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前言 Spring Authorization Server 是 Spring 团队最新开发适配 OAuth 协议的授权服务器项目，旨在替代原有的 Spring Security OAuth...经过半年的开发和孵化，目前已经发布了 0.1.0 版本，初步支持授权码、客户端、刷新、注销等 OAuth 协议 本文环境基于 Spring Boot 2.4.2 && authorization-server...初始化配置 由于官方还未提供对应的 Spring Boot Starter 自动化配置，需要自己配置相关的 @Bean 本配置基于 Spring Boot 2.4.2 请知悉 @Configuration...authorities("ROLE_USER") .build(); return new InMemoryUserDetailsManager(userDetails); } // 创建默认的bean...\ --data-urlencode 'token_type_hint=refresh_token' 内容扩展 | Token 个性化 RegisteredClient 支持个性化 token 设置的入参
----点击标题查阅往期内容杭州出租车行驶轨迹数据空间时间可视化分析左右滑动查看更多01020304自1987年以来，位于东79街和约克大街的出租车站一直将上东区的居民带到华尔街。 ...当然，凌晨4点出租车的行驶速度更快，但是大多数人直到凌晨6点或凌晨7点才开始上下班： 一年中，最忙的出租车沿该路线行驶234次（只有7辆出租车沿该路线行驶100次）：尽管前十名最常见的出租车司机的平均速度可以预测...本文选自《基于出租车GPS轨迹数据的研究：出租车行程的数据分析》。...点击标题查阅往期内容基于出租车GPS轨迹数据的研究：出租车行程的数据分析用数据告诉你出租车资源配置是否合理把握出租车行驶的数据脉搏 ：出租车轨迹数据给你答案!...基于出租车GPS轨迹数据的研究：出租车行程的数据分析用数据告诉你出租车资源配置是否合理共享单车大数据报告R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量消费者共享汽车使用情况调查新能源车主数据图鉴
下面显示了一个示例 ： 我们留下了158,320,608个出租车行程的数据集，分为32,654个不同的起点/终点....杭州出租车行驶轨迹数据空间时间可视化分析 01 02 03 04 自1987年以来，位于东79街和约克大街的出租车站一直将上东区的居民带到华尔街。 ...我在数据中发现了沿着这条路线的252,210次记录。出租车平均需要20.35分钟才能以22.11 mph的速度行驶。...当然，凌晨4点出租车的行驶速度更快，但是大多数人直到凌晨6点或凌晨7点才开始上下班： 一年中，最忙的出租车沿该路线行驶234次（只有7辆出租车沿该路线行驶100次）： 尽管前十名最常见的出租车司机的平均速度可以预测...GPS轨迹数据的研究：出租车行程的数据分析》。
p=7553 最近我们被客户要求撰写关于出租车GPS轨迹数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。...下面显示了一个示例 ： 我们留下了158,320,608个出租车行程的数据集，分为32,654个不同的起点/终点。...出租车平均需要20.35分钟才能以22.11 mph的速度行驶。...当然，凌晨4点出租车的行驶速度更快，但是大多数人直到凌晨6点或凌晨7点才开始上下班： 一年中，最忙的出租车沿该路线行驶234次（只有7辆出租车沿该路线行驶100次）： 尽管前十名最常见的出租车司机的平均速度可以预测...本文选自《基于出租车GPS轨迹数据的研究：出租车行程的数据分析》。
