AR的工作原理以及在unity中的实现方法-使用高通的Vuforia v4.0 - unity插件，介绍很详细

本文实例讲述了C#使用iTextSharp从PDF文档获取内容的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using iTextSharp.text.pdf; using iTextSharp.text.pdf.parser

Vmware12+Centos7搭建Openstack环境—网络配置 一、虚拟机配置 根据OpenStack官方的教程，节点的环境中比较重要的就是网络的配置，首先先在虚拟机中进行设置，选择编辑中的虚拟网络编辑器 按照官方给的配置需求 主要配置两个网卡接口 interface1 网关10.0.0.1 nat模式 interface2 选择虚拟网络编辑器中的VMnet8，nat设置如下 这里网关没有选择10.0.0.2，原因是之前查资料查到在虚拟机中，10.0.0.1的地址被当前主机使用，所以网关应该写成10.0.0.2 子网与掩码设置如下： 之后创建网络interface

docker之kubernetes dashboard部署 1. 环境说明: 1). 架构: 注: 本次实验服务器环境均采用centos 7. 服务安装均采用yum install. 192.168.3.7 master 192.168.3.16 node 2).使用的软件包: master: docker kubernetes-master etcd flannel nodes: docker kubernetes-node flannel 3). 软件版本: docker: 1.10.3 kubernetes*: 1.2.0 etcd: 2.3.7 4). 软件包说明:

EasyAR实现AR红包的关键代码

需求：根据主键id来找到对应的数组下标 原本的方法是使用for循环遍历该数组，变量 i 就是下标，问题在于，如果有多重for循环，就会导致性能大大下降，数据也容易出错 因此使用map，让数组（原本是list）变成一个map集合（key-value形式），把主键id当做key，下标当做value，一一对应，需要的时候直接使用map.get(key)就可以获取到对应的value 1.在data{}中先定义一个map全局变量 2.在数据回显或有全部数据的地方把数组list变成map 该例子数据结构是[｛｝]，所以有2个for循环 item也是[｛｝]结构 这里的item[j].compon

真空蒸发镀膜法（简称真空蒸镀）是在真空室中，加热蒸发容器中待形成薄膜的原材料，使其原子或分子从表面气化逸出，形成蒸汽流，入射到固体（称为衬底或基片）表面，凝结形成固态薄膜的方法。由于真空蒸发法或真空蒸镀法主要物理过程是通过加热蒸发材料而产生，所以又称热蒸发法。采用这种方法制造薄膜，已有几十年的历史，用途十分广泛。一般说来，真空蒸发（除电子束蒸发外）与化学气相沉积、溅射镀膜等成膜方法相比较，有如下特点：设备比较简单、操作容易；制成的薄膜纯度高、质量好，厚度可较准确控制；成膜速率效率高，用掩模可以获得清晰图形；薄膜的生长机理比较单纯。这种方法的主要缺点是，不容易获得结晶结构的薄膜，所形成薄膜在基板上的附着力较小，工艺重复性好等。真空蒸发镀膜包括以下三个基本过程：（1）加热蒸发过程。包括由凝聚相转变为气相（固相或液相—气相）的相变过程。每种蒸发物质在不同温度时有不相同的饱和蒸气压：蒸发化合物时，其组分之间发生反应，其中有些组分以气态或蒸气进入蒸发空间。（2）气化原子或分子在蒸发源与基片之间的输运，即这些粒子在环境气氛中的飞行过程。飞行过程中与真空室内残余气体分子发生碰撞的次数，取决于蒸发原子的平均自由程，以及蒸发源到基片之间的距离，常称源—基距。（3）蒸发原子或分子在基片表面上的淀积过程，即是蒸发凝聚、成核、核生长、形成连续薄膜。由于基板温度远低于蒸发源温度，因此，沉积物分子在基板表面将直接发生从气相到固相的转变过程。上述过程都必须在空气非常稀薄的真空环境中进行。否则，蒸发物原子或分子将与大量空气分子碰撞，使膜层受到严重的污染，甚至形成氧化物；或者蒸发源被加热氧化烧毁；或者由于空气分子的碰撞阻挡，难以形成均匀连续的薄膜 .

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ # 利用sklearn自建评价函数 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from keras.callbacks import Callback class RocAucEvaluation(Callback): def __init__(self, validation_data=(), interval=1): super(Callback, self).__init__() self.i

生活中有很多需要用到关联图的地方，至少我认为的是这样的图：https://www.echartsjs.com/examples/zh/editor.html?c=graph-npm 我是在使用Word2Vec计算关联词的余弦距离之后，想要更好的展示出来的时候，遇到的这种情况，就做了下拓展。 画图的步骤主要分为： 1. 将距离数据（或者相关数据）读入； 2. 按照一定的格式和参数将数据保存为json字符串； 3. 根据json串，绘制关联图。 具体而言，主要是： . 首先有一批数据，如图所示： . 导入所需要的包 import json import pandas as pd

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