如果状态码是 200，浏览器会根据响应头中的 Content-Type 字段来识别返回的响应体数据类型，从而进行不同的流程。...如 text/html 代表 html 格式， application/octet-stream 代表字节流类型，浏览器会按照下载类型来处理。...DNS DNS 的解析是一个递归流程，顺序如下图中数字标记所示： 根 DNS 服务器：返回顶级域 DNS 服务器的 IP 地址 顶级 DNS 服务器：返回权威 DNS 服务器的 IP 地址 权威 DNS...在上图中，有一个元素在一帧中占据了视口的一半。然后，在下一帧中，元素下移视口高度的 25％。...在上图中，最大视口尺寸是高度，不稳定元素已经移动了视口高度的 25％，所以距离分数是 0.25。
不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本 这一篇包含了原书中第七章的内容，也就是图形学中相机观察的部分。这一章是图形学观察物体的核心部分，包括了一串复杂的矩阵变换，一定要牢记于心。...z的比率的不同，物体实际高度y成像在视平面上时的大小ys也会不同，也就是会产生近大远小的效果，越远的物体对应的d/z就越小，这个除法称为透视除法 ?...而这种变换显然是非线性变换，如何在矩阵运算中处理这个问题呢？上一节介绍仿射变换的时候提到了标记位w在透视投影中有意义，这就是这里使用到的透视除法，这个w值是其他坐标的缩放程度。...这里看下面的这张示意图，透视投影实际上做的是下面这个过程，将一块金字塔形的视体非线性地扭曲为一个正交视体，也即是说透视投影实际上不是真正的投影，而是将空间中的物体按照投影应有的比率进行了变形，这一切操作都是为了将透视投影和前面的正交投影能连接到一起...在上面的伪代码里，正交透视和透视矩阵的乘积合成为了完整的透视投影矩阵，这个矩阵在不同的API中有一些差别，例如OpenGL中对其每个值视体两个面的z坐标取了绝对值，但是整体的思路都是一样的 ?
二、对于新生代和旧生代，JVM可使用很多种垃圾回收器进行垃圾回收，下图展示了不同生代不同垃圾回收器，其中两个回收器之间有连线表示这两个回收器可以同时使用。 ? ?...而这些垃圾回收器又分为串行回收方式、并行回收方式和并发回收方式执行，分别运用于不同的场景。如下图所示 ? 三、收集器 ? 1.Serial收集器 看名字我们都可以看的出来，这个属于串行收集器。...其运行示意图如下 ? 收集器是历史最悠久的一个回收器，JDK1.3之前广泛使用这个收集器，目前也是ClientVM下 ServerVM 4核4GB以下机器的默认垃圾回收器。...注意，JVM中文名称为java虚拟机，因此它就像一台虚拟的电脑一样在工作，而其中的每一个线程就被认为是JVM的一个处理器，因此大家看到图中的CPU0、CPU1实际为用户的线程，而不是真正机器的CPU，大家不要误解哦...，则将此对象进行标记，并同时放入Stack 中，如依赖的对象地址在其之后，则仅标记该对象。
二、对于新生代和旧生代，JVM可使用很多种垃圾回收器进行垃圾回收，下图展示了不同生代不通垃圾回收器，其中两个回收器之间有连线表示这两个回收器可以同时使用。...而这些垃圾回收器又分为串行回收方式、并行回收方式合并发回收方式执行，分别运用于不同的场景。如下图所示 三、收集器 1.Serial收集器 看名字我们都可以看的出来，这个属于串行收集器。...其运行示意图如下 收集器是历史最悠久的一个回收器，JDK1.3之前广泛使用这个收集器，目前也是ClientVM下 ServerVM 4核4GB以下机器的默认垃圾回收器。...注意，JVM中文名称为java虚拟机，因此它就像一台虚拟的电脑一样在工作，而其中的每一个线程就被认为是JVM的一个处理器，因此大家看到图中的CPU0、CPU1实际为用户的线程，而不是真正机器的CPU，大家不要误解哦...，则将此对象进行标记，并同时放入Stack 中，如依赖的对象地址在其之后，则仅标记该对象。
