至此,Nmodbus4<2.1.0>封装完成.可以直接调用自己的DLL来使用了.
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
最近公司有几个项目需要开发手机客户端,服务器端选用WebApi,那么如何保证手机客户端在请求服务器端时数据不被篡改,如何保证一个http请求的失效机制,下面总结一下我们在项目中针对这两个问题的解决方案。
今天给大侠带来基于FPGA的VGA/LCD显示控制器设计,由于篇幅较长,分三篇。今天带来第二篇,中篇,VGA 显示原理以及VGA/LCD 显示控制器的基本框架,话不多说,上货。
比如上位机需要做Modbus的通信.B/S架构,事先不知道有多少个链接.有需要是时候才实例化并保存通信连接...
爬虫项目中,为了防止被封号(提供的可用账号太少),对于能不登录就可以抓取的内容采用不带cookie的策略,只有必要的内容才带上cookie去访问。
在上一次的封装中,通过分别读4种类型<线圈/离散输入/寄存器/输入寄存器>的数据时.发现是4个连接.
更新时间:2022-01-29 17:50:28 视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0bc3r4aa2aaag4ait27wvbqvbd6dbwhqadia.f10002.mp4
一、Druid号称是Java语言中最好的数据库连接池。 1) 可以监控数据库访问性能,Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件,能够详细统计SQL的执行性能,这对于线上分析数据库访问性能有帮助。 2) 替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。 3) 数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中,这是不好的行为,容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。 4) SQL执行日
编写|PaddlePaddle 排版|wangp 这篇推文介绍 PaddlePaddle C-API 整体使用流程 1 使用流程 使用 C-API 的工作流程如图1所示,分为(1)准备预测模型和(
【译者注】本文通过一个简单的Go绑定实例,让读者一步一步地学习到Tensorflow有关ID、作用域、类型等方面的知识。以下是译文。 Tensorflow并不是机器学习方面专用的库,而是一个使用图来表示计算的通用计算库。它的核心是用C++实现的,并且还有不同语言的绑定。Go语言绑定是一个非常有用的工具,它与Python绑定不同,用户不仅可以通过Go语言使用Tensorflow,还可以了解Tensorflow的底层实现。 绑定 Tensorflow的开发者正式发布了: C++源代码:真正的Tensorflow
WebLogic是美国Oracle公司出品的一个application server,确切的说是一个基于JAVAEE架构的中间件,WebLogic是用于开发、集成、部署和管理大型分布式Web应用、网络应用和数据库应用的Java应用服务器。
这些疑问,我们以前碰到过,通过不断的摸索,试验出了不同的复杂机器学习的上线方法,来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享,希望对大家有所帮助。(我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程,广告和推荐级别的部署请自行绕道)。
命令和查询责任分离(CQRS)是由Greg Young提出的一种将系统的读(查询)、写(命令)操作分离为两种独立子系统的架构模式。命令通常是异步执行的,并存储在一个事务型数据库中,而读操作则通常是最终一致的,并且数据来自于解正规化的视图。 本文在此提出并为读者展示一种为CQRS系统创建一套RESTful API的方式。这种方式结合了HTTP的语义、REST API基于资源的风格,并能够处理分布式计算的某些问题,例如最终一致性和并发性。 此外我们还提供了一套原型API,它建立于Greg Young编写的m-r
自从iOS7之后Apple退出JavaScriptCore,极大的方便了iOS与H5的联系。
你能通过“优雅的单宁香”、“成熟的黑醋栗香气”或“浓郁的酒香”这样的描述,预测葡萄酒的价格吗?事实证明,机器学习模型可以。
