腾讯位置服务地图SDK作为地图行业的数字化助手，希望帮助开发者轻松访问腾讯地图服务和数据，构建功能丰富、交互性强、符合各种行业场景的地图类应用程序。在每期更新中都会把开发者需要的能力、接入体验的优化放到第一位。近期又有一系列功能新增，大家先睹为快。 本次升级核心内容：地图SDK开发组件上线，包含小车平滑移动、点聚合，内置墨渊模板适配暗色模式，动态路名功能，欢迎各位开发者提出意见。 组件包上线 针对覆盖多行业场景，开发者自行实现成本又很高的重点功能，腾讯位置服务地图SDK以组件的形式为开发者提供支持。第一期
当使用打车软件打车时，我们会好奇司机在送乘客的时候，乘客的手机并没有在导航，那到底是如何做到的呢？今天我们来揭开它神秘的面纱
作者：邢不行 原文链接： http://bbs.pinggu.org/thread-3631776-1-1.html （本文已获作者授权转载，如需转载请与原作者联系） ---- 【量化小讲堂-pyth
方法二： 在pandas 0.23.4版本中，已经不存在这种方法，回退到之前版本pandas 0.21.0就一切完美
可使用bash等语言, 因此可完成python/apple scripts等语言的调用.
最近在用腾讯的小游戏联机对战引擎（以下简称MGOBE）改写我之前写的坦克大战，这里是源码仓库：https://gitee.com/starry_skys/tank-MGOBE-LockStep，还在不断完善中。
最简单的就是 直接 把主相机作为Player角色的子物体，并自行固定好相机的位置和角度
EMA表示的是指数平滑移动平均，其函数的定义为Y=EMA(X,N) 则Y=[2*X+(N-1)*Y']/(N+1), 其中Y'表示上一周期Y值。 求X的N日指数平滑移动平均，它真正的公式表达是：当日指数平均值=平滑系数*（当日指数值-昨日指数平均值）+昨日指数平均值；平滑系数=2/（周期单位+1） EMA引用函数在计算机上使用递归算法很容易实现，但不容易理解。以下，列举分析说明EMA函数。 X是变量，每天的X值都不同，从远到近地标记，它们分别记为X1，X2，X3，….，Xn 当N=1，则EMA(X，1)=［
《采用极点配置的自动驾驶汽车换道路径规划与跟踪控制》是期刊《西安交通大学学报》在2020年7月10日网络首发的一篇论文。《西安交通大学学报》是EI收录期刊，2019年复合影响因子1.321，综合影响因子0.875。
我最近出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，京东链接：https://item.jd.com/69241653952.html，在其中给出了MACD，KDJ等指标图的绘制方法。此外，还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法，能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线，即价格通道里的上下轨道。一般来说，当股价向上突破上轨时，即预测后市将涨，反之当股价向下突破下轨时，即预测后市将跌。
最近发现了PPT的一个新功能，理解这个对PyMOL的动画制作有一定的好处，你们也能get到一个新的PPT使用技能
这种插值的名称是“线性的”，它以恒定速度将一个值转换为另一个值。因此，当您了解线性插值法时，您会知道他们是在指这个简单的公式。
最近项目中需要用到滑动删除,然后去网上搜了一下,发现现有网上的各种解决办法各式各样,但是还是找不到一个能将所有细节和逻辑处理好的,至于滑动删除部分,我觉得处理的相对比较好的是 QQ(包括处理各种逻辑和细节);最终,苦寻无果,于是决定自己动手,丰衣足食
1、HTML&CSS（分别10分） 1. 一个div，宽度是100px，此时设置padding是20px，添加一个什么css属性可以让div的实际宽度仍然保持在100px，而不是140px？ box-sizing:border-box; 2. 清除浮动的方式，提供尽可能多的方案。 1. 找到父元素添加overflow : hidden 2. 额外标签 clear : both 3. 伪元素 clearfix :after { content : "" ; clear : both ; heigh
⭐️组件Component ????前言 ????简介 ????Unity工程结构 ????几种常用组件介绍 ????Transform组件 ????Mesh Filter(网格过滤器)和Mesh R
我们都知道前端工作离不开适配，虽然之前Apple Xib的一些设计适配起来很方便了。但是在pad或者tv上还是要写不同的代码去做在不同的平台运行。
从iOS 7开始，苹果在他现有的一套动画方法中添加了类弹簧的动画能力。实际上，他们还添加了很多东西；他们的UIKit Dynamics 框架是一个整合到了UIKit中的完整的物理引擎，允许你添加地心引力、弹簧附着、动力等到你的界面元素中。
这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等，涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力，对编程产生兴趣！
