更新 on 上的变量对于角度是什么意思？请提供更多上下文信息，以便我能够给出准确和全面的答案。
细看上面的动态效果图，可以发现： 一个值变换到一个新的值时，是一个渐变的过程； 圆弧末尾有一个竖线，作为仪表盘的指针，在仪表盘数值变化时，有一个弹性的动画效果。 一开始，我是用Echarts来实现仪表
/******************************* I come back! 由于已经大四了，正在找工作 导致了至今以来第二长的时间内没有更新博客。向大家表示道歉 *******************************/ 前言 Box2d物理引擎 Box2d是一款开源的2d物理引擎，存在很多的版本，C++，Java，html5和python等等 著名的愤怒的小鸟就是使用了这款物理引擎进行开发的 目前也有很多的2d游戏引擎内置了对Box2d物理引擎的支持，比如cocos2d，HTML5的
从公式可以看出，每次调用this.setState，整个React应用会执行一遍更新流程，将状态映射为视图。
锁是数据库中最为重要的机制之一，无论平时写的select语句，还是update语句其实在数据库层面都和锁息息相关。如果没有锁机制，操作数据的时候可能会发生以下情况：
面试官让我说一下乐观锁和悲观锁，我没回答上来，回来之后我查了，数据库没有这两种锁呀
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我们平时编写程序的时候，有很多情况下需要考虑线程安全问题，一个全局的变量如果有可能会被多个同时执行的线程去修改，那么对于这个变量的修改就需要有一种机制去保证值的正确性和一致性，这种机制普遍的做法就是加锁。其实也很好理解，和现实中一样，多个人同时修改一个东西，必须有一种机制来把多个人进行排队。计算机的世界中也是如此，多个线程乃至多个进程同时修改一个变量，必须要对这些线程或者进程进行排队。数据库的世界亦是如此，多个请求同时修改同一条数据记录，数据库必须需要一种机制去把多个请求来顺序化，或者理解为同一条数据记录同一时间只能被一个请求修改。
最近，图神经网络技术应用到时间序列的分析，引起了学术界广泛的研究兴趣。本次文章分享两篇最近阅读的，图神经网络用于时间序列异常检测的论文。
■ 这一期，主要讲解游戏过程中，通过触摸滑动，控制人物的运动方向，以及游戏过程中，人物运动区域的控制。如下图，人物通过滑动控制运动方向，即是往哪个方向滑动，人物就往哪个方向移动。人物只限定在下图蓝色边界内运动。
本节更新的Coordinate Rorate Digital Computer的向量模式介绍与伪旋转处理，结尾处会总结旋转模式与向量模式的区别，在接下来的系列中会更新乘法器、除法器、sin函数、cos函数的verilog实现与matlab实现原理，并分享verilog与matlab代码。
实践证明，更大的模型在不少场景取得了更好的效果。但随着参数规模的扩大，AI加速卡存储（如GPU显存）容量问题和卡的协同计算问题成为了训练超大模型的瓶颈。流水线并行从模型切分和调度执行两个角度解决了这些问题。本文将从流水线并行介绍、主流实现方式以及一般调优技巧三方面从浅到深讲解流水线并行，希望能帮助您更好地理解和使用流水线并行功能。
startTransition的出现当然不是为了逆转命运，而是为了逆转React的更新流程。
AI 科技评论按：阅读理解是近两年自然语言处理领域的热点之一，受到学术界和工业界的广泛关注。所谓机器阅读理解，是指让机器通过阅读文本，回答内容相关的问题，其中涉及到的理解、推理、摘要等复杂技术，对机器而言颇具挑战。
s1 = 'asdf' obj = iter(s1) #转化为迭代器 print(obj)#<str_iterator object at 0x000002216DB77828> print(next(obj))#a print(next(obj))#s print(next(obj))#d print(next(obj))#f s1 = 'asdf' obj = s1.__iter__() #转化为迭代器 print(obj)#<str_iterator object at 0x000001FE307877F0> print(obj.__next__())#a print(obj.__next__())#s print(obj.__next__())#d print(obj.__next__())#f l1 = [11,22,33,44,55,66] obj = l1.__iter__() print(obj) print(obj.__next__()) #对迭代器取值 print(obj.__next__()) print(obj.__next__()) print(obj.__next__()) print(obj.__next__()) print(obj.