level在很多参考书及资料上都用的是0，那用1或者大于1的数会怎么样呢。其实第一个参数是一个mipmap层（参见维基百科关于MipMap），如果我们加载一个256*256的纹理，默认情况下D3DX会创建一个mipmap链(即128*128，64*64，...，1*1的表面)，level参数0(顶层)表示实际大小。每下一层纹理的宽和高都会减半。如256*256的纹理，level=0为256*256的纹理，level=1为128*128的纹理...像这样获取
系统 2019-08-12 01:55:14 2673
注：本文翻译自Google官方的AndroidDevelopersTraining文档，译者技术一般，由于喜爱安卓而产生了翻译的念头，纯属个人兴趣爱好。原文链接：http://developer.android.com/training/graphics/opengl/draw.html在你定义了需要OpenGL绘制的形状之后，你可能希望绘制它们。使用OpenGLES2.0绘制图形可能会比你想象当中花费更多的代码，因为API中提供了大量对于图形处理流程的控
系统 2019-08-12 01:55:06 2673
select*fromtable_awherecharindex('a',id)>0orcharindex('b',id)>0table_a表中id字段中含有"a"或者"b"的记录.---------------------------------------------------CHARINDEX返回字符串中指定表达式的起始位置。语法CHARINDEX(expression1,expression2[,start_location])参数express
系统 2019-08-12 01:54:37 2673
golang连接orcale使用glang有一段时间了，最开始其实并不太喜欢他的语法，但是后来熟悉之后发现用起来还挺爽的。之前数据库一直使用mysql，连接起来没有什么问题，github上有很多完善的驱动，所以以为连接其他数据库也应该没什么问题，近日听说其连接orcale比较麻烦，所以就试了试。之所以连接orcale比较麻烦是因为orcale并没有提供golang的驱动，所以并不能像java那样引入个驱动包就能连接，也不能像mysql之类的开源数据库可以自
系统 2019-08-12 01:54:08 2673
A.Microsoftisthereasthebiggestsoftwaremanufactureintheworld,theirsoftwaremanagementisalsowellknown,butsomesoftwarecomponentsareconflicting.Followingissomesamples.1.FollowingistheRemoveDirectoryfunctioninsomefilesystem.a),thisisinC
系统 2019-08-12 01:33:57 2673
SQLLIKE操作符LIKE操作符用于在WHERE子句中搜索列中的指定模式。SQLLIKE语法SELECTcolumn_name(s)FROMtable_nameWHEREcolumn_name[NOT]LIKEpattern;SQL通配符在SQL中，通配符与SQLLIKE操作符一起使用。SQL通配符用于搜索表中的数据。在SQL中，可使用一下通配符：通配符描写叙述通配符描写叙述%替代0个或多个字符_替代一个字符[charlist]字符列中的不论什么单一字符
系统 2019-08-12 01:33:25 2673
部署项目到tomcat中出现一个“黄叹号！”。报错如下：（1）Deploymentisoutofdateduetochangesintheunderlyingprojectcontents.You'llneedtomanually'Redeploy'theprojecttoupdatethedeployedarchive.（2）DeploymentfailureonTomcat6.x.CouldnotcopyallresourcestoD:/.../web
系统 2019-08-12 01:33:23 2673
TableofContents1.基本索引2.联合索引3.索引类型4.索引管理1基本索引在数据库开发中索引是非常重要的，对于检索速度，执行效率有很大的影响。本文主要描述了MongoDB中索引的使用，以及通过分析执行计划来提高数据库检索效率。作为事例，在数据库中插入百万条数据，用于分析>for(i=0;i<1000000;i++){"i":i,"username":"user"+i,"age":Math.floor(Math.random()*120),"c
系统 2019-08-12 01:32:59 2673
K-Means算法的输入N,K和一个size为N的向量组vector.输出K个两两互不相交的向量组.其本质是将给定的向量组划分成K个类别,使得同类别的向量相似度比较大,而不同类别的向量之间的相似度较小.比如以下这个图,人肉眼能看出有四个点团,但计算机不知道,为了让计算机明白这一点,可以将点的坐标提取到向量组中,而向量之间的相似度定义为点之间的距离的相反数或者倒数.从而将这些点分开.实现过程:(1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;(2)根据每
系统 2019-08-12 01:32:36 2673
原文InstallApache,PHPAndMySQLOnCentOS7(LAMP)ThistutorialshowshowyoucaninstallanApache2webserveronaCentOS7.0serverwithPHP5support(mod_php)andMySQLsupport.LAMPisshortforLinux,Apache,MySQL,PHP.1PreliminaryNoteInthistutorialIusethehostn
系统 2019-08-12 01:32:19 2673
