封装 : 解决 安全性 问题 ; 通过 private , protected , public 修饰方法 , 变量 , 以保证代码安全性 ;
最近不少公众号，甚至是大V都在转发红警代码开源的文章，有的是23年6月份就说这事了，有的是这几天发布的，而文章内容大都有这么一词，“最近”，也就是红警代码开源的时间。小义就纳闷了，红警95版代码2020年的时候不就开源了吗？难道又开源其他东西了，仔细核查才发现是同一件事，互联网果然是没有记忆的，以前的热点现在拿出来炒也很香。
最近在使用laravel-admin，记录一下用laravel-admin时遇到的问题
第五个题目分为C++ 和 Java两个题目，除去编写代码不同，考察的内容是完全相同的，选一个就行。建议Java，因为老程序员最近用的Java肯定对。
首先，我们要搞清楚女神的所作所为，即语法规范。然后再去探究她背后的逻辑道理。她的语法说来也不复杂，概括起来就这么几条：
现在科技圈潮人必备三大件：iPhoneX、无人机、VR头显。操作你的无人机，越过层层高楼，拍下那些你不曾看过的风景。如果你还想来些刺激，就带上适配无人机的VR头显，在高空中俯瞰整座城市，那种“世界都是
本数据集提供了2017-07-20至2017-08-08期间在美国阿拉斯加以及加拿大育空地区和西北地区上空进行的二氧化碳夜间、白天和季节排放主动传感（ASCENDS）部署期间收集的大气后向散射系数剖面图。这些剖面由一架 DC-8 飞机上搭载的二氧化碳探测仪激光雷达仪器测量。机载二氧化碳探测仪是一种脉冲式多波长集成路径差分吸收激光雷达，可估算从飞机到散射表面的天底路径上的柱均干空气二氧化碳混合比（XCO2）。除 XCO2 外，激光雷达接收器还记录了激光脉冲在大气中传播时的时间分辨大气反向散射信号强度。激光雷达原始数据被转换为大气后向散射截面积和双向大气传输，也称为衰减后向散射剖面。这些 ASCENDS 飞行与 2017 年北极-北方脆弱性实验（ABoVE）活动协调进行，并以 ICARTT 格式提供。
C++有多态与继承，但是很多人开始学习C++，有时候会面临一个常见问题，就是如何向下转型，特别是不知道具体类型的时候，这个时候就希望C++ 可以向Java或者Python中有instanceof这个函数，可实际上C++中没有。但是别着急，其实C++中有两种简单的方法可以实现类似Java中的instanceof的功能。
ACCLIP WB-57 Aircraft Merge Data ACCLIP WB-57 飞机合并数据
近期公司项目需求，需要基于大疆无人机SDK开发一款手机 APP，用于配合后台实现对无人机的管理。当然大疆本身也给我们提供了管理平台-----大疆司空。通过大疆的官方 APP 配合后台管理系统大疆司空，就可以实现对无人机的管理了。奈何大疆司空费用太高，进阶版需要 1 年 19999 的费用。因此就需要自己开发手机APP，用于给后台传输无人机的有关信息。
Archer正在发展一种用于在城市交通中的，电动垂直起降（eVTOL）飞机的航空公司，该公司将与汽车制造商菲亚特·克莱斯勒汽车（FCA）建立新的合作伙伴关系，以联合后者的工程专业知识，设计，供应链和材料科学。 Archer的目标是从2023年开始大规模生产其eVTOL，并于今年年初进行首次发布。
做控制时，大家经常会有这样的感受“代码很丰满，现实很骨感”，这是因为将计算机指令转移到实际硬件时，由于物体的惯性以及各种非理想化的因素影响，往往会出现实际与预期不符合的情况。
无人机是新一代电子信息技术与航空工业技术深度融合的产物，是全球战略性新兴科技的热门发展方向之一。作为航空产业中冉冉升起的新星，无人机产业不仅在社会生产生活中发挥越来越重要的作用，更成为了新的经济增长点。
美国联邦航空管理局（Federal Aviation Administration）周一公布了有关无人驾驶飞机（俗称无人机）的最终规定，此举有望为空运消费者包裹打开大门。
给一个对象（context ）以不同的策略（Strategy ），该对象就会执行不同的策略算法，这里需要三个对象
镁客网——我们关注智能硬件 在一些科幻电影里，我们偶尔能看到一种炫酷的背包，可以让人在空中自由翱翔。现在，英国的一家公司Martin Aircraft已经打造出这种飞行器，并号称全球唯一真正的飞行背包
use Encore\Admin\Facades\Admin; /** * Make a grid builder. * * @return Grid */ protected function grid() { $grid = new Grid(new Order); $grid->model()->where(function ($query) { $query->where([
可能像我这个岁数的朋友都知道"西木头(Westwood Studios)"工作室出品的"红色警戒"，记得当时红警1的启动程序名为RA95.exe，因此很多人叫他"红警95"。
作为即将成为第一款将整个地球化作虚拟世界来供玩家玩的游戏，微软的《微软飞行模拟器》（Microsoft Flight Simulator）游戏地图利用卫星和无人机系统对整个地球进行了扫描，只要在现实当中真实存在，玩家就能在游戏中去到想去的目的地。
细粒度图像识别 [1] 是视觉感知学习的重要研究课题，在智能新经济和工业互联网等方面具有巨大应用价值，且在诸多现实场景已有广泛应用…… 鉴于当前领域内尚缺乏该方面的深度学习开源工具库，南京理工大学魏秀参教授团队用时近一年时间，开发、打磨、完成了 Hawkeye——细粒度图像识别深度学习开源工具库，供相关领域研究人员和工程师参考使用。本文是对 Hawkeye 的详细介绍。
数据来源 https://fivethirtyeight.com/politics/ import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 航班数据半个月20w条 link = '/Users/bennyrhys/Desktop/数据分析可视化-数据集/homework/usa_flights.csv' df = pd.read_csv(link) df.head() flight_date u
