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微信小程序的渗透五脉（寻魔篇）
“寻魔篇”是这⼀系列的开篇⽂章，将会带领⼤家通过微信⼩程序⾼效的进⾏企业资产的收集⼯作，⾛⼊微信⼩程序渗透的⼤⻔。 No.2 报告！ 发现小程序 在⽇常⽣活中，我们可以使⽤微信⾃带的⼩程序搜索功能轻松的找到我们想要的⼩程序。 协议相关技术 3.拥有大型产品、CMS、厂商漏洞挖掘案例； 4.熟练掌握php、java、asp.net代码审计基础（一种或多种） 5.精通Web Fuzz模糊测试漏洞挖掘技术 6.精通OWASP TOP 10
3.8K40发布于 2021-06-16 - 来自专栏测试游记
10.寻光集后台管理系统-用户管理(登录页面)
mobileLogin: '手机号登录', ... } } 但是，我们不做国际化，所以直接硬编码
寻光集管理系统 5039c4361c39a7e3252c5b55971f1bd3/api # 本地端口 VUE_APP_PORT = # 是否开启代理 VUE_APP_PROXY = true 修改VUE_APP_TITLE # 标题 VUE_APP_TITLE = 寻光集 login.userPlaceholder')"> </el-input> </el-form-item> 删除记住账号和忘记密码部分 <el-form-item style="margin-bottom: <em>10</em>px
1.5K20编辑于 2022-12-02来自专栏巴山学长路径寻优
)=7; x x = 1 2 4 7 NaN 3 5 NaN NaN NaN 6 NaN 总的出发点和目的点之间的距离寻优代码如下 对路径寻优感兴趣的可以和过冷水交流，深入理解路径寻优的问题。 =find(x_isnan(:,ii)); tmp20=length(tmp10); for i=1:tmp20; u=feval(DecisFun,ii,x(i,ii) ); tmp30=length(u); for j=1:tmp30; tmp00=feval(SubObjFun,ii,x(tmp10(i),ii ),u(j)); tmp40=feval(TransFun,ii,x(tmp10(i),ii),u(j)); tmp50=x(:,ii+1)-tmp40;
88630发布于 2020-08-27来自专栏tkokof 的技术,小趣及杂念寻路优化
,使用一些基本的寻路算法(譬如 BFS, Dijkstra 或者 A* 等等)就可以很好的解决寻路问题,但是在另一些游戏中,尤其是在游戏地图比较庞大的情况下,这些基本寻路算法需要耗费大量的时间进行寻路, 分帧寻路.如果你的游戏并不需要在一帧中就获取完整的寻路结果,那么我们就可以使用分帧寻路来优化 A* 算法.我们可以设置一个循环上限,如果 A* 算法在该循环限制内没能完成寻路,我们便暂停当前寻路,并在下一帧继续 (译注:原文的意思应该是分段寻路,方法是如果在设置的循环限制内不能完成寻路的话,下一帧就从最后一个搜索节点开始重新寻路,这种方法并不一定能正确得到寻路结果,译文调整为分帧寻路) 节点中保存 is_open 在开始实际寻路之前先进行一次低层级的寻路.你可以在原游戏地图的基础上预先构建一张由部分节点构成的地图,然后在实际真实寻路之前,先在这张低层级地图上进行寻路,这样你就可以获取到一条由部分节点构成的寻路路径 类似的, HPA 也并不是在空旷地图中寻路的最佳选择,不过这并不是说 HPA 在空旷地图上的寻路表现糟糕,而是说另一些寻路算法(譬如 JPS)更适用于这种情况.