__next__()) l1 = [11,22,33,44,55,66] obj = iter(l1) print(obj) print(next(obj)) #对迭代器取 print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) # l1 = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,1010,1111,1212] count = 0 for i in l1: if count == 4: break else: print(i) count += 1 # # 11 # # 22 # # 33 # # 44 count = 0 for i in l1: if count == 6: break else: print(i) count += 1 # # 11 # # 22 # # 33 # # 44 # # 55 # # 66 #迭代器永远会记住取值的位置 l1 = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,1010,1111,1212] obj = iter(l1) for i in range(4): print(next(obj)) # # 11 # # 22 # # 33 # # 44 for i in range(6): print(next(obj)) # # 55 # # 66 # # 77 # # 88 # # 99 # # 1010 l1 = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,1010,1111,1212] for i in l1: print(i)
https://github.com/sunshinelyz/mykit-delay
我理解的神经网络模型类似人的记忆，即人从出生到长大，接触、吸收外部信息并且将外部事物量化、统一化、概念化的过程，以此去指导一生的行为。
机器学习狭义上是指代统计机器学习，如图 1 所示，统计学习根据任务类型可以分为监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习等。
根据之前的更新，大家可能已经看出，其实除法器的实现，仅仅改变旋转的参考系即可，除法所使用的参考系为：z，其matlab代码为：
随着 Vue 3 的 Composition API 风格的普及，使用 watch 的成本越来越低。
DNN（deep neural networks）在计算机视觉任务中取得了很好的效果，比如图像分类、目标检测、实例分割等。不过，大量的参数和计算的复杂度带来的高存储和高计算性能的限制，使得DNN很难应用在一些低性能的设备上。为了解决这个问题，提出了很多压缩技术：network pruning，low-rank decomposition，efficient architecture design，network quantization。其中，network quantization将全精度（full-precision）网络中的权重和激活值转换成低精度的表达。其中一个极端的情况就是 binary neural network（BNN 二值神经网络），它将权重和激活值的数值限制在两个取值：+1和-1。如此，相比全精度的网络，BNN的大小可以缩小32倍（全精度网络中一个双精度数值用32bit表示，BNN中一个数值用1bit表示），并且使用乘法和加分的卷积运算可以使用更高效的 XNOR 和 bitcount 运算代替。
前言 话说上一篇文章结尾讲到这一篇要做一个地球自转以及月球公转的三维动画，提笔，不对，是提键盘开始写的时候脑海中突然出现了几年前春晚风靡的那首歌：蒙古族小丫头唱的快乐的一家。闲言莫提，进入正题。 一、 原理分析 场景涉及两个对象，一个是地球、一个是月球，当然这基本是废话，不过还可以再添加一个对象，月球的公转轨迹。地球和月球都可以用一个球来模拟（Sphere），稍微困难的是公转轨迹，公转轨迹是一个圆，PhiloGL貌似没有直接提供圆的封装，但是有画线段的API，细细想来，什么是圆？祖冲之早就告诉我们了，所
本文主要关于如何在 UE 中配置 Foot IK。其背后的算法、原理因为涉及内容较多，后面会单独另外写一篇。
对于一般概率模型的学习策略，我们往往会采取极大似然估计或者贝叶斯估计的方法对模型的参数进行估计，但是需要注意的是这种估计方法都是建立在待估参数全部为已经知道结果的参数（观测变量）的基础之上的。当模型中有隐变量/潜在变量（数据不可观测的变量）时，往往会给极大化似然函数带来困难（隐变量可能会使得似然很难，包含有和或者积分的对数，难以利用传统的方法求得解析解）。
数字时钟程序，制作的出发点是因为参考程序太简单了，又想起了一个抖音挺火的数字时钟，后就开始创作这个小程序，这个数字时钟程序我也不是凭空捏造出来的，我参考的是一个windows小程序，也是时钟例子，绘制一个时分秒的时钟样式。