本案所用的数据是获取自滴滴公司开放的2016年11月成都市二环局部区域的轨迹信息，主要目的是通过分析成都市的出租车轨迹数据以及订单数据，获取有关成都市社区结构划分、交通道路情况的信息，结合实际情况对分析结果做出解释...，并在已有的分析结果的基础上对出行、出租车运营、城市规划等领域的问题提出针对性建议。...获取数据后，为了保证数据质量，做了缺失值、异常值、重复值以及不符合常理的错误记录的处理后得到了较高质量的分析数据样本 根据订单数据中上下客位置的经纬度信息做关于上下客位置点的分析。...这里使用的热力图的形式来呈现，主要调整的参数是point和points，point表示的是地图初始化显示时的中心点，points是展示在热点图中的数据点的集合，数据点包括数据点的经纬度以及数据点的权重，...（d）第一周周末下客点热力图 为了更详尽地展示每周7天的出行数据反映的出租车运营情况，统计一周内各天完成的行程数，如下图所示，其中每天的行程数是通过计算11月的数据的均值，从中可以看到，每天的行程数大致为
题目 你驾驶出租车行驶在一条有 n 个地点的路上。 这 n 个地点从近到远编号为 1 到 n ，你想要从 1 开到 n ，通过接乘客订单盈利。 你只能沿着编号递增的方向前进，不能改变方向。...tipi 元的小费。...每一位 你选择接单的乘客 i ，你可以 盈利 endi - starti + tipi 元。你同时 最多 只能接一个订单。...示例 1： 输入：n = 5, rides = [[2,5,4],[1,5,1]] 输出：7 解释：我们可以接乘客 0 的订单，获得 5 - 2 + 4 = 7 元。...解题 先初始化每个位置到达的情况 [（起点，收入）, …] 可以到达同一点的订单 遍历每个位置，可以不选择到达该位置的订单，最大收入是前一个点的 选择到达该点的订单，遍历所有订单 取最大的 class
一、项目介绍 在城市交通中，出租车是一种常见的交通工具。为了方便乘客和司机之间的交易，出租车计费系统被广泛应用于出租车行业。...系统能够自动计算乘客的费用，提供准确、方便的计费服务，并且能够记录乘客的行驶数据，方便后续查询和管理。 传统的出租车计费方式是基于人工计算，司机根据里程和时间进行估算并告知乘客费用。...因此，出租车行业迫切需要一种更加准确、高效和可靠的计费系统。 基于此背景，本项目设计和开发一种基于STM32微控制器的出租车计费系统，以替代传统的人工计费方式。...同时，系统还将记录乘客的行驶数据以备查询和管理。 二、系统设计思路 2.1 系统架构 出租车计费系统的主要组成部分包括：STM32微控制器、LCD显示屏、按键、计时电路、收费器和外部存储器。...收费器：负责根据计费规则和实时数据计算乘客的费用。 外部存储器：用于存储行驶数据和计费规则。 2.2 系统功能 出租车计费系统具有以下主要功能： 实时计算行驶时间和里程。
出租车业务是每个城市必备的基础服务，出租司机也是很多人进入到一个新的城市接触到的第一批人。 为什么突然想到要写这样一个方向，也是和今天的一个小插曲有关。...我也很很多城市的司机打过交道，但是今天的深入了解，我发现他们比我们想象的要辛苦的多。 我拿几组数据来说明，这是2016年的一个调查数据，采访的样本大概是5000人左右。...可以看到很多出租司机是70后，其实这个年龄层次偏高。 ? 性别的比例没有悬念。 ? 驾龄的情况，10年以上的是主力 ? 我看了另外一份数据，样本数据更高，驾龄10年以上的比例高达80%多 ?...到了这里，我来简单说下我的想法，首先一个城市里面开出租的还是外地司机居多，本地司机我也接触过不少，从生活的要求品质上，差别还是很大的。...我简单了解了下，一个上海的出租车司机，每个月的份子钱差不多是8000多，每天能够跑300-400公里，那么油钱差不多就是200-300多，一个月下来成本就是15000-16000，最后落到手里也差不多就是一万多一些
然而，并非在所有方面都是相同的：处理的模态具有不同的性质（连续与离散）。...如果没有对 ImageNet 上全监督方法的进一步研究，很难断定像 BeiT [2] 这样的自监督方法的性能是否该归因于网络的训练过程，例如数据增强、正则化、优化，或能够学习更一般的隐式表示的底层机制。...他们的工作建立在最新的全监督和自监督方法的基础上，并对数据增强提出了新的见解。作者为 ImageNet-1k 和 ImageNet-21k 上的 ViT 提出了新的训练方法。...更重要的是，它使图像的实际标签与裁剪后的标签相匹配的可能性更高：RRC 在裁剪方面相对激进，在许多情况下，标记的对象甚至不存在于作物中，如图 4 所示，其中一些裁剪不包含标记的对象。...该研究还表明，经过监督训练的 ViT 的性能与最近的架构性能相当。这些结果可以作为最近在 ViT 上使用的自监督方法的更好基准模型。 更多细节请参考原论文。
