本文总结了项目从Ant迁移到Gradle的实践经验和相关技巧，供大家参考。...从Ant脚本和流程可以看出，Ant的任务都是直接在脚本中实现，然后按照脚本定义的执行顺序来依次执行任务。...因为打包方式从Ant移植到Gradle后，最重要的是保证打包的功能和最终效果保持不变，做到平滑的移植。所以，这里我们就应该平滑的将Ant任务改造成Gradle任务，然后移植到Gradle脚本中。...三、Ant任务改造成Gradle任务 下面就以dex分包过程中生成从dex的类列表为例，来说明如何将Ant中自定义的任务移植到Gradle。...第二种形式的优缺点正好跟第一种形式相反。 我们在使用的时候可以根据情况来选择使用哪种形式。 六、总结 以上讲述了我们从Ant到Gradle的移植方法和案例。
网站最常用的查询是SELECT语句，用于从数据库中检索信息。...使用UNION开发SQL注入 使用UNION开发SQL注入的步骤如下： 查找要执行并集的列数 查找页面中回显的列 从数据库元表中检索信息 从其他表/数据库检索信息 为了通过SQL注入执行请求，需要找到查询第一部分返回的列数...如果要使用正则表达式轻松地从结果页检索信息（例如，如果要编写SQL注入脚本），可以在注入中使用标记：``1 UNION SELECT 1,concat('^^^',table_name,':',column_name...admin:8efe310f9ab3efeae8d410a8e0166eb2 可以使用以下命令行破解以前检索到的密码： $ ....首先，我们需要创建一个PHP脚本来运行命令。下面是一个简单且最小的webshell的源代码： <? system($_GET['cmd']); ?> 此脚本获取参数cmd的内容并执行它。
前阵子想着瞎折腾一下博客模板，在emlog资源上找找，觉得模板资源比较少，也想着尝试一下其它的博客系统于是着手迁移到了typecho。...整个迁移过程也算是简单，主要是在数据库迁移上花了点时间，其它在新系统上自己简单加了点小功能，自己看起来感觉爽一点，有想迁移到typecho上的朋友倒是可以参考一下。...typecho系统搭建 这块内容直接查看，typecho官网，根据官网的步骤安装就可以了。 数据库迁移 数据的迁移，官网上推荐了一个github上的项目迁移脚本。...迁移脚本是用python写的，博主是把线上的emlog数据表导到本地环境，再用python命令(注:这里用python2.6，博主由于python版本问题折腾了一会，python3或者python2.7...都执行失败)迁移到typecho的数据表中，在本地处理好后才把数据表放回线上。
迁移学习是一个大家族，按照迁移对象可以分为不同域 (domain) 之间的迁移，不同种类 (category) 之间的迁移，不同模型 (model) 之间的迁移，不同模态 (modality) 之间的迁移...02 从迁移学习到图像合成 后来，我因为阴差阳错进入到图像合成这个领域，意识到迁移学习和图像合成之间的内在关联，便把研究方向从迁移学习扩展到图像合成。...图像合成的问题定义非常简洁，但是涉及到的子问题却包罗万象，这也是图像合成问题的迷人之处。 ?...之前写基金本子也都是从迁移学习的角度写，因为比较好吹牛。写本子的时候可以说迁移学习能够改变世界，但是很难说图像合成能够改变世界。...在摆放前景物体的时候，不仅位置大小要合理，而且希望得到的合成图在构图方面比较美观，这就涉及到美学评估的问题。
一、背景 最近某省运营商O域核心业务系统的数据库计划从Oracle迁移至GaussDB，数据库服务器也从SUN小型机转到华为TaishanARM服务器。...本人有幸参与其中，主要负责Oracle到GaussDB的数据迁移环节。...本次迁移测试是从Oracle到GaussDB，属于异构数据库迁移，可以直接使用模板库中的异构链路进行配置，直接点击“异构链路”即可，如下图所示： ?...配置完源库信息后，接下来要配置捕获进程，捕获进程主要是用于从源库中抽数，可配置需要迁移的schema和对象类型，以及抽数时间间隔，分配内存等参数，配置如下： ? 图-6-捕获配置 ?...如果报错信息缺失或不足，可以进入到x86服务器中安装目录的log目录查看更详细信息。 五、SDR增量迁移（正式迁移使用的步骤） 划重点！！
