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RSS订阅原创 Python学习之——正则表达式
在匹配的正则表达式pattern中用小括号()括起来就是一个捕获组, 对于匹配成功后返回的象匹配对象re.Match object，我们可以调用匹配对象re.Match object的group()函数来提取每组匹配到的字符串。在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果有多个匹配模式，则返回元组列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。match(): 从字符串的开头开始匹配，只在字符串开头找到匹配的子串。示例：检查属性命名是否 满足 '字母或者下划线开头"1.匹配中文字符串并替换。
2023-11-20 02:00:15
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原创 Python学习之——测试环境路径的工程示例
并在README.md中做了详细说明，该项目的setup.py中的packages字段用于指定对应的包，安装后所在的目录会被添加到环境变量中，我们在模块test_demo/module2/func2.py 需要import平级的不同目录的模块test_demo /module1/func1.py时，直接从test_demo开始即可。该脚本一般会先获取当前目录，从而获取到工程目录脚本目录PROJECT_PATH，库目录LIB_PATH，公共目录COMMON_PATH，3.添加其他目录进入sys.path中。
2023-10-07 00:27:41
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原创 Python学习之——str/unicode/bytes
格式本质含义是“某种编码格式”，绝大多数情况下，被引号框起来的字符串，就是str，它本身存储的就是字节码（bytes)，str跟bytes是等价的。str格式的定义变更为”Unicode类型的字符串“，也就是说在默认情况下，被引号框起来的字符串，是使用Unicode编码的。如果将段代码是保存后才执行的，比如存储为utf-8，那么在解释器载入这段程序的时候，就会将s初始化为utf-8编码。如果这段代码是在解释器上输入的，那么这个s的格式就是解释器的编码格式，对于windows的cmd而言，就是gbk。
2023-09-14 01:37:59
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原创 Python学习之——环境配置
很多时候，由于需要安装个各种库或者 区分python2和python3，所以会通过Virtualenv提供一个干净的Python运行环境，让你不同的应用，使用不同版本的包文件提供了可能，已经让Python2和Python3和谐地共存。建议不要把 python.exe 路径添加到环境变量，全部使用 py 命令调用对应版本 python，只在虚拟环境中使用 python 和 pip 命令，以避免忘记激活虚拟环境时误使用全局环境版本。python的sys.path由3个部分构成的。
2023-09-14 01:33:01
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原创 [UE]常见C++类继承关系
前缀：类名用一个额外的大写字母来区分变量名，例如:FSkin 是一个类名，Skin是FSkin的实例对象。大小写：由一个或多个单词组成的变量或者函数，其中每个单词的首字母大写，单词之间没有下划线。在函数形式参数传递的时候，引用传递参数名前尽量加上Out，并在函数中对参数进行赋值。变量名前缀尽量不要用handle和process，因为这些词是不明确的，造成歧义。如果是引用传递的参数是bool类型，尽量加上“b”。绝大多数类的前缀是F，尽管有些子系统的前缀是其他字母。A：继承自AActor。
2023-09-14 01:17:58
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原创 [UE]常见数学和插值
如果 x > 0，则所需的角度测量值为 atan2(y, x)=arctan(y/x)，但是，当 x < 0 时，角度与所需角度 arctan(y/x)截然相反，并且必须添加±π（半圈）才能将点放置在正确的象限中。四元数，x、y、z、w。atan2（y， x） 返回射线从原点到点 （x， y） 与正 x 轴之间的角度 θ，限制为 （−π， π]。平移矩阵，用于表示沿x、y、z轴的平移变换，一个只有平移变换的矩阵。缩放矩阵，用于表示沿x、y、z轴的缩放变换，一个只有缩放变换的矩阵。
2023-09-14 01:09:05
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原创 [UE]碰撞和Trace检测
