canvas元素 用于图形的绘制，通过脚本 (通常是JavaScript)来完成. <canvas> 标签只是图形容器，您必须使用脚本来绘制图形。 getContext("2d"); 创建对象"2d" 矩形 fillRect(x, y, width, height)：绘制一个填充的矩形。 strokeRect(x, y, width, height)：绘制一个矩形的边框。 clearRect(x, y, widh, height)：清除指定的矩形区域，然后这块区域会变的完全透明。 路径 begi
共分为 input、output、和 inout 三种类型，所有的端口在声明时默认为 wire 型。
有两种代码风格可用来描述移位寄存器。第一种风格如图1所示，第二种风格如图2所示。相比而言，第一种风格易于参数化，且将移位深度设置为参数可实现设计复用。同时，这种风格还可方便地使用综合属性SRL_STYLE，从而达到控制综合结果的目的。第二种风格是无法使用SRL_STYLE的。SRL_STYLE的具体使用方法可参考这里Vivado综合属性：SRL_STYLE。
本文验证-gated_clock_conversion设置为on或off时，给Schematic带来的差异。
通过前段时间的面试，我发现很多入门或者工作1~2年的人，对于module的理解还停留在一种语法的关键字，类似c中的main，我相信应该还有很多人的想法都是这样。经过这几天的思考，我发现造成目前这种情况并不是个人能力导致的，而是国内的环境导致的。
https://www.cnblogs.com/Ivan0506/p/15159556.html
HTML5 拥有多个新的表单 Input 输入类型。这些新特性提供了更好的输入控制和验证
自 H5 诞生以来，在 html4.0 中有些元素已被 H5 废弃，但是在 H5 中添加了很多新元素以及功能，今天我们学习 H5 中新增的元素和属性都有哪些？
随着CTF的普及，比赛的形式也有了越来越多的花样，对于线下赛来说，开始出现了安全加固或者防御战之类的环节，亦或者因为拿下靶机后不希望其他攻击者进入而进行“争夺”，无论什么形式，这些都需要我们对于服务器的防护工作有所了解。对于线下赛，笔者虽说没有什么很高超的攻防技巧，但也是有着一些自己的心得。本文总结了一些CTF线下赛中常用的服务器加固姿势，希望能对各位CTF朋友们有所帮助。环境针对目前常见线下赛常见的linux Web服务器，但是因为CTF毕竟与真实网络环境有很大区别，本文的涉及的大部分姿势不具有普遍适用性。本文涉及到的相关代码github下载地址：CTFDefense。
HTML代表了结构，结构是网页的骨架，从语义的角度，描述页面结构。 CSS代表了样式，样式是网页的外观，从审美的角度，美化页面。 JavaScript代表行为，行为是网页的交互逻辑，从交互的角度，提升用户体验。
Verilog中的函数与任务（function和task），笔试中经常会遇到选择题或者简答题，对比两者的一些特性。
我们常见的计算机，如笔记本。我们不常见的计算机，如服务器，大部分都遵守冯诺依曼体系。
事实上，非线性存在于物理与工程中的各个领域。在机械中，就存在着大量的非线性现象。通过双摆和三摆的例子，来感受到一个小的扰动，随着时间的推移，到最终会带来多大的变化。
我遇到的代码是 NLP 相关的，代码中用 torch.gather() 来将一个 tensor 的 shape 从 (batch_size, seq_length, hidden_size) 转为 (batch_size, labels_length, hidden_size) ，其中 seq_length >= labels_length 。
我们的要做的是，训练出一个人工神经网络（ANN），使它能够识别手写数字（如下图所示）。
通过研究INF-8077i 10 Gigabit Small Form Factor Pluggable Module规范和SFF-8431 Specifications for Enhanced Small Form Factor Pluggable Module SFP+规范形成本文，并尝试给出如下结论：
在使用TensorFlow构建模型时，为了能够使用GPU的Device，你可能会用到下面的这样的写法。
开发webservice之前要先看一眼什么是webservice，并且了解一下webservice的概念。 SOAP SOAP(Simple Object Access Protocol)，关于SOAP教程：http://www.w3school.com.cn/soap/index.asp l SOAP 指简易对象访问协议 l SOAP 是一种通信协议 l SOAP 用于应用程序之间的通信 l SOAP 是一种用于发送消息的格式 l SOAP 被设计用来通过因特网进行通信 l SOAP 独
模型部署入门系列教程持续更新啦！在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来，我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的，基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。
The dash_html_components library provides classes for all of the HTML tags, and the keyword arguments describe the HTML attributes like style, className, and id.
