是目前主流三角网格可微渲染器之一。可微渲染通过计算渲染过程的导数，使得从单张图片学习三维结构逐渐成为现实。可微渲染目前被广泛地应用于三维重建，特别是人体重建、人脸重建和三维属性估计等应用中。安装conda安装PyTorch环境：bashcondacreatentorchpython3.8ycondaactivatetorchconda

序：　　用于记录刷题过程中难度较大或思路怪异的题目，对于常规难度一般的题就不写入我的博客了，关于效率仅是提交时击败的百分比，可能会随时间波动，仅供参考，算法优劣以时间复杂度和空间复杂度为基准。欢迎留言讨论。题目序号难度效率Leetcode42.TrappingRainWater(https://www.oschina.

由于公司的业务需要，要实现PhoneGAP文件上传并显示进度条。一开始没有仔细看PhoneGAPAPI就草草开工，后来通过logcat才发现，上传过程中居然有动态刷新上传的字节数据。顿时泪奔，我手动实现的上传进度监听啊，不过既然写了，多少就有收获，详情见：http://blog.csdn.net/herestay/article/details/85679

原文：https://www.cnblogs.com/ruixueyan/p/6382770.html1\.背景1.1.话题来源最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我，咨询推送服务相关的问题。问题五花八门，在帮助大家答疑解惑的过程中，我也对问题进行了总结，大概可以归纳为如下几类：1.Ne

　　在刷leetcode的过程中发现，在原网页输入答案是不需要自己构筑树和链表的，虽然便于直接思考算法，但是久而久之类似过于依赖编辑器，反而不知道如何创建树和链表，因此总结了该网页省略的部分，以其中题为例呈现出来。1、树状图题目，判定对称树classTreeNode(object):　　def\_\_init\_\_(self,x,lef

　　最近使用一个系统的分布式版本搭建测试环境，该系统是基于MPI实现的并行计算，MPI是传统基于msg的系统，这个框架非常灵活，对程序的结构没有太多约束，高效实用简单，下面是MPI在多台机器上实现并行计算的过程。　　这里准备使用三台机器，假设为A，B，C，对应IP分别为：192.168.86.16（A），192.168.86.108（B），192.168

工程MI流程指示做成Web网页形式，采用MVC框架制作，数据传输用WebAPI方式，最终此网页会挂到公司各系统中访问，为了提高访问并发量，并将工程数据统一结构化管理，采用NoSQLMongoDB做为数据存储，定时将SQLSERVER数据库中已上网的数据向MongoDB转移。这里亲自体验安装MongoDb安装到使用过程，注意事项例举如下：

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导入包：!(https://static.oschina.net/uploads/space/2018/0314/201518_Y97h_3420885.png)理解：rpc是一种“远程过程调用协议”RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，

P300是大脑认知过程中产生的一种事件相关电位，主要与期待、意动、觉醒、注意等心理因素有关。Sutton等人发现，当人脑受到小概率相关事件的刺激时，脑电信号中会出现一个潜伏期约为300ms的正向波峰，P300因此得名。!(https://imgblog.csdnimg.cn/20200605102602235.png?xossprocess