一位朋友在问及换机需求及选择时，他是这么说的。 “再加上，现在我笔记本电脑是Mac，耳机也是苹果的，生态绑得死死的，换台手机意味着其他硬件也要跟着换，划不来也没必要。”...同样因为系统选择苹果的还有不少，“可以不买苹果，但前提是出现比苹果更稳定流畅的手机系统，至少到目前为止还没有。...现在国产品牌的旗舰机普遍4、5千起步，在系统、芯片、价格都优于国产品牌时，为什么不选苹果呢？”...比如有用户一开始瞄准的游戏性能，但发现加个几百又能找到一台影像系统更强的，再加个几百又能得到一台内存更大的，加来加去发现总能在另一个品牌能买到更有吸引力但同时又有缺憾的配置，再一看价格4、5千了，那为什么不选择无亮点但无缺憾的苹果...回过头来看，高端旗舰领域为什么绝大多数都选择苹果，国产品牌缺乏太大差异化的配置、同质化的能力、相近的价格再加上没有太多惊喜的外观设计，即便再多选择，也相当于没有选择。
前言 很早之前，就打算写这一篇文章了(其实有很多源码分析的文章打算写，但是自己太拖延了导致很多文章搁浅了)。我为什么要写这一文章呢？...事情的缘由是同事在SpringBoot项目中有一个A类继承HibernateDaoSupport，但是程序运行总是抛出没有成功注入SessionFactory的错误，后来我debug Spring源码解决了这个问题...这个错误的原因是A类的RootBeanDefinition中的autowireMode的值为0，在AbstractAutowireCapableBeanFactory类中的populateBean方法中没有执行到...autowireByName(beanName, mbd, bw, newPvs)，导致SessionFactory的属性没有注入成功。...beanFactory)方法中不要使用beanFactory.getBean()会造成类性早熟，最终的后果就是类中的一些属性没有成功注入。
如果没有非线性激活函数，具有许多隐藏层的神经网络将成为一个巨大的线性回归模型，这对于从现实世界数据中学习复杂模式毫无用处。根据我们在隐藏层中使用的激活函数的类型，神经网络模型的性能会有很大差异。...在神经网络的输出层内使用激活函数的选择取决于我们要解决的问题类型。 线性与非线性函数 大多数激活函数是非线性的。...但是如果输入小于 0，leaky ReLU 函数会输出一个由 αz 定义的小负值（其中 α 是一个小的常数值，通常为 0.01，z 是输入值）。 它没有任何具有零导数（斜率）的线性分量。...选择正确的激活函数可以被认为是一种超参数调整，通过理解问题定义并考虑模型的性能和损失函数的收敛性来手动选择激活函数。这里总结了上面讨论的不同激活函数的使用场景。...隐藏层中使用非线性激活函数，通过考虑模型的性能或损失函数的收敛性来做出选择。可以从 ReLU 激活函数开始，如果你有一个Dying ReLU 问题，试试leaky ReLU。
前言 我们都知道，atoi函数用于将一个字符串转换成整数。atoi函数看起来似乎很容易实现，你甚至可以很快写出一个版本，但是是否符合要求呢？...，输入数值时也似乎能得到正确结果。...实现atoi函数需要注意什么 你可能已经注意到了，实现atoi需要考虑下面这些场景： 输入正负号 开头有空格 转换后的数值超出int的表示范围 出错时返回0与正确转换0的区别 输入非数字 空字符串 现在来看...INT_MIN:INT_MAX; } str++; } /*根据正负号返回正确的结果*/ return negative?...但这些都不是重点，重点是我们在考虑实现atoi函数的时候，需要考虑多种异常场景，这在平常实现其他功能接口的时候也是一样的。 思考 前面的代码有什么不足？你忽略了哪些场景？
问： 我有一个调用自己的函数: def get_input(): my_var = input('Enter "a" or "b": ') if my_var !...: Type "a" or "b": a got input: a 但是，如果我输入别的东西，然后输入 "a" 或 "b"，我会得到这样的结果: Type "a" or "b": purple You...Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...我该如何修复我的函数呢？ 答： 它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...没有返回那个值。 因此，尽管递归确实发生了，但返回值却被丢弃了，然后你会从函数末尾退出。
