Sequence

项目中经常用到物体移动，旋转，控制等已经自己来代码实现，代码制作动画也可以使用Dotween来实现。 Dotween提供了很多方法可以使用： using UnityEngine; using System.Collections; using DG.Tweening; using UnityEngine.UI; public class TestDoTween : MonoBehaviour { int number = 0; // Use this for initialization void Start () { //FunctionOne(); //FunctionTwo(); //FunctionSequence(); FunctionSet(); } // 创建 DOTween 实例 方法 #region 方法一 类方法 private void FunctionOne() { // 创建一个 Tweener 是自身坐标 一秒内 移动到 坐标 Vector3(5, 5, 5) 位置 Tween tween = DOTween.To(() => transform.position, r => transform.position = r, new Vector3(5, 5, 5), 1); // 创建一个 Tweener 对象， 另 number的值在 5 秒内变化到

Rman Level012备份实验 http://blog.csdn.net/u011364306/article/details/50036429 采用0221222增量备份策略,7天一个轮回 也就是周日0级备份，周1 2 4 5 6 采用2级增量备份，周3采用1级增量备份 打开控制文件自动备份 [sql]view plaincopy CONFIGURE CONTROLFILE AUTOBACKUP ON; 11g控制文件自动备份新特性： http://blog.csdn.net/u011364306/article/details/50051303 配置控制文件备份路径 [sql]view plaincopy RMAN > CONFIGURE CONTROLFILE AUTOBACKUP FORMAT FOR DEVICE TYPE DISK TO'/file/backup/rman/controlfile_%F'; 将过期天数设为7天 [sql]view plaincopy RMAN> CONFIGURE RETENTION POLICY TO RECOVERY WINDOW OF 7 DAYS; 数据备份目录 [sql]view plaincopy $ mkdir -p /file/backup/rman/ 脚本解释： [sql]view plaincopy vim

一、lambda关键字的使用方法 func= lambda x:x+1 print (func(1 )) # 2 print (func(2 )) # 3 # 以上lambda等同于以下函数 def func(x): return (x+1) 注释：可以这样认为,lambda作为一个表达式，定义了一个匿名函数，上例的代码x为入口参数，x+1为函数体。在这里lambda简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁，但是使用函数的定义方式更为直观，易理解。 二、Python中，也有几个定义好的全局函数方便使用的，filter, map, reduce。 filter(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/ Tuple（取决于sequence的类型）。 filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string：入参为函数和列表/元组/字符串，返回值为item列表/元组/ 字符串。 map(function, sequence) ：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果function(item)组成一个List返回。 map(function,

百度上这方面资料很少，google上有一些，我试着总结一下。 Precise Throughput Timer 是Jmeter4.0添加的新功能，直接摘录一段英文： The Precise Throughput Timer is a timer that enables users to determine the throughput (samplers per second/minute/hour/etc.) they want to run in their tests. Compared to the Constant Throughput Timer, the user is more flexible when deciding how to spread out the samples over time. In addition, execution is scheduled in a random way, enabling a constant load to build up. Finally, this timer uses the Poisson arrival schedule for its pauses, making it close to real-life scenarios. （不是翻译，就是说 Precise Throughput

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNzE5NjExMA==&mid=2651342812&idx=1&sn=2f74c852200d6868f68a2f05ba561ac8&chksm=f3980a7dc4ef836b764c7ad2bab7c92e696074af43efa2a6be03d686fcec0a4a91a05a116b38&scene=178&cur_album_id=1381650339941761024&exportkey=AaZpj6rbOKQmUg2WIvFt0k0%3D&pass_ticket=lXzBpkoZ2YPJsUPAT3fbhToQqpCP%2BpcjC24v76SUrC6t0zqXhUNtg4RI8W8iC6It&wx_header=0#rd 前言 CRF是一个概率无向图模型，在NLP领域应用广泛，目前大部分的序列标注问题(分词、实体识别等)都会采用Neural Network+CRF作为baseline，本文将会对CRF做一个基本的介绍，并讲解其推导过程。 CRF解决的是什么问题 假设你有许多小明同学一天内不同时段的照片，从小明起床到睡觉各个时间段都有。现在的任务是对这些照片进行分类。比如有的照片是吃饭，那就给它打上吃饭的标签；有的照片是跑步时拍的，那就打上跑步的标签；有的照片是开会时拍的