飞控在OFFBOARD模式下通过MAVLINK的接口接收MAVROS上的期望，这些期望可以是期望位置、期望速度和期望姿态，而同时TX2也会从MAVROS上获取需要的飞机状态信息，一般包括飞机的控制模式、解锁状态、姿态、速度、位置信息等。 TX2获取的主要信息都来自MAVROS的/mavros/local_position/pose这个话题，但所有的位置和姿态信息都要根据坐标系来定义，本来以为它们都是使用的NED和Aircraft系，结果在使用它们运算的时候出现了很多错误，通过echo此topic的值，很容易就发现在位置上使用的是EDU坐标系，但是姿态由于是四元数的表示方法，很难明确使用的是哪两个坐标系之间的转换关系，因此，只有到MAVROS的源码中寻找了。 在plugins文件夹下找到local_position.cpp文件
PG客户端-服务协议的基本目的是双重的：将SQL查询发送到服务，接收整个执行结果作为响应。服务接收到查询去执行要经过几个阶段。
Cesium自带的3D Models示例，展示了如何加载glTF格式三维模型数据。glTF是为WebGL量身定制的数据格式，在网络环境下有自己的优点。可以在Cesium的源码包中找到一些该类型的数据。
没错这篇又是转发的，因为觉得学习深度学习难免要从别人的代码开始，所以就转发了。不过转发的时候没找到原作者是谁，所以原作者看到不要打我-------QAQ
也就是说一个类只会有一个父类(Parent Class),如果不断追溯一个类的父类,将该类和其所有超类(Super Class)用类关系图展示,那么将会是一个线型的类关系图.
数据是从哪儿也不想去的去哪网抓过来。为了能够获取到数据，抓取了下请求的地址，抓取的地址如下：
ACCLIP WB-57 Aerosol and Cloud Remotely Sensed Data
自从2012年的ILSVRC竞赛Alexnet赢得冠军以来，计算机视觉已经非常出色了。这是人们在开始研究这项快速发展的技术时经常会遇到的说法。这个博客是为了理解细粒度视觉分类(FGVC)这一具有挑战性的问题，下面的文章将对此进行详细描述。
今天小编继续给大家推荐一些优秀可视化工具-Python-dataoutsider 库，该库主要用于绘制多和弦图(Multi-Chord Diagram) 和饼树图(Pie-Tree Chart) 。话不多说，我们直接介绍这个优秀的可视化工具。
当不同值的数量变得太大而无法将他们全部存储在数组时，系统开始使用直方图表示。直方图使用多个存储桶来存储值。存储桶的数量受相同的default_statistics_target参数限制。每个桶的宽度以这样一种方式选择，即在他们之间均匀分布值（如图上具有大致相同面积的矩形表示）。这种表示使系统能够只存储直方图边界，而不是浪费空间来存储每个桶的频率。直方图不包括MCV列表中的值。边界存储在pg_stats的histogram_bounds字段。任何桶的汇总频率等于1/桶数。
本节讨论成本优化器的基础：统计。通过示例进行讲解。这里会由很多执行计划，后续会更加详细讨论这些计划如何运行。现在只需要注意每个计划的第一行看到的数字以及行数。这些是行数估计值。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/17270147.html
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11790309.html
Go 中的 Map 是一组无序的 K-V 类型的数据，与 Python 中的字典 Dict 和 Java 中的 HashMap 结构类似。
游戏中主要由子弹 (bullet)、子弹管理 (bulletGroup)、敌人 (enemy)、敌人管理(enemyGroup)、英雄 (hero)、道具 (ufo)、道具管理 (ufoGroup) 组成。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11588758.html
来源：蘑菇先生学习记 NewBeeNLP https://zhuanlan.zhihu.com/p/606364639 本文约5800字，建议阅读11分钟 本文浅谈对多模态模型的新的认识。 最近ChatGPT风头正劲，但只能理解文字或多或少限制其才华的发挥。得益于Transformer在NLP和CV领域的大放异彩，多模态近几年取得了非常大的进步。但之前的工作大多数局限在几个特定的，比如VQA，ITR，VG等任务上，限制了其应用。 最近，Junnan Li大佬挂出了他最新的杰作BLIP2。让我对多模态模型有
B-tree索引适合用于存储排序的数据。对于这种数据类型需要定义大于、大于等于、小于、小于等于操作符。
RTL (Return to Launch) 返航 , Return to Home
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
CARVE: Net Ecosystem CO2 Exchange and Regional Carbon Budgets for Alaska, 2012-2014
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11835642.html
一个如此重要并且可以将数字计算机优势应用于实际系统的课程，在学生看来，不过是做题和考试。
为了解飞行器及其互联系统的威胁状况，应在运营各阶段（包括维护、配置和静态）根据功能、接口和数据流确定最重要的资产及相应的攻击面。资产包括物理和虚拟资产，如硬件、软件、通信、信息或数据、空中（空中OTA）和地面部署的系统和设备以及互联和通信资产。
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