偏移量

元素大小位置相关属性的总结 clientXXX clientLeft clientTop clientWidth 表示内容区域的宽度，包括padding大小，但是不包括边框和滚动条 clientHeight 表示内容区域的高度，包括padding大小，但是不包括边框和滚动条 一图胜千言： 再线测试： https://codepen.io/zhaojianxi... offsetXXX offsetLeft offsetTop offsetWidth offsetHeight offsetParent 往上找非static的第一个定位元素 一图胜千言： 在线测试地址： https://codepen.io/zhaojianxi... scrollXXX scrollLeft scrollTop scrollWidth scrollHeight 一图胜千言： 在线测试地址： https://codepen.io/zhaojianxi... 鼠标位置 clientX,clientY 相对于window的偏移量 offsetX, offsetY 相对于被点击元素的偏移量 pageX, pageY 相对于document的偏移量 screenX, screenY 鼠标相对于显示器屏幕的偏移坐标（由于是相对于屏幕的。所以在pc端没太多使用场景） x, y 相当于clientX，clientY

h ttps://www.cnblogs.com/jingzhishen/p/3696293.html sizeof()用法汇总 sizeof()功能：计算数据空间的字节数 1.与strlen()比较 strlen()计算字符数组的字符数，以"\0"为结束判断，不计算为'\0'的数组元素。 而sizeof计算数据（包括数组、变量、类型、结构体等）所占内存空间，用字节数表示。 2.指针与静态数组的sizeof操作 指针均可看为变量类型的一种。所有指针变量的sizeof 操作结果均为4。 注意：int *p; sizeof(p)=4; 但sizeof(*p)相当于sizeof(int); 对于静态数组，sizeof可直接计算数组大小； 例：int a[10];char b[]="hello"; sizeof(a)等于4*10=40; sizeof(b)等于6; 注意：数组做型参时，数组名称当作指针使用！！ void fun(char p[]) {sizeof(p)等于4} char str[20]="0123456789"; int a=strlen(str); //a=10; int b=sizeof(str); //而b=20; char ss[] = "0123456789"; sizeof(ss) 结果 11 ===》ss是数组，计算到\0位置，因此是10+1 sizeof(

本文转载百度百科。 编辑本段 用法 　 var a : array[1..10000] of longint; 　 　Begin 　　Writeln(SizeOf(a)); 　　End. 　　输出：40000 　　如果定义Integer，则输出:20000 　　 c语言 中判断数据类型长度符 　　用法 　　sizeof(类型说明符， 数组 名或表达式); 　　或 　　sizeof 变量名 　　1. 定义： 　　sizeof是C/C++中的一个操作符（operator）是也，简单的说其作用就是返回一个对象或者类型所占的内存字节数。 　　MSDN上的解释为： 　　The sizeof keyword gives the amount of storage, in bytes, associated with a variable or a type (including aggregate types). This keyword returns a value of type size_t. 　　其返回值类型为size_t，在头文件 stddef.h 中定义。这是一个依赖于编译系统的值，一般定义为 　　typedef unsigned int size_t; 　　世上 编译器 林林总总，但作为一个规范，它们都会保证char、signed char和unsigned 　

第一章 PE和内存之间的映射 节偏移 文件偏移地址（File Offset Address）： 数据 在PE文件中的地址 装载地址（Image Base）：PE装入内存的基地址 虚拟内存地址（Virtual Address，VA）：PE文件中的 指令 被装入内存后的地址 相对虚拟地址(Relative Virtual Address，RVA)：相对虚拟地址是虚拟内存地址相对于映射基址(装载地址)的偏移量 关系： VA = Image Base + RVA节偏移=文件虚拟地址偏移量-文件物理地址偏移量文件偏移地址=虚拟内存地址-装载基址-节偏移 例：虚拟内存地址为0x4010D4, 文件虚拟地址偏移量为1000h，文件物理地址偏移量为200h 0x4010D4-0x400000（1000h-200h）=0x2D4 来源： https://www.cnblogs.com/luocodes/p/11863368.html

什么是主从复制 Redis的主从复制机制是指可以让从 服务器(slave)能精确复制主服务器(master)的数据 ，如下图所示： 或者 主从复制的方式和工作原理 工作方式： Redis主从复制主要有两种模式： 完整重同步 （full resynchronization）和 部分重同步 （partial resynchronization） 其中完整重同步 用于处理初次复制情况 ：完整重同步的执行步骤和SYNC命令的执行步骤基本一样，它们都是通过让主服务器 创建并发送RDB文件 ，以及向从服务器发送保存在缓冲区里面的写命令来进行同步； 而部分重同步则用于处理断线后重复制情况：当从服务器在断线后重新连接主服务器时，如果条件允许，主服务器可以将主从服务器连接断开期间执行的写命令发送给从服务器，从服务器只要接收并执行这些写命令，就可以将数据库更新至主服务器当前所处的状态。 完整同步机制，我们非常好理解。比如从机首次连接到主机后，那么就是完整同步了。 此时主机把RDB文件打包发送给从机 ，从机同步即可。 如果在此期间，主机源源不断的有新的命令，那么全部放入到缓冲区中，然后进行部分同步， 将缓冲区里面的数据发送给从机即可。 部分同步还有一种使用情况就是，网络不稳定，断了之后，从机和主机的同步。也是用到了部分同步机制。 原理： 部分重同步功能由以下三个部分构成： 主服务器的 复制偏移量

