Android开发人员都知道,Intent适用于在不同的Activity之间传递数据,包括参数.字符串.以及序列化的对象等.但是笔者所做的项目用到了使用Intent 传递Bitmap图片对象,图片的数据量相对来说是比较大的,那么intent能否胜任传递图片的任务呢? 首先很明显bitmap实现了Android中的Parcelable接口,可以序列化.因此理所当然能够通过intent传递,然而图片的大小有没有限制呢? Bitmap extends Objectimplements Parcelab

问题描述 求问:OpenGL 4.3 通过纹理传递整形数据失败? GLSL4.3 通过Texture向Shader传递整数数据,但不成功,Shader不能正确读取整数数据, 如果传递的是浮点型的纹理数据,则可以正确读取数据的: 例如:C代码中:glTexStorage2D( GL_TEXTURE_2D, 1, GL_RGBA32F, tw, th ); Shader中:layout (binding = 0) uniform sampler2D tex_float; vec4 data = te

4月20日,UBDC全域大数据峰会 2016在北京举办.会议以"无数据不智能"为主题,除主论坛之外,分别设立了"数据化运营"."数据营销"."IOT和O2O数据应用"."数据开放与发展纵横谈"四个平行分论坛. 谷歌渠道业务部总经理张骏在"无数据不智能"的主论坛上,分享了谷歌在大数据时代营销创新的经验.他认为,大数据营销的三个关键点是:从数据中发觉洞察,用洞察应用在营销活动中,在多个媒体接

所谓的热点图,是图1)构建一张灰度图,图2)在每个热点的位置上绘制并叠加形成灰色的热点图,图3)根据颜色表生成热点图.不难看出,最核心的是图2的过程. 图1 图2&图3 1强调两处细节 这种思路效率高,缺点就是不够灵活,每个点都是同一个样式,没有考虑该点的半径和权重.创建大小不一的模版(章),每个热点根据自己的半径值选择对应的章就可以,实现思路如下: 半径&模版 权重的不同,是通过盖章的"力度",权重越大,不透明度越大,这样叠加时也越能体现权重大的效果.是否发现,这个方

文章讲的是面向大容量存储 宝德大数据服务器评测,经过2013年一年的推广,大数据的概念已经成为当下作为火爆的IT概念.无论是消费类还是企业级产品,大数据都是炙手可热的关键词之一.从数据中心的角度来说,如何更好的利用大数据技术,势必需要硬件与软件的双重支持,而在硬件上的支持则处于基础地位.如今有许多服务器厂商推出了自己的大数据服务器,宝德作为国内知名的服务器厂商也是不甘落后.今天我们要介绍的就是来自宝德的大数据服务器,其型号为PR1912R. ▲宝德PR1912R大数据服务器 宝德PR1912R大

MaxCompute产品地址:https://www.aliyun.com/product/odps 安装R语言 R3.3版本会出现各种so不存在的问题,退回去到R3.1版本时候就顺利安装. 在安装R环境之前,先安装好中文(如果没有的话图表中显示汉字成框框了)和tcl/tk包(少了这个没法安装sqldf) sudo yum install fonts-chinese tcl tcl-devel tclx tk tk-devel -y 安装中文字体后重新加载 service xfs reload

简介 Spring XD(eXtreme Data,极限数据)是Pivotal的大数据产品.它结合了Spring Boot和Grails,组成Spring IO平台的执行部分.尽管Spring XD利用了大量现存的Spring项目,但它是一种运行时环境,而不是一个类库或者框架,它包含带有服务器的bin目录,你可以通过命令行启动并与之交互.运行时可以运行在开发机上.客户端自己的服务器上.AWS EC2上或者Cloud Foundry上. Spring XD中的关键组件是管理和容器服务器(Admin

开栏的话 随着中国经济发展进入"新常态"以及供给侧改革的着力推进,消费对经济增长的拉动效应日益凸显.商务部最新披露的数据显示,2015年我国社会消费品零售总额预计达到30万亿元,稳居世界第二:前三季度消费对经济增长的贡献率近60%,已成为经济增长的首要动力. 春节将至,"扫年货"的传统势必将引起新一轮的消费热潮.企业如何精准营销扩大销量,消费者如何买到物美价廉的商品,都需要借助大数据的力量.随着大规模生产.分享和利用大数据时代的来临,大数据已被视为一种新的生产要素和

作者:计算机的潜意识 在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍.本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践.这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核.当然,本文也面对一般读者,不会对阅读有相关的前提要求. 在进入正题前,我想读者心中可能会有一个疑惑:机器学习有什么重要性,以至于要阅读完这篇非常长的文章呢? 我并不直接回答这个问题前.相反,我想请大家看两张图,下图是图一: 图1 机器学习界的执牛耳者