2.9K40发布于 2020-12-18来自专栏花落的技术专栏寻路算法
return Dir.DownLeft; } break; case Dir.Up: 2.跳点 跳点需要满足下面三个条件之一： a.节点是寻路的起点 节点的水平或垂直方向上有满足条件a，b的点 举个例子： 黄色节点的父节点是在斜方向，其对应分解成向上和向右两个方向，因为在右方向发现一个蓝色跳点，因此黄色节点也应被判断为跳点 （黄色点为起点，蓝色点为跳点） * * * 寻路流程 ），内存占用更小，因为openlist少了很多节点（最差的情况和A 一样，最差的是每个障碍都不连续，中间都有缝隙，这样所有地方都是跳点了） 2.只适用于网格节点类型，不支持Navmesh或者路径点寻路方式
1K20编辑于 2021-12-15来自专栏腾讯高校合作Wiztalk | 141期 于建国《【寻径10】“文科全靠背，理科要靠学？”》
---- 本期内容 视频作者： 西安电子科技大学 于建国 本期题目： 《【寻径10】“文科全靠背，理科要靠学？”》 内容简介： 在寻径系列的前九期内容中，于建国老师已经讲述了关于学习的五个层面，共十八个知识点，本期老师将把这些知识点串起来讲一下该如何使用。 本期视频知识点结构： 内容串讲和学习例子 点击小程序观看精彩视频 也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”， 一起开启科普知识分享“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造的一个短视频知识分享系列，每集10分钟左右，致力于跟随科技的发展以及时代的步伐，使用更为科普化的方式传播最新、最热门、最通用的知识。
95440编辑于 2021-12-27来自专栏我和未来有约会silverlight寻奇 - Graphite
Graphite是一个能自动布局的图表控件。 目前它已经有了silverlight 2 和 wpf的版本。观看demo时按下“Ctrl”键再做点击操作。 原文地址：http://www.orbifo
85450发布于 2018-01-16来自专栏c#Winform自定义控件系列A*寻路初探（转载）
在这个例子里，我们令水平或者垂直移动的耗费为10，对角线方向耗费为14。我们取这些值是因为沿对角线的距离是沿水平或垂直移动耗费的的根号2（别怕），或者约1.414倍。为了简化，我们用10和14近似。 写字母的方格里，G = 10。这是因为它只在水平方向偏离起始格一个格距。紧邻起始格的上方，下方和左边的方格的G值都等于10。对角线方向的G值是14。 如果我们从当前格移动到那里，G值就会等于20(到达当前格的G值是10，移动到上面的格子将使得G值增加10)。因为G值20大于14，所以这不是更好的路径。如果你看图，就能理解。 在小地图。这种方法工作的很好，但它并不是最快的解决方案。更苛求速度的A*程序员使用叫做“binary heap”的方法，这也是我在代码中使用的方法。 * 例子代码：A* Pathfinder (2D) Version 1.71 如果你既不用C++也不用Blitz Basic,在C++版本里有两个小的可执行文件。
1.7K10发布于 2019-09-10来自专栏花落的技术专栏JPS寻路算法
在一次寻路过程中主动寻找障碍，通过障碍的位置计算出：经过障碍代价最小的一些关键位置，并将这些位置中代价最小的点作为下一次寻路过程的起点。 return Dir.DownLeft; } break; case Dir.Up: 2.跳点 跳点需要满足下面三个条件之一： a.节点是寻路的起点 节点的水平或垂直方向上有满足条件a，b的点 举个例子： 黄色节点的父节点是在斜方向，其对应分解成向上和向右两个方向，因为在右方向发现一个蓝色跳点，因此黄色节点也应被判断为跳点 （黄色点为起点，蓝色点为跳点） * * * 寻路流程 ），内存占用更小，因为openlist少了很多节点（最差的情况和A 一样，最差的是每个障碍都不连续，中间都有缝隙，这样所有地方都是跳点了） 2.只适用于网格节点类型，不支持Navmesh或者路径点寻路方式
1.6K40发布于 2021-11-22来自专栏gojam技术备忘录寻路（待完成）
用C++实现寻路的几种方法。 points存储每个节点的高度，target存储目标节点的序号，landing存储登陆点的序号，width与length用于根据序号推算节点位置，height是寻路对象能够跨越的最大高度，track记录路径
79210发布于 2019-10-14来自专栏夏天的前端笔记每天10个前端小知识 【Day 10】
10. Promise.all 和 Promise.allSettled 有什么区别？
63610编辑于 2024-01-18来自专栏Java项目实战深度寻路算法-DFS
深度寻路算法（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索图或树的算法。 深度寻路算法可以用递归和非递归两种方式实现。 递归实现 递归实现深度寻路算法比较简单，代码如下： def dfs_recursive(graph, start, visited): visited.add(start) print( 生成器实现 生成器实现深度寻路算法可以更加简洁地表示算法的本质，代码如下： def dfs_generator(graph, start, visited=set()): visited.add 以上三种实现方式都是正确的深度寻路算法，具体选择哪种方式取决于具体场景和个人偏好。
1.1K20编辑于 2023-03-26来自专栏我和未来有约会Silverlight网络寻奇 at 090428
magazine/dd695920.aspx DataModel-View-ViewModel pattern series http://blogs.msdn.com/dancre/archive/2006/10
80440发布于 2018-03-01来自专栏我和未来有约会Silverlight网络寻奇 at 090417
guid=b1016c10-8c2e-4588-ae89-fd7d95f61636 converters不错的参考资料 http://www.scip.be/index.php?