迁移学习基本概念 迁移学习是这两年比较火的一个话题，主要原因是在当前的机器学习中，样本数据的获取是成本最高的一块。...而迁移学习可以有效的把原有的学习经验（对于模型就是模型本身及其训练好的权重值）带入到新的领域，从而不需要过多的样本数据，也能达到大批量数据所达成的效果，进一步节省了学习的计算量和时间。...这个问题的描述实际上隐藏了两个重点： 迁移学习并不是无限制、随意实现的。原有学习数据和数据的场景，同当前的问题，是有共同点、可借鉴可迁移的。...数据集中是随机尺寸的图片，程序第一步会将图片统一到224x224的尺寸，这个是预置的MobileNet V2模型所决定的。 我们从样本中取头两个图片显示在屏幕上，并且使用模型预测图片内容。...从绘图结果看，优化的效果还是很明显的： 两张图，中间都有一条绿线分隔开优化前和优化后的训练数据。
在本篇文章中，我们要探讨的是Shell脚本编写，一个对于每位Linux和Unix用户都至关重要的技能。...我相信通过我的详细指导，你可以轻松地在搜索引擎上找到本篇内容，同时快速掌握Shell脚本的各种奥秘。不论你是编程新手还是资深开发者，相信我，这篇文章都将为你带来意想不到的收获！...Shell脚本基础 1.1 什么是Shell脚本？ Shell脚本是一种用于自动化命令行任务的脚本语言，通常在Unix和Linux系统中使用。...fi 总结 Shell脚本编写是一种强大而灵活的工具，适用于各种场合。无论你的目标是自动化日常任务、管理系统还是开发复杂的应用程序，Shell脚本都能为你提供强大的帮助。...希望本文能帮助你从零开始，一步步成为Shell脚本编写的专家。
而且当数据集比较少时，模型也难以拟合的情况。基于这种情况下，就出现了迁移学习，通过使用已经训练好的模型来初始化即将训练的网络，可以加快模型的收敛速度，而且还能提高模型的准确率。...save_pretrain_model_path) # 保存参数模型 fluid.io.save_params(executor=exe, dirname=save_pretrain_model_path) 到这里预训练的第一步处理原预训练模型算是完成了...=exe, dirname=pretrained_model_path) 之后就可以正常训练了，从训练输出的日志可以看出，模型收敛得非常快，而且准确率还非常高，如果没有使用预训练模型是很难达到这种准确率的...AI Studio平台：http://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/38853 同步到科赛网K-Lab平台：https://www.kesci.com...上一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》八——模型的保存与使用 下一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》十——VisualDL 训练可视化 参考资料 https://github.com
，并在 2019 年实现了 Spring Cloud 至 UK8S 平台的迁移。...本文从要出发的业务架构、Prometheus JVM 监控、基于 HPA 的峰值弹性伸缩、基于 Elastic 的APM链路跟踪及 Istio 服务治理等方面介绍了我们基于UK8S的 Spring Cloud...整体业务架构 从 Spring Cloud 到 UK8S 的过程，也是内部服务模块再次梳理、统一的过程，在此过程中，我们对整体业务架构做了如下改动： 1....基于Prometheus 的JVM监控 在 Spring Cloud 迁移到 Kubernetes 后，我们仍需要获取 JVM 的一系列底层参数，对服务的运行状态进行实时监控。...基于HPA的峰值弹性伸缩 要出发作为一家周边游服务订购平台，在业务过程中经常会涉及到景区、酒店门票抢购等需要峰值弹性的场景。Kubernetes 的 HPA 功能为弹性伸缩场景提供了很好的实现方式。
假设有两个网站A和B，当从A站点跳转到B站点的是时候用同一个Client ID，那么就可以实现跨域跟踪了，具体实现是通过URL传递Client ID，用户从A网站点击跳转到B网站，到达B网站的着陆页会附带...在Google Analytics中做跨站跟踪主要是对allowLinker和linker做设置，allowLinker是链接器参数，作为是从URL上获取Client ID并将其设置为自己的Client...ID，linker是链接器插件，是从A跳转到B的时候，将A的Client ID添加到B的着陆页上。...，这种情况是需要使用跟踪器的，官方的跨站跟踪的示例是只做默认跟踪的，所以使用默认生成的跟踪器就可以的了，但你是向多个GA跟踪数据，所以需要使用跟踪器。...，用户在跨站的时候将用户唯一标示clientid传递到另一个站点公用，从而解决跨站用户唯一性的问题。
