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2年10月17天

JavaScript(一)浏览器一.浏览器组成二.JS逼格三.JS执行队列四.JS三大部分

一.浏览器组成1.shell部分(头部用户可操作部分)2.内核部分 渲染引擎(语法规则和渲染){网页绘制} JS引擎 其他模块二.JS逼格编译性语言(C,C++):先通篇翻译,生成可执行文件,系统再去执行文件优点:快 缺点:C和C++不能跨平台使用,移植性不好(开发了windows上的,Linux上不能用)解释性语言(JavaScript):翻一行执行一行,不生成特定文件【凡是带脚本的都是解释性语言】优点:可跨平台 缺点:稍微慢...

Ubuntu配置基于aarch64的Qt编译环境

下载编译器Linaro Releases这里面版本很多,主要是大小端、armv7/armv8、32/64位、裸机/linuxdeng区别对于32位平台,下载如下,Linaro Releases对于64位平台,下载如下,Linaro Releases将编译器解压、重命名和复制到指定目录,32位平台的编译器gcc-linaro-7.5.0-2019.12-x86_64_arm-linux-gnueabihf.tar.xz操作如下解压命令:$ tar -xv

Apollo规划决策算法仿真调试(3):ReferenceLineProvider参考线生成流程

前言:在Apollo规划决策算法中,即planning模块中,参考线ReferenceLine 的作用至关重要,ReferenceLine 是整个规划算法的基础,规划的目的就是使车辆按照ReferenceLine行驶。目前关于ReferenceLine 的平滑方法介绍很多,但很少介绍ReferenceLine 在整个apollo的planning模块中,是在哪一步进行生成,它的整个运行机制与流程是怎样的。本文将使用vscode与dreamview 联合调试的方法,来展示ReferenceLine

数学优化2-优化算法1. 全局最优和局部最优2. 梯度下降法

同步于Buracag的博客优化问题一般都是通过迭代的方式来求解:通过猜测一个初始的估计x0x_0x0​,然后不断迭代产生新的估计x1,x2,...xtx_1, x_2, ... x_tx1​,x2​,...xt​,希望xtx_txt​最终收敛到期望的最优解x∗x^∗x∗。一个好的优化算法应该是在一定的时间或空间复杂度下能够快速准确地找到最优解。同时,好的优化算法受初始猜测点的影响较小,通过迭...

HSI图像学习路线参考HSI图像学习路线参考原理相关

HSI图像学习路线参考学习路线大致可以分为代码相关和原理相关。两者在学习顺序上应当是并行的,两者会自然地相互促进,学习代码也离不开对论文的学习。但是在不同时期侧重点不同,建议顺序:入门阶段从一两篇综述、一两篇经典论文开始学习,了解该领域基本术语、要做的任务、大致方向等;随后进行代码学习,1对已有经典开源代码的学习;2对某篇经典论文进行代码复现;广泛的阅读前沿论文,激发idea,并通过代码进行初步验证代码相关1 对经典代码学习​ 借助一份经典代码,通过debug模式逐行运行,理解