以前 Simple2D 使用 TextureManager,现在将它改为 TexturePool (纹理池).主要是负责加载和管理纹理,这次为 TexturePool 添加纹理集的功能,纹理集就是将大量的图片拼合成一张纹理. 纹理集的制作 你可以使用软件 TexturePacher 来创建纹理集: 将图片文件拖曳到左边的窗口,然后将 Output 的 DataFormat 设置为 cocos2d,最后选择 Data File 和 Texture File 的输出路径,点击工具栏的 Publish…

为什么重构 Simple2D 开始的时候打算使用几周的时间来实现 Simple2D 的,主要是实现一些简单的 2D 渲染功能.但是编写的过程中不满于它只能实现简单的功能,后来添加了诸如Alpha测试.深度测试.裁剪测试.模板测试.混合等功能,为了实现这些实现了一个 Pass 类. 除了这些,我还希望能够在 Simple2D 中使用 Shader,于是又实现了 Shader 类.对于顶点数据,使用时分配内存,结束后释放内存,为了减小开销而使用了内存分配器 BlockAllocator. 最终的渲染…

以前 Simple2D 的渲染方法是先设置 Pass,然后添加顶点数据,相同 Pass 的顶点数据会合并在一起.当设置新的 Pass 时,将旧的 Pass 和对应的顶点数据添加到渲染数组中.最后在帧结束时遍历渲染数组,根据 Pass 设置 OpenGL 状态,绘制对应的顶点数据. 这次改为更加简单的方法,类似状态机.设置混合状态(Blend).着色程序(Shader Program).渲染部分由 Graphics Context.Renderer 和 Shader Program 组成: Gra…

一.应用程序直接获取数据库连接的缺点 用户每次请求都需要向数据库获得链接,而数据库创建连接通常需要消耗相对较大的资源,创建时间也较长.假设网站一天10万访问量,数据库服务器就需要创建10万次连接,极大的浪费数据库的资源,并且极易造成数据库服务器内存溢出.拓机.如下图所示:…

一.应用程序直接获取数据库连接的缺点 用户每次请求都需要向数据库获得链接,而数据库创建连接通常需要消耗相对较大的资源,创建时间也较长.假设网站一天10万访问量,数据库服务器就需要创建10万次连接,极大的浪费数据库的资源,并且极易造成数据库服务器内存溢出.拓机.如下图所示:…

这里给个线程池的实现代码,里面带有个应用小例子,方便学习使用,代码 GCC 编译可用.参照代码看下面介绍的线程池原理跟容易接受,百度云下载链接: http://pan.baidu.com/s/1i3zMHDV 一.线程池简介 为什么使用线程池? 目前的大多数网络服务器,包括Web服务器.Email服务器以及数据库服务器等都具有一个共同点,就是单位时间内必须处理数目巨大的连接请求,但处理时间却相对较短. 传统多线程方案中我们采用的服务器模型则是一旦接受到请求之后,即创建一个新的线程,由该线程执行任…

一.应用程序直接获取数据库连接的缺点 用户每次请求都需要向数据库获得链接,而数据库创建连接通常需要消耗相对较大的资源,创建时间也较长.假设网站一天10万访问量,数据库服务器就需要创建10万次连接,极大的浪费数据库的资源,并且极易造成数据库服务器内存溢出.拓机.如下图所示:…

一.应用程序直接获取数据库连接的缺点 用户每次请求都需要向数据库获得链接,而数据库创建连接通常需要消耗相对较大的资源,创建时间也较长.假设网站一天10万访问量,数据库服务器就需要创建10万次连接,极大的浪费数据库的资源,并且极易造成数据库服务器内存溢出.拓机.如下图所示: 二.使用数据库连接池优化程序性能 2.1.数据库连接池的基本概念 数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源,这一点在多用户的网页应用程序中体现的尤为突出.对数据库连接的管理能显著影响到整个应用程序的伸缩性和健壮性,影响到程序的性…

连接池的优点众所周知. 我们可以自己实现数据库连接池,也可引入实现数据库连接池的jar包,按要求进行配置后直接使用. 关于这方面的资料,好多dalao博客上记录的都是旧版本Tomcat的配置方式,很可能随版本更新有所变化,在实际应用时一定要注意这个坑,特别注意Tomcat启动输出中是否有警告或者其他错误,以免被简单的问题卡死. 之前参考孤傲苍狼dalao的博客配置Tomcat内置连接池,因为使用了旧版配置属性,最大连接数maxActive,而新版Tomcat已经用maxTotal取代之,导致最大…

