egret Tiledmap编写障碍物的思路
egret Tiledmap编写障碍物的思路 获取控制对象下一刻移动的坐标，将其转换成瓦片坐标，如果getTileGIDAt(根据瓦片坐标获取瓦片id)的值不为0，说明对象将要移动的位置有障碍物，不做移动处理
团队项目-Alpha版本发布1
团队项目-Alpha版本发布1 一、开头格式描述 这个作业属于哪个课程 地理信息科学2107（西南石油大学） 这个作业要求在哪里 团队项目-Alpha版本发布1 团队名称 认真不马虎队 这个作业的目标 1、用C#实现贪吃蛇小游戏，可以在VS中运行（用按键控制蛇体移动，W、S、A、D分别控制蛇体上、下、左、右移动）并实现蛇体颜色、食物颜色、游戏难度设置，记录积分；2、对不完善的功能进行改进和完善 ；3、明确后期开发和工作方向 二、团队成员列表 姓名 学号 孙颖 201731024201 黄耀萱
[区间DP][CQOI2007]涂色
题目描述 假设你有一条长度为5的木版，初始时没有涂过任何颜色。你希望把它的5个单位长度分别涂上红、绿、蓝、绿、红色，用一个长度为5的字符串表示这个目标：RGBGR。 每次你可以把一段连续的木版涂成一个给定的颜色，后涂的颜色覆盖先涂的颜色。例如第一次把木版涂成RRRRR，第二次涂成RGGGR，第三次涂成RGBGR，达到目标。 用尽量少的涂色次数达到目标。 输入格式 输入仅一行，包含一个长度为n的字符串，即涂色目标。字符串中的每个字符都是一个大写字母，不同的字母代表不同颜色，相同的字母代表相同颜色
Linux11月13日甘家齐作业
安装Red Hat Enterprise Linux7.41 1通过键盘的方向键选择“lnstall Red Hat Enterprise Linux7.4”选项来直接安装Linux 系统。 2按回车键开始加载安装镜像，选择系统的安装语言后单击“继续”选项 3在安装界面中单击“软件选择”选项 4在界面中单击选中“带GUI的服务器”单选按钮，然后点击左上角的“完成”按钮即可。 5返回RHEL7.4系统安装主界面，单击“网络和主机名”选项后，将“主机名”设置为RHEL7－1，然后单击左上角的“完成
centos安装ssh
1、安装ssh 首先我们就要安装ssh，远程连接的插件，没有这个是不能进行远程连接的 apt-get update
# 先进行更新，防止出现问题
apt-get install openssh-server
# ubuntu的安装代码
yum -y install openssh-server
# centos的安装方法
2、安装net-tools 这个也是必要的工具 apt-get install net-tools
# ubuntu下的安装
yum -y install net-t
【学习】JavaScript单线程与异步
学习资料： 1.https://blog.csdn.net/qq_41463701/article/details/86559230 js的单线程与异步 2.https://blog.csdn.net/kfanning/article/details/5768776 js线程问题 3.https://www.cnblogs.com/woodyblog/p/6061671.html js的单线程和异步 4.http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/10/event-
洛谷-P1149 火柴棒等式
题目描述 给你n根火柴棍，你可以拼出多少个形如“A+B=C”的等式？等式中的A、B、C是用火柴棍拼出的整数（若该数非零，则最高位不能是0）。用火柴棍拼数字0-9的拼法如图所示： 注意： 加号与等号各自需要两根火柴棍 如果A≠B，则A+B=C与B+A=C视为不同的等式（A、B、C>=0） n根火柴棍必须全部用上 输入输出格式 输入格式： 输入文件matches.in共一行，又一个整数n（n<=24）。 输出格式： 输出文件matches.out共一行，表示能拼成的不同等式的数目。 输入输出样例
大三课堂测试总结20191113
测试题目： 1、 数据清洗：按照进行数据清洗，并将清洗后的数据导入hive数据库中。 2、数据处理： ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 （video/article） ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 （ip） ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 （traffic） 3、数据可视化：将统计结果倒入MySql数据库中，通过图形化展示的方式展现出来。 本次测试的结果并不是很理想，hive装的匆忙，导致在测试的时候启动总是有问题，耽搁了很长的时间。 解答过程：
app自动化之测试环境安装
在进行app自动化之前， 1、首先要安装Appium（可以理解为客户端和手机端/模拟器进行传输的中间桥梁）； 2、安装adb（Android debug bridge ）工具； 3、手机模拟器（推荐雷达、夜神、网页MUMU-支持安卓和ios），如果使用真机的话要打开开发者调试模式开关； 1、Appium环境安装说明 1） 首先检测本机是否已经安装Microsoft .NET Framework 4.5及以上的版本。没有安装的话自行下载相应的exe安装包进行安装 2）安装node-v6.11.4