然而，并非在所有方面都是相同的：处理的模态具有不同的性质（连续与离散）。...CV 提供像 ImageNet [40] 这样的大型带有注释的数据库，并且在 ImageNet 上进行全监督的预训练对于处理不同的下游任务（例如迁移学习 [37] 或语义分割）是有效的。...如果没有对 ImageNet 上全监督方法的进一步研究，很难断定像 BeiT [2] 这样的自监督方法的性能是否该归因于网络的训练过程，例如数据增强、正则化、优化，或能够学习更一般的隐式表示的底层机制。...他们的工作建立在最新的全监督和自监督方法的基础上，并对数据增强提出了新的见解。作者为 ImageNet-1k 和 ImageNet-21k 上的 ViT 提出了新的训练方法。...更重要的是，它使图像的实际标签与裁剪后的标签相匹配的可能性更高：RRC 在裁剪方面相对激进，在许多情况下，标记的对象甚至不存在于作物中，如图 4 所示，其中一些裁剪不包含标记的对象。
经过五一机器的连夜怒肝代码，把沪漂小窝更新升级后，又把我的个人博客连夜升级。...先看效果图，之前的版本是这样的 现在改版后成为这样的 做的还是比较常规的，像一个站点，另外资源分享栏目也做了优化，比之前的感官上更修改了一些内容。...并且更新了两部前端的学习资料，适合一定基础的人观看，如果是零经验，或者没有实际工作经验，可能看起来比较不知道说的啥。好比有些事情没有经历过说起来并不会懂。...下载链接： https://www.mlscoder.cn/ebooks/books-list/ 最后更重要的是集成了沪漂小窝的功能。...而且本站（主要是模板支持，花了99元开通了模板之家的会员）现在也支持手机端使用，比上一个版本更友好一些。 不过还是推荐PC端查看和下载相关资源。 我是马拉松程序员，可不止于代码
---- 新智元报道 【新智元导读】4月26日， 浪潮 在IPF18大会上发布了一系列新产品，包括AI全新品牌TensorServer，首款面向AI云场景的弹性GPU服务器NF5468M5，以及启动新的...同时浪潮公布了未来五年的发展目标：到2022年，实现服务器全球第一。...会上，浪潮发布了AI全新品牌TensorServer，这是一个全栈式AI端到端的基础架构层产品及解决方案。...浪潮目标五年全球第一 发布TensorServer新品牌，启动代号“T”AI生态发展计划 浪潮发布AI全新品牌——TensorServer 大会上浪潮发布了AI全新品牌——TensorServer...2017年，浪潮AI服务器同比增长超过600%，是业界平均增速的4.5倍，在中国AI市场的占有率超过60%，阿里巴巴、腾讯和百度三家运营商的AI服务器90%以上来自浪潮。
相对于与之类似的 COMET 和 WebSocket 技术来说，服务器推送事件的使用更简单，对服务器端的改动也比较小。对于某些类型的应用来说，服务器推送事件是最佳的选择。...本文对服务器推送技术（SSE）进行了详细的介绍，包含浏览器端和服务器端的相应实现细节，为在实践中使用该技术提供了指南。...在介绍完服务器推送事件的规范内容之后，下面介绍服务器端的实现。 SSE实战示例：服务器端和浏览器端实现 从上一节中对通讯协议的描述可以看出，服务器端推送事件是一个比较简单的协议。...服务器端的实现也相对比较简单，只需要按照协议规定的格式，返回响应内容即可。在开源社区可以找到各种不同的服务器端技术相对应的实现。自己开发的难度也不大。本文使用 Java 作为服务器端的实现语言。...本文对服务器推送事件的规范内容、服务器端和浏览器端的实现都进行了详细的介绍，对如何支持 IE 浏览器也进行了具体的分析。
其次，我还发现出租车更适合在曼哈顿东边或西边运行，例如一天中有35%的出租车在西边第八大道开始或结束的行程和38%的出租车在东边第三大道开始或结束的行程都比共享单车更快。...并且出租车的行驶路程越长，其所消耗的时间在与共享单车的对比中越占据优势。 ? ▍时间拉得越长，出租车输的越惨 在2013年7月共享单车刚推出的时候，平日里大多数共享单车出行都比出租车更快一些。...对于出租车和自行车的时间花费，我以月为单位进行了逐月分析调查，最后发现在这场竞争上面出租车的劣势越来越明显。 ?...▍为什么在2009年后，出租车越来越慢？ 出租车速度下降最明显的时间是2014年和2015年，即便有数据和回归模型作为支撑也没办法解释那段时间出租车耗时的增加。...▍出租车和共享单车对应所有汽车和自行车的典型性 我觉得出租车作为纽约所有汽车的代表并没有什么大问题，毕竟出租车司机能够更熟练的穿梭在道路和城市的缝隙间，但同时据说他们很少用能看到路况的导航系统，所以很有可能加入堵车大军
