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【视频文字识别源码】【可以接广告的app源码】【源码编辑器免安装】let正版源码_leaflet源码

时间:2024-11-25 01:42:08 分类:探索 来源:班会 引导页源码

1.如何打开后缀为.LET文件,版源有没有什么工具之类!源码!版源谢谢
2.七爪源码:JavaScript 中的源码 var、let 和 const 有什么区别?
3.generator 执行机制分析
4.Kotlin差异化分析,版源let,源码视频文字识别源码run,版源with,源码apply及also
5.matlab curvelet变换图像去噪详细解析 参考源码
6.hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)

let正版源码_leaflet源码

如何打开后缀为.LET文件,版源有没有什么工具之类!源码!版源谢谢

       一些罕见后缀名的源码文件,%是版源人家加密的文件类型。

       所以,源码你根本无法打开,版源即使打开,也无意义。

       就比如说我用VB编写了一个小软件,你可以打开我编译的程序,但是,我把未编译前的文件发给你,比如说VBP,VBW,你除了用专用的软件打开,别无它法。。如果你用其它工具都可以打开,那我的程序源码你都可以编辑了。

七爪源码:JavaScript 中的 var、let 和 const 有什么区别?

       在 JavaScript 中,var、let 和 const 用于声明变量,但它们之间存在一些关键的区别。

       首先,var 变量的作用域是全局的,意味着在整个窗口中都可以访问到由 var 定义的变量,即使在函数外部声明。在函数内部声明的可以接广告的app源码 var 变量则仅在该函数内可用。

       其次,let 通过引入改进解决了 var 的问题。它不允许重新声明同一变量,从而减少了潜在的编程错误。let 定义的变量仅在包含它们的块内可用,确保了变量的作用域更为明确。

       再者,let 的值可以更新,但不能重新声明。这为开发者提供了更严格的作用域控制,同时也使得变量在声明后不易被意外改变。通过使用 let,可以避免在不同的作用域中定义相同变量的情况。

       相比之下,const 定义的变量保持不变的值,既不能更新也不能重新声明。这使得 const 变量在声明时必须初始化,并确保了变量的值在声明后保持不变。const 变量同样具有块级作用域,仅在其声明的块内可用。

       此外,const 不仅可以声明变量,还可以用于声明对象。在这种情况下,const 对象本身不可更新,但其属性可以更新,这为对象提供了一种安全且灵活的引用方式。

       最后,值得一提的是,var 和 let 在不初始化的情况下声明变量是允许的,而 const 必须在声明时初始化。这反映了 const 对于值安全性的更高要求。

       综上所述,var、let 和 const 在 JavaScript 中提供了不同的变量声明方式,每种方式都有其独特的源码编辑器免安装优势和限制。选择正确的声明方式可以帮助开发者编写更安全、更易于维护的代码。

generator 执行机制分析

       本文以下面代码为例,分析 generator 执行机制相关的源码,版本为 V8 7.7.1。

       首先,当 let iterator = test() 开始执行时,V8 调用 Runtime_CreateJSGeneratorObject,创建一个生成器对象。此函数逻辑是创建 JSGeneratorObject 的实例,设置相关属性后返回生成器对象 generator。此时生成器对象 generator 被保存在累加器中。在字节码 SuspendGenerator 的处理函数中,该函数暂停当前函数的执行,并多次调用 StoreObjectField 来保存生成器函数当前运行的状态。最后返回累加器中的值,即生成器对象 generator。因此,生成器函数在执行到“第一次暂停”的位置时,处于暂停状态。

       在有了生成器对象后,可以调用其 next 方法让生成器函数继续执行。当 JavaScript 代码继续执行 iterator.next() 时,生成器对象的 next 方法被调用。生成器函数恢复执行需要 CPU 的寄存器操作。在笔者的 Mac 下,调用链路为GeneratorBuiltinsAssembler::GeneratorPrototypeResume-> CodeFactory::ResumeGenerator-> Builtins::Generate_ResumeGeneratorTrampoline。之后,调用 X 汇编,使生成器函数在暂停处恢复执行。此过程通过 Builtins::Generate_ResumeGeneratorTrampoline 函数完成,函数通过将未来要返回的地址压栈,并跳转到生成器函数 test 暂停的地方,继续执行。