UA里面的目标对应就是GA4中的转化，UA里限额是20，GA4限额是30，额度提高了。...UA的目标有四种类型，接下来，我们来看不同类型如何迁移： 目标网址：先设置为事件，再设置为转化（这种可以用无代码事件跟踪） 时长：设置受众群体时设置为事件，再设置为转化（可直接在GA4报告界面实现） 浏览页面数...时长 假设现在我想将在网站停留事件超过10分钟的用户在GA4中设置转化，该怎么做？...先设置为受众群体，在GA4中点击“配置”——“受众群体”——“新建受众群体”——“近期活跃用户”，然后做如下设置： 用户互动度本来是GA4的内置事件，它有事件参数engagement_time_msec...如果是不去重，直接在GA4的事件列表里勾选“标记为转化”即可。
老系统或其他系统使用的数oracle数据库，现在使用新系统，需要使用mysql数据库。但是之前数据也要迁移过来。那么这种请求下怎么办呢？我们可以使用kettle来进行数据迁移。...2 数据库连接 将数据从oracle迁移到mysql，需要先在kettle中建立oracle和mysql数据库连接，注意mysql-connector-java-5.1.45.jar和ojdbc14-...2.1 mysql 将mysql-connector-java-5.1.45.jar拷贝到data-integration\lib目录下 ? 按照下图操作，输入相关的数据连接参数 ： ?...2.2 oracle 将ojdbc14-10.2.0.1.0.jar拷贝到data-integration\lib目录下 ? 按照下图操作，输入相关的数据连接参数 ?...参考资料 KETTLE 从oracle将表导入mysql Kettle数据抽取（转换）出现乱码问题解决方法 https://blog.csdn.net/warrah/article/details/
他们面临的其中一个挑战是必须将数据库系统迁移到PostgreSQL，以节省许可费用并迁移到更优惠的云平台。...我们为客户梳理出如下的技术挑战： T-SQL转换 自动化测试数据的迁移 高效加载测试数据 T-SQL转换 T-SQL转换的具体策略需要从以下几个角度来综合考量： 交付计划 T-SQL的形态 T-SQL的数量...交付计划 业务侧的用户数据是否迭代迁移、开发侧的代码能否迭代修改，将会直接决定T-SQL转换的交付计划，也会决定有几种方言的SQL会同时存在。...以我们的客户为例，各个产品线十多年的代码混杂在一起，难以清晰拆分。此外，用户数据量庞大，迁移至新数据库系统需要耗费数月时间。...高效加载测试数据 为了避免因数据更改导致的测试随机失败，集成测试和端到端测必须清理/恢复被修改的测试数据。对于像 SQL CE 这样的文件型数据库系统，每个测试套件复制数据文件的时间成本是可以接受的。
经过前期大量的调研，我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。...4 迁移方案设计 从关系型数据库转变到非关系型数据库，我们需要重新定义新的数据模型。在设计新模型时，主要需要考虑的是新表中每项数据的属性以及迁移后的数据模型能否继续支持原有的业务需求。...在这个阶段中，我们将所有写入 MySQL 的数据同步到 DynamoDB 中。 接下来，我们将流量逐渐从 MySQL 中切换到 DynamoDB 中。...存储类型的变化 由于我们的核心业务系统使用的语言是 Golang，所以在从 MySQL 到 DynamoDB 的迁移实现过程中，由于数据存储类型的变化，微服务程序中需要重新按照 DynamoDB 中的数据类型重新定义数据结构...7 结语 通过团队的共同努力，我们在数个月的时间内完成了从 MySQL 到 DynamoDB 的数据存储迁移，也见证了迁移之后所带来的应用服务及数据库性能所带来的巨大提升，下图为迁移前和迁移后的同一接口的请求时间对比
，迁移学习在NLP任务中的应用也越来越广泛。...借助于迁移学习，我们可以在通用任务上对深度学习模型参数进行预训练，然后在具体的任务上对预训练模型进行微调，从而保证模型具有较快的收敛速度，且对目标领域的训练数据量要求较小。这就是迁移学习的核心思想。...迁移学习在NLP任务中的应用 前面几个部分介绍了NLP任务中常用的一些算法与模型，以这些算法和模型为基础，迁移学习技术在解决NLP任务时也取得了非常好的效果。...这一步骤可以学习到目标任务的主要特征，且可以在相对较小的目标训练集上完成。为了取得更好的微调效果，作者分别采用分层微调和斜三角学习率策略，在目标任务的数据集上得到语言模型的参数。 分类器微调。...BERT BERT（Bidirectional Encoder Representation fromTransformers）模型将双向Transformer用于语言模型，传统的模型是从左向右输入一个文本序列
