《比特大陆》专题

27.1 LEA指令（所有处理器） 在很多场合下，LEA指令都派得上用场，因为只靠这1条指令，就能在1个时钟内做1次移位、2个加法和1次数据传输。 比如： LEA EAX，[EBX+8*ECX-1000] 比 MOV EAX，ECX / SHL EAX，3 / ADD EAX，EBX / SUB EAX，1000快得多 LEA指令能在不改变标志寄存器的前提下做加法或移位，且源操作数和目的操作数不需

JFinal 项目是符合 Java Web 规范的普通项目，所以开发者原有的项目 启动 和 部署 知识全部有效，不需要特殊对待 JFinal 项目。 因此，本章介绍的所有启动及部署方式 仅仅针对于 JFinal 内部提供的 jfinal-undertow 以及 jetty-server 整合方式。当碰到启动问题时如果并非在使用 jfinal 整合的 undertow、jetty，那么决然与 jfi

基于MVC设计模式，采用OOP编程思想 跨平台、跨服务器，支持Apache、Nginx、Mysql、PHP5.0以上版本 单一入口，方便对项目整体控制 支持多项目部署 支持二级域名部署，二级域名可对应到指定控制器 支持短URL，支持伪静态，强大的路由功能 ORM对象关系映射，像操作对象一样去操作数据表 内置强大的CURD功能，操作数据库更方便 页面编译机制，生成模板缓存 支持HTML静态缓存，速度

前言：uView在1.x版本，只有部分组件支持nvue，不推荐在nvue项目中使用，目前uView研发组正在研发2.0版本，将会全面兼容nvue，我们在这里做一个专题，列出一些nvue上的坑，希望能帮助到您。 Text组件 我们在vue中，可以将文本相关的内容放到view或者text组件，这都是没问题的，但是在nvue中，需要动态响应(双向绑定)的内容，必须放在text标签，如果放在view可以正

JSSE 包括以下重要的特性: 作为一个标准的 JDK 组件 可扩展的,基于供应商的架构 100% 纯 Java 实现 提供了支持SSL版本 2.0 和 3.0,TLS 1.0 和以后版本的API，以及SSL 3.0 、TLS 3.0的实现和 包含可以实例化创建安全通道(SSLSocket、SSLServerSocket SSLEngine)的类 支持作为 SSL 握手的一部分的密码套件协商,用来

Perl 语言中定义了一些特殊的变量，通常以 $, @, 或 % 作为前缀，例如：$_。 很多特殊的变量有一个很长的英文名，操作系统变量 $! 可以写为 $OS_ERROR。 如果你想使用英文名的特殊变量需要在程序头部添加 use English;。这样就可以使用具有描述性的英文特殊变量。 最常用的特殊变量为 $_，该变量包含了默认输入和模式匹配内容。实例如下：#!/usr/bin/perl fo

1. 前言 Markdown 的原生语法不支持绘制图形，但通过扩展模块，我们可以将一些格式化的文字渲染成我们需要的图形。常用的图形有 “流程图”、“时序图”、“类图”、“状态图”、“甘特图”、"饼图" 等。 本节将重点介绍如何通过 Mermaid 绘制「甘特图」。 甘特图 (Gantt chart) 也被称为横道图、条状图（Bar chart）。通常用于展示项目进度，它的核心对象是「时间」，并在时

这节包含一些杂项：‘做'与'不做'。 不要通过宏替换来改变语法。这将导致程序对于所有人都是难以理解的，除了那个肇事者。 不要在需要离散值的地方使用浮点变量。使用一个浮点数作为循环计数器无疑是搬起石头砸自己的脚。总是用<=或>=测试浮点数，对它们永远不要 用精确比较(==或!=)。 编译器也有bug。常见且高发的问题包括结构体赋值和位字段。你无法泛泛的预测一个编译器都有哪些bug。但你可以在程序中避

命令替换 小技巧 使用 $(command) 而不是反引号。 嵌套的反引号要求用反斜杠转义内部的反引号。而 $(command) 形式嵌套时不需要改变，而且更易于阅读。 例如： # This is preferred: var="$(command "$(command1)")" # This is not: var="`command \`command1\``" test，[和[[ 小技巧

前面说明的编程习惯基本都是强制性的. 但所有优秀的规则都允许例外, 这里就是探讨这些特例. 10.1. 现有不合规范的代码 总述 对于现有不符合既定编程风格的代码可以网开一面. 说明 当你修改使用其他风格的代码时, 为了与代码原有风格保持一致可以不使用本指南约定. 如果不放心, 可以与代码原作者或现在的负责人员商讨. 记住, 一致性 也包括原有的一致性. 10.2. Windows 代码 总述 W

校验者: @if only 翻译者: @片刻 模块 sklearn.feature_extraction 可用于提取符合机器学习算法支持的特征，比如文本和图片。 Note 特征特征提取与 特征选择 有很大的不同：前者包括将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数值特征。后者是将这些特征应用到机器学习中。 4.2.1. 从字典类型加载特征 类 DictVectorizer 可用于将标准的Py

校验者: @yuezhao9210 @BWM-蜜蜂 翻译者: @v 在 sklearn.feature_selection 模块中的类可以用来对样本集进行 feature selection（特征选择）和 dimensionality reduction（降维），这将会提高估计器的准确度或者增强它们在高维数据集上的性能。 1.13.1. 移除低方差特征 VarianceThreshold 是特征选

目标 在本章中， 我们将看到如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配。 我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 Brute-Force匹配器的基础 蛮力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象。 它需

目标 在本章中，我们将尝试理解什么是特征，为什么拐角重要等等 解释 你们大多数人都会玩拼图游戏。你会得到很多小图像，需要正确组装它们以形成大的真实图像。问题是，你怎么做？将相同的理论投影到计算机程序上，以便计算机可以玩拼图游戏呢？如果计算机可以玩拼图游戏，为什么我们不能给计算机提供很多自然风光的真实图像，并告诉计算机将所有这些图像拼接成一个大图像呢？如果计算机可以将多个自然图像缝合在一起，那么如何

目标 在本文中，我们将学习 如何找到轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等。 您将看到大量与轮廓有关的功能。 1. 特征矩 特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文： import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('st