分代回收 针对对象的生命周期长短不同将其划分到不同代，如年轻代，老年代等；不同代采用不同回收策略，例如年轻代的对象可能刚分配不久就不再使用应该可以被回收，所以年轻代触发 GC 较为高频，老年代的对象可能有历久弥坚的特性...总的来说分代回收针对不同特点的数据启用不同策略，缩短 GC 时间。...优点：可以快速回收对象，且没有内存碎片 缺点：需要额外的内存空间，复制对象时开销较大 代表语言：Lisp、Smalltalk Python 的垃圾回收 不同的 Python 解释器实现有不同的垃圾回收方式...，一个包含所有要扫描的对象 Objects to Scan，另一个包含暂时无法访问的对象 Unreachable。...通过总结上述丢失对象的过程可以发现，对象丢失的前提条件有两个： 黑色对象引用了一个白色对象，即上图中黑4引用白3 灰色对象与白色对象之间的引用关系遭到破坏，即上图中灰2移除掉白3的引用 如果同时满足上述两个条件
一 明确jdk，jre和jvm之间关系 下图为官网关于jdk，jre和jvm的架构图，从该架构图，很容易看出三者之间关系： (1)jdk包含jre,而jre又包含jvm (2)jdk主要用于开发环境，jre...相同的字节码文件，通过不同的类加载器，就形成不同的文件，因此字节码文件在运行时数据区的唯一性是由字节码文件和加载它的类加载器共同决定的 2.类加载器的种类 从种类上来划分，类加载器主要划分为四大类 (1...)启动类加载器 (根类加载器Bootstrap ClassLoader)：该类加载器位于类加载器的最顶层，主要加载jre核心相关jar包，如 /jre/lib/rt.jar (2)扩展类加载器(Extension...下图为标记-复制算法回收前和回收收简要示意图 [611b2d4848ec413c9381b0728a664998?...如下为"标记-整理算法"回收期和回收后示意图 [2b8e0f398ca54c9592e2f15fcdd88a8b?
的图中，我们也大致对整个垃圾回收系统进行了标注，这里主要涉及回收策略、回收算法、垃圾回收器这几个部分。...图中，我们也标注了不同垃圾回收器所适用的特定内存区域，对于JVM垃圾回收这块的优化，就是我们需要在了解这些垃圾回收算法、垃圾回收器特点后能够根据自己应用的场景选择合适的垃圾收集器，以及各区域垃圾收集器的搭配关系...示意图如下： 在图中虽然Obj F与Obj J之间互相有关联但是它们到GC Roots是不可达的，所以将会被判定为可回收对象。既然如此，什么样的对象可以作为GC Roots对象呢？...示意图如下： 这种收集方式比较好的解决了效率和内存碎片的问题，但是会浪费掉一般的内存空间。目前此种算法主要用于新生代回收（文顶的图中有标注）。...示意图如下： 4）、分代回收算法 实际上在讲解复制算法时已经涉及到了分代回收的内容，这种算法根据对象存活周期的不同将内存划分为几块，Java中主要是新生代、年老代。
呈现引擎，按图中看，包含了一个 compositor(合成器)和 Javascript Engine(JS解释引擎)。...例如，Chrome 浏览器可以对处理用户输入（如渲染器）的进程，限制其文件访问的权限。 进程有⾃⼰的私有内存空间，可以拥有更多的内存。...因为每个进程都会包含公共基础结构的副本（如 JavaScript 运行环境），这就意味着浏览器会消耗更多的内存资源。...多进程的架构，还有优化的地方，因此 Chrome 未来的架构是一个面向服务的架构，将浏览器程序的每个部分，作为一项服务运行，从而可以轻松拆分为不同的流程或汇总为同一个流程。...手动回收策略，何时分配内存、何时销毁内存都是由代码控制的。 自动回收策略，产生的垃圾数据是由垃圾回收器来释放的，并不需要手动通过代码来释放。