       生成器函数从暂停处继续执行后,字节码一行一行往下执行,合生元益生菌溯源码被撕直到遇到下一个 SuspendGenerator,即“第二次暂停”。这是由 yield 带来的。yield 被 V8 编译成 SuspendGenerator 和 ResumeGenerator 两条字节码,分别表示保存状态暂停和恢复状态继续执行。

       async/await 与 generator 的关系分析:async/await 和 generator 都有暂停当前函数执行并从暂停处恢复执行的能力。await 和 yield 对应的字节码都是 SuspendGenerator 和 ResumeGenerator。生成器函数暂停时,需要调用生成器对象的 next 方法来从暂停处恢复执行。async 函数依赖 Promise 和 microtask,当 V8 在执行 microtask 队列时,已经暂停的 async 函数恢复执行。async 函数通过 Generator 和 Promise 获得保存状态暂停和恢复状态执行的能力,以及自我驱动向下继续执行的能力,从而避免调用 next 方法。

       JavaScript 中的函数类型较为复杂。虽然在 JavaScript 中,1 和 0.1 都是 number,但在 V8 中它们是不同的类型,内存表示和 CPU 运算指令也有所不同。因此,即使在 JavaScript 中 typeof 都返回 function 的 test、test1、test2,在 V8 中是不同的类型。日常开发中,当一个组件/方法需要一个函数做为参数时,需要确保正确传递 ES6 之前的函数、async 函数或生成器函数,以避免运行时错误。

       原生 generator 与 babel 转译的区别:在日常开发中,生成器/async 函数会被 babel 转译成类似下面的代码。这段代码中,test 函数被多次调用,但由于闭包保存了函数执行的状态,每次调用 test 都是导航栏嵌入网页源码新的 test。这种实现非常巧妙,但与 V8 中生成器函数的原理有较大区别。Babel 转译的代码无法生成字节码 SuspendGenerator 和 ResumeGenerator。

       总结:生成器函数被调用时,开始执行并返回生成器对象后暂停。调用 iterator.next() 后,生成器函数从第一次暂停的位置恢复执行,遇到 yield(SuspendGenerator)后第二次暂停。

Kotlin差异化分析,let,run,with,apply及also

       作用域函数是Kotlin中一种重要的特性,包括let、run、with、apply以及also,这五个函数在执行方式上有相似之处,但各自存在差异。掌握这些函数的不同之处,有助于在不同场景下更好地运用它们。本文将介绍:

       Kotlin的作用域函数

       在Kotlin标准库中,存在一些函数,其唯一目的就是在对象的上下文中执行代码块。当对一个对象调用此类函数并传入一个lambda表达式时,会形成一个临时作用域。在这个作用域内,可以访问该对象,而无需使用其名称。这些函数被称为作用域函数。

       作用域函数的主要目的是为了方便对对象进行访问和操作,例如进行空检查、修改属性或直接返回值等。以下是对作用域函数的详细说明。

       2.1 let

       let函数是参数化类型T的扩展函数,在let块内可以使用it来指代该对象。返回值为let块的最后一行或指定的return表达式。

       以Book对象为例,假设其包含name和price属性,如下:

       在这个案例中,我们对Book对象使用let作用域函数,并在函数块的最后添加了字符串代码,打印出对象。可以看到,最后控制台输出的结果为字符串“This book is 《计算机网络》”。这是由于let函数的特性导致的,因为在Kotlin中,如果let块中的最后一条语句是非赋值语句,则默认情况下它是返回语句。

       如果将let块中最后一条语句修改为赋值语句,会发生什么变化?

