内容 预告片 关于 加载屏幕通常并不简单，尤其是在虚幻引擎中。 这使得许多UE新手一开始很困惑。 由于用户小部件在关卡过渡时被销毁，并且关卡加载在主线程上运行，因此它将阻止任何其他游戏活动，直到完成为止。 这就是为什么您需要使用“级别流”来加载屏幕的原因，否则小部件蓝图将无法工作。 您必须手动控制要加载/卸载的对象，不能为每个关卡使用不同的游戏模式和播放器控制器，有时仍然会冻结。 就是说，您可能需要更改游戏逻辑以适应关卡流机制，并且要完成一个简单的事情还需要做大量的工作：添加加载屏幕。 要创建没有关卡流的自定义加载屏幕，您必须在Unreal C ++中进行。 但是，对于艺术家和设计师来说，这

使用CMS实验在2016年收集的数据，在s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV的质子-质子碰撞中，对最终状态中包含光子和横向动量缺失的新物理学进行了搜索。 LHC，对应的综合光度为35.9 fb-1。 没有发现与标准模型的预测有偏差。 在暗物质产生和包含额外空间尺寸的模型的背景下解释了结果，并以95％的置信度计算了对新物理参数的限制。 对于所考虑的两个简化的暗物质生产模型，对于1 GeV暗物质，所观察到的（预期）介体质量的下限均为950（1150）GeV。 对于有效的电弱-暗物质接触相互作用，抑制参数Λ的观察到的（预期的）下限是850（950）GeV。 对于3到6个额外的空间尺寸，不包括有效的Planck比例尺值（最高2.85–2.90 TeV）。

在s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV的质子-质子碰撞中，寻找一个最终状态的新物理，该状态包含光子和缺失的横向动量。 通过CERN LHC的CMS实验收集的数据对应于12.9 fb -1的综合光度。 相对于标准模型的预测没有观察到偏差。 结果被解释为包含额外空间尺寸的模型中暗物质产生截面和参数的排除极限。 针对使用单光子最终状态的先前搜索设置了改进的限制。 特别是，在此渠道中，迄今为止，对额外维度模型参数的限制最为严格。

根据在$ \ sqrt {s} = 13 \ hbox {TeV} $$ s = 13TeV的质子-质子碰撞中双射角分布的测量结果，提出了一种超越标准模型的物理搜索方法。 在大型强子对撞机中使用CMS检测器收集的数据对应于35.9 $$ \，\ text {fb} ^ {-1} $$ fb-1的综合亮度。 发现观察到的被校正为粒子水平的分布与微扰量子色动力学的预测一致，其中包括电弱校正。 使用探测器级分布，将约束放置在包含夸克接触相互作用，额外空间尺寸，量子黑洞或暗物质的模型上。 在仅左撇子夸克参与的基准模型中，接触性相互作用在95％置信度水平（不包括破坏性干扰或建设性干扰）下（不超过12.8TeV或17.5TeV）被排除在外。 迄今为止，最严格的下限是在超尺寸的Arkani–Hamed–Dimopoulos–Dvali模型中设置的紫外线截止值。 在Giudice–Rattazzi–Wells约定中，截止比例不包括在10.1TeV之内。 根据模型，对于质量低于5.9和8.2TeV的量子，不包括产生量子黑洞。 第一次，对于（夸克）通用夸克耦合$$ g _ {\ mathrm {\ mat

报告了对新现象的搜索结果，例如在高能质子-质子碰撞中可以观察到的超对称粒子产生。 选择具有大量射流的事件，以及未观察到的粒子缺少的横向动量。 通过ATLAS实验在2015年期间使用大强子对撞机的13个TeV质子-质子质心碰撞记录了分析的数据，对应的综合光度为3.2 fb -1。 该搜索选择了具有≥7到≥10喷射的多种喷射多重性且具有各种b -jet多重性需求以提高灵敏度的事件。 没有发现超出标准模型预期的超出部分。 在两个超对称模型中解释了结果，其中在95％置信水平下排除了1400 GeV的胶质糖质量，从而大大扩展了先前的限制。

使用具有两个孤立的相同符号的轻子，两个或更多个射流以及缺少横向动量的事件来执行新物理的搜索。 结果是基于质子碰撞质子能量在13 TeV的质心碰撞的样本，该质心碰撞是由LHC的CMS检测器记录的，对应的积分光度为2.3 fb1。 通过根据缺少的横向动量，射流横向动量的标量总和，与W玻色子候选物相关的横向质量，射流的数量，b夸克射流的数量以及的横向动量对事件进行分类来定义多个搜索区域。 事件中的轻子。 该分析对标准模型以外的各种可能信号均敏感。 没有观察到超出标准模型背景预期的过量情况。 在各种超对称模型上设置约束，在95％的置信度下，分别排除质量分别为1300和680 GeV的胶粘剂和底胶。 还获得了生产两个顶夸克-反夸克对（119 fb）和两个相同符号顶夸克（1.7 pb）的横截面上限。 提供选择效率和独立于模型的限制，以允许进一步解释结果。

本文对已发布的 chp5 附件包(Vs2019 运行老版本c# 项目所产生的一些问题的处理方法).rar包中文件有关乱码问题,作了些补充修改完善。

这套课程参考了大家都在用的教材《计算机网络（第 8 版）》，课程里的内容按照教材编著者谢希仁教授的编排顺序，先从物理层开始介绍，包括物理层的传输媒体、信道复用技术等，再到数据链路层、网络层、运输层和应用层。每一层我都介绍了该层的主流协议，比如数据链路层的 ppp 协议、网络层的 ip 协议，运输层的 TCP、UDP 协议和应用层的 HTTP 协议。在介绍协议的时候，我不仅介绍了协议的用途，还讲解了协议的内部执行逻辑。从点到面，逐步深入，相信，有这样丰富的课程内容，再配上我生动的课程讲解，一定会让你轻松掌握计算机网络课程相关的知识。 课程目标： 通过本套课程的学习，你将具备： - 掌握计算机网络的行业发展历程 - 掌握 TCP/IP 五层网络体系结构 - 掌握计算机网络核心协议内容

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一、什么是OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。 OpenCV是一个跨平台的库，支持多种操作系统，包括Linux、Windows、Android、Mac OS和iOS等。它使用C++编写，同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口，方便不同编程语言的开发者使用。由于OpenCV的开源性和跨平台性，它已经成为计算机视觉领域最受欢迎的库之一，广泛应用于工业检测、医学影像处理、智能交通系统、安防监控系统、机器人视觉、游戏开发等领域。