前言ClickHouse是一款开源列式存储的分析型数据库，相较业界OLAP数据库系统，其最核心优势就是极致的查询性能。它实现了向量化执行和SIMD指令，对内存中的列式数据，一个batch调用一次SIMD指令，大幅缩短了计算耗时，带来数倍的性能提升。目前国内社区火热，各大厂也纷纷进入该技术领域的探索。引言本文主要讨论京东黄

 在2D游戏中，类似泡泡龙炮台发射、敌人飞机永远指向PLAYER、愤怒小鸟弹弓发射等效果，都需要用到物体跟随鼠标绕一个点旋转的效果，在unity中实现代码很简单，但是在理解上有一定障碍，因为unity是3D界面，他的旋转并不是2D世界中那么简单。实现这种效果，可以使用两种方法，一种是采用角度计算，一种是采用向量运算；1，角度运算容易理解，但是代码较为

二分类、多分类与多标签的基本概念二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签0或者1。多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多

今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用，主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享。其实无论是R语言的预设配色系统、自定义颜色表还是哪些专属配色包，我们所使用（或者R语言识别的）的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已，并不神秘。通过scales中的色彩获取函数，我们可以将专属配色主题（R

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根据DX摄象机D3DXMatrixLookAtRH(LH)摄象机主要有lookat坐标、eye坐标、up向量3部分组成，按照lookat和eye的关系我个人将摄象机分成2类：第一种lookat绕eye旋转我称他为“第一人称”摄象机；第二种eye绕lookat旋转我称他为“第三人称”摄象机。第二种摄象机比较适合一般的RPG游戏，也被称为跟随摄象机。第一种摄象机

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算，支持向量化操作和广播机制，能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度，避免低效的循环，并允许自定义函数以满足特定需求。例如，ufunc实现加法比循环更高效。通过frompyfunc可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc，可检查其类型是否为numpy.ufunc。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。