笔者希望做一个系列，整理 Android基础技术，本章是关于RecyclerViewRecyclerView 对比 ListView 的优点Adapter 面向的是ViewHolder 不是 View, 可以省略convertView.setTag和getTag 这些步骤可以设置布局管理器：竖向、横向、瀑布流方式可以设置 Item 的间隔样式Recycleview去掉了一些api，比如setEmptyview，onItemClickListener等等，给到用户更多的自定义可能Recycleview去掉了设置头部底部item的功能，专向通过viewholder的不同type实现Recyclev
1.前言高斯溅射技术【1】一经推出，立刻引起学术界和工业界的广泛关注。相比传统的隐式神经散射场渲染技术，高斯溅射依托椭球空间，显性地表示多目图像的三维空间关系，其计算效率和综合性能均有较大的提升，且更容易理解。可以预见，未来2年针对高斯溅射的应用研究将会迎来爆炸式发展。通过本篇博文，我和大家来一起了解高斯溅射技术，希望对有需要的同学提供一点帮助。2.简介高斯溅射3DGuassianSplatting是2023年Siggraph发表的一项创新性技术，其基本的思路为利用运动结构恢复SfM【2】，从一组多目图像中估计一个显性的稀疏点云。对于该点云中的每一个点，构造一个类似散射场的高斯椭球概率预测模型
我在使用DirectShow创建的视频聊天应用程序中使用罗技C930e网络摄像头。到目前为止，我能够在YUY2或mJPEG中使用原始流。不管怎样，我发现网络摄像头通过UVC接口(interface)支持硬件H264编码。现在我使用标准方法获取可能的网络摄像头捕获引脚配置，但那里没有H264引脚。voidlist_cameras{ICreateDevEnum*pDevEnum=nullptr;IEnumMoniker*pEnum=nullptr;//CreatetheSystemDeviceEnumerator.HRESULThr=CoCreateInstance(CLSID_Syste
目录前言ApacheDoris介绍作者介绍ApacheDoris特性Doris数据流程极简结构高效自运维高并发场景支持MPP执行引擎明细与聚合模型的统一便捷数据接入ApacheDoris极速1.0时代极速列式内存布局向量化的计算框架Cache亲和度虚函数调用SIMD指令集稳定多源关于ApacheDoris开源社区基于云原生向量数据库Milvus的云平台设计实践作者介绍图书推荐本文节选自《基础软件之路：企业级实践及开源之路》一书，该书集结了中国几乎所有主流基础软件企业的实践案例，由28位知名专家共同编写，系统剖析了基础软件发展趋势、四大基础软件（数据库、操作系统、编程语言与中间件）的领域难题与
Paxo算法介绍Paxos算法是莱斯利·兰伯特(LeslieLamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。Paxos产生背景Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一，其解决的问题就是在分布式系统中如何就某个值（决议）达成一致。Paxos算法主要是针对Zookeeper这样的master-slave集群对某个决议达成一致，也就是副本之间写或者leader选举达成一致。我觉得这个算法和狭义的分布式事务不是一样的。在常见的分布式系统中，总会发生诸如机器宕机或网络异常（包括消息的延迟、丢失、重复、乱序，还有网络分区），
本文分享自天翼云开发者社区《CDN与云计算技术的结合：专业视角下的深度融合》，作者：大利随着信息技术的不断发展，内容分发网络（CDN）与云计算技术作为两种重要的互联网基础设施，其结合已成为行业发展的重要趋势。CDN负责高效地分发和传输互联网内容，而云计算则提供强大的计算、存储和应用服务。当这两者结合时，能够为用户提供更加优质、高效的服务体验。本文将从专业的角度深入解析CDN与云计算技术的结合，探讨其优势、应用场景以及未来发展趋势。一、CDN与云计算技术结合的优势资源共享与池化：CDN与云计算的结合使得大量的计算资源和存储资源得以共享和池化，提高了资源的利用率。CDN节点可以作为云计算的一部分，
本篇文章继续给大家介绍Docker的有关内容，包括docker启动特权容器及利用特权修改内核参数，Attach和Exec区别，Docker-compose使用详解，Linux特性管理，macvlan技术实现docker跨主机通信，使用consul工具实现大规模跨主机通信overlay（基于vxlan实现），Docker相关参数说明，测试使用的Docker私有仓库docker-registry和企业级docker仓库harbor。目录特权容器Attach和Exec区别一、使用案例二、进程展示Docker-Compose详解一、compose基础参数使用二、docker-compose部署zabb
假设我启动了一个gdbsession，并创建了一个断点并运行。断点后，我根据当前执行的某个符号的内存地址创建观察点，并删除原来的断点。一段时间后，我使用Control-C中断程序，仍在gdb中，我发出run命令从头重新启动程序。但是，我想在调试进程重新启动时保留硬件观察点。是否有gdb设置允许我在重新运行时保留硬件观察点？更新:这是重现问题的示例。intmain(){intNeverGoOutOfScope=0;NeverGoOutOfScope=7;while(1);}下面是gdb命令的顺序。break3runwatchNeverGoOutOfScopeinfowatchrun#Af
我正在就我当前的方法是否合理征求意见。如果没有，我想要一些关于某种类型的设计模式的建议，而不是用来取代我目前的直觉。我的前提是，我有一个相机，它需要一个带有CameraLink或CoaXPress电缆接口(interface)的图像采集卡来连接到PC。相机和计算机之间的所有通信和数据传输都必须使用图像采集卡进行控制，因此这两个物理硬件对象之间的耦合非常紧密。我的问题是我想创建一个“Camera”对象(用于GUI)，它有一个“FrameGrabber”卡对象，用于获取数据和发送/接收命令和数据.但是，我有许多不同类型的图像采集卡。我们称它们为CoaxGrabberA、CoaxGrabbe
MPPT算法选择目前，MPPT算法有开路电压比率(离线)、短路电流比率(离线)、观察调节(在线)、极限追踪控制法(在线)。在光伏控制系统中，因为日照、温度等条件的变化，光伏电池的输出功率也是在不断变化的，为保证使得光伏电池的输出功率保持在最大点，需要调整光伏电池输出电压(日照强度发生变化时，短路电流变化大，开路电压受影响小;环境温度发生变化时，短路电流受影响小，开路电压变化大)。另外，光伏电池的输出电压和电流也和负载有很大关系，负载大，输出电压大，输出电流小;负载小，输出电压小，输出电流大。光伏电池的MPP中的电压是指光伏电池的输出电压。开路电压比率法——这可以说是非常经典也相当古老的方法了，