一.应用程序直接获取数据库连接的缺点 用户每次请求都需要向数据库获得链接,而数据库创建连接通常需要消耗相对较大的资源,创建时间也较长.假设网站一天10万访问量,数据库服务器就需要创建10万次连接,极大的浪费数据库的资源,并且极易造成数据库服务器内存溢出.拓机.如下图所示:…

1 package com.liuhuan.study.config; 2 3 import com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilder; 4 import org.springframework.context.annotation.Bean; 5 import org.springframework.context.annotation.Configuration; 6 7 import java.util.concurren…

有两个地址一个是学习opengl基础知识的网站, 一个是博客园大牛分享的特别好的文章. 记录一下希望向坚持做俯卧撑一样坚持下去. 学习网站:http://learnopengl-cn.readthedocs.io/zh/latest/ 博客园大牛网站:http://www.cnblogs.com/ForEmail5/tag/simple2d/default.html?page=2 ----------------------------------------------------------…

<分布式任务调度平台XXL-JOB>       一.简介 1.1 概述 XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架,其核心设计目标是开发迅速.学习简单.轻量级.易扩展.现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用. 1.2 特性 1.简单:支持通过Web页面对任务进行CRUD操作,操作简单,一分钟上手: 2.动态:支持动态修改任务状态.暂停/恢复任务,以及终止运行中任务,即时生效: 3.调度中心HA(中心式):调度采用中心式设计,“调度中心”基于集群Quartz实现并支持集群部署,可保…

上一节我们对完成了对osg生物内部非常重要器官graphicsContext的初始化工作.这样就可保证我们场景中至少有一个graphicContext存在,不至于刚出生就面临夭折.我们根据上一节中osg代码的研究也就知道了,在我们正常使用osg时,是怎么完成对camera以及graphicContext的创建的了. 回到Viewer::realize()中我们继续向下看,现在我们对osg::DisplaySettings以及osg::GraphicsContext::WindowingSyste…

本文将基于深度学习的卷积神经网络(CNN)应用于基于RGB-D-T的多模态人脸识别问题. 此外,引入了基于CNN的识别模块与各种纹理特征(LBP,HOG,HAAR,HOGOM)的后期融合,在基准RGB-D-T数据库上展示了更好的识别性能. 本文得到的结果表明,经典的纹理特征和基于CNN的特征可以相互补充以达到识别的目的. 已经开发了几种用于面部识别的算法来处理这些挑战. 这些算法的例子包括但不限于主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA),局部二元模式(LBP),定向梯度直方图(HOG) ,H…

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有…

一.HelloWorld 字节码生成 众所周知,Java 程序是在 JVM 上运行的,不过 JVM 运行的其实不是 Java 语言本身,而是 Java 程序编译成的字节码文件.可能一开始 JVM 是为 Java 语言服务的,不过随着编译技术和 JVM 自身的不断发展和成熟,JVM 已经不仅仅只运行 Java 程序.任何能编译成为符合 JVM 字节码规范的语言都可以在 JVM 上运行,比较常见的 Scala.Groove.JRuby等.今天,我就从大家最熟悉的程序“HelloWorld”程序入手,…

俗话说的好,牵牛要牵牛鼻子 驾车顶牛,处理复杂的东西,只要抓住重点,才能理清脉络,不至于深陷其中,不能自拔.对复杂的nginx而言,main函数就是“牛之鼻”,只要能理清main函数,就一定能理解其中的奥秘,下面我们就一起来研究一下nginx的main函数. 1.nginx的main函数解读 nginx启动显然是由main函数驱动的,main函数在在core/nginx.c文件中,其源代码解析如下,涉及到的数据结构在本节仅指出其作用,将在第二节中详细解释. nginx main函数的流程图如下:…

/* 异步写入 FileStream中包含BeginWrite.EndWrite 方法可以启动I/O线程进行异步写入. public override IAsyncResult BeginWrite ( byte[] array, int offset, int numBytes, AsyncCallback userCallback, Object stateObject ) public override void EndWrite (IAsyncResult asyncResult ) B…