比较AsyncTask、Volley、Retrofit三者的请求时间 使用 单次请求 7个请求 25个请求 AsyncTask 941ms 4539ms 13957ms Volley 560ms 2202ms...Retrofit2.0 完胜 使用 添加依赖 build.gradle compile ‘com.squareup.retrofit2:retrofit:2.0.0-beta4’ 请求范例 以淘宝的ip...，这里表示需要查询的字段为ip //ResponseBody是Retrofit自带的返回类， @GET("http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php...ip") String ip); } ---- 调用接口 //创建Retrofit实例 Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder() //当我们的@...map，注解用@QueryMap @GET("url") Call getInfo(@QueryMap Map params); //post的请求参数是放在请求体中的
在神经网络中，激活函数是必须选择的众多参数之一，以通过神经网络获得最优的成果和性能。 在这篇文章中，我将假设你已经理解了神经网络工作的基本原理，并将详细介绍涉及激活的过程。...简单地说，你可以使用一系列函数来作为到达神经元的值的线性或非线性阈值(比如n5、n6和n7)。 ? A()是激活函数，通常用来将它的输入压缩为更符合的比例值(取决于你选择的函数)。...它通常是0到1之间的小数值。但是，如何才能做到压缩输入，并且应该使用什么样的函数来完成这个任务呢？ 步骤函数是最简单的。...请记住，为了简单，我忽略了与其他神经元权值相乘的过程。层次越多，结果就越糟糕。现在，从0.68997到0.665961可能没问题，但请想象一下: ?...这就是为什么ReLU被用于更复杂的神经网络，如深度卷积网络。ReLU没有层限制。然而，ReLU失去了压缩数值的优势，但是避免了超限或放大问题。换句话说，它不能处理非常大的值，因为它不能压缩它们。
由于其稳定、出众的性能，不少公司还在使用Caffe部署模型。Caffe2尽管做了许多改进，但是还远没有达到替代Caffe的地步。...由于MXNet最初由一群学生开发，缺乏商业应用，极大地限制了MXNet的使用。2016年11月，MXNet被AWS正式选择为其云计算的官方深度学习平台。...CNTK支持CPU和GPU模式，和TensorFlow/Theano一样，它把神经网络描述成一个计算图的结构，叶子节点代表输入或者网络参数，其他节点代表计算步骤。...为什么选择PyTorch 这么多深度学习框架，为什么选择PyTorch呢？ 因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。在笔者眼里，PyTorch达到目前深度学习框架的最高水平。...当前开源的框架中，没有哪一个框架能够在灵活性、易用性、速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch。下面是许多研究人员选择PyTorch的原因。
刚刚接触爬虫的同学常会遇到这样的疑问： 为什么网页上面有的信息，我用代码抓下来的里面就没有，也没有报错？...除开请求本身失败或被反爬的情况外，通常这种问题的原因其实是： 页面上本来就没有你要的内容！ 那么网页上的内容是哪里来的？...具体细节我不展开了，你可以网上去按我给到的关键字去搜索相关内容，下次我也会专门发下这方面的讲解文章。 那开发者工具里为什么又会在代码里显示出这些内容呢？...你若需要查看URL对应的原始代码，应右键选择“查看源代码”。而寻找你要的数据请求，则应在开发者工具的网络（Network）里进行检索。（如下图所示） ?...如果你在编程学习中有疑问，可选择以下方式向我们提问： 1. 加入码上行动答疑群（最及时响应） 2. 加入知识星球 https://t.zsxq.com/IiAiiQj 3.