非堆是JVM留给自己用的，包含方法区、JVM内部处理或优化所需的内存（如 JIT Compiler，Just-in-time Compiler，即时编译后的代码缓存）、每个类结构（如运行时常数池、字段和方法数据...堆内存由垃圾回收器的自动内存管理系统回收。 堆内存分为两大部分：新生代和老年代。比例为1：2。 老年代主要存放应用程序中生命周期长的存活对象。...引用计数算法 给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值就加1；当引用失效时，计数器值就减1；任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。...优点是简单，高效，现在的objective-c用的就是这种算法。 缺点是很难处理循环引用，比如图中相互引用的两个对象则无法释放。...所以，特别适用于存活对象多，回收对象少的情况下。 示意图如下（不用我解说了吧）： 4. 分代回收算法 分代回收算法其实不算一种新的算法，而是根据复制算法和标记整理算法的的特点综合而成。
再打开Max文件，导出为FBX文件，使用默认设置，FBX文件也放置在和Max文件相同的目录下，如 导出的时候，可以将模型简单的分类，如地面、植被、楼房等，也可以将模型分为几个区域，如小区1，小区...将包含Max文件、Fbx文件和Textures文件夹的文件夹拷贝到Unity3D项目的Assets目录下，如下图中红圈 在下一次用Unity3D编辑器开启本项目的时候，编辑器将自动导入/更新该文件夹中的信息...手柄位置设置为轴心,使用实际的物体轴心 在场景视图中导航根据使用的鼠标的不同，有很多不同的方式可以在场景视图中导航。 ...创建场景(Creating Scenes) 场景包含所有的游戏物体。它们可以用来创建主菜单，不同的关卡，和任何其他东西。将不同的场景文件作为一个不同的关卡。...然后它将使用发布设置中的场景列表，每次在编辑器中打开一个，优化它们，并将它们整合到应用程序包中，同时它将考虑所有包含在场景中的资源并将这些数据存储在应用程序包的不同文件中。
1.Garbage collection(GC垃圾回收) 现在的⾼级语⾔如java，c#等，都采⽤了垃圾收集机制，⽽不再是c，c++⾥ ⽤户⾃⼰管理维护内存的⽅式。...上图中左侧灰格表示我们代码中使⽤的当前对象，同时其他⽩格是未使⽤对象。(请注意：⽆疑我的示意图是对实际的简化。...尽管由于许多原因Python也使⽤可⽤列表(⽤来回收⼀些特定对象⽐如list)， 但在为新对象和变量分配内存的⽅⾯Python和Ruby是不同的。 例如我们⽤Pyhon来创建⼀个Node对象： ?...上图中左边的DEF的引⽤数已经被Python减少了，垃圾回收器会⽴即回收DEF实例。同时JKL的引⽤数已经变为了2 ，因为n1和n2都指向它。...特别是当你不再使⽤⼀个⼤数据结构的时候，⽐如⼀个包含很多元素的列表，Python可能必须⼀次性释放⼤量对象。减少引⽤数就成了⼀项复杂的递归过程了。 最后，它不是总奏效的。
第三个创新点是与一般的视觉里程计只能利用最后相邻几帧图像数据相比，ORB-SLAM3是第一个能够在算法阶段重用所有历史信息的系统，其中包含了共视帧之间的捆集调整（BA），即使共视帧在时间上相差甚远，甚至来自不同的地图...，实验表明，在所有的传感器配置中，ORB－SLAM3与文献中可用的最好的系统一样健壮，并且更精确。...该系统建立了一个独特的DBoW2关键帧数据库，用于重定位、闭环检测和地图合并。 •跟踪线程处理传感器图像信息，实时计算当前帧在当前活动地图中的姿态，最大限度地减少匹配地图特征的重投影误差。...如果共视区域属于活动地图，则执行回环校正；如果共视区域属于不同的地图，则两个地图将无缝合并为一个单独的地图，并成为活动地图。...在回环校正之后，在一个独立的线程中启动一个完整的BA，以便在不影响实时性能的情况下进一步地图点优化。 ? 系统中不同优化的因子图表示 ? 局部地图合并融合模块示意图 实验结果与总结 ?