那么出租车司机的培养需要两个关键因素： 【关键因素1】合格的驾驶员 【关键因素2】出租车 合格的驾驶员这个比较好办，召集一下以前开过车子的群众，经过层层筛选和培训，很容易建立起这1000人的出租车团队。...但是，出租车怎么办？ 什么样的车子可以成为出租车呢？...此时我们发现，出租车与汽车品牌的依赖关系是——出租车只能是大众桑塔纳品牌： 那么随着国家的发展，国力强盛，人民消费水平日益提升，这1000辆出租车明显已经不够用了。...那么，此时我们发现，出租车与汽车品牌的依赖关系是——只要是符合出租车标准的汽车品牌都有机会成为出租车： 很快，一大批符合标准的汽车品牌联系我们，被大众桑塔纳卡脖子的情况完美解决了~ 三、总结 根据上面的故事...，我们可以发现，我们最初的出租车强制要求是大众的桑塔纳了，那么就是我们常说的： 依赖了具体的实例 而后面，我们针对出租车总结出了N条特征，那么这个就是我们常说的： 接口 我们针对出租车的N条特征来全球征集符合特征的车辆
: App } 其中 registerUI 的用来注册当前的 Leafer 类的，会将其放入一个 UICreator.list 里面，后续可以使用 Leafer.one(data) 的形式来创建。...imageManager 是用于管理图片资源的下载、获取的模块。...这里的核心在于下面这句： 遍历渲染的时候，会判断当前 Branch 或者 Leaf 节点是否在给定的 Bound 内（这里的 Bound 就是可视区域，child....partRender 的源码如下： updateBlocks 是这次更新涉及的所有节点的包围盒信息，其中每个节点的包围盒信息都是更新前和更新后的两个包围盒合并后的信息。...虽然它和 circle2 相交了，但由于提前进行了一次 clip，因此 circle2 的重绘不会影响到 rect4。 使用局部渲染，可以避免每次节点的修改都会触发整个画布的重绘，降低绘制的开销。
利用元素来作为承载分发内容的出口。而在vue 2.6+的版本中，将使用一个全新的指令——v-slot来替代原来的。先看一下写法的比较 默认插槽、具名插槽的对比 2.5....+语法 使用一个全新的指令——v-slot Here might be a page title</h1...，此时的v-slot的优势还未体现出来。...接下来仔细说说这个全新的v-slot指令 全新的v-slot指令 他可以使用在插槽容器中，以便将插槽传递给组件。 如果插槽是接受属性的作用域插槽，则可以利用指令声明的属性值来接收。... Here's some contact info 总结 Vue 2.6提出了全新的
基于自研服务器的高密设计与硬件升级，搭载第五代英特尔®至强®可扩展处理器的腾讯云实例S8/M8，计算性能大幅提升，对比腾讯云云服务器上代实例，整机性能提升115%，单核性能提升28%[1]，内存带宽提升...全新升级，高达115%的性能提升 腾讯云S8 /M8是腾讯云的第八代云服务器实例，搭载全新升级的星星海自研服务器，可提供平衡、稳定的计算、内存和网络资源。...S8/M8实例搭载第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器，基于全新 DDR5内存，实现内存带宽大幅升级，可覆盖全行业客户使用场景，尤其在中小型数据库系统、缓存、搜索集群，计算集群、内存敏感型数据处理场景下表现优异...作为腾讯云通用计算的爆款云产品，腾讯云星星海自研服务器在过去三年里，应用规模增长数千万核，并在众多行业拥有优秀表现。...3] 乐元素截止至 2024 年 2 月的内部测试结果，通过比较腾讯云 S8 与 S6 服务器得出
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