为了实现无缝滚动的效果我们要在第一张图片前面添加最后一张图片，在最后一张图片后面添加第一张图片 当切换到克隆的（第一张/最后一张）图片时，跳转到真正的图片
仅使用一个 标签，使用一个小技巧就可以创建一个 3D 插图，没有为伪元素，没有其他其他标签，没使用 SVG。仅仅是一个标签配合一些 CSS 样式。
Vue.js中的transition确实很棒。 毫无疑问，它们可以非常轻松地让应用程序栩栩如生，但是通常必须在每个项目中从头开始编写它们，甚至还需要引入animate.css之类的CSS库来使它们功能更强大。
在网页设计与开发的领域中，新颖的交互效果对于提升用户体验至关重要。轮播图作为一种展示多幅图片或内容的核心组件，在各类网站上广泛运用。为了打破常规2D轮播图的局限性，本文将深入探讨如何通过HTML、CSS与JavaScript技术升级为立体感十足的3D轮播图，并通过实际代码实例详细解析其实现原理和关键技术点。
有些问题比较小白，这也是个人摸索学习中在所难免的，以及容易陷入牛角尖。 ---- No.1 平滑移动与加速度移动 打代码的时候没注意竟然有两种移动方式，直接自动补全回车了 Input.GetAixs//会让角色有一个初始的加速然后到达最大速度 Input.GetAixsRaw//直接以最大速度进行移动 No.2 Gitee备份 用Gitee备份Unity时候会因为有大文件（即超过Gitee单个文件100MB的限制）导致上传失败，而且一个空白的Unity项目也有几百MB到一二GB的大小。这些通用文件完全是没
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。 本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构
大家好，我是佛系工程师☆恬静的小魔龙☆，不定时更新Unity开发技巧。
在实现评论 Ajax 之前，我在网上也找了几篇教程学习了一下，大部分都是用 jQuery 实现的，但是并不是每个主题都会引入 jQuery 的，其次为了实现 Ajax 而引入 jQuery 并不值得去这么做。所以我选择用原生的方式去实现。
全仓：全仓模式的意思是账户里所有可用余额都可以充当担保资产，以避免被强制平仓。这个模式的好处是：只要杠杆适中，爆仓可能性很低，所以经常被用于套期保值。 逐仓：逐仓模式的意思是分配给某仓位的担保资产被限制在一定数额。 如果仓位的担保资产不足以支撑浮亏，此仓位将被强制平仓。所以，在波动率较高，杠杆较大的情况下，逐仓模式很容易被强制平仓，但最终的损失仅仅是仓位担保资产，而不影响账户余额。 常见的K线形态：
《Android群英传》读书笔记 (2) 第三章 控件架构与自定义控件详解 + 第四章 ListView使用技巧 + 第五章 Scroll分析
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量化策略思想大致来源于以下几个方面：经典理论、逻辑推理、经验总结、数据挖掘、机器学习等。不论基本面还是技术面，都可以使用量化的方法进行分析，进而得出量化交易策略。比如，在基本面上，国内生产总值(GDP)增幅、货币发行量增幅、供需平衡表等都可以使用量化方法进行描述和分析；在技术面上，移动平均线、指数平滑移动平均线(MACD)等绝大部分技术分析指标都是量化策略思想来源。
“想实现一个微信发送位置这个看似简单的场景，开发起来好像还挺复杂？” “之前没用过地图SDK，但是上线时间紧迫，如何快速搞定地图功能？” “对地图能力不太了解，不知道一些功能实际效果如何，应用在那哪些场景？” 相信很多开发者在实现地图场景时都会遇到上述问题。为了降低开发者对地图SDK的学习成本，帮助开发者快速掌握技术要点，腾讯位置服务最近上线了地图SDK示例中心。 示例种类丰富多样。首期发布安卓和iOS两端各10多种示例，覆盖大部分常见地图开发场景。 示例效果一目了然。每个示例都配有视频展示，让
2018年7月，信息化部印发了《工业互联网平台建设及推广指南》和《工业互联网平台评价方法》，掀起了 工业互联网 的浪潮，并成为热词写入了报告中。同为信息发展下的产物 建筑智能化集成系统 也是兼具着信息与管理的重要体现，数据化信息通过可视化的管理系统展示出一套互联网智能优化的解决方案，而本系列文章便结合了 HT 的 2D/3D 可视化工具的运用，结合面板的数据展示和大楼建模场景的可视化管理，前面的内容已经讲解了 3D 模型和 2D 面板的融合体现，本次的内容将带您探讨 智慧楼宇管理系统、电梯监控系统 以及 停车场管理系统 的实现方式和整体系统的联合优化体现。
前面一篇教程《Creator3D图文教程【打砖块】》，我们讲了打砖块游戏中的 3D 物体的场景布局、材质资源、物理刚体与碰撞组件，接下来本篇文章重点介绍“子弹的发射”与“摄像机移动”，有了这两部分我们的游戏就可以初步玩起来了。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 Campbell R. Harvey、Anthony Ledford、Emidio Sciulli Philipp Ustinov、Stefan Zohren 引言 提高交易策略Alpha的最简单方法是降低交易成本。随