"玩转TensorFlow与深度学习模型”系列文字教程,本周带来tf.data 使用方法介绍! 大家在学习和实操过程中,有任何疑问都可以通过学院微信交流群进行提问,有导师和助教、大牛等为您解惑答疑哦。(入群方式在文末) 第六篇的教程主要内容:TensorFlow 数据导入 (tf.data API 使用介绍)。 tf.data 简介 以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法,一种是使用另外一种是使用TensorFlow中的。前者使用起来比较灵活,可以利用Python处理各种输入数
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
GPTs 是 OpenAI 在2023年11月发布的新版本,具有可定制性和完成特定任务的强大功能。它提供了一种新的方式来使用ChatGPT,可以让用户根据自己的需求定制化,并与其他用户共享。
【引子】读论文Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools,https://arxiv.org/pdf/2302.04761.pdf,再阅读了几篇关于Toolformer的网络热文,于是“无知者无畏”,开始自不量力地试图解读Toolformer。
DB-GPT[1] 是一个使用本地大模型(或在线 API)与数据交互的开源项目,Demo[2] 中使用 ChatGPT 3.5 的接口,效果很吸引人。
最近,GraphQL 在构建后端 API 方面获得越来越多大公司的青睐, 如 PayPal、Facebook、Hasura、去哪儿等公司都做了大量实践。
本文将讨论微服务与 DDD 涉及到的概念、策划和设计方法,并且尝试将一个单体应用拆分成多个基于 DDD 的微服务。
前言 随着ChatGPT的横空出世,很多人应该都感觉到新的人工智能时代即将到来。 但随着最初的兴奋感退却,我们会发现ChatGPT好像只能输出文本,难以应用到其他系统上。 诚然微软爸爸随即推出了new bing 和office 365 copilot,但这种产品大概率是在现有大语言模型基础上,用bing/offce的数据进行fine tune(微调)得到的。但目前gpt3.5以上的模型还没开放fine tune。 那么全面人工智能时代还要再等等? 先说结论:不必等了,在现阶段,基于Prompt 的Text-
在对应用模型的基本构建方式具有大致的了解之后,我们来系统地认识一下描述应用模型的ApplicationModel类型。对于一个描述MVC应用模型的ApplicationModel对象来说,它承载的元数据绝大部分是由默认注册的DefaultApplicationModelProvider对象提供的,在接下来针对ApplicationModel及其相关类型(ControllerModel、ActionModel和ParameterModel等)的介绍中,我们还会着重介绍DefaultApplicationModelProvider对象采用怎样的方式提取并设置这些元数据。
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型,而且还会数据感知(将语言模型连接到其他数据源),Be agentic(允许语言模型与其环境交互),最终让应用程序更强大和更具差异化。
1、什么是JMS JMS即Java消息服务(Java Message Service)应用程序接口,是一个Java平台中关于面向消息中间件(MOM)的API,用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信。Java消息服务是一个与具体平台无关的API,绝大多数MOM提供商都对JMS提供支持(百度百科给出的概述)。我们可以简单的理解:两个应用程序之间需要进行通信,我们使用一个JMS服务,进行中间的转发,通过JMS 的使用,我们可以解除两个程序之间的耦合。 2、JMS的优势 Asynch
很多人想学习 AI,但是不知道怎么入门。笔者开始也是,先是学习了 Python,然后是 Tensorflow ,还准备看一堆深度学习的书。但是逐渐发现,这些知识太深奥了,无法在短时间内学会。此外还有另一个问题,学这些对自己有什么帮助?虽然学习这些技术是很 NB,但是对自己作用有多大?自己到底需要学什么?
