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一、闭包是什么?1、概念闭包是指在函数内部定义的函数,能够访问到外部函数的变量,并且保持对这些变量的引用,即使外部函数已经执行完毕。闭包形成了一个封闭的作用域,使得内部函数可以访问外部函数的局部变量,从而延长了这些变量的生命周期。functionouter(){letx=10;functioninner(){console.log(x);//内部函数可以访问外部函数的变量x}returninner;//返回内部函数}constclosureFunction=outer();//调用外部函数,并将内部函数保存在变量中closureFunction();//执行保存的内部函数,依然可以访问外部函数的变量x二、为什么有闭包?
1.前言先一句话总结一下,前后端调通的关键是IP地址。最终项目环境结构:本地部署若依后端服务器,docker部署mysql、redis、node或nginx容器。通过node容器或nginx部署若依前端,并调用部署在本地的后端服务器。声明:本文所涉及的问题点仅针对本文所处时间以及发布文章时所用的各软件版本,不一定适用于任何时间和任何版本。时间点:2023年11月macOS版本:13.2.1docker版本:24.0.6idea版本:2022.2.3(UltimateEdition)若依版本:3.8.6(前后端分离版)2.若依项目初步搭建和简单总结2.1官方资料:http://doc.ruoyi.vip/ruoyi-vue/2.2系统需求JDK>=1.8MySQ
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.C/C++内存分布2.C语言中动态内存管理方式:malloc/calloc/realloc/free3.C++内存管理方式 3.1new/delete操作内置类型3.2new和malloc操作符的比较1、用法上,变简洁了2、new可以控制初始化3、自定义类型,开空间+构造函数(初始化)4、new失败了以后抛异常,不需要手动检查3.3 new和delete操作自定义类型4.operatornew与operatordelete函数(重要点进行讲解)4.1operatornew与operatordelete函数(重点)5.new和del
摘要:本文介绍旋转编码器的使用方法旋转编码器是一种机电设备,可将轴或轴的角位置或运动转换为模拟或数字输出信号,在工业控制中发挥着举足轻重的作用。旋转编码器目前被广泛的应用在数控机床、印刷设备、包装机械、输送带、电梯、机器人、风力发电、起重机、家用电器等领域,主要用于频率调节、速度调节、高度调节、温度调节及音量调节等的参数控制。旋转编码器主要有两种类型:绝对编码器和增量编码器。绝对编码器通过提供与运动相关的数据输出来反馈速度和位置信息。即使编码器断电,它们也能保持位置信息。编码器的位置在通电时立即可用。绝对编码器具有多个不同二进制权重的码环,然后通过多个不同位置和权重的码环的组合,就可以确定旋钮的当前位置。绝对编码器由机械位置决定的每个位置的唯一性,它无需记忆,无需找参考点,而且不用一
技术背景我们在对接Unity下推送模块的时候,遇到这样的技术诉求,开发者希望在Android的Unity场景下,获取到前后摄像头的数据,并投递到RTMP服务器,实现低延迟的数据采集处理。在此之前,我们已经有了非常成熟的RTMP推送模块,也实现了Android平台Unity环境下的Camera场景采集,针对这个技术需求,有两种解决方案:1.通过针对原生androidcamera接口封装,打开摄像头,并回调NV12|NV21数据,在Unity环境下渲染即可;2.通过WebCamTexture组件,通过系统接口,拿到数据,直接编码推送。对于第一种方案,涉及到camera接口的二次封装和数据回调,也可以实现,但是不如WebCamTexture组件方便,本文主要介绍下方案2。WebC
目录Unity工具之UniWebView内嵌网页/浏览器到应用中,并且根据UGUI大小放置(简单适配UGUI)一、简单介绍二、UniWebView组件上的几个参数属性选项介绍三、一些关键接口介绍四、Transition五、MemoryManagement(内存管理)六、MessagingSystem七、注意实现八、效果预览九、实现通过UGUI控制WebView大小的使用的具体步骤十、关键代码十一、参考工程一、简单介绍Unity工具类,自己整理的一些游戏开发可能用到的模块,单独独立使用,方便游戏开发。本节介绍,使用UniWebView内嵌网页/浏览器到应用中,并通过UGUI控制WebView大小显示的方法。方法不唯一,
1.背景介绍人工智能(ArtificialIntelligence,AI)已经成为现代科学技术的重要一环,它涉及到计算机科学、数学、统计学、人工智能等多个领域的知识。在过去的几年里,人工智能技术的发展取得了显著的进展,如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。然而,随着人工智能技术的不断发展,我们面临着一个新的挑战:可解释性模型。可解释性模型(ExplainableAI,XAI)是一种可以解释其内部工作原理和决策过程的人工智能模型。这种模型的目标是让人们更好地理解人工智能系统的决策过程,从而提高其可靠性、安全性和可信度。在这篇文章中,我们将讨论可解释性模型的未来趋势,以及如何应对人工智能的挑战。2.核心概念与联系可解释性模型的核心概念包括:可解释性:可解释性是指模型
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