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最近剛系統的看完電腦圖形學，想深入學一門圖形api，正好發現剛出生不久的Vulkan，貌似挺有前景，所以打算學一下，貌似也買不到書，網上教程也不多，發現一處系列教程，網址是https://software.intel.com/zh-cn/articles/api-without-secrets-introduction-to-vulkan-preface，想跟著作者學一遍，敲一遍，本系列學習筆記主要記錄的是在跟著這個教程學習的過程中遇到的問題以及解決方案以及自己的一些感悟，不會系統的介紹Vulk

今天下午也總結了下Lucene索引讀取搜尋的過程。 先總結一下我所用的搜尋索引過程中常用的API： IndexSearcher:它是用來在建立好的索引上進行搜尋的，它只能以唯讀（IndexReader）的方式開啟一個索引（這個關係到你怎麼開啟關聯到搜尋索引上）。 Search：它是負責查詢用的，傳入的參數不同查詢出的傳回值也不同。 Term：搜尋的基本單元，它裡面放的兩個參數分別是要搜尋欄位的名稱和欄位的具體值。

原文出自：http://hxraid.javaeye.com/blog/646300       們首先總結一下《排序結構專題1-4》中的十種方法的效能((N個關鍵字的待排序列))：   1、 O(N^2) 層級的普通排序演算法，我們用C++ 的隨機函數rand() 產生的隨機數進行排序，並計算耗費時間。 其中分別隨機產生1W，3W，5W...

一、MVP介紹      隨著UI建立技術的功能日益增強，UI層也履行著越來越多的職責。為了更好地細分視圖(View)與模型(Model)的功能，讓View專註於處理數 據的可視化以及與使用者的互動，同時讓Model只關係資料的處理，基於MVC概念的MVP(Model-View-Presenter)模式應運而生。      在MVP模式裡通常包含4個要素：    

根據先序遍曆和中序遍曆求後序遍曆 import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner scan = new Scanner(System.in);while(scan.hasNext()){String pre = scan.next();String mid = scan.next();Node root =

在STM32使用外部中斷的基本步驟如下： 1. 設定好相應的時鐘； 2.設定相應的中斷； 3.IO口初始化； 4.把相應的IO口設定為中斷線路（要在設定外部中斷之前）並初始化； 5.在選擇的中斷通道的響應函數中中斷函數。   //配置EXTI 參數  PA0-PF0 共用中斷線源0  PA1-PF1 共用中斷線源1     ....................................

   轉載：http://www.verydemo.com/demo_c278_i1869.html        使用Qt進行編程必須對 Qt 中常用的類有一定的瞭解。這些類可以分成兩種：一種不是從 QObject 類派生出來的，用來表示各種基本的資料對象，如字串、映像、字型等，這裡將它們通稱為基本類；另一種都是從 QWidget 類派生出來的，它們表示一個最上層視窗或者視窗組件，這裡將它們統稱為視窗類別。

好久沒有寫部落格了。其實主要也是自己沒什麼好寫的。。。水平有限，哎。。。。最近在搞機器人運動學的東西，所以深度視覺這裡就疏忽了。 不過，最近看到一個以前的文章覺得很有意思，所以想拿出來和大家分享一下。 文章的名字就是標題《Sliding Shapes for 3D Object Detection in Depth Images》，意思就是在深度映像中使用滑動視窗來進行物體識別。 效果如下： 接下來是流程：

How to choose the number oftopics/partitions in a Kafka cluster? 如何為一個kafka叢集選擇topics/partitions的數量。 This is a common question asked by many Kafka users.The goal of this post is to explain a few important determining factors andprovide a

一、前言 Glide 是 Google 官方推薦的一款圖片載入庫，使用起來也非常的簡單便利，Glide 它幫我們完成了很多很重要，但是卻通用的功 能，例如：圖片的載入壓縮、展示、載入圖片的記憶體管理等等。 對 Glide 還不熟悉的朋友，可以參考 《一篇好文，助你上手 Glide》 但是，在使用 Glide 的時候，有一些小技巧，可以讓你的記憶體更最佳化，避免可能出現的 OOM。例如：雖然 Glide 會根據載入的控制項

