PHP加密方式分为单项散列加密，对称加密，非对称加密这几类。
像常用的MD5、hash、crypt、sha1这种就是单项散列加密，单项散列加密是不可逆的。
像URL编码、base64编码这种就是对称加密，是可逆的，就是说加密解密都是用的同一秘钥。
除此外就是非对称加密，加密和解密的秘钥不是同一个，如果从安全性而言，加密的信息如果还想着再解密回来，非对称加密无疑是最为安全的方式。
不可逆加密函数
（一）、md5
string md5 ( string str[,boolraw_output = false ] )
1.md5()默认情况下以 32 字符十六进制数字形式返回散列值，它接受两个参数，第一个为要加密的字符串，第二个为raw_output的布尔值，默认为false，如果设置为true，md5()则会返回原始的 16 位二进制格式报文摘要
2.md5()为单向加密，没有逆向解密算法，但是还是可以对一些常见的字符串通过收集，枚举，碰撞等方法破解
1、梯度下降法
梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。
梯度下降法的优化思想：用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。
缺点：
（1）靠近极小值时收敛速度减慢，求解需要很多次的迭代；
（2）直线搜索时可能会产生一些问题；
（3）可能会“之字形”地下降。
2、牛顿法
牛顿法最大的特点就在于它的收敛速度很快。
优点：二阶收敛，收敛速度快；
纹理是表示物体表面的一幅或几幅二维图形，也称纹理贴图
如若要想在2021/2022的年度车型上实现SAE L4/L5的全自动驾驶功能，就需要应用多种传感器冗余系统。当今的半自动驾驶系统采用了各种各样数量和设计的雷达和摄像头系统。而高性能价格合理、能检测300米半径内信息的激光探测与测距系统开发，还处在预研阶段。大多数汽车制造商都认为，如果要实现全自动驾驶，摄像头、雷达和激光雷达这三大传感器系统缺一不可。
摄像头
何为渲染？如果我们只是想显示一堆不变的数据，那么我们直接写一个a.html丢到服务器上让客户端访问就可以了。但这是基本不可能的事情，数据一般是变化的。你不可能为每套数据写一个视图，所以我们需要分离数据和视图，然后使用一种技术将数据塞到视图中，这种技术就叫渲染。
这是一份物联网平台的定义、特点、分类和市场发展状况的报告，适合于物联网开发人员，任何物联网方案或者软硬件提供商，物联网使用者，企业物联网采购人员和决策者，以及对物联网有兴趣的任何学习者。
上文中曾经说过，欧拉旋转的顺规和轴向定义，自然造就了“万向节死锁”问题。本文主要来探索它自然形成的原因。
1、黑电平定义
黑电平（Black Level Correction）：即黑色数据的最低电平值，通常指感光图像数据为0时对应的sensor信号电平值。
2、黑点平成因
黑电平形成的原因有多种，主要的形成原因如下面两点：
(1) CMOS传感器采集的信息经过一系列转换生成原始RAW格式数据。以8bit数据为例，单个pixel的有效值是0~255，但是实际AD芯片（模数转换芯片）的精度可能无法将电压值很小的一部分转换出来，因此，sensor厂家一般会在AD的输入之前加上一个固定的偏移量，使输出的pixel value在5（非固定）~255之间，目的是为了让暗部的细节完全保留，当然同时也会损失一些亮部细节，由于对于图像来说，我们的关注度更倾向于暗部区域，ISP后面会有很多增益模块（LSC、AWB、Gamma等），因此亮区的一点点损失是可以接受的。
(2) sensor的电路本身会存在暗电流，导致在没有光线照射的时候，像素单位也有一定的输出电压，暗电流这个东西跟曝光时间和gain都有关系，不同的位置也是不一样的。因此在gain增大的时候，电路的增益增大，暗电流也会增强，因此很多ISP会选择在不同gain下减去不同的bl的值。
一、为什么需要有同步呢？
同步机制是用来维护游戏的一致性，通俗的说就是虚拟世界中的事实；比如在CF中，大家的PING都很高，A和B两个玩家同时发现了对方，并向对方开火，如果没有很好的同步机制，那么A玩家的显示B还没有开枪就被击中，而B的屏幕上显示玩家A还没有开枪就被杀死，这就出现了不一致的问题，那么这个游戏就没法正常玩了。
延迟是造成不一致问题的主要原因。如果延迟都为0，那么也就不存在不一致的问题了，就像在真实世界中一样。而同步机制除了基本的通信作用外，最重要的任务就是解决不一致问题。为了保证游戏的一致性，根据游戏类型、技术条件的不同，选择的同步方式也会不同。
二、同步方式的基本思路
其实最容易实现同步的游戏应该就是回合制游戏了；同步机制还是采用了回合的思想，像目前的即时游戏，其实也是由许多时间跨度非常短的回合(turn)组成的，由于人眼的记忆时间是0.1秒，在回合跨度小于这个时间的游戏里，玩家是感受不到有回合的感觉的。
机器人步态分为静态步行和动态步行。当机器人做静态步行运动时，身体的各个部分运动速度很小，机器人的整体稳定性较易控制。静态步行稳定性采用机器人的重心地面投影点(Center of Gravity，简称CoG)作为稳定性标准，这种判定方法适用于运动较为缓慢的情况。