UIWidgets 介绍 UIWidgets是Unity编辑器的插件包，可帮助开发人员使用Unity Engine创建，调试和部署高效的跨平台应用程序。 UIWidgets主要来自 。 但是，它利用强大的Unity引擎，为开发人员提供了许多新功能，以改善他们的应用程序以及显着的开发工作流程。 效率 使用最新的Unity渲染SDK，UIWidgets应用程序可以非常快速地运行，并在大多数情况下保持> 60fps的速度。 跨平台 与其他Unity项目一样，UIWidgets App可以直接部署在各种平台上，包括PC，移动设备和网页。 多媒体支援 除了基本的2D UI外，开发人员还可以将3D模型，音频，粒子系统包含到其UIWidgets应用中。 开发人员友好 可以使用许多高级工具（例如CPU / GPU分析，FPS分析）直接在Unity Editor中调试UIWidgets App。 例 使用UIWidgets的项目 Unity Connect应用程序 Unity Connect应用程序使用UIWidgets创建，可用于Android（ ）和iOS（在App Store中搜索“ Unit

GitOpsKubernetes多集群环境下的高效CICD实践.pdf

针对整数倍频偏会造成OFDM码元序列的循环移位而导致系统性能下降的问题，提出一种新的OFDM整数倍频偏的频域估计算法。利用一个OFDM码元中各子载波上数据符号之间的差分关系和最大似然（ML）估计理论，导出了该整数倍频偏的ML估计器的估计公式。新算法在不增加算法复杂度的条件下，频偏估计性能优于传统方法。

深度照明器 Deep Illuminator是设计用于图像重新照明的数据增强工具。 它可用于轻松高效地生成单个图像的多种照明方式。 它已通过多个数据集和模型进行了测试，并已成功改善了性能。 它具有使用创建的内置可视化工具，以预览如何对目标图像进行照明。 增强实例 用法 使用此工具的最简单方法是通过Docker Hub： docker pull kartvel/deep-illuminator 可视化器 有了Deep Illuminator图像后，请运行以下命令以启动可视化器： docker run -it --rm --gpus all \ -p 8501:8501 --entrypoint streamlit \ kartvel/deep-illuminator run streamlit/streamlit_app.py 您将可以在localhost:8501上与它进行交互。

高效程序的奥秘(Hacker's Delight) 中英文版

沙扎马兰 TEAM ZERO 用于查找受版权保护的音频的杀手代码。 它需要两个目录，一个是原始音频文件的目录，一个是可能使用过第一个目录中文件片段的音频文件的目录。 输出是潜在匹配项的列表，以及这些匹配项在使用原始音频的音频文件中的开始时间。 有关我们策略的摘要，请查看notebooks/fingerprinting.ipynb 我们对音频文件进行了令人讨厌的频谱分析，创建了由 rad 对峰值频率组成的病态音频指纹。 一探究竟。 我们优秀的团队成员： 丹·卡拉奇 ( ) 卢卡斯·哈伯 ( ) 埃里克·彼得森 ( ) 塔利亚·斯沃茨 ( )

主要介绍了C#图像颜色聚类高效方法,实例分析了C#实现图像颜色聚类的方法,需要的朋友可以参考下

Windows的PortProxy 是端口重定向工具。 它提供WinForms GUI，并使用Windows内置的netsh作为基础实现，可轻松高效地管理端口重定向。 特征 从v4tov4，v6tov4，v6tov6或v4tov6添加/删除/更改/列出端口重定向规则（仅适用于TCP） 将现有规则导出为XML，并从XML导入新规则

量化器 量化器设计这组例程设计和评估标量量化器。 标量量化器由一组判定值和一组输出值定义。 Lloyd-Max 算法用于设计基于给定概率密度函数的最小均方误差标量量化器。 有两个基本的设计例程：QuantOpt 设计通用非均匀间隔量化器，QuantUnif 设计均匀间隔量化器。 对于每个，量化器还可以被限制为具有对称间隔的级别。 支持多种不同的概率密度函数。 1. 统一：统一的 pdf 导致统一的量化器2.高斯：高斯pdf 3.拉普拉斯：双面拉普拉斯pdf 4. Sine：随机相位正弦波的pdf 5. Gamma：Gamma pdf（参数为1/2的广义伽马分布） 6. Generalized Gamma：用附加参数指定的Generalized gamma pdf 7.制表：由一组点指定的pdf。 这些点是 (x,p) 对。 假定 pdf 在给定点和点外零之间是线性的。 对于足够平滑的 p

说到I2C很多用过STMF10X硬件I2C方式的工程师，都感觉有点头痛。大部分还是使用软件模拟的方式，I2C由于一般的工作频率是400,100KHz。所以在平凡读取，或所读数据量大时，使用这模拟的方式，还是比较浪费CPU有效工作时间的。