作者：刘光聪 ，中兴通讯高级系统架构师，专注机器学习算法，分布式系统架构与优化。 原文：TensorFlow架构与设计：OP本质论 http://www.jianshu.com/p/236335897b30 责编：王艺 CSDN AI记者，投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@csdn.net或扫描文末二维码添加微信。 相关文章： 图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计：图模块 TensorFlow架构与设计：会话生命周期 TensorFlow的系统结构以C API
元数据实际上是服务终结点的描述，终结点由地址（Address）、绑定（Binding）和契约（Contract）经典的ABC三要素组成。认真阅读过《WCF技术剖析（卷1）》的读者相对会对这三要素的本质有一个深刻的认识：地址决定了服务的位置并实现相应的寻址机制；契约描述了消息交换模式（Message Exchange Pattern： MEP）以及消息的结构（Schema）；绑定则通过创建信道栈实现对消息的编码、传输和基于某些特殊的功能（比如实现事务、可靠传输以及基于消息的安全）对消息作出的处理。 服务的消
info命令的格式有3种： info：部分Redis系统状态统计信息 info all：全部Redis系统状态统计信息，一次性打印下面所有section的内容 info section：某一块的系统状态统计信息。info命令所有的section如下所示 模块名模块含义 Server服务器信息Clients客户端信息Memory内存信息Persistence持久化信息Stats全局统计信息Replication复制信息CPUCPU消耗信息Commandstats命令统计信息Cluster集群信息Key
HID是一种USB通信协议，无需安装驱动就能进行交互，在学习HID之前，先来复习一下USB协议的相关内容。
| | | | | input | demuxer | encoded data | decoder | file | ———> | packets | —–+ |__| |____| | v ____ | | | decoded | | frames | |__| ___ ______ | | | | | | | output | <——– | encoded data | <—-+ | file | muxer | packets | encoder |__| |______| ffmpeg的调用了libavformat库（含分流器）来读取输入文件并获得含有从他们编码的数据包。 当有多个输入文件，ffmpeg试图保持同步通过在任何活动的输入流跟踪最低的时间戳。 编码的数据包然后被传递到解码器（除非复制音频流被选择用于流，见进一步的说明）。解码器产生的未 压缩帧（原始视频/PCM音频/…），它可以进一步通过过滤进行处理（见下一节）。过滤后，这些帧被传递到 编码器，其编码它们并输出编码的数据包。最后这些被传递到复用器，并写入编码数据包到输出文件。
更多iptable系列文参考(转载于)：http://www.zsythink.net/archives/tag/iptables/
一个网页应用仅有输入控件或输出控件无疑是枯燥的。Shiny 真正的魔法在于它同时包含两者。
对于流量回放这个词，很多同学并不陌生，但绝大多数公司因种种原因并没有进行实践，最现实的原因是由于做全链路的流量回放有大量的写操作，必然要涉及到系统改造，数据加工脱敏等，技术难度和风险相对较高，并非每一家公司都如阿里巴巴一样具备大流量的应用场景，在系统改造不彻底的情况下，存在投入产出失衡的现象，这不仅是技术的问题，也需要文化的支持，从个人角度而言我们依然可以进行一些模拟，这次我总结了以goreplay工具的轻量级流量回放使用方法。
正向卷积操作：步长 strides = 1, 填充 padding = 0,输出形状为 2x2，该过程如下图所示：
这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等，后续也会继续结合ONNX做一些探索性工作。
这个模块允许您开启进程、连接输入、输出和错误的管道，并获取他们的返回代码。这个模块计划替代一些旧代码，如：
WSDL（网络服务描述语言，Web Services Description Language）是一门基于 XML 的语言，用于描述 Web Services 以及如何对它们进行访问。