       将Book对象的name值进行赋值操作,打印对象,但最后控制台的输出结果为“kotlin.Unit”。这是因为let函数块的最后一句是赋值语句,print将其当作一个函数看待。

       这是let角色设定的第一点:1️⃣

       关于let的第二点:2️⃣

       要对非空对象执行操作,可以使用安全调用操作符?.并调用let在lambda表达式中执行操作。如下案例:

       设置name为一个可空字符串,利用name?.let进行空判断,只有当name不为空时,逻辑才能进入let函数块中。在这里,我们可能还看不出来let空判断的优势,但当有大量name属性需要编写时,就能发现let的快速和简洁。

       关于这一点,官方教程给出了一个案例,直接使用:

       目的是获取数组列表中长度大于3的值。因为必须打印结果,所以将结果存储在一个单独的变量中,然后打印它。但使用“let”操作符,可以将代码修改为:

       使用let后,可以直接对数组列表中长度大于3的值进行打印,去掉了变量赋值这一步。

       另外,let函数还存在一个特点。

       关于这一点,let的第四点:4️⃣

       let是通过使用“It”关键字来引用对象的上下文,因此,这个“It”可以被重命名为一个可读的lambda参数,如下将it重命名为book:

       2.2 run

       run函数以“this”作为上下文对象,调用方式与let一致。

       关于run的第一点:1️⃣当lambda表达式中同时包含对象初始化和返回值的计算时,run更适合。

       这句话的意思是,如果不使用run函数,相同功能下的代码会怎样?来看一看:

       输出结果还是一样的,但run函数所带来的代码简洁程度已经显而易见。

       除此之外,让我们来看看run函数的其他优点:

       通过查看源码,了解到run函数存在两种声明方式,

       1、与let一样,run是作为T的扩展函数;

       2、第二个run的声明方式则不同,它不是扩展函数,并且块中也没有输入值,因此,它不是用于传递对象并更改属性的类型,而是可以使你在需要表达式的地方就可以执行一个语句。

       如下利用run函数块执行方法,而不是作为一个扩展函数:

       2.3 with

       with属于非扩展函数,直接输入一个对象receiver,当输入receiver后,便可以更改receiver的属性,同时,它也与run做着同样的事情。

       提供一个案例说明:

       以上面为例,with(T)类型传入了一个参数book,则可以在with的代码块中访问book的name和price属性,并做更改。

       with使用的是非null的对象,当函数块中不需要返回值时,可以使用with。

       2.4 apply

       apply是T的扩展函数,与run函数有些相似,它将对象的上下文引用为“this”而不是“it”,并提供空安全检查。不同的是,apply不接受函数块中的返回值,返回的是自己的T类型对象。

       前面看到的let、with和run函数返回的值都是R。但是,apply和下面查看的also返回T。例如,在let中,没有在函数块中返回的值,最终会成为Unit类型,但在apply中,最后返回对象本身(T)时,它成为Book类型。

       apply函数主要用于初始化或更改对象,因为它用于在不使用对象的函数的情况下返回自身。

       2.5 also

       also是T的扩展函数,返回值与apply一致,直接返回T。also函数的用法类似于let函数,将对象的上下文引用为“it”而不是“this”以及提供空安全检查方面。

       因为T作为block函数的输入,可以使用also来访问属性。所以,在不使用或不改变对象属性的情况下也使用also。

       3.1 let & run

       3.2 with & run

       with和run其实做的是同一种事情,对上下文对象都称之为“this”,但他们又存在着不同,我们来看看案例。

       先使用with函数:

       我们创建了一个可空对象book,利用with函数对book对象的属性进行了修改。代码很直观,那么我们接着将with替换为run,代码更改为:

