文章目录背景设计方法描述控件设计关键点代码实现扩展背景使用C#开发上位机，通常需要设计菜单栏，工具箱中已有的“标签”或者开源的模板要么太单调、要么没有那么高的“逼格”，如果要做出让人眼前一亮的UI界面，则需要想想怎么能用最简单的模块搭建一个高大上的菜单栏。博主本篇主要想描述的是一种设计方法，并不对代码和步骤做过多的讲解和展示，不是基础性的博文。参考该方法不仅仅能组合出好看易用的菜单栏，也可以根据需求和创意进行扩展。
BFS（Breadth First Search，广度优先搜索，又名宽度优先搜索），与深度优先算法DFS往一个方向“死磕到底，不撞南墙不回头”的思维方式不同，广度优先搜索算法关注的重点在于对每一层结点进行下一层的访问。BFS算法和核心思路就是：从某个点一直把其邻接点走完，然后任选一个邻接点把与之邻接的未被遍历的点走完，如此反复走完所有结点。类似于树的层序遍历。所以，BFS的核心就是要把当前在哪作为一个状态存储，并将这个状态交给队列进行入队操作算法步骤（用队列实现）a) 访问指定起始点。
长度最小的子数组，螺旋矩阵II
Pytorch 中矩阵乘法，包括点积与对位相乘调库的说明
此文由bingage777原创，转载请注明出处。“2022是DAO的一年”，哪些组织值得关注？链新（ID:ChinaBlockchainNews）原创作者 | 廖羽自2021年起，Web3.0连同DAO、SocialFi等相关领域，成为VC们讨论的重点。据《链新》统计，2021年10月，关于Web3.0、DAO、SocialFi等相关领域的新基金仅有3只，两个月后就增长至8只，单月募资规模超13.78亿元，单项基金数量高达6只，超过DeFi、NFT等领域，是同时期单项基金占比最高的领域。..
一、分布式机器学习定义分布式机器学习（DML）是指利用多个计算节点进行机器学习或者深度学习的算法和系统，旨在提高性能、保护隐私，并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。举个例子，一个由三个计算节点和一个参数服务器组成的分布式机器学习系统如下，训练数据被分为不相交的数据分片并被发送给各个计算节点，计算节点将在本地执行随机梯度下降（SGD）。计算节点将梯度或者模型参数发送至参数服务器。
一面简述一面安排在上午11点, 面试官先说明了面试的流程自我介绍 2. 技术问题 3. 算法题问了一些计算机基础知识,比如TCP协议有没有了解, 三次握手四次挥手TCP和UDP的区别TCP粘包/拆包有了解吗 (听过但没了解)IP知道吗, 192.168.1.3/24 代表什么意思非科班这块确实不是很了解, 然后面试官还给我解释, 我说子网掩码我知道然后根据我的简历问了项目主要负责什么, 做了什么SpringBoot 框架的理解, 启动器做了哪些东西,MySQL数据库,有没有做过
ES运行需要JDK支持，安装jdk请参考Linux下rpm安装jdk17，本文以elasticsearch-7.17.1为例。虽然下载的是源码，其实只需要将下载的tar.gz包解压缩即可。下载elasticsearch的下载地址https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/targz.html，选择版本7.17，接着选择Install Elasticsearch from archive on Linux or MacOS，
宝塔面板 docker 安装es kibana
选择对应的操作系统，我是为了安装在CentOS上面，所以选择的是Linux x86_64版本。或者在ES5以及以前版本，我们可以修改一下ES的配置，使得我们可以使用root用户启动。而且你在Linux上面装个Java都不会，你应该还没有学到ES。而在新的版本，我们就只能创建新的用户来执行ES解决这个问题了。略略略，在ES 7以后得版本，其安装文件自带JDK。可以看一下它所包含的Java版本，为JDK 15。我们找到了started字样，说明启动成功了。得到了ES的状态，说明ES启动成功。
学习QT工程的项目结构
对于Slate入门的学习流程，希望大家耐心观看
1. 数据增强1.1 gt数据采集——gt_sampling1.2 全局翻转——random_world_flip1.3 全局旋转——random_world_rotation1.4 全局尺度变换——random_world_scaling2. 数据处理2.1 数据范围限制2.2 点云随机2.3 点云变换至pillar3. 数据收集——datalodar...............
玩宝塔面板的时候，一开始没有云服务器，需要在本地虚拟机里搭建各种网站，想在本地服务器下搭建多个站点，但是总会遇到“您添加的站点已存在”这个现象。把我的解决办法记录下来，供参考。
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