回顾碰撞响应时我们停留的位置 从昨天的讨论开始，我们正准备处理碰撞响应的复杂性。具体来说，我们讨论的是，当两个实体在屏幕上发生碰撞时，如何回应这种情况。碰撞本身并不复杂，但要处理其后的反应和规则则更具挑战性…

uni-app 多平台分享实现指南 在移动应用开发中，分享功能是一个非常常见的需求，尤其是在社交媒体、营销活动等场景中。使用 uni-app 进行多平台开发时，可以通过一套代码实现跨平台的分享功能，涵盖微信小程序、H5、App 等多个平台。…

灰度直方图 概念：灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。 BLOB概念： BLOB分析可以分析图像中连通区域的数量、位置、形…

目录 1. SOME/IP简介： 1.1 什么是SOME/IP： 1.2 什么时候使用SOME/IP： 2. SOME/IP的特点： 2.1 序列化： 2.2 远程过程调用（RPC）: 2.3 服务发现： 2.4 发布/订阅： 2.5 UDP消息…

最近的新项目有个需求需要合并单元列表。ElementPlus 的 Table 提供了合并行或列的方法，可以参考一下https://element-plus.org/zh-CN/component/table.html 但项目中，后台数据返回格式和指定合并是动态且没有规律的，Element 的示例过于简单&…

PyTorch AMP 混合精度中的 scale 函数解析 混合精度训练（AMP, Automatic Mixed Precision）是深度学习中常用的技术，用于提升训练效率并减少显存占用。在 PyTorch 的 AMP 模块中，GradScaler 类负责动态调整和管理损失缩放因子&…

文章目录 5. System Modeling（系统建模）5.1 Context models（上下文模型）5.2 Interaction models（交互模型）5.2.1 Use case modeling（用况建模）5.2.2 Sequence diagram（顺…

目录 1. Transformer的背景与概述 2. 整体架构设计 2.1 编码器层 2.2 解码器层 2.3 架构优势 3. 自注意力机制详解 3.1 自注意力机制本质 3.2 自注意力机制优势 4. 位置编码机制 4.1 位置编码方式 4.2 位置编码现状 5. 残差连接与层归一化 5.1 残差连接 5.2 层归…