垃圾收集器主要用于堆内存中，先从一张图中看下堆中老年代和新生代所适合的垃圾收集器，JDK11出来的ZGC不在其中。...4、Parallel Scavenge收集器，新生代的收集器，同样用的是复制算法，也是并行多线程收集。与ParNew最大的不同，它关注的是垃圾回收的吞吐量。...下图就是Parallel Scavenge/Parallel Old收集器的运行示意图： image 6、CMS收集器，同样是老年代的收集器。...下图是CMS收集器运行示意图： image 7、G1收集器，在JDK 1.7版本正式启用，是当时最前沿的垃圾收集器。...G1会预测垃圾回收的停顿时间，原理是计算老年代对象的效益率，优先回收最大效益的对象。堆内存结构的不同。以前的收集器分代是划分新生代、老年代、持久代等。
早期的编程 语言如C、Basic、Pascal等都是结构化编程语言；随着软件开发技术的逐渐发展，人们发现面向对象可 以提供更好的可重用性、可扩展性和可维护性，于是催生了大量的面向对象的编程语言，如Java...Puppy对象内存存储示意图 ? 从图中可以看出，Puppy对象由多块内存组成，不同内存块分别存储了 Puppy对象的不同成员变量。当把这个Puppy对象赋值给一个引用变量时，系统如何处理呢？...图5.2显示了将Person对象赋给一个引用变量的示意图。 引用变量指向实际变量示意图示意图 ?...因此，如果希望通知垃圾回收机制回收某个对象，只需切断该对象的所有引用变量和它之间的关系 即可，也就是把这些引用变量赋值为null。...this关键字 Java提供了一个this关键字，this关键字总是指向调用该方法的对象。根据this出现位置的不同, this作为对象的默认引用有两种情形。 构造器中引用该构造器正在初始化的对象。
如果垃圾回收器停止工作或运行迟缓,像动脉阻塞,你的应用程序效率也会下降，直至最终死掉。 一个简单的例子 运用实例一贯有助于理论的理解。...上图中左侧灰格表示我们代码中使用的当前对象，同时其他白格是未使用对象。(请注意：无疑我的示意图是对实际的简化。...Python开发者生活在一所整洁的房子 ? Python与Ruby的垃圾回收机制颇为不同。让我们回到前面提到的三个Python Node对象： ?...上图中左边的DEF的引用数已经被Python减少了，垃圾回收器会立即回收DEF实例。同时JKL的引用数已经变为了2 ，因为n1和n2都指向它。...我在图中使用M表示。 ? 上图中那三个被标M的对象是程序还在使用的。
摘要 高精度的定位对于自动驾驶任务至关重要。如今，我们已经看到许多装配丰富传感器的车辆（如Robo-taxi）依靠高精度的传感器（如Lidar和RTK-GPS）和高精度的地图在街道上自主行驶。...该地图包含道路上的若干语义元素，如车道线、人行横道、地面标志和停车线。这张地图是压缩稠密的语义地图，在具有丰富传感器的车辆上是很容易生产和更新的， 这是一种众包的方式。...同时配备摄像头的低成本车辆可以使用这种语义地图进行定位，具体地说，基于深度学习的语义分割被用来提取有用的地标，将语义地标从二维像素恢复到三维环境下，并配准到局部地图中，然后将局部地图上传到云服务器，云服务器合并不同车辆捕获的数据...位姿图优化的示意图如图所示，蓝色节点是车辆在特定时间的状态s，其中包含位置p和方向q，用四元数q来表示方向，R（q）表示将四元数转换为旋转矩阵，有两种边，蓝边表示GNSS约束，它只存在于GNSS信号好的情况...： 通过图像的语义分割，每个点包含一个类标签（地面、车道线、路标和人行横道），每一点都代表了世界坐标系中的一小块区域，当车辆行驶时，一个区域可以被观察到多次，然而，由于分割噪声的影响，该区域可能被划分为不同的类别