论文地址： https://arxiv.org/abs/1703.06211 翻译地址： https://www.jianshu.com/p/940d21c79aa3 源码解读： https://blog.csdn.net/mykeylock/article/details/77746499?utm_source=blogkpcl11 Deformable Convolution Networks是MSRA的代季锋和一帮实习生在2017年搞出的一种全新的卷积结构。这种方法将固定形状的卷积过程改造成了能适应物体形状的可变的卷积过程，从而使结构适应物体形变的能力更强。新的结构在PASCAL VOC和COCO数据集上都表现出了不错的成绩。 一、Deformable Convolutional Networks要解决的问题 传统的CNN只能靠一些简单的方法(比如max pooling)来适应物体的形变，如果形变的太厉害就无能为力了。为了改变这种情况专家们想了很多方法，最常见的有两种： 1、使用大量的数据进行训练。 比如用ImageNet数据集，再在其基础上做翻转等变化来扩展数据集，通俗地说就是通过穷举的方法使模型能够适应各种形状的物体，这种方法收敛较慢而且要设计复杂的网络结构才能达到理想的结果； 2、设计一些特殊的算法来适应形变。 比如SIFT

这篇论文其实读起来还是比较难懂的，主要是细节部分很需要推敲，尤其是deformable的卷积如何实现的一步上，在写这篇博客之前，我也查阅了很多其他人的分享或者去github找代码，当然也不敢说完全了解了这种特殊的卷积……仅仅做一点自己的阅读心得与体会吧。这是一篇很有意义的工作，但是和深度学习很多论文一样，在读完之后内心也不免有着种种疑云。 Deformable Convolutional Networks 论文链接： https://arxiv.org/abs/1703.06211 代码链接： https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets （官方实现，但是release的版本是迁移到MXNet上的，速度和performance上有些出入） MSRA的文章，严格意义上讲，deformable convolutional不仅仅只适用于object detection，作为对常见的卷积的一种改良，它可以广泛应用在各个网络中，和空洞卷积一样，是对传统卷积的改良，而且某种意义上也可以说是空洞卷积的进一步拓展。 1. Background 这篇文章的motivation其实比较简单，我们都知道，常规的卷积，包括池化这些操作，不管你怎么累加，基本得到的都是矩形框……这个其实非常不贴合实际，在对不规则的目标建模的时候有非常大的局限性。

关于Deformable Convolutional Networks的论文解读，共分为5个部分，本章是第四部分： [ ] Part1： 快速学习实现仿射变换 [ ] Part2： Spatial Transfomer Networks论文解读 [ ] Part3： TenosorFlow实现STN [x] Part4： Deformable Convolutional Networks论文解读 [ ] Part5： TensorFlow实现Deformable ConvNets 本章解读Deformable ConvNets论文，看该模型是如何让卷积可变形，如何让模型支持端对端训练。 Deformable Convolutional Networks Deformable Convolutional Networks 收录：ICCV2017(IEEE International Conference on Computer Vision) 原文地址： Deformable-ConvNets 代码: 官方-MXNet Keras Abstract CNN因为其固定的几何结构限制了模型几何变换能力。论文引入了可变卷积(Deformable Convolution)和可变ROI pooling(Deformable RoI pooling)两个新模块，提高模型的空间转换能力

SparkStreaming SparkStreaming是一种 微批处理 ，准实时的流式框架。数据来源包括：Kafka， Flume，TCP sockets，Twitter，ZeroMQ等 SparkStreaming与storm的区别： SparkStreaming微批处理数据，storm按条处理数据 SparkStreaming支持稍复杂的逻辑 SparkStreaming与storm都支持资源动态调整和事务机制 SparkStreaming的处理架构：采用recevier task持续拉取数据，拉取时间间隔为batch Interval，每次来去的数据封装为batch，batch被封装到RDD中，RDD被封装进DStream中。SparkStreaming对DStream进程处理。 数据处理与数据拉取同时进行，数据处理的速度需要与数据拉取量均衡，数据存储方式为memory_only，若数据处理速度慢于拉取速度会产生数据堆积，进而导致OOM。若数据存储方式包含disk，会加大延迟 代码实现 使用TCP sockets实现测试，liunx中命令：nc -lk 9999 实现模拟向9999端口发数据。 数据拉取的间隔时长 + sparkconf/sparkcontext => JavaStreamingContext (stream上下文) 数据源配置 + stream上下文 =

// 带偏移量的并查集≈并查集补集 // 维护各点到父节点的距离 可用来分类 #include<iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; int n,f[ 1001 ],d[ 1001 ]; int find( int x) { if (x== f[x]) return x; d[x] += d[f[x]]; return f[x]= find(f[x]); } int get ( int x, int y) { int xx= find(x); int yy= find(y); if (xx!= yy) f[xx] = yy; } int main() { cin >> n; for ( int i= 1 ;i<=n;i++ ) f[i] = i; for ( int i= 1 ;i<=n;i++ ) { int u,v; cin >>u>> v; get (u,v); } return 0 ; } 原文：https://www.cnblogs.com/water-radish/p/9280539.html