点击登录推广后台，查看银行信息：https://console.cloud.tencent.com/spread/income图片问：为什么我的佣金没有到账呢？...佣金次月月结，当月推广订单的佣金预计次月月底的28~31日到账。...如：11月份的推广佣金，需要等到该月结束，次月月结即12月，核算11月推广的佣金，扣减掉退款降配订单的佣金，确定11月总到账佣金，确定12月推广的积分，月结结束后更新12月的会员星级，最后财务流程付款，...如姓名、身份证号、银行账号等都如实填写，但是开户地址填写：其他，这种无法打款；由于身份证号与银行账号的号码比较长，不少推广者可能会写错数字、漏1位数字、数字错位等；银行名称未填写正确且完整的格式，如“深圳农村商业银行...”，有人可能简写为“农村商业银行”，如“广东省农村信用社联合社”，有人简写为“广东农村信用社”，这些非正确银行名称的格式，都会无法正常推送支付。
很多时候，我们在面对一些热点数据的时候，通常会选择将热点数据放到redis中，以减少数据库的查询，减轻数据库的压力。但是如果我们使用redis的方式不对，那么可能导致系统的性能不升反降。...使用缓存的场景不正确 我们知道redis是基于内存实现的，所以速度会非常快，我们通常会将热点数据放到redis中，以减少对数据库的压力。...但是我们为了保证缓存与数据库的数据一致性，在数据进行修改的时候，我们就需要对缓存进行维护。 所以如果数据的变更很频繁的话，就需要对缓存进行频繁的维护，缓存的命中率也会特别低。...缓存的使用场景应该是修改频率不高，查询频率较高的场景。如果使用redis的场景不对，通常会导致我们得不偿失。 2. key设计不当导致产生了bigkey 什么是bigkey？...如果我们选择appendfsync always的话，虽然数据的安全性高，但是每次写入都要刷盘会导致redis的性能很大程度的降低，所以我们一般会选择appendfsync everysec的策略来对数据进行持久化
还记得当初为什么选择计算机？我的代码人生旅程 摘要 在这篇博客中，我将探讨计算机科学的魅力、编程的乐趣和技术对个人成长的影响。...引言 大家好，我是猫头虎博主，今天和大家分享我的计算机之旅。自从我选择了计算机，我的生活就像是打开了一扇通往未知世界的大门。让我们一起探索这个充满可能的领域吧！ 1. 我为什么选择计算机行业？...1.2 梦想与现实的碰撞 选择计算机专业，我梦想着成为一名创造奇迹的程序员。然而，现实总是充满挑战。从学习复杂的算法到调试似乎永远也解决不了的bug，每一步都充满了挑战。 2....2.2 从学习者到分享者 我开始撰写技术博客，分享我在这个领域的所学所感。我希望我的经验能够帮助到正如当年的我一样的编程初学者。 3. 计算机对我的人生道路有何帮助？...3.2 开阔视野，连接世界 计算机科学让我认识到了这个世界的无限可能。我通过网络认识了来自世界各地的朋友，交流技术，分享经验。 小结 计算机不仅是我的职业，更是我探索世界的工具。
大家好，我是前端西瓜哥。 前段时间对自己的图形编辑器项目做了一次改造。 改用 transform 表达图形的变形，并废弃掉了原来的 rotation、x、y 属性。...然后再补上了图形的翻转的支持，以及斜切的支持。图形的变形操作算是补完了。 这里我简单说说这么做的原因。...虽说貌似可以补上一个 skewX 和 skewY 属性，但和 rotation 有一些冲突，后面会说为什么。 下面是 Figma 缩放多个图形的效果。...计算 rotation，我们可以选择对一个基准方向的向量（比如 (1, 0)），应用 transform 得到新向量，作为这个图形的方向向量，计算出对应的 rotation。...最后 选择 transform 矩阵的一些优点： 它是更底层的表达，能够非常精炼地表达一个图形的形变（虽然一眼看过去不是很直观）； 同时基于矩阵运算，也很方便计算二次形变结果，左乘一个新的变形矩阵即可；
实际上写完了这个全网最好的差异分析代码：免费的数据分析付费的成品代码 我就可以收工用来，但是永远不能低估粉丝的疑惑数量，任何一个细节都会被拿出来剖析。...和npc两个分组非常明显的差异 PS：如果你的转录组实验分析报告没有这三张图，就把我们生信技能树的这篇教程甩在他脸上，让他瞧瞧，学习下转录组数据分析。...为什么挑选top1000的sd基因绘制热图 我这个热图是为了说明本分组是否合理，就是看样本的距离，这个时候你如果需要理解距离，那么你需要学习非常多细节知识。...不仅仅是一个函数那么简单： r 语言中使用 dist ( x， method = “ euclidean ”， diag = FALSE， upper = FALSE， p = 2 ) 来计算距离。...