Teleport开启时，物体瞬间从一个位置移动到另一个位置，自身会产生一个很大的速度(瞬间移动时间很短，物理引擎正常会计算物体速度s/t，因为t很小，所以导致物体会有个很大的速度，teleport开启就不会计算这个自身的速度，物体瞬间移动后速度保持为0)Simulation Generates Hit Events：在开启物理模拟时，物体被撞击时是否触发事件，Hit事件和开启物理模拟强绑定，所以如果只想注册碰撞相关的事件，而不需要物理模拟时，不要用Hit Event，用Overlap吧。
2023-09-14 00:48:25
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原创 [UE4] 开始篇
[UE4] 开始入门参考资源方向指引参考资源官方文档为Unity开发者准备的虚幻引擎4指南博客：Unreal Engine 4 系列教程【UE4 C++】学习笔记汇总aigo的博客UE4入门与精通循迹研究室玄冬WongUE4 经验分享系列UE4随笔虚幻引擎图文笔记Exploring in UE4编程学习,C++,Python,Java,C#,Unity3d,Unreal4,UE4,技术日志UE4 C++ 学习篇
2021-11-19 01:38:09
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原创 [UE4] APlayerController和AAIController
[UE4] APlayerController和AIController参考APlayerControllerAAIController参考《InsideUE4》GamePlay架构（六）PlayerController和AIControllerue4 玩家控制器APlayerControllerUnreal Engine 4：学习笔记（八）PlayerControllerAPlayerController作用：APlayerController 实现了从玩家获取输入数据并将其转换为动作的功能
2021-11-18 20:13:52
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原创 [UE4] UI部分
UE 4 UI部分参考UMG基础3D UIUI适配参考UMG UI设计器快速入门UE4入门之路（UI篇）：UMG系统介绍关卡蓝图UIUMG基础虚幻示意图形界面设计器（Unreal Motion Graphics UI Designer）(UMG) 是一个可视化的UI创作工具，可以用来创建UI元素，如游戏中的HUD、菜单或您希望呈现给用户的其他界面相关图形。UMG的核心是控件，这些控件是一系列预先制作的函数，可用于构建界面（如按钮、复选框、滑块、进度条等）。这些控件在专门的控件蓝图中编辑，该蓝图
2021-11-17 01:40:50
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原创 unordered_map、unordered_set底层哈希表的实现机理
unordered_map、unordered_set底层哈希表的实现机理哈希表哈希函数哈希冲突哈希表数组的特点是：寻址（查询）容易，插入和删除困难；链表的特点是：寻址（查询）困难，插入和删除容易。那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址（查询）容易，插入删除也容易的数据结构，答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表 。hash函数就是根据key计算出应该存储地址的位置，地址index=H（key），而哈希表是基于哈希函数建立的一种查找表。哈希函数哈希函数的四个性质：
2021-11-10 23:53:30
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原创 最小路径和
最小路径和最小路径和动态规划带备忘录的递归最小路径和64. 最小路径和给定一个包含非负整数的 m x n 网格，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。说明：每次只能向下或者向右移动一步。示例:输入:[ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1]]输出: 7解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。动态规划设f(m,n)为左上角到点（m,n）的最小路径和则状态转移方程dp(m,n)=grid(m,n) + min{dp(m,n-
2021-11-10 23:43:31
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原创 [UE4] 资源的加载和创建对象
UE4资源的加载参考UE中的路径资源加载常见方式实践疑问参考UE4资源加载的几种方式UE4静态/动态加载资源方式自定义蓝图库用于读取图片：【UE4插件】Ue4简单插件写法教学UE中的路径资源加载常见方式实践蓝图中根据路径名来动态地加载图片纹理到UI的Image控件上参考：UE4 Image Asset From String首先：图片是位于哪里？Web，电脑的文件，或者UE项目的uasset资源中？图片位于UE项目的uasset资源中图片位于电脑的文件中这里还有一个按名称
