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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

  有两台服务器A（内网IP:10.8.200.100） 与 B（内网IP:10.8.200.200）, A 与 B 之间可以在局域网内互相访问。A 不能访问外网，B 可以访问外网。现在需要以 B 作为代理服务器， A 通过代理服务器 B 访问外部网络资源。

正向代理设置

主要分为以下三个步骤
安装 debug for chrome
配置 launch.json 文件
 
配置内容如下
{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [{
        "type": "chrome",
        "request": "launch",
        "name": "Launch Chrome",
        "url": "http://localhost:3000",  // 改为目标 url

vscode 调试 react 项目

直线与多边形求交算法 Cohen－Sutherland
采用位运算，计算直线与多边形之间关系
使用编码，将多边形窗口区域分为五个部分，根据区域选择抛弃线段
两端点都在视口区域内，区域码相或为 0 ， 接受
两端点至少共享一个不可见区域，区域码相与不为 1 ， 拒绝
/// <summary>
    /// The Cohen Sutherland line clipping algorithm
    /// </summary>
    public class CohenSutherland

多边形直线剪裁算法

主要内容： 使用 threejs 创建 20x20 的网格，鼠标移动时，方块跟随移动，点击时在网格任意位置放置方块，按 shift 时，删除当前位置方块。
流程如下：
创建网格
创建一个与网格同样尺寸的平面
创建一个方块 mesh_1 与网格同样的尺寸
一个与网格同样的方块 geometry_2 ， 不加入 scene 中
三个事件： 
鼠标移动事件，随着鼠标移动，更改 mesh_1 位置，并重新渲染
鼠标点击事件，在交点位置，创建新 mesh, 若是相交对象不为 平面，则删除当前对象
keydown, k

threejs 学习之射线的使用

1.配置 cnpm 镜像 (国内淘宝镜像网速更快)
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
2.配置智能提示
安装 typings
cnmp i typings -global
初始化 typings
typings init
安装 js 插件提示
typings install dt~node --global --save
3. 创建 jsconfig.json 文件
重启 vscode 即可

vscode 配置 nodejs 开发环境

函数 A 的参数为函数 B, 函数 B 被称为回调函数。至于为何要用参数的形式传入，而不是直接在 A 中直接调用 B 函数，主要是为了变量的灵活性考虑。
 为何要使用回调？

回调在事件中的妙用
		### 回调: 回头调用,函数 A 的事先干完，回头再调用函数 B。事件中的使用。通过以上方式，可以中其本模块中调用其它模块变量，有些细节与严格意义上回调不一致，但基本思想一致

直角坐标系可分为左手坐标系与右手坐标系，cad 中用到的是右手坐标系, Laya2D 中用到的是左手坐标系, Laya3D 中使用右手坐标系。
 那么如何判断二维直角坐标系是左手还是右手呢？

 以原点 O 为支点， 将 x 轴逆时针旋转 90° 后， 若其与 y 轴同向则为右手坐标系，若与 y 轴反向，则为左手坐标系。

laya2d 与 cad 之间的坐标转换
		坐标系基本概念在 Laya 中显示 cad 坐标对象

在 Laya 中， Event 是事件类型的集合。包含了常见的鼠标事件、键盘事件。


Laya 中缩放的实现

通过 ICommand 接口，实现了控制类与调用者的解耦。

 *
 下面通过一个简单的实例来详细说明这种解耦以恢复撤销是如何实现。

 假定有一个风扇，当前有四个按钮，分别是 高速模式 , 低速模式 , 撤销 ，恢复**。

用命令模式实现撤销与恢复
		命令模式定义撤销与重做功能就此实现。整个过程中，最关键部分是命令对象的封装以及控制类与具体工厂类耦合的解除。

用 svn  有个毛病就是只有在改好了之后，才能提交。当周期比较长的时候，连自己都不知道自己改了什么东西，或者意外断电的时候，vs 中已保持的项目都有可能被 vs 去掉。

vs 中本地 git 的基本使用

一个 RabbitMQ 中间件（broker） 由一个或多个 erlang 节点组成，节点之间共享 用户名、虚拟目录、队列消息、运行参数 等， 这个 节点的集合被称为集群。

消息队列的使用 RabbitMQ （二）： Windows 环境下集群的实现与优化

最近再做 webcad , 需要在 canvas  上对图形进行缩放，主要分为以下几个步骤:

canvas 鼠标位置缩放图形

private MouseWheel(e: Laya.Event) {
        console.log("event");
        let currentSp = e.target as Laya.Sprite;
        let parentSp = currentSp.parent as Laya.Sprite;
        console.log("before scale");
        console.log(parentSp.mouseX, parentSp.

laya 下以光标为中心缩放对象

flask 自带的 web 服务器稳定性较差，只能用于测试。最近做的 web 项目，每次启动，需要敲一堆参数文件，今天学习了官方文档里关于配置的说明，记录一下。

gunicorn 基础配置使用

全文参考 《 基于 python 的深度学习实战》
import numpy as np
from keras.datasets import mnist

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D

(x_train, y_train), (x_test, y_

keras 学习笔记：从头开始构建网络处理 mnist

一、 转换为 base64
public static string ObtainBase64FromWeb(string domain, string path)
{
    string url = "https://" + domain + path;
    System.Net.WebRequest webReq = System.Net.WebRequest.Create(url);
    System.Net.WebResponse webRes = webReq.GetResponse()

web 上读取图片，并转化为指定格式

最近遇到有个项目，需要根据文件存储的根目录地址来判断是在云端获取，还是本地获取， 先看下具体有几个不同的根目录：

oracle  正则表达的使用

在以图搜图的过程中，需要以来模型提取特征，通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形。

以图搜图之模型篇： 基于 InceptionV3 的模型 finetune

　　　　训练数据： 所有训练数据存储再一个 N x M 的矩阵中， 其中 N 为样本数， M 为特征数（每个样本是该训练矩阵中的一行）。这些数据  所有数据存在  xml 文件中， 

opencv 视觉项目学习笔记（二）： 基于 svm 和 knn 车牌识别

均值滤波是典型的线性滤波算法， 主要方法为领域平均法（即用一片图像区域的各个像素的平均值来代替原图像中的各个像素值）

.opencv3 编程入门学习笔记（一）： 基本函数介绍

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