命令行在外部 从命令行运行编辑项目 1 导航到您的[LauncherInstall][VersionNumber]\Engine\Binaries\Win64 目录中. 2 右键单击上 UE4Editor.exe 的可执行文件,并选择创建快捷方式. 3 重命名该快捷方式,它会启动编辑器,即 MyProject 的- Editor.exe. 4 右键单击新创建的快捷方式并选择属性. 5 加入项目文件参数属性: [LauncherInstall][VersionNumber]\Engine\Bina…

一. 简介 揭秘: SimpleThreadPool是Quartz.Net中自带的线程池,默认个数为10个,代表一个Scheduler同一时刻并发的最多只能执行10个job,超过10个的job需要排队等待. 二. 四种配置方案 1. NameValueCollection的方式 需要利用StdSchedulerFactory的构造函数进行传进去,向哪个Sheduler中传,即配置哪个Sheduler的对应的线程池. 代码分享: { var pairs = new System.Collectio…

---恢复内容开始--- Python学习计划   https://edu.csdn.net/topic/python2?utm_source=blog4   匠人之心,成就真正Python全栈工程师 基础学习+课堂案例+项目提升+项目实战     1Python基础(第 1 周-第 2 周) 课程目标 让学员熟练掌握 Python 语法基础. 流程控制.循环结构.函数以及面向对像等知识. 为后续课程的学习打下坚实的基础. 作业/案例 九九乘法表递归遍历目录自动提款机系统学生管理系统2048 小…

上节,我们学习了如何通过卷积网络实现滑动窗口对象检测算法,但效率很低.这节我们讲讲如何在卷积层上应用这个算法. 为了构建滑动窗口的卷积应用,首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层.我们先讲解这部分内容,并演示卷积的应用过程. 一 卷积的滑动窗口实现 假设对象检测算法输入一个 14×14×3 的图像,图像很小,不过演示起来方便.在这里过滤器大小为 5×5,数量是 16, 14×14×3 的图像在过滤器处理之后映射为 10×10×16.然后通过参数为 2×2 的最大池化操作,图像减小到 5×…

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd…

一.HelloWorld 字节码生成 众所周知,Java 程序是在 JVM 上运行的,不过 JVM 运行的其实不是 Java 语言本身,而是 Java 程序编译成的字节码文件.可能一开始 JVM 是为 Java 语言服务的,不过随着编译技术和 JVM 自身的不断发展和成熟,JVM 已经不仅仅只运行 Java 程序.任何能编译成为符合 JVM 字节码规范的语言都可以在 JVM 上运行,比较常见的 Scala.Groove.JRuby等.今天,我就从大家最熟悉的程序“HelloWorld”程序入手,…

  spring c3p0 配置   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beansxmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springfra…

1. 摘要 传统的 L 层神经网络只有 L 个连接,DenseNet 的结构则有 L(L+1)/2 个连接,每一层都和前面的所有层进行连接,所以称之为密集连接的网络. 针对每一层网络,其前面所有层的特征图被当作它的输入,这一层的输出则作为其后面所有层的输入. DenseNet 有许多优点:消除了梯度消失问题.加强了特征传播.鼓励特征复用并且大大减少了参数的数量. 2. 介绍 随着卷积神经网络变得越来越深,一个新的问题出现了:输入信息或者梯度在很多层之间传递的过程中会渐渐消失并且被洗掉.很多最近的…

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有…

1.#import和#include的区别 @class? @class一般用于头文件中需要声明该类的某个实例变量的时候用到,在m文 件中还是需要使用#import 而#import比起#include的好处就是不会引起交叉编译 2. readwrite,readonly,assign,retain,copy,nonatomic 属性的作用 @property是 一个属性访问声明,扩号内支持以下几个属性: 1,getter=getName,setter=setName,设置setter与 get…

window.LocalList = [ { region:{ name:'北京市', code:'11', state:[ { name:'北京', code:'01', city:[ {name:'东城区',code:'01'}, {name:'西城区',code:'02'}, {name:'崇文区',code:'03'}, {name:'宣武区',code:'04'}, {name:'朝阳区',code:'05'}, {name:'丰台区',code:'06'}, {name:'石景山区'…