2021-11-10 01:46:43
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原创 2020年面试后端必会算法记录
后端必会算法十大排序算法数组类字符串类链表类翻转链表从位置 m 到 n 反转链表链表排序k个一组排序二维矩阵问题矩阵的模拟访问矩阵的dfstopk问题股票问题k个有序链表的合并k个有序数组的合并出现次数最高的n个单词三数之和集合所有的子集全排列背包问题KMP算法二分查找lower_bound()up_bound()写二分十大排序算法数组类字符串类链表类翻转链表从位置 m 到 n 反转链表反转从位置 m 到 n 的链表。请使用一趟扫描完成反转。链表排序k个一组排序二维矩阵问题矩阵的模拟访
2020-12-11 16:04:49
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转载 奇异值分解（SVD）方法求解最小二乘问题
奇异值分解（SVD）方法求解最小二乘问题奇异值分解(SVD)原理SVD的一些性质线性最小二乘问题奇异值分解与线性最小二乘问题AX=bAX=0奇异值分解(SVD)原理详解参考：奇异值分解（SVD）方法求解最小二乘问题的原理SVD的一些性质上面几节我们对SVD的定义和计算做了详细的描述，似乎看不出我们费这么大的力气做SVD有什么好处。那么SVD有什么重要的性质值得我们注意呢？对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%
2020-11-25 17:17:40
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转载 particle filtering---粒子滤波
particle filtering---粒子滤波（讲的很通俗易懂）particle filtering—粒子滤波（讲的很通俗易懂）
2020-11-24 11:01:11
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转载 轻松理解Kalman Filter
轻松理解Kalman Filter参考视频理解过程参考视频什么是卡尔曼滤波？理解过程问题提出其中，p:位置，u:速度，PkP_kPk：协方差矩阵如何直观地理解「协方差矩阵」？浅谈协方差矩阵在统计学中，方差是用来度量单个随机变量的离散程度，而协方差则一般用来刻画两个随机变量的相似程度，协方差的结果有什么意义呢？如果结果为正值，则说明两者是正相关的（从协方差可以引出“相关系数”的定义），也就是说一个人越猥琐越受女孩欢迎。如果结果为负值， 就说明两者是负相关，越猥琐女孩子越讨厌。如果为0
2020-11-24 10:57:52
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转载 区间dp问题
区间dp问题区间DP概念思路+模板例题1.石子合并直线版NOI1995 石子合并参考：区间DP题型总结全网最最最最最详细的区间dp题目总结！！https://blog.csdn.net/noiau/article/details/72514812区间DP概念区间DP是线性DP的扩展，分阶段地划分问题，与阶段中元素出现的顺序和由前一阶段的哪些元素合并而来有很大的关系。状态转移方程：dp[i][j]=min{dp[i][k]+dp[k+1][j]}+cost[i][j]或者dp[i][j]=
2020-11-24 10:56:57
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转载 前缀表达式，后缀表达式，中缀表达式
前缀表达式，后缀表达式，中缀表达式人看到的是中缀表达式计算机便于计算的是前缀/后缀表达式中缀转前缀，两个栈s1,s2,从右往左扫描中缀表达式，遇到符号和)则将符号都入栈s1,遇到数字则将数字入栈s2,//当遇到(,则将s1弹出至s2顶，直到s1中遇到),记住这里的操作就是去掉括号(和)，//直到中缀表达式扫完，则将s1剩余元素全部弹出到s2。最后s2中的元素依次出栈形成的序列就是前缀表达式。中缀转后缀，两个栈s1,s2,从左往右扫描中缀表达式，遇到符号和(则将符号都入栈s1,遇到数字则将数字入栈
2020-11-24 10:44:33
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转载 学习方法论
艾宾浩斯遗忘曲线德国心理学家艾宾浩斯记忆的规律第一，遗忘先快后慢这条曲线告诉我们学习中的遗忘是有规律的，在记忆的最初阶段遗忘的速度很快，后来就逐渐减慢了，到了相当长的时候后，几乎就不再遗忘了，这就是遗忘"先快后慢"的原则。观察这条遗忘曲线，你会发现,学得的知识在一天后，如不抓紧复习,就只剩下原来的25%)。随着时间的推移,遗忘的速度减慢，遗忘的数量也就减少。下面是一份遗忘曲线表格...
