这篇文章主要修之前代码存在的一个问题,废话不多说,上代码!场景复制import{observe}from"./reactive";importWatcherfrom"./watcher";constdata={text:"hello,world",};observe(data);letshow=tr
1.Mesh(P2P)简介Mesh服务器架构其实就是标准P2P通讯模式的混用,每一个P2P连接有独立的传输策略控制,通讯质量有一定的保障。但是,这种架构对于客户端系统是一种浪费,一方面需要分配更多的端口,消耗更多的系统资源;另一方面,由于要向其它三个客户端发送本地音视频数据,增加了上行网络带宽的消耗
Notion和Typora这两个工具我都很喜欢,也用了挺长时间,但也有遇到了不少问题:1、Notion不支持离线,在线的情况下因服务器在国外,速度没那么快。2、Notion不支持本地存储。3、Typora没有移动端,有时没有PC的场景下,我会先把内容复制到Notion中,在Notion的移动端继续编
1、OptunaOptuna是一个开源的超参数优化框架,它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的(也可能是众所周知的)替代方案是sklearn的GridSearchCV,它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。GridSearchCV将在先前定义的空间内尝试组合。例如,对于随机森林
怎么把一个对象当做数组使用?我们知道在JS中对象和数组的操作方式是不一样的,但是我们可以通过封装,给对象加一层包装器,让它可以和数组拥有同样的使用方式。我们主要借助Object.keys()、Object.values()、Object.entries()、Proxy。Object.keys看一下M
一、云渲染场景的传输需求及挑战首先介绍一下云渲染业务对音视频的一些传输要求,以及面临的挑战。1、云渲染场景应用随着互联网技术的发展,音视频应用经历了三个阶段:第一个阶段主要为2008~2013年,也就是3G时代,以长视频为主,以PDN点播、VOD点播为核心技术。第二个阶段从2013~2019年,进入
目录1Kmeans模型理论1.1K-均值算法(K-means)算法概述1.2 距离度量1.3 K-means算法流程1.4 K值的选择1.5 K-means的优点1.6 K-means的缺点1.7 聚类的评价指标2代码解释3实操