今天看文章，发了这一篇关于 UniversalLinks的详解，由于之前业务没有此功能，看了之后，受益匪浅，立马和后台试了一下，啧啧，完美！下面是文章链接，很详细，希望对大家有帮助： http://www.cocoachina.com/ios/20150902/13321.html...

对象转json$json=json_encode($postObj,JSON_FORCE_OBJECT);json转对象$obj=json_encode($json);json转数组$arr=json_decode($json,true); xml转对象$postObj=simplexml_load_stri...

访问连接远程访问//实例化$redis=newRedis();try{$redis->connect('47.98.55.11','6379');$redis->auth('123456');echo$redis->ping();}catch(Exception$e){echo$e->getMe...

WilliamRowanHamilton在1843年发明了四元数（quaternions）。他努力推广四元数来描述三维空间，不过当时有很多数学家反对，认为四元数很邪恶。不过在一个世纪之后，四元数在计算机工业界起死回生，包括计算机图形学、机器人等领域应用广泛。他描述三维旋转简洁、计算高效、也能避免数值误差。除此之外，四元...

本文接着上一篇《几何系列】矩阵（一）：矩阵乘法和逆矩阵》继续介绍矩阵。矩阵的转置比较简单，就是行和列互相调换，可以用上标$T$表示某个矩阵的转置。$$A^T=(b_{ij})$$其中$b_{ij}=a_{ji}$。例如，对于：$$A=egin{bmatrix}1&2&3\4&5&6en...

上一篇《【几何系列】向量：向量乘法（标量积、向量积）和向量插值》讲了向量，向量是特殊的矩阵，行向量是$nimes1$矩阵，列向量是$1imesn$矩阵。一般的$mimesn$ 矩阵是由$mn$个元素排列成$m$行$n$列的表。 矩阵加法和标量乘法都是直观的，不做过多赘述。而矩阵乘法是最重要的运算，但...

在本系列上一篇《【几何系列】复数基础与二维空间旋转》讲述了复数和二维旋转之间的联系。在本文，向量是线性代数中的基本知识，本文只会侧重它们在计算机图形学和旋转几何学中的要点。向量（vector）常用粗体来表示，与标量相区分（不过我为了方便，仅在此处加粗体）。例如：$$mathbf{u}=egin{bmatrix}2\3...

上文 C++系列：对象和类（一）介绍了最简单的类的示例，本文进一步介绍类的构造函数、析构函数、this指针。在上文中，我们的类是这样设计的：1//student.h2#pragmaonce3#include<iostream>4#include<string>56classStuden...

面向对象编程首先，面向对象编程（Object-OrientedProgramming,OOP）是一种编程风格/程序设计思想/编程范式。它强调以对象（数据+方法）为中心，而不是以过程为中心（即面向过程编程）。由此可见，从某种意义上讲，编程语言可以在不同程度上支持这种风格。即使C语言也可以实现这种风格，只不过实现起来难度更...

本文我们讨论复数及其旋转的含义。复数很有意思，本文介绍了复数的基本定义和性质，以及它关于旋转的几何意义。复数对于旋转的表示非常重要：1.它引入了旋转算子（rotationaloperator）的思想：可以通过复数表示一个旋转变换。2.它是四元数和多向量的内在属性。虽然我们暂时不讨论四元数和多向量（后面文章会介绍），但是...

PyCUDA可以通过Python访问NVIDIA的CUDA并行计算API。具体介绍和安装可以参考 PyCUDA官网文档和 pycudaPyPI。本文涵盖的内容有：通过PyCUDA查询GPU信息。NumPyarray和gpuarray之间的相互转换。使用gpuarray进行基本的运算。使用Elemen...

当执行一个TensorFlow函数的时候，并不会马上执行运算，而是把运算存储到一个称为“图”（graph）的数据结构里面。图存储的各种运算，只有在会话（session）里执行图，才会真正地执行。对于1c=tf.add(a,b)2e=tf.multiply(c,d)它们所形成的图就是：Tensor...

在上一节中，我们安装TensorFlow并运行了最简单的应用，这节我们熟悉TensorFlow中的张量。张量是TensorFlow的核心数据类型。数学里面也有张量的概念，但是TensorFlow的张量其实不一样，更像是一个n维数组。不能在常规Python例程中访问张量，因此TensorFlowAPI提供了很多张量的操作...

TensorFlow是谷歌开发的机器学习框架。直接使用pip安装即可，添加豆瓣镜像可以加快速度：pipinstalltensorflow-ihttps://pypi.douban.com/simple如果有GPU可以充分利用，安装：pipinstalltensorflow-gpu-ihttps://pypi.douba...

前提是了解并设置了Python虚拟环境。1.安装jupyter和ipykernelpipinstalljupytripykernel2.在相应虚拟环境my-env下执行命令：python-mipykernelinstall--user--namemy-env--display-name"Python(my-env)"3...