Odin Inspector 2.1.12 下载

PIPI_333 2020-09-30 04:28:41

unity odin Inspector 插件神器，最新2.1.12版本，所有实现 Microsoft IList 接口的数组和列表均由我们强大的列表绘制器绘制；拖放、插入和删除单个项目、多维数组、表、交叉列表，甚至是跨窗口的项目拖动、分页、嵌套列表绘制和更多！
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【C语言】双向循环链表练习之增、查、删、改、清、显（扩展排序插入）示例如下是部分的函数： db_list *init_cycle_double_list(void); db_list *create_cycle_double_list_node(Datatype data); void insert_cycle_double_list_node_head(db_list *head, db_list *node); void insert_cycle_double_list_node_tail(db_list *head, db_list *node); void insert_cycle_double_list_node_order(db_list *head, db_list *node,int order); void show_cycle_double_list_next(db_list *head);//适用于头不带数据的情况 void show_cycle_double_list_prev(db_list *head); void show_cycle_double_list_data_next(db_list *head);//适用于头带数据的情况 void show_cycle_double_list_data_prev(db_list *head); db_list *find_cycle_double_list_node(db_list *head, Datatype data); db_list * delete_cycle_double_list_node_d(db_list *dele); db_list * delete_cycle_double_list_node(db_list *head, Datatype data)；

iperf3 V3.16 源码

vcpkg 下载的依赖文件，下载后放入vcpkg\downloads即可

内容概要：本文介绍了一个土地利用/土地覆盖变化检测模块（landuse_change.py），主要用于识别地表覆盖的变化情况，包括城市扩张和植被侵占建成区等现象。模块通过调用ESA WorldCover数据获取指定区域的土地覆盖信息，并基于分类值（如树木、草地、建成区等）进行像素级比较，生成变化掩膜。核心功能包括获取土地覆盖数据、检测土地利用变化、识别城市扩展区域以及检测从植被向建成区转变的潜在侵占行为。; 适合人群：具备地理信息系统（GIS）或遥感背景，熟悉Google Earth Engine（GEE）平台及Python编程的科研人员或技术人员；有一定编程基础的环境科学、城市规划等相关领域从业者；使用场景及目标：①用于生态环境监测中的土地变化分析；②支持城市扩张趋势评估与非法占地识别；③为环境退化归因分析和风险评分提供空间数据支持；阅读建议：需结合Google Earth Engine平台实践操作，理解各类别编码含义，并与其他分析模块（如趋势分析、严重性评分）集成使用以实现完整的变化检测流程。

内容概要：本文介绍了Apache开源计算框架Tez，该框架基于Hadoop YARN构建，采用有向无环图（DAG）模型优化传统MapReduce的多作业执行流程。Tez通过将多个MapReduce作业整合为一个DAG作业，减少中间数据落盘和I/O开销，显著提升数据处理性能。文章详细阐述了Tez的核心概念，包括DAG、顶点（Vertex）、边（Edge）和任务（Task），并描述了其从作业提交、DAG解析与优化、任务调度执行到作业监控与完成的完整工作流程。同时分析了Tez在性能、灵活性、兼容性和可扩展性方面的优势，以及较高的学习成本和调试难度等不足，最后列举了其在数据仓库、数据分析、实时处理和机器学习等场景的应用。; 适合人群：具备一定Hadoop生态系统基础，从事大数据开发与运维的工程师，尤其是有ETL、数据处理优化经验的技术人员；工作年限在2年以上的研发人员。; 使用场景及目标：①替代传统MapReduce以提升批处理作业效率；②构建复杂DAG任务流实现高效ETL流程；③与Hive、Pig等工具集成优化查询执行引擎；④支持大规模数据分析与机器学习任务的高性能计算；阅读建议：建议结合Hadoop、YARN和MapReduce基础知识进行学习，重点关注DAG优化机制与任务调度原理，在实际项目中通过对比Tez与MapReduce的执行性能来深入理解其优势与调优策略。

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