2020-11-24 10:42:45
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转载 概率函数P(x)、概率分布函数F(x)、概率密度函数f(x)
写在前面：进入主题前，先明确几个概念：离散型变量（或取值个数有限的变量）：取值可一一列举，且总数是确定的，如投骰子出现的点数（1点、2点、3点、4点、5点、6点）。连续型变量（或取值个数无限的变量）：取值无法一一列举，且总数是不确定的，如所有的自然数（0、1、2、3……）。离散型变量取某个值xi的概率P(xi)是个确定的值（虽然很多时候我们不知道这个值是多少），即P(xi)≠0：例如，投一...
2020-11-24 10:35:43
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转载 矩阵奇异值分解（详解）
转载于https://blog.csdn.net/u011251945/article/details/81362642 在网上看到有很多文章介绍SVD的，讲的也都不错，但是感觉还是有需要补充的，特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章，叫A S...
2020-11-24 10:32:14
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原创 C++基础知识总结一
C++基础知识总结一代码命名规范源码、反码、补码Unicode、UTF16、UTF8、UTF32C/C++中字面量数的类型是intC语言中无符号数和有符号数之间的运算负数的左移和右移计算机中浮点数的表示、存储方式运算符的优先级C++基本数据类型静态库与动态库静态链接和动态链接区别动态绑定与静态绑定软链接/硬链接C++函数参数入栈顺序C++地址空间从上到下讲讲C++关键字static关键字volatile关键字const关键字mutable关键字externexplicit宏展开和内联函数区别当函数调用的时候
2020-11-24 10:30:53
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原创 epoll怎么保证数据能够读完
epoll怎么保证数据能够读完read/write的返回值LT模式下的工作流程ET模式下的工作流程epoll中超时时间select在什么场景下比epoll要快read/write的返回值1、read /write#include <unistd.h>ssize_t read(int filedes, void* buf, size_t nbytes)ssize_t write(int filedes, const void* buf, size_t nbytes)其中，read返回
2020-11-24 10:23:43
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转载 蓄水池抽样算法
从n个元素中随机取m个元素蓄水池抽样算法洗牌算法其他蓄水池抽样算法蓄水池抽样算法给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，请问如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出m个不重复的数据。这个场景强调了3件事：数据流长度N很大且不可知，所以不能一次性存入内存。时间复杂度为O(N)。随机选取m个数，每个数被选中的概率为m/N。算法思路大致如下：如果接收的数据量小于m，则依次放入蓄水池。当接收到第i个数据时，i >= m，在[0, i]
2020-11-04 12:34:48
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转载 MySQL的最左前缀原则和联合索引失效的情况
MySQL的最左前缀原则和联合索引失效的情况从索引的底层结构看待最左前缀原则一、多列索引在and查询中应用二、多列索引在范围查询中应用三、多列索引在排序中应用四，总结索引失效的情况复合(联合)索引失效解析从索引的底层结构看待最左前缀原则b+tree结构对于复合索引（多列b+tree，使用多列值组合而成的b+tree索引）。遵循最左侧原则，从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a a,b a,b,c 3
2020-10-02 17:12:48
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转载 买卖股票问题
买卖股票问题买卖股票问题I122. 买卖股票的最佳时机 II买卖股票问题I121. 买卖股票的最佳时机给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票一次），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意：你不能在买入股票前卖出股票。示例 1:输入: [7,1,5,3,6,4]输出: 5解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。注意利润不能
2020-09-24 22:47:42
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原创 单线程的Redis如何能够高并发