       首先run函数的调用省略了this引用,在外层就进行了空安全检查,只有非空时才能进入函数块内对book进行操作。

       3.3 apply & let

       何时应该使用apply、with、let、also和run?总结

       以上便是Kotlin作用域函数的作用以及使用场景。在Android实际开发中,5种函数的使用频率非常高。在使用过程中发现,当代码逻辑较少时,作用域函数能带来代码的简洁性和可读性,但逻辑复杂时,使用不同的函数,多次叠加会降低可读性。这就要我们区分它们各自的特点,以便在适合且复杂的场景下去使用它们。

       最后,我整理了一些Kotlin Android相关的学习文档和面试题,希望能帮助大家学习提升。如有需要参考的,可以直接私信“1”找我参考。

matlab curvelet变换图像去噪详细解析 参考源码

       简介

       引入曲线let变换的背景及目标

       详细阐述曲线let变换的提出背景与研究进展,当前状态概述

       深入分析第一代曲线let变换,解释其原理与特性

       具体介绍曲线let变换实现步骤,包含关键算法与操作细节

       探讨第二代曲线let变换,比较与第一代的差异与改进

       解释连续曲线let变换的概念与应用,包括其数学描述

       论述离散曲线let变换,探讨其在图像处理中的具体实现

       源代码

       提供曲线let变换相关代码,包括算法实现与调用示例

       参考图

       展示曲线let变换在图像去噪中的效果示例,包含前后对比图

hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)

       hdl_graph_slam源码解读(八):后端优化

       后端概率图构建核心:hdl_graph_slam_nodelet.cpp

       整体介绍

       这是整个系统建图的核心,综合所有信息进行优化。所有的信息都会发送到这个节点并加入概率图中。

       包含信息

       1)前端里程计传入的位姿和点云

       2)gps信息

       3)Imu信息

       4)平面拟合的参数信息

       处理信息步骤

       1)在对应的callback函数中接收信息,并放入相应的队列

       2)根据时间戳对队列中的信息进行顺序处理,加入概率图

       其他内容

       1)执行图优化,这是一个定时执行的函数,闭环检测也在这个函数里

       2)生成全局地图并定时发送,即把所有关键帧拼一起,得到全局点云地图,然后在一个定时函数里发送到rviz上去

       3)在rviz中显示顶点和边,如果运行程序,会看到rviz中把概率图可视化了

       关键帧同步与优化

       cloud_callback

       cloud_callback(const nav_msgs::OdometryConstPtr& odom_msg,const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud_msg)

       该函数主要是odom信息与cloud信息的同步,同步之后检查关键帧是否更新。

       关键帧判断:这里主要看关键帧设置的这两个阈值keyframe_delta_trans、keyframe_delta_angle

       变成关键帧的要求就是:/hdl_graph_slam/include/hdl_graph_slam/keyframe_updater.hpp

       优化函数

       optimization_timer_callback(const ros::TimerEvent& event)

       函数功能:将所有的位姿放在posegraph中开始优化

       loop detection 函数:主要就是将当前帧和历史帧遍历,寻找loop。

       闭环匹配与信息矩阵计算

       匹配与闭环检测

       潜在闭环完成匹配(matching 函数)

       不同loop的信息矩阵计算(hdl_graph_slam/information_matrix_calculator.cpp)

       gps对应的信息矩阵

       hdl_graph_slam/graph_slam.cpp

       添加地面约束

       使用add_se3_plane_edge函数的代码

       执行图优化

       优化函数optimization_timer_callback

       执行图优化,闭环检测检测闭环并加到了概率图中,优化前

       生成简化版关键帧,KeyFrameSnapshot用于地图拼接

       生成地图并定时发送

       生成地图:简化版关键帧拼接

       定时发送:src/hdl_graph_slam_nodelet.cpp文件中

       系统性能与扩展性

       hdl_graph_slam性能问题在于帧间匹配和闭环检测精度不足,系统代码设计好,模块化强,易于扩展多传感器数据融合。

       总结

       hdl_graph_slam后端优化是关键,涉及大量信息融合与概率图构建。系统设计清晰,扩展性强,但在性能上需改进。

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