T1 題解 大概的思路就是對於每個位置的數，如果他前面比他大的數的個數>=k，那麼將他向前移動k位，否則扔到一個數組中。最後對這個數組從小到大排序，然後將數組中的數插入序列中的空位置。

increment策略 在向資料庫新增記錄時，會從伺服器hibernate緩衝中擷取該對象所對應表前面最近一次插入記錄的ID， 然後再前面基礎上加1作為本次插入記錄的ID，再更新緩衝中的該ID。 這種機制，有時會造成新增失敗的異常。例如，當這個表被其他關聯操作使用預存程序做了插入操作，再使用 應用系統新增功能插入新記錄會報主鍵ID重複的異常，因為表中記錄已增加，而增加的記錄主鍵卻沒有同步到 hibernate緩衝。 主鍵ID重複異常：

LM1117(不是LM117)電源晶片是低壓差線性穩壓器，簡稱LDO(low dropout regulator)，是一種非隔離(輸入輸出電壓的地是一個地)的電壓轉換晶片。因此，在使用的時候，盡量讓輸出電壓和輸入電壓的壓差不要太大，如果太大，後果應該是晶片嚴重的發熱。接觸的最大的壓差是15到3.3V。 LM1117晶片的輸出電流最大能夠輸出電流800ma，因此，使用的時候需要考慮。如果電流過大，將會拉低晶片輸出電壓，導致穩壓的特性失效。

這裡講解一下Spring對非同步事件機制的支援，實現方式有兩種： 1、全域非同步 即只要是觸發事件都是以非同步執行，具體配置（spring-config-register.xml）如下：   <task:executor id="executor" pool-size="10" /> <!--

下面就來詳細說下CLM演算法流程：       一、模型構建之形狀模型構建（延續ASM的形狀模型函數），如（公式一）所示： （公式一）         （公式一）中X-bar表示平均臉，P是形狀變化的主成分組成的矩陣，它是一個關鍵的參數，下面就來看看它是如何得到的。假設我們有M張圖片，每張圖片有N個特徵點，    

問題1: uncaught exception in thread [main]org.elasticsearch.bootstrap.StartupException: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root 問題原因：不能使用root使用者啟動 解決方案：改用別的使用者 問題2： unable to install syscall

下面是網上找來的資料： 把tomcat6.exe安裝成服務後，雙擊 tomcat6w.exe，彈出可視化tomcat服務控制台，進而可以輕鬆控制tomcat服務。 如果未安裝tomcat為服務的話，雙擊tomcat6w.exe 彈出個錯誤對話方塊，說“指定的服務並未以安裝的服務存在。Unable to open the service tomcat6” 原因其實是這兩個檔案要起作用，必須先為這個tomcat安裝服務。 註：tomcat6.exe

0x01 記憶體調整 調整ES記憶體配置有多種方式,建議調整 /etc/sysconfig/elasticsearch 中的設定(還可以直接修改bin下的啟動指令碼). # Directory where the Elasticsearch binary distribution residesES_HOME=/usr/share/elasticsearch# Heap Size (defaults to 256m min, 1g max)#

參考資料 今天簡單說一下 Deep Leaning 在各領域應用的幾個例子，可以輕鬆地看一下它是怎麼用在 Computer Vision，Speech Recognition, Text Processing, Medical, Finance, Advertising 等領域的。 Computer Vision Image Classification 圖片識別 例如下面這個網站： https://www.clarifai.com/

1.TCP與http關係 (1) IP協議屬於網路層 ，TCP協議屬於傳輸層，HTTP協議屬於應用程式層 (2) http全文是超文字傳輸通訊協定 (HTTP),是一種全球資訊網常用的協議,它是TCP協議的一種典型上的應用。 (3)建立起一個TCP串連需要經過“三向交握”，TCP串連一旦建立，在通訊雙方中的任何一方主動關閉串連之前，TCP