88130发布于 2018-03-01来自专栏CnPengDev小程序 | 10-事件
小程序需要经常和用户进行各种交互，比如，点击界面上的某个按钮或者区域，比如滑动了某个区域；这些交互都会产生各种各样的事件。
66330发布于 2021-05-17来自专栏我和未来有约会Silverlight网络寻奇 at 090413
Silverlight网络寻奇 at 090413 Silverlight测试驱动开源项目 http://code.google.com/p/moq/ 很cool的Silverlight效果 http a-bit-more-than-meets-the-eye-easily-animate-layouttransformer-with-animationmediator.aspx http://blogs.msdn.com/delay/archive/2009/04/10
78160发布于 2018-03-01来自专栏程序员小灰什么是A*寻路算法？
openList, end); } } //OpenList用尽，仍然找不到终点，说明终点不可到达，返回空 return null; } 几点说明： 1.这里对于A*寻路的描述做了很大的简化 2.截图中的小游戏可不是小灰开发的，而是一款经典的老游戏，有哪位小伙伴玩过吗？ —————END—————
1.1K10编辑于 2022-07-05来自专栏码云1024a-start寻路算法
当我们把搜索区域简化成一些很容易操作的节点后，下一步就要构造一个搜索来寻 找最短路径。在A*算法中，我们从A点开始，依次检查它的相邻节点，然后照此继 续并向外扩展直到找到目的地。 如前所述，G是从起点A沿着已生成的路径到一个给定方格的移动开销，在本例中， 我们指定每一个水平或者垂直移动的开销为 10，对角线移动的开销为 14。 我们用的这个叫做曼哈顿（Manhattan）方法， 即计算通过水平和垂直方向的平移到达目的地所经过的方格数乘以 10 来得到H值。 在有字母的方格中，G＝10，这是因为它在水平方向上离 起点只有一个方格远。起点紧挨着的上下左右都具有相同的G值 10。对角线方向的 方块G值都是 14。 H值通过估算到红色目标方格的曼哈顿距离而得出。 来看看选中方格右上角 的那一个方格，它当前的 G 值是 14，如果我们经由当前节点再到达那个方格的话， G 值会是 20（到当前方格的 G 值是 10，然后向上移动一格就再加上 10）。
2.2K20发布于 2018-09-28来自专栏前端架构师笔记A星寻路算法详解
A星寻路算法详解 前言 A星寻路算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法，它可以应对包括复杂地形，各种尺度的障碍物以及不同地形的路径规划问题。 掌握A星寻路算法能够提高路径规划效率，应对各种复杂情况，并在实际应用中发挥重要作用。 算法原理 A星算法的核心公式为：F = G + H。算法正是利用这个公式的值来计算最佳路径。 A星寻路算法示例 我们规定，从起点出发，可以沿着网格线或者网格的对角线方向移动，每次沿着网格线朝上、下、左、右方向运动一格，距离记为10，朝着网格对角线方向运动一格，距离记为 \sqrt{2} ×10≈ 我们先看 F44 正上方的点，此时父节点为 F44，G 值为 14，方向是垂直方向，所以再加上 10，得到新的 G 值为 14 + 10 = 24，大于原来的 G 值 10，因此不做更新。 F44 左边的点，其到 F44 的方向是水平方向的，因此新的 G 值为父节点的 G 值加上 10，为 14 + 10 = 24，同样大于原来的 G 值 10，因此也不做更新。
4K32编辑于 2024-02-27来自专栏礼拜八不工作A* JPS寻路算法的探讨
A*（A-star）寻路算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法，常用于游戏开发和人工智能领域，JPS是A*算法的一个优化算法，咱们就先做一段简单的A*算法介绍，后续再进行JPS算法的进一步探讨。
1K10编辑于 2024-11-01
腾讯云开发者
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