本文实例为大家分享了Android自定义实现侧滑菜单的具体代码，供大家参考，具体内容如下
随着信息时代的发展变迁，荧幕里呈现的智慧城市慢慢出现了在现实生活中，很大程度上便利了日常的管理和维护。在智慧城市的大背景下，智慧交通监管可视化系统是其重要的组成部分，通过一条条道路监控的串联，引申出一座智慧城市的管控，而在众多数据的维护中，实时数据、设备状态以及视频监控是极为重要的。其中视频监控一直是作为主体的部分，而在互联网和物联网齐头并进的形式下，“中国天网”应运而生，这其实是一项城市监控系统，但它不是个仅一台摄像头的设备，而是足足有1.7亿个监控摄像头，而在未来三年内，还将再安装4亿个摄像头。交通作为城市发展的动脉，与人们下日常息息相关，而在这一系列的监管作用下，成为了一个“公安治安视频监控系统”，关乎人们日常的安全治安管理。
为了纪念自己的童年，我们这位代码经验丰富的up主决定自己动手复刻一个最经典的超级马里奥兄弟第一关！
StyleGAN 生成的图像非常逼真，它是一步一步地生成人工的图像，从非常低的分辨率开始，一直到高分辨率（1024×1024）。通过分别地修改网络中每个级别的输入，它可以控制在该级别中所表示的视觉特征，从粗糙的特征（姿势、面部形状）到精细的细节（头发颜色），而不会影响其它的级别。
自动驾驶汽车先使用感知模块了解其环境，并通过定位模块了解其在环境中的位置，然后使用规划模块进行决策并生成轨迹。
假定您在开发一个在线商城，您使用的是一台笔记本电脑而且您的开发环境具有特定的配置。其他开发人员身处的环境配置也各有不同。您正在开发的应用依赖于您当前的配置且还要依赖于某些配置文件。此外，您的企业还拥有标准化的测试和生产环境，且具有自身的配置和一系列支持文件。您希望尽可能多在本地模拟这些环境而不产生重新创建服务器环境的开销。请问？ 您要如何确保应用能够在这些环境中运行和通过质量检测？并且在部署过程中不出现令人头疼的版本、配置问题，也无需重新编写代码和进行故障修复？
通常并不考虑钢筋和混凝土间的相互作用，而是假定其位移协调，通过叠加原理分别考虑各自对结构刚度和强度的贡献。但是，两种材料性能相差巨大，比如钢筋的弹性模量比混凝土高出一个数量级，而且其应力-应变关系在受拉区和受压区对称分布，混凝土则不同。这种材料上的不兼容性导致钢筋和混凝土间发生粘结破坏、钢筋滑移及局部变形等。
回归和神经网络的区别：人工神经网络和符号回归这两种方法都可以在不用预先定义模型的情况下建立自变量和因变量之间的关系，但是两者之间也有不同之处，人工神经网络更多关注在自变量和因变量之间的关系，回归分析更关注与目标系统的内部结构，建立自变量和因变量之间的数学模型。也就是说在根据已有的试验结果建立自变量和因变量两者之间的关系后，我们更多关注与在另一组实验条件下，系统的输出是多少，不关注目标系统的内部结构。
自动驾驶的“大脑”——控制工程篇（一） 中国人工智能系列白皮书 -智能驾驶2017 中国人工智能系列白皮书 --智能交通2017（附报告pdf下载） 一文带你看懂自动驾驶 给自动驾驶一双"通天眼"——环境感知器篇 自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 ▌智能汽车控制架构设计 ---- 智能驾驶汽车通过搭载先进的车载传感器、控制器和数据处理器、执行机构等装置，借助车联网和 V2X 等现代移动通信与网络技术实现交通参与物彼此间信息的互换与共享，从而具备在复杂行驶环境下的传感感知、决策规划、控制执行等功能，以实现安
导入Survival Shooter.unitypackage，里面有个完整了，新版本导入的时候，需要简单的修改一下代码；
升级为iOS13后，用Xcode10打包的ipa仍然不会有iOS13的特性（卡片modal和暗黑色），必须是Xcode11以上打包的才有
要控制车辆的运动，首先要对车辆的运动建立数字化模型，模型建立的越准确，对车辆运动的描述越准确，对车辆的跟踪控制的效果就越好。除了真实反映车辆特性外，建立的模型也应该尽可能的简单易用。自行车模型(Bicycle Model)是一种常见的车辆运动学模型。
近期Ryan Lagerquist等发表在《Monthly Weather Review》上的一篇文章，主要是基于Himawari-8卫星多个红外通道亮温观测以及雷达观测数据利用U-net及其变体模型（U-net++，Temporal U-net）并结合FSS评分指标作为损失函数进行对流覆盖区域的临近预报，并分析了卫星红外通道亮温观测的重要性。
变点检测是指在时间序列中发生了重大结构性断裂或者转变的点，这些变化可能是由于数据生成、技术或消费者行为等外部因素造成的。检测这些变点非常重要，因为它有助于我们理解和量化变化。我们需要及时准确地检测这些变化并立即发出警报。
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