一，准备阶段 MongoDB Connector for spark是的spark操作mongodb数据很简单，这样方便使用spark去分析mongodb数据，sql分析，流式处理，机器学习，图计算。 要求： 1),要有mongodb和spark的基础 2),mongodb要求是2.6以上 3),Spark 1.6.x 4),Scala 2.10.x 使用mongo-spark-connector_2.10 5),Scala 2.11.x 使用mongo-spark-connector_2.11 <depe
学习《HTML5与CSS3权威指南》这本书很不错，学完之后我颇有感触，觉得web的世界开明了许多。这本书是需要有一定基础的web前端开发工程师。
"本文主要对fluent-bit 1.3版本指令做详细介绍，关注后回复【pdf】获得文档"
MSComm 控件通过串行端口传输和接收数据，为应用程序提供串行通讯功能。MSComm控件在串口编程时非常方便，程序员不必去花时间去了解较为复杂的API函数，而且在VC、VB、Delphi等语言中均可使用。 Microsoft Communications Control（以下简称MSComm）是Microsoft公司提供的简化Windows下串行通信编程的ActiveX控件，它为应用程序提供了通过串行接口收发数据的简便方法。具体的来说，它提供了两种处理通信问题的方法：一是事件驱动(Event－driven)方法，一是查询法。
硬件描述语言（HDL）编码技术让您： •描述数字逻辑电路中最常见的功能。 •充分利用Xilinx®器件的架构特性。
前言 相关文章： 使用VideoToolbox硬编码H.264 使用VideoToolbox硬解码H.264 使用AudioToolbox编码AAC 使用AudioToolbox播放AAC HLS点播实现（H.264和AAC码流） HLS推流的实现（iOS和OS X系统） iOS在线音频流播放 最近对Audio Unit感兴趣，用几周的业余时间研究，顺利习得Audio Unit播放、录制声音，用AudioConvert转格式的技巧。 这是Audio Unit系列的第一篇，用Audio Uni
描述:.Net类型中的方法功能很强大。可以通过类型的构造函数创建新的对象，也可以将已存在的对象转换成指定的类型。 通过New-Object创建新对象,使用构造函数创建一个指定类型的实例对象，该类型必须至少包含一个签名相匹配的构造函数;
以下函数是调用子进程的推荐方法，所有使用场景它们都能处理。也可用Popen以满足更高级的使用场景
OpenMMLab 的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"！
Tensorflow 并不是一个专门用于机器学习的库，相反的，它是一个通用的用于图计算的库。它的核心部分是用 C++ 实现的，同时还有其它语言的接口库。Go 语言版本的接口库与 Python 版本的并不一样，它不仅有助于我们使用 Go 语言调用 Tensorflow，同时有助于我们了解 Tensorflow 的底层实现。
本文是系列文章的第一篇，讨论下前十道习题和解答，HDLBits 共有约 180 题。Step one - HDLBits
管脚约束就是指管脚分配，我们要指定管脚的PACKAGE_PIN和IOSTANDARD两个属性的值,前者指定了管脚的位置,后者指定了管脚对应的电平标准。
1、读写PDF from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter readFile = 'read.pdf' writeFile = 'write.pdf' pdfReader = PdfFileReader(open(readFile, 'rb')) pageCount = pdfReader.getNumPages() print(pageCount) i=2 page = pdfReader.getPage(i) pdfWriter = PdfFileWriter() pdfWriter.addPage(page) pdfWriter.write(open(writeFile, 'wb'))
xlwt和xlrd是两个相互配套的模块，在Python中，用于将数据写入Excel文件和读取Excel文件的数据。
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