折腾了一晚上，搜到教程都是碎片化的！在坑里掉了又掉，终于弄明白所有流程了，想写一个小白版教程（话说我最喜欢配图教程了，详细），下面直接进入正题。一：申请路线规划插件在微信公众平台申请插件，是这个网页而不是公众号，"登录"->"设置"->"第三方插件"->"插件管理"->"添加插件"，直接搜"腾讯位置服务路线规划"添加成功后，点"详情"查看插件AppID..._pages/order-parts/routeplan.js

在cluster heap中的exfat file entry从64M.hex中可以看出如下图显示记录其entry的信息： exfat文件系统（七）------exfat_core.c详解（二）------file entry相关 > file_entry_hex_data.png" src="https://work.lenovo.com/kb/download/attachments/_new ffileentry

在 File 中点击 Close Project 就可以弹出 idea 的主页面。找到 maven，修改 maven 仓库及其配置文件位置，修改成功后可以自己新建一个空项目测试一下。修改后点击 Apply/OK 即可。_idea2021.2.4

本文对应《R语言实战》第11章：中级绘图；第16章：高级图形进阶基础图形一章，侧重展示单类别型或连续型变量的分布情况；中级绘图一章，侧重展示双变量间关系（二元关系）和多变量间关系（多元关系）的绘图；高级绘图进阶一章介绍四种图形系统，主要介绍lattice和ggplot2包。=========================================================..._corrgram标签位置不放对角线

搞开发的人都需要积累一些经典算法，以备不时之须。搞开发也有好几年了，积累的一些算法一直没做过整理，这段时间无聊就把这些算法整理以下，以备以后之用。算法——————鸡尾酒排序。问题有一数组，长度为n，把数组中的元素从小到大重新排列。说明鸡尾酒(cocktail)排序，又叫搅拌(shaker)排序。是改良的冒泡排序，冒泡排序可见另一篇文章经典算法之冒泡排序。思路鸡尾酒排序的过程为：(1)先对数组从左到..._鸡尾酒排序 c语言

红队，是指网络实战攻防演练中的防守一方。红队一般是以参演单位现有的网络安全防护体系为基础，在实战 攻防演练期间组建的防守队伍。红队的主要工作包括演练前安全检 查、整改与加固，演练期间网络安全监测、预警、分析、验证、处 置，演练后期复盘和总结现有防护工作中的不足之处，为后续常态化 的网络安全防护措施提供优化依据等。_红蓝攻防

python递归求阶乘的方法阶乘：例如 5! 指的是“5的阶乘”，即 5! = 1*2*3*4*5。“递归”就是对自身进行调用的函数。def f(x):if x == 0:return 0elif x == 1:return 1else:return (x * f(x-1))print(f(5))代码解释：如果 x=5，那么就返回 5*f(4) 的值。而想知道这个值，就得先算出 f(4) 等于多少..._阶乘递归python

严格意义上说，把 dump 这部分叫保存字节码并不准确。因为除了保存 TFunc 里的字节码 code 之外，还保存了其它的内容。比如函数头，字节序及字节码需要的数据等。所以，准确的说应该叫保存字节码及环境，或者叫做保存世界，就是字节码生成之后的运行时相关信息也保存了下来。可以从保存下来的这些信息恢复出字节码执行时需要的运行时，默认的保存文件就是之前所说的那个 luac.out 的二进制文_lua dump 字节码0

预览过程：景物（sence）通过镜头(lens）生成的光学图像投射到图像传感器(sensor)上,图像以pixel为单位通过MIPI/DVP接口传输到VFE,经过external memory,最后经过MDP然后将图片显示到屏上。偶尔会出现这样情况：在屏上显示的图像方向不对。这是因为模组厂不严格根据sensor厂给出的sensor放置位置打样。

两者都是同步等待操作的结果差异主要在于处理异常.使用Wait,异常堆栈跟踪不会改变并表示异常时的实际堆栈,因此如果您有一段代码在线程池线程上运行,那么您将拥有类似的堆栈ThreadPoolThread.RunTaskYourCode.SomeWork另一方面,.GetAwaiter().GetResult()将重写堆栈跟踪以考虑所有异步上下文,忽略代码的某些部分在UI线程上执行,而某..._c# task wait getawaiter 区别

在pytorch训练过程中可以通过下面这一句代码来打印当前学习率print(net.optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])补充知识：Pytorch：代码实现不同层设置不同的学习率，选择性学习某些层参数1，如何动态调整学习率在使用pytorch进行模型训练时，经常需要随着训练的进行逐渐降低学习率，在pytorch中给出了非常方面的方法：假设我..._torch 获取当前学习率

Mysql replace与replace into都是经常会用到的功能；replace其实是做了一次update操作，而不是先delete再insert；而replace into其实与insert into很相像，但对于replace into，假如表中的一个旧记录与一个用于PRIMARY KEY或一个UNIQUE索引的新记录具有相同的值，则在新记录被插入之前，旧记录被删除。replace是m..._mysql使用replace函数提示错误