和npc两个分组非常明显的差异 为什么选择top1000的sd基因绘制热图其实就是个人爱好，你可以探索top500，1000，2000，5000是否有区别。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...最近在用 OpenCV 识别棋盘棋子，基本的思路是这样的：先转灰度，再做高斯模糊和二值化，此时棋盘格上有的有棋子，有的无棋子；通过迭代腐蚀，消去棋子，再迭代膨胀回来，就得到了一个纯净的棋盘；识别棋盘，标定位置...就是提升图像的暗部细节。这与加曝处理是不一样的，加曝一般不区分图像的暗部和亮部。...奇怪的是，我在网上搜到的伽马校正函数看起来都很复杂，即便是 python 写的，也都得十几行甚至几十行，可我写的伽马校正函数只有一行。为什么会这样呢？是我理解的不对吗？...、伽马校正（gamma=2）的灰度二值化效果、伽马校正（gamma=3）的灰度二值化效果： 对于彩色图片，这个伽马校正函数依然有效。
没有什么比一门新的编程语言更令开发者兴奋了，不是么? 因此，我在 4、5 个月之前开始学习 Go。在这里我将告诉你，你为什么也要学习这门新语言。...在这篇文章中，我不打算教你怎样写 “Hello World!!”。网上有许多其他的文章会教你。我将阐述软硬件发展的现状以及为什么我们要学习像 Go 这样的新语言？...如今，我的 2016款 MacBook Pro[5] 的时钟速度为 2.9 GHz。因此，差不多十年，原始处理能力都没有太多的增加。你可以在下图中看到处理能力的增长与时间的关系。 ?...用 Go 编写的代码易于维护 我告诉你一件事，Go 没有像其他语言一样疯狂于编程语法，它的语法非常整洁。...如果你没有任何学习 Go 的计划，我将仍然会说硬件的限制会给我们带来压力，软件开发者应该写超高效的代码。开发者应该理解硬件并相应的优化他们的程序。
##各个动态数据竞争检测方法的检测能力 检测能力的测评主要包括，检测率、误检率、漏检率、正确率以及错误率。...最后，可以发现基于Lockset算法的Eraser能够检测到的数据竞争更少。...这些hybrid动态数据竞争检测方法至少会有5个误检，其中主要是因为我们在实现的时候对于printf、fget等库函数或是系统调用没有进行动态监视。...而Djit+、FT和Loft这三种方法由于使用happens-before关系来检测数据竞争，因此基本没有误检，唯一的误检是由于ad-hoc隐式同步类型导致的，这部分相关内容会在后序的文章中介绍。...对于FPN Case项，我们分析了一下其中被误检或是漏检的示例，结果如下表所示： [这里写图片描述] 在表的FN Case项中，我们可以发现No Locks（数据竞争的两个操作没有任何锁保护）的比例很多
bt 命令得到的反馈信息，其中就涉及到修改面板密码这个给选项，对应选项5 当输入等于5时，可以看到最终执行了 set_panel_pwd 这个函数，就是本题的答案 26....请分析宝塔面板登陆密码的加密方式所使用的哈希算法为 继续看上一题我们得到的源码 找到重设密码调用函数的定义，我们可以看到它将我们的输入用 public.md5() 这个函数进行了处理，所以本题答案就是...这个函数，此时 uid=1 就是指当前用户（我们在重置密码无法选择修改其他用户的密码），在 tools.py 这个文件最开头的 import 部分，我们能够看到 public 的引用在目录 /www/.../admin，我们实际访问这个页面时会报错 报错的原因我们可以看到是因为没有连上网站的数据库，实际上我们在宝塔后台中也可以看到网站并没有配置数据库 网站的数据库是检材五，在挂载容器后我们可以看到检材五中给了三个...我们可以看到在文件夹中这个虚拟机是有快照的，我们直接打开导入的虚拟机可以发现里面并没有什么内容，所以想到要还原快照，开机密码用火眼可以直接检测到（money） 回到本题，我们用取证工具加载vmdk进行分析
在预检中，浏览器发送的头中标示有 HTTP 方法和真实请求中会用到的头。...，浏览器会检测到 A 站点接口的响应头中没有配置对 B 站点的跨域，从而拦截响应。...我在开发过程中不只是遇到了 cors 限制的问题，我也同样很奇怪，为什么会先发送一个 option 请求，option 请求是什么，我明明是发送的 post 请求。...CORS 的解决方案 cors 的解决方案本质上都是通过代理服务器来解决的 正确配置 CORS 请求头 后端接口正确配置 cors 的请求头即可，但是我这里是调用的 api，所以说我得想办法在前端上解决这个问题...，首先 localhost:8080 会将请求发给代理服务器，然后代理服务器是可以获取接口返回的信息的，这时候就可以解决跨域了，下面我们来说说为什么配置代理可以解决跨域问题。
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