说了这么多，这么做马上就碰到了一个潜在的问题，数据库是sqlite,而我们实际使用肯定是MySQL，从使用和数据安全性上来说，我们更倾向于用MySQL,但是sqlite和MySQL本身不是完全兼容的，怎么同步这些数据...怎么把sqlite的数据同步到MySQL就是摆在我面前的一个问题。 我做了快速的尝试，用了如下的方式，仅供参考。...把sqlite的数据文件拷贝到linux里面，因为我正式的服务都是在linux下，同样的应用我使用了MySQL,这个数据文件有个好处就是从windows拷贝到linux，还是能够正常解析的，登录使用命令...如果是sql文件需要去掉脚本里的“”，要不解析会出错。 把SQL部署到MySQL，就行程了一个闭环，我们就可以按照自己的想法来补充完善了。...所以总体来说，迁移还是比较简单的，只要逻辑和结构足够简单，迁移还是比较清晰的。操作大概5分钟就搞定了。
一般来说，跟踪里配置最多的是事件，那么UA事件怎么迁移GA4呢？...由于GA4是基于事件跟踪，如果你将所有的事件都设置事件级别自订维度和事件级别自订参数，那么事件级别自定义维度就对应UA里的Hit级别的自订维度，事件级别自定义指标就对应UA里的自订指标。...其实谷歌文档里已经给了方案，如上图所示，迁移过程中，触发器是不变的，需要调整的是Tag 里的设置： Event Action转为Event Name。...Label对应Event Name，如下 如果你的UA的事件跟踪比较规范，能够官方的那个方式去做，也就是UA里面的四个参数，一般也就用到GA4里面的3个事件参数，因为一个是事件名称。...需要注意GA4的事件参数需要注册后才可以在GA4中使用。
风格迁移 《从锅炉工到AI专家(8)》中我们介绍了一个“图片风格迁移”的例子。因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码，算法也相对复杂，所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理。...“风格迁移”指的是将艺术作品的笔触、技法等表现出来的视觉效果，应用在普通照片上，使得所生成的图片，类似使用同样笔触、技法所绘制完成，但内容跟照片相同的“伪画作”。...虽然论文中并没有明说，但采用卷积神经网络做图像的风格迁移应当属于一个实验科学的成果而非单纯的理论研究。...最终研究成果确立了卷积神经网络进行图片迁移的两大基础算法： 在神经网络中，确定的抽取某些层代表内容的数字描述，以及另外一些层代表风格的数字描述。...在《从锅炉工到AI专家(8)》引用的代码中，除了构建神经网络、训练，主要工作是在损失函数降低到满意程度之后，使用网络中间层的输出结果计算、组合成目标图片。原文中对这部分的流程也做了简介。
背景介绍 这里就不再赘述关于SVN与Git的区别以及为什么要迁移源码到Git了，毕竟Git是当前的主流DVCS了，而且已经公认地非常好用，如果你还在使用SVN的话该考虑换了，是时候迁移那些遗留代码了，有兴趣可以参阅...准备工作 迁移SVN源码到Git仓库的方法肯定不是暴力地将代码Copy再Paste到Git仓库，也不是直接在项目下git init初始化仓库的，而是应该使用git svn命令操作实现迁移工作。...可以使用Atlassian提供的脚本工具快速实现对仓库分支和标签的清理工作： java -Dfile.encoding=utf-8 -jar svn-migration-scripts.jar clean-git...这里会以一个Gradle构建的Java项目(IDE使用IntelliJ)为例介绍从SVN迁移到Git后的收尾工作： 查看Git远程地址是否已经配置了，如果还没有配置，可以使用命令git remote命令配置...变更CI拉取代码地址 …… 结语 总得来说，从SVN迁移源码到Git仓库包括：准备工作、转换仓库、清理仓库以及收尾工作，其中清理仓库部分可以跳过，其他部分是需要完成的，还必须注意SVN文件布局以及正确地使用
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