作者简介 作者：郑旻圻 邹钰 刘巧莉 背景：数信互融-数据分析师 数信互融(IFRE):专注于互联网金融领域的风险量化、资产定价。基于互联网金融行业数据，结合互联网金融大数据，应用国际上专业化的分析手段，提供信用评估模型、决策引擎和资产证券化等服务，帮助互联网金融行业预测债权的风险溢价、实现资产定价以及解决互联网金融行业资产流动性问题。 “你的模型准么？” “你的模型真的有用么？” “你的模型对风控有价值么？” 在为P2P公司建立风控评分模型过程中，这是最常见的问题。为了回答这一问题，我们想先讨论下如何
最近在看卡颂大佬的《React 设计原理》，看了第一章，就有一种醍醐灌顶的感觉，于是决定记录分享一下这一章的内容。这里也极力推荐各位小伙伴读一下。
通过前面几篇的学习，我们对并发编程两个高频知识点了解了其中的一个—volatitl。从这一篇文章开始，我们将要学习另一个知识点—CAS.本篇是《凯哥并发编程学习》系列之《CAS系列》教程的第一篇：什么是CAS。
写这篇文章源自上次和一位读者的交流，在给他回答问题的时候我发现由于之前有学习 C 和 Java 这种静态编译类型语言的背景，使他在学习 Python 的时候还是会习惯用之前编程语言的思考去尝试理解 Python，导致他有时候会觉得很困惑，这个直接表现在他对于很多概念的理解很混乱。
通往机器学习算法工程师的进阶之路是崎岖险阻的。《线性代数》《统计学习方法》《机器学习》《模式识别》《深度学习》，以及《颈椎病康复指南》，这些书籍将长久地伴随着你的工作生涯。
假如我们要求z对x1的偏导数，那么势必得先求z对t1的偏导数，这就是链式法则，一环扣一环
声明式 UI；更简单的自定义；实时的、带交互的预览功能；还有更强的性能和功能。这就是 Android 官方全新推出的 UI 框架——Jetpack Compose。
这是一篇主要是讲java的同步和内存模型相关的知识点。作者是java大神人物 Doug Lea，文章的质量肯定有保证。
一、创建离线场景 📷 1、创建新项目，导入mirror,创建场景重命名为OfflineScenes 2、从Prefabs文件夹中，将预制体LevelArt拖拽到场景中，LevelArt有光源，删除场景中自带的光源 4、从models文件夹中，将Tank拖拽到场景中，调试好合适的位置，也可以拖拽其他的模型布置场景 5、创建canvas，修改UI Scale Mode选项为：scale with screen size,下面的尺寸根据自己的需求更改，我打包出来的是4：3的界面，创建输入框--输入姓名，3个滑杆
随着浏览器性能提升，更多Web Page演变为Web App，特别是在中大型的项目中，就需要一个 前端框架 来:
前面一篇介绍了多线程在Netty中的大概使用情况，本篇将结合源码，详细描述使用方式，以及值得我们思考、学习和借鉴的地方。
Angular是一个开放源代码的前端Web框架。它是最流行的JavaScript框架之一，主要由Google维护。它提供了一个轻松开发基于Web的应用程序的平台，并使前端开发人员能够管理跨平台应用程序。它集成了强大的功能，例如声明性模板，端到端工具，依赖项注入以及各种其他使开发路径更流畅的最佳实践。
而对于虚拟机栈中数据结构，则是线程独有的，被保存在线程私有的内存空间中，所以这部分数据不涉及线程安全的问题
翻译自 Self-Service Infrastructure as Code in a Dev Portal with GitOps 。
微信小程序 应用程序生命周期
OpenHarmony3.1支持很多组件，这篇文章演示一下如何使用滑杆组件（Slider）控制另一个组件。这个案例通过两个Slider组件分别控制屏幕上方风车的旋转速度和大小。读者可以从中学到Slider组件的基本用法，以及在OpenHarmony中如何控制组件。
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为了提升系统的可用性、性能、扩展性，我们可以从两个方面着手， 要去建立多个副本。可以放到不同的物理机、机架、机房、地域。一个副本的失效可以让请求转到其他副本。 对数据进行分区。复制多个副本解决了读的性
上一篇博客博主已经为大家介绍了Spark中数据读取与保存，这一篇博客则带来了Spark中的编程进阶。其中就涉及到了累加器与广播变量的使用。
Apollo 中横向控制的LQR控制算法在Latcontroller..cc 中实现
三个关键点值得注意。首先，层次生成模型中的(内部)隐藏状态与世界中的(外部)隐藏状态之间存在一致的函数关系，如“手指”角或MNIST字母。这种联系通常被认为(虽然不是普遍的)反映了认知心理学和神经科学中最普遍接受的神经表征概念。这一概念的关键方面围绕着连接的结构性质，表明内部和外部隐藏状态之间的因果联系，而不是简单的相关性。这强调了内部隐藏状态编码了关于外部隐藏状态的信念，即使可能缺乏直接的一对一映射。此外，这些隐藏的状态作为生物体操纵适应性预测和控制的工具，在过程5，7中对其具有意义、重要性和适应性价值。
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