G1收集器是一款面向服务器的垃圾收集器，采用标记整理算法，用于大内存的多处理器计算机，目标是实现低延时垃圾回收，从 2017年9月发布的 JDK9 开始，G1 就已经成为了默认的垃圾收集器。...跨区域引用产生的问题对于上图中 Eden区域（年轻代）A对象指向老年代 B对象，即便 Young GC把 A对象回收了，程序还能正常运行，随着 A->B引用链的断开，B对象最终也可能因为无法被标记被回收...根据垃圾回收的类型，收集集包含不同种类的区域：Young-Only阶段：在这个阶段，收集集只包含年轻代中的区域，以及那些可能被回收的大对象区域中的对象。...从回收周期角度，G1的工作流程可以抽象成如下示意图：扁平化后的示意图：最后，我们从回收过程和回收周期两个维度进行对比，G1的工作流程可以抽象成如下示意图：G1的实现细节比较难懂，但是我们可以通过上述两条主线...4.2 回收过程详解4.2.1 年轻代回收年轻代回收，顾名思义就是对年轻代的回收，它是一个 Stop The World的过程，当 Eden区的剩余空间无法完成新对象的分配时会触发 Young GC，年轻代回收包含对
异构图中节点分别表示“用户搜索信号”、“广告检索键”和“广告”，边分别表示“用户搜索意图信号改写”关系和“广告召回”关系。...图中包含了三种节点：用户搜索信号、广告检索键和广告。用户搜索信号和广告检索键之间的边表示改写，广告检索键和广告之间的边表示广告海选。 异构图中的节点 首先，我们使用用户历史点击日志初始化异构图。...如图3所示，异构图中包含三种不同的节点：Signal，Key和Ad。 Signal节点：异构图中的Signal节点表示用户的搜索意图。除了搜索Query外，我们还引入了用户个性化信息来扩充搜索信号。...异构图中的边 异构图中包含两种不同类型的边：Signal和Key之间的边为Rewriting边，Key和Ad之间的边为Ad-selecting边。...图4：用户行为异构图庞大复杂，包含上百亿的节点和上千亿的边。 和后面模型面向RPM、CTR等目标不同，异构图初始化聚焦于节点之间的相关性。我们给出几种不同的初始化方法。
在GC之前，存储介质中有多个包含有效数据的页面和无效数据的页面， 经过GC处理后，所有有效数据被重新整合到新的块中，而无效数据的碎片块被删除，从而释放空间。...此外，图中还提到，逻辑块地址（LBA）的覆盖会导致存储区域失效，不能重复使用，且当回收单元（RU）中的有效数据被复制到新位置时，会产生写放大效应，增加写入负担。...整理与整理碎片 垃圾回收不仅仅是删除无效数据，还需要将有效的数据整理到新的位置。垃圾回收器将有效的数据从碎片化的块中复制到新的空闲块中，确保存储介质的空间得到最有效的利用。 4....具体来说，FDP将具有不同生命周期的数据放入不同的回收单元（RU）中，从而避免了删除或覆盖数据时产生的碎片化现象。...此外，图中还提到，芯片级控制对于写缓存和电力损失保护有重要影响，进一步说明了灵活配置的优势。
十二个超声波传感器显示为车辆轮廓上的灰色框，后部鱼眼摄像头显示为车辆后部的粉色点，两个符号均未按实际传感器的比例绘制。(b) 对一个示例网格单元和一个示例信号路径进行超声波网格地图填充的示意图。...数据集统计 本研究的数据集共包含35个场景，涵盖了自车后方的丰富信息，包括鱼眼摄像头和超声波传感器的数据，以及它们在鸟瞰图中的语义地面真值标注。...数据集划分 该数据集包含15,928帧，包括鱼眼RGB图像、超声波鸟瞰图和BEV中的地面真值分割掩码。数据集的障碍物语义标注从鸟瞰图的透视图执行，共涉及约8个不同类别的障碍物。...方法概述 提出的方法的示意图如图9所示，为了从每种模态独立提取特征，采用了两个单独的单模编码器。利用可见光谱，获取的单模特征被转换成鸟瞰视图空间。...实验 定量研究 该工作是首次尝试创建一个多传感器解决方案，集成了鱼眼相机和超声波传感器，用于后视障碍物感知。
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