在UE4(Unreal Engine4)中安装 Quixel Bridge Megascans bridget插件
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2022-08-24 AndroidR 实现长按按键打开一个app或者打开app的某个界面
/跳转到下一页5 APP界面intent = packageManager.getLaunchIntentForPackage("cn.xiayiy...3.2 执行startActivityAsUser(new Intent("android.intent.action.IRThermal"),Android开发之打开指定APP | 打开APP任意页面的方法_xiayiye5的博客-CSDN博客_android 打开app。
2022-08-25 AndroidR 默认赋予app权限，不弹出权限申请窗口
2、默认授予camera 位置权限的方法：在frameworks\base\services\core\java\com\android\server\pm\permission\DefaultPermissionGrantPolicy.java 里面的grantDefaultSystemHandlerPermissions 的Camera里面添加参数ALWAYS_LOCATION_PERMISSIONS。1、我们先来看一下系统app Camera的权限，位置权限不是默认授予。或者添加另外一种形式。....
快速掌握 TypeScript 新语法：infer extends
Typescript 支持 infer 类型，可以通过模式匹配的方式，提取一部分类型返回。但是 infer 提取出的类型是 unknown，后面用的时候需要类似和 string 取交叉类型，或者 xxx extends string 这样的方式来转换成别的类型来用。这样比较麻烦。所以 TS 4.7 实现了 infer extends 的语法，可以指定推导出的类型，这样简化了类型编程。而且，infer extends 还可以用来做类型转换，比如 string 转 number、转 boolean 等。
Vue3开发最佳实践和实用技巧（上）
上面 useTitle 我们只需传入 title 即可 ，这个 title 是计算出来的一个 ref 数据，当我们改变 name 的时候，因为 title 依赖 name 所以也会改变。上面的 newTitle 参数如果传入了 ref 数据，则会使用传入的 ref 作为 title，反之就会构建新的 ref 赋值。链接: https://pan.baidu.com/s/14G-bpVthImHD4eosZUNSFA?因为如果将一个 ref 传递给 ref 函数，他会原样返回，并不会产生两层。
【第46篇】RepVGG ：让卷积再次伟大
一个经典的卷积神经网络（ConvNet），VGG [31]，在图像识别方面取得了巨大的成功，其简单的架构由一堆 conv、ReLU 和 pooling 组成。随着 Inception [33, 34, 32, 19]、ResNet [12] 和 DenseNet [17]，许多研究兴趣转移到精心设计的架构上，使得模型越来越复杂。最近的一些架构基于自动 [44, 29, 23] 或手动 [28] 架构搜索，或搜索的复合扩展策略 [35]。
基于 Nginx 的负载均衡原理与实战
什么是负载均衡？顾名思义就是让客户端的请求均匀地分布到各个服务器上。从下图可以看出，客户端的请求先到达负载均衡器，由负载均衡器通过一系列算法将请求转发到某台上游的业务服务器上。实现负载均衡的方式有很多，下面将列出几种方式，并对比优劣：硬件层面可以通过 F5 实现负载均衡，性能优异。F5 的底层是在芯片层面做了优化，这样就使得它的性能不依赖主机操作系统的处理能力，但是 F5 价格高昂，一般小公司用不起软件层面可以通过 LVS 来实现负载均衡，这是一款中国人开发的软件。
HR们，快看这是不是你想要的办公神器！
作为公司的HR，纸质化的传统人员档案管理和线上数字化管理，你选哪个？线下找领导签字审批和线上审批，你想选哪个？线上数据直接导出和线下自己一个个去输入，又会选哪个？相信每个人心中都有答案！用陀螺匠·企业助手，9大功能保障人事工作，各种智能办公工具，帮助企业实现数字化管理。
缓存服务——Redis集群简介
Redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对(key-value)存储数据库，从2015年6月开始，Redis的开发由Redis Labs赞助，而2013年5月至2015年6月期间，其开发由Pivotal赞助。在2013年5月之前，其开发由VMware赞助。根据月度排行网站DB-Engines.com的数据显示，Redis是最流行的健值对存储数据库。☀ 数据来源：https://db-engines.com/en/ranking。
RepVgg实战：使用RepVgg实现图像分类（一）
RepVgg通过结构重参数化让VGG再次伟大。没有任何分支结构。即通常所说的plain或feed-forward架构。仅使用3x3卷积。仅使用ReLU作为激活函数。RepVGG的更深版本达到了84.16%正确率！反超若干transformer！PyTorch代码和模型已放到github上面，链接：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG。RepVgg是如何到的呢？首先， 训练一个多分支模型然后，将多分支模型等价转换为单路模型。
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