在RxJava里面是一个抽象类，它实现了Observer接口。publicinterfaceObserver{voidonCompleted();voidonError(Throwablethrowable);voidonNext(Tvalue);}publ
RxJava笔记前言看此篇之前最好知道RxJava的使用。由于RxJava内部源码实现有点复杂，既然用拆轮子的方式来分析源码比较难啃，不如换种方式，以造轮子的方式，将源码中与性能、兼容性、扩展性有关的代码剔除，只留下核心代码，加上我个人的理解，带大家揭秘RxJava的实现原理（本文不涉及框架的使用介绍）。一、构建观察者类Subsribler在RxJava里面是一个抽象类，它实现了Observer接口。publicinterfaceObserver{voidonCompleted();voidonError(Throwablethrowable);voidonNext(Tvalue);}publ
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据集简介下面用到的数据集基于IAM数据集的英文手写字体自动识别应用，IAM数据库主要包含手写的英文文本，可用于训练和测试手写文本识别以及执行作者的识别和验证，该数据库在ICDAR1999首次发布，并据此开发了基于隐马尔可夫模型的手写句子识别系统，并于ICPR2000发布，IAM包含不受约束的手写文本，以300dpi的分辨率扫描并保存为具有256级灰度的PNG图像，IAM手写数据库目前最新的版本为3.0，其主要结构如下约700位作家贡献笔迹样本超过1500页扫描文本约6000个独立标记的句子超过一万行独立标记的文本超过十万个独立标记的空间
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据集简介下面用到的数据集基于IAM数据集的英文手写字体自动识别应用，IAM数据库主要包含手写的英文文本，可用于训练和测试手写文本识别以及执行作者的识别和验证，该数据库在ICDAR1999首次发布，并据此开发了基于隐马尔可夫模型的手写句子识别系统，并于ICPR2000发布，IAM包含不受约束的手写文本，以300dpi的分辨率扫描并保存为具有256级灰度的PNG图像，IAM手写数据库目前最新的版本为3.0，其主要结构如下约700位作家贡献笔迹样本超过1500页扫描文本约6000个独立标记的句子超过一万行独立标记的文本超过十万个独立标记的空间
文章目录1生成对抗网络基本概念2生成对抗网络建模2.1建立MnistDataset类2.2建立鉴别器2.3测试鉴别器2.4Mnist生成器制作3模型的训练4模型表现的判断前面的博客讲了如何基于PyTorch使用神经网络识别手写数字使用PyTorch构建神经网络下面在此基础上构建一个生成对抗网络，生成对抗网络可以模拟出新的手写数字数据集。1生成对抗网络基本概念生成对抗网络（GAN）是一种用于生成新的照片，文本或音频的模型。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的作用是生成新的样本，而判别器的作用是识别这些样本是真实的还是假的。两个模型相互博弈，通过不断调整自己的参数来提高自己的能力。生成器希望判
文章目录1生成对抗网络基本概念2生成对抗网络建模2.1建立MnistDataset类2.2建立鉴别器2.3测试鉴别器2.4Mnist生成器制作3模型的训练4模型表现的判断前面的博客讲了如何基于PyTorch使用神经网络识别手写数字使用PyTorch构建神经网络下面在此基础上构建一个生成对抗网络，生成对抗网络可以模拟出新的手写数字数据集。1生成对抗网络基本概念生成对抗网络（GAN）是一种用于生成新的照片，文本或音频的模型。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的作用是生成新的样本，而判别器的作用是识别这些样本是真实的还是假的。两个模型相互博弈，通过不断调整自己的参数来提高自己的能力。生成器希望判
防抖!DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8">/head>body>防抖：inputid="input"type="text">/body>script>//监听拿到input输入的值input.addEventListener('input',function(e){val(e.target.value)})//防抖的核心代码functionfn(time,fun){letflag//定义状态returnfunction(value){clearTimeout(flag)//在执行之前清除定时器的flag不让他执行flag=set
防抖!DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8">/head>body>防抖：inputid="input"type="text">/body>script>//监听拿到input输入的值input.addEventListener('input',function(e){val(e.target.value)})//防抖的核心代码functionfn(time,fun){letflag//定义状态returnfunction(value){clearTimeout(flag)//在执行之前清除定时器的flag不让他执行flag=set
先上成功图1.在父组件里面定义弹出层，并且调用子组件制作海报的方法2.点击显示二维码调用子组件海报方法showPoster(customerPostId){ //console.log(this.$refs.positionPoster) this.$refs.positionPoster.createPoster(customerPostId); }3.mounted方法里面获取手机屏幕的宽度，并且设置canvas的大小 uni.getSystemInfo({ success:res=>{ this.canvas