构成ASP.NET Web API核心框架的消息处理管道既不关心请求消息来源于何处,也不需要考虑响应消息归于何方。当我们采用Web Host模式将一个ASP.NET应用作为目标Web API的宿主时,实际上是由ASP.NET管道解决了这两个问题。具体来说,ASP.NET自身的URL路由系统借助于HttpControllerHandler这个自定义的HttpHandler实现了ASP.NET管道和ASP.NET Web API管道之间的“连通”,但是在Self Host寄宿模式下,请求的监听、接收和响应又是如
作者 | 白宇(经授权转载自公众号有道技术团队) 编辑 | 刘振宇 本文主要讲解Java语言异步非阻塞模型的原理,以及核心设计模式“Promise”的基本特性。 1概述 异步非阻塞 [A] 是一种高性能的线程模型,在 IO 密集型系统中得到广泛应用。 在该模型下,系统发起耗时请求后不需要等待响应,期间可以执行其他操作;当收到响应后,系统收到通知并执行后续处理。由于消除了不必要的等待,这种模型能够充分利用 cpu、线程等资源,提高资源利用率。 然而,异步非阻塞模式在提升性能的同时,也带来了编码实现上的复杂性。
线程是CPU使用的基本单元,它由线程ID、程序计数器、寄存器集合和栈组成。它与属于统一进程的其他线程共享代码段、数据段和其他操作系统资源。
微服务中的术语"微"传达了一个服务的大小,但这不是将一个应用变为微服务的唯一准则。当团队转变到基于微服务的架构时,需要提高敏捷性(自动部署和频繁发布)。很难对微服务架构的风格做一个准确的定义。我倾向于Adrian Cockcroft 的定义:"由松耦合且具有边界上下文的元素构成的面向服务的架构"。
是不是足够可以以假乱真了!这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到,在软件中输入一个说话的人脸录像,通过算法生成对应的人脸模型,套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是,这个逼真的效果看起来毫无违和感。
目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
我们要想把一个系统搞清楚,首先要把它的线程模型弄明白。比如它是单线程的还是多线程的?如果它是单线程的,那逻辑就比较简单了,像mediasoup就是单进程多实例的模型;如果是多线程的,那它的线程是如何分配的?每个线程的作用是什么?我们必须把这些都要弄清楚才行,否则我们就无法将这个系统彻底搞明白。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按:FFmpeg作为业界广泛使用的转码平台,提供了丰富高效的视频处理能力。LiveVideoStackCon2022上海站大会我们邀请到了英伟达GPU计算专家 王晓伟老师,结合具体项目实践为大家详细介绍如何在FFmpeg中开发一个包含AI推理+图形的完整GPU转码管线。 文/王晓伟 整理/LiveVideoStack 大家好,首先自我介绍一下,我是王晓伟,来自英伟达GPU计
今天试了下百度esaydl的图像分类方面的功能,其优点是主需要上传自己的数据集,不需要关注模型训练,就可以得到相应的结果。最后得到的模型可以调用云api在本地进行运行。
作为一名新手 Java 程序员,您可能想知道如何构建一个大型应用程序,而无需使用大量可能使您筋疲力尽的类似代码。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】大模型谁强谁弱,用PandaLM比一比就知道了! ChatGPT发布后,自然语言处理领域的生态彻底发生了变化,很多之前无法完成的问题都可以利用ChatGPT解决。 不过也带来了一个问题:大模型的性能都太强了,光靠肉眼很难评估各个模型的差异。 比如用不同的基座模型和超参数训练了几版模型,从样例来看性能可能都差不多,无法完全量化两个模型之间的性能差距。 目前评估大语言模型主要有两个方案: 1、调用OpenAI的API接口评估。 ChatGPT可以用来评
在本章中,我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念,并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
其中备受关注的应该就是新的函数调用能力,GPT-4和GPT-3.5-Turbo两个模型的升级,以及各种降成本。
介绍 1.概念 导入头文件 #import <MapKit/MapKit.h> MapKit框架中所有数据类型的前缀都是MK MapKit有一个比较重要的UI控件 :MKMapView,专门用于地图显
本文是从软件架构设计的角度剖析oVirt的vdsm,另外还有一篇是从功能架构设计的角度剖析oVirt。
BIMFACE的常规应用方式有公有云与私有化部署两种方式,并且浏览模型或者图纸需要使用ViewToken,ViewToken 有效期为12小时,过期后需要调用接口重新生成。该过程稍微有点麻烦且性能可能受到网络等环境的影响。本文介绍第三种更加便捷高效的方式。
尽管微服务中的“微”一词表示服务的规模,但它并不是使用微服务的唯一标准。当团队转向基于微服务的架构时,他们旨在提高敏捷性以及自主且频繁地部署功能。很难确定这种架构风格的简单定义。我喜欢Adrian Cockcroft的关于微服务的简短定义:“ 面向服务的体系结构,它由松散耦合的、具有上下文边界的元素组成。”
现在已经有了 npm 的日志记录模块。这些模块可以将日志存储在不同格式或级别的文件中。我们将使用流行的ORM Mongoose 讨论 Node.js Express 程序中的 API 日志记录。
Netty是一个高性能网络应用框架,应用非常普遍,目前在Java领域里,Netty基本上成为网络程序的标配了。Netty框架功能丰富,也非常复杂,今天我们主要分析Netty框架中的线程模型,而 线程模型直接影响着网络程序的性能。
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