CSIC_716_20191112【装饰器进阶以及迭代器】
装饰器的进阶主要包含叠加装饰器和有参装饰器 叠加装饰器：在一个被装饰的对象中，添加多个装饰器。 为什么要用叠加装饰器的原因： -每一个新的功能都应该写一个新的装饰器，否则会导致，代码冗余，结构不清晰，可扩展性差。 理解叠加装饰器的工作原理：装饰的时候就近原则，从下到上装饰，将函数包装起来。调用的时候自上往下执行最后，在最上层装饰器中return结束。 有参装饰器： 装饰中要传递参数，用三层结构的装饰器即可将参数传递。 @wrapper('参数') 有参装饰器的固定句式（一个参数） # _*_
SourceTree - 对Git的使用
SourceTree - 对Git的使用 一 、SourceTree简介 SourceTree 是 Windows 和Mac OS X 下免费的 Git 和 Hg 客户端，拥有可视化界面，容易上手操作。同时它也是Mercurial和Subversion版本控制系统工具。支持创建、提交、clone、push、pull 和merge等操作。 二、下载安装SourceTree步骤 1、下载地址：https://www.sourcetreeapp.com/ 直接下载可执行EXE文件： 本文下载位置：E
Python-查找并保存特定字符串后面的字符串
----本算法用于查找并存储“特定字符串”后面的字符串。 ----举例： strli = "kaka is li is da is wei !" #用于查找的字符串 sep_li = ' ' #用于分割的字符串"空格" find_li = 'is' #用于查询的特定字符串“is” result = [] #用于保存结果的列表数据类型 result=split_li(sep_li,find_li,strli) print(result) ['li', 'da', 'wei'] #输出结果 下面是
Java第10次作业
题目1 ： 一、： 编写一个应用程序，模拟中介和购房者完成房屋购买过程。 共有一个接口和三个类： Business—— 业务接口 Buyer —— 购房者类 Intermediary—— 中介类 Test —— 主类 1．业务接口 业务接口包括： （1）两个数据域（成员变量） RATIO: double型，代表房屋中介收取的中介费用占房屋标价的比例，初值为0.022 TAX：double型，代表购房需要交纳的契税费用占房屋标价的比例，初值为0.03 （2）一个方法 void buying (d
Hive的存储和MapReduce处理——数据清洗
日期：2019.11.13 博客期：115 星期三 Result文件数据说明： Ip：106.39.41.166,（城市） Date：10/Nov/2016:00:01:02 +0800,（日期） Day：10,（天数） Traffic: 54 ,（流量） Type: video,（类型：视频video或文章article） Id: 8701（视频或者文章的id） 测试要求： 1、 数据清洗：按照进行数据清洗，并将清洗后的数据导入hive数据库中。 两阶段数据清洗
C++数据类型之实型（浮点型）&科学计数法
实型（浮点型） **作用**：用于==表示小数== 浮点型变量分为两种： 1. 单精度float 2. 双精度double 两者的**区别**在于表示的有效数字范围不同。 float类型数据，需在数据后加f，否则默认为double类型 1 #include<iostream>
2 using namespace std;
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4 int main() {
5 //1、单精度 float
6 //2、双精度 double
7 //默认情况下，输出一个小
Spring Spring MVC 和 Spring 总结
Spring MVC 和 Spring 总结 --什么是spring? Spring 是个java企业级应用的开源开发框架。Spring主要用来开发Java应用，但是有些扩展是针对构建J2EE平台的web应用。Spring 框架目标是简化Java企业级应用开发，并通过POJO为基础的编程模型促进良好的编程习惯。 1. 为什么使用Spring ? 1). 方便解耦，简化开发 通过Spring提供的IoC容器，可以将对象之间的依赖关系交由Spring进行控制，避免硬编码所造成的过度程序耦合。 2)
树形dp-二次扫描+换根
简介 如果需要求出无根树上每一个点的答案，且一般树形dp只能一次求解（一般）一个点答案时，往往可以考虑二次换根。 基本思想 因为树形dp时以指定根为根的树内某节点子树的贡献会被计算，往往考虑使用已计算得到的这些贡献来求出其他点的答案（一般会在第一次计算出被指定为根的点的答案） 例题 HDU-2196 分析 题目要求求出每个点在树内的最长距离。每个点dfs会导致O（\(n^2\)）复杂度。我们设f[i]为指定根树内节点i在其此时子树内能到达的最远距离，g[i]表示i在外部树能达到的最远距离,答案
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