纹理图片对于3D程序来说比较重要的数据，如果没有纹理图片，就没有亮丽的外表，就没有丰富多彩的世界。在第二人生里，纹理图片不是随着程序一起发布的，而是不断地从服务器上下载的，这点是不像其它游戏，把所有图片全部预先下载好。下面就来分析一下纹理下载线程的工作过程。先从程序：LLAppViewer::getTextureFetch()->createRequest(getID(),getTargetHost(),decode_priority,w,h,c,desi
系统 2019-08-12 01:32:46 2191
前言：不管是在做接口自动化还是在做UI自动化，测试人员遇到的第一个问题都是卡在登录上。那是因为在执行登录的时候，服务端会有一种叫做session的会话机制。一个很简单的例子：在做功能测试的时候，肯定会遇到一种测试场景，需要在没登录的时候进行一些普通操作，会提示“请先登录”比如：我们在逛TB的时候，如果没有登录，那么当你搜索到一个商品，准备下单时候，是不是就会弹出一个登录框？其实这就是利用到了session会话机制。因为HTTP协议是无状态的，那么在下订单，
系统 2019-09-27 17:56:50 2190
一、变量创建过程首先，当我们定义了一个变量name='Kwan'的时候，在内存中其实是做了这样一件事：程序开辟了一块内存空间，将'Kwan'存储进去，再让变量名name指向'Kwan'所在的内存地址。如下图所示：我们可以通过id()方法查看这个变量在内存中的地址。name='Kwan'print(id(name))二、变量的修改一般我们认为修改一个变量就是用新值把就旧值覆盖掉，可Python真是这么实现的么？name='Kwan'print(id(name
系统 2019-09-27 17:54:28 2190
把函数作为参数的用法比较直观：deffunc(a,b):returna+bdeftest(f,a,b):printf(a,b)test(func,3,5)但有些情况下，‘要传递哪个函数'这个问题事先还不确定，例如函数名与某变量有关。可以利用func=globals().get(func_name)来得到函数：deffunc_year(s):print'func_year:',sdeffunc_month(s):print'func_month:',sstr
系统 2019-09-27 17:54:04 2190
1、进入~cd~2、修改pip.conf(没有此文件则创建)mkdir.pipvimpip.conf修改pip.conf为（清华源）[global]index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
系统 2019-09-27 17:53:19 2190
摘要数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上，包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)码字不易，喜欢请点赞！！！1.merge函数的参数一览表2.创建两个DataFrame3.pd.merge()方法设置连接字段。默认参数how是inner内连接，并且会按照相同的
系统 2019-09-27 17:51:27 2190
首先，先介绍两种引入模块的方法。法一：将整个文件引入import文件名文件名.函数名()/文件名.类名通过这个方法可以运行另外一个文件里的函数法二：只引入某个文件中一个类/函数/变量需要从某个文件中引入多个函数或变量时，用逗号隔开即可from文件名import函数名,类名，变量名接下来，通过一个具体的例子说明引入模块的具体方法：假设新建一个python包test2，里边有一个名为run.py的python文件，run.py文件里有一个名为running()
系统 2019-09-27 17:51:22 2190
1、SyntaxError:Non-UTF-8codestartingwith'\xc7'infiletest_GRU.pyonline解决办法：#在文件前面加#coding=gbk2、如果包ascii报错（1）设置环境变量LANG在linux或Mac上设置环境变量的方式一样，编辑~/.bash_profile文件（’~’指的是用户登录后的默认目录），添加一行：exportLANG="en_US.UTF-8"添加完记得source.bash_profile
系统 2019-09-27 17:51:13 2190
importnumpyasnpa=np.array([[0,3],[1,4]])#a.shape是（2,2）#axis=1表示按行相加，并且保持其二维特性print(np.sum(a,axis=1,keepdims=True))#按行相加，不保持其二维特性print(np.sum(a,axis=1))输出为array([[3],[5]])，shape是（2,1）array([3,5])，shape是（1,2）
系统 2019-09-27 17:50:08 2190
8.计数排序8.1算法思想计数排序是一个非基于比较的排序算法。它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，它的复杂度为Ο(n+k)（其中k是整数的范围），当o（k）O(nlog(n))的时候其效率反而不如基于比较的排序（基于比较的排序的时间复杂度在理论上的下限是O(nlog(n)),如归并排序，堆排序）。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围
系统 2019-09-27 17:49:42 2190