单线程的Redis如何能够高并发0.预备知识1.官方答案其他补充答案参考：单进程单线程的Redis如何能够高并发Redis为什么是单线程，高并发快的3大原因详解为什么redis 是单线程的？0.预备知识CPU到底比内存跟硬盘快多少大概意思是：假设把CPU执行一个指令的时间定义为1s则读取一级缓存将花费1.3s分支预测将花费13s读取二级缓存将花费18.2s内存寻址260s，将近4分钟一次CPU上下文切换大概需要65分钟在1Gbps的网络上传输 2K 的数据需要14.4小时
2020-09-24 22:45:02
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转载 字符串查找函数和KMP算法原理及实现
字符串查找string自带的成员函数findKMP算法string自带的成员函数findC++中的find函数使用的是朴素匹配算法，最坏时间复杂度 ，空间复杂度 。KMP算法KMP算法的时间复杂度 ，空间复杂度为 。如果按照渐进复杂度的估计，我们自然是应该使用KMP算法了。那么为什么C++中的find函数不使用KMP算法呢？我个人认为是以下几点原因：在大多数常见场景下，需要匹配的字符是比较短的，朴素的蛮力匹配算法速度以及很快了。在使用KMP算法的时候，需要进行预处理，初始化的时间开
2020-09-24 22:42:14
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原创 素数相关习题
素数相关习题判断素数找出1~n内所有的素数素数相关的面试题判断素数素数：只能被1和他本身整除的数因为如果能找到两个因子相乘等于n的话，那么这两个数一定是位于sqrt(n)的两边的，所以我们只用判断[2,sqrt(n)]之间是否有数能够整除n即可判断bool isPrime(int n){ if(1==n) return true; for(int i=2;i<=sqrt(n);i++){ if(n%i==0) return false;
2020-08-27 11:00:03
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原创 动态规划之零钱兑换
零钱兑换问题带备忘录的递归解法动态规划解法模拟0 1完全背包问题的解法322. 零钱兑换给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。示例 1:输入: coins = [1, 2, 5], amount = 11输出: 3解释: 11 = 5 + 5 + 1示例 2:输入: coins = [2], amount = 3输出: -1说明:你可以认为每种硬币的数量是无限
2020-08-20 15:08:49
558
转载 约瑟夫环问题
约瑟夫环问题模拟约瑟夫环问题循环数组模拟链表模拟数学分析模拟约瑟夫环问题循环数组模拟经典算法–约瑟夫环问题的三种解法问题描述：N个人围成一圈，从第一个人开始从1开始报数，报到m的人出圈，剩下的人继续从1开始报数，报到m的人出圈；如此往复，直到所有人出圈。（模拟此过程，输出出圈的人的序号）循环的开始和结束：循环的结束取决于圈内是否还有“人”，可以用一个变量alive表示初始人数，每一次出圈，alive - 1。判断alive是否非0即可。while(alive > 0)每一次循环，就是
2020-08-20 14:39:15
184
原创 C/C++字符串处理相关总结
字符串处理相关清空字符串区域复制字符串区域搜索字符串相关字符串转整型字符串转浮点型整型转字符串清空字符串区域memset()char* m_buf = new char[10]; memset(m_buf, '\0', 10);bzero()复制字符串区域strcpy()搜索字符串相关strrchr字符串转整型atoi字符串转浮点型atofatod整型转字符串snprintf...
2020-08-20 14:34:15
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原创 图系列之_图的表示和遍历
图系列之_图的表示图两种表示方法图的遍历（DFS和BFS)代码实现无向图有向图参考：数据结构——图的概述图是由顶点V集和边E集构成，因此图可以表示成G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)。图两种表示方法1.邻接矩阵法；无向图邻接矩阵的特点为：主对角线一定为0且为对称矩阵有向图邻接矩阵是最容易理解的表示方法，优点是简单易懂，缺点是可能会占用很多存储空间，且没有任何意义，空间复杂度有向图是O(n2)O(n^2)O(n2)如果图的边不是很多，则不太适合用邻接矩阵表示。一般邻接矩阵适合表
2020-08-17 21:10:24
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aurora+micro-miktex+keygen.7z
2019-12-11
Motion Controller Design for a Mecanum Wheeled Mobile Manipulator.pdf
2019-12-02
Kinematic Model of a Four Mecanum Wheeled Mobile Robot .pdf
2019-12-02
光电二极管及其放大电路设计
2017-09-07
MSP430F149数据手册
2017-09-07
空空如也
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