相信大家都有适配的经历,而且面对大千世界千奇百怪的安卓手机,适配起来那叫一个蛋疼。所以本人决定研究一下自动化适配的方法,于是乎从dimens文件入手。 什么是dimens文件这里就不详细阐述了,相信大家都知道,不知道的童鞋可以问度娘。 这里我先帮大家再巩固一下像素密度相关知识:
•跨平台 Kivy 。编写的程序可在 Linux,Windows,OS X,Android,iOS 和 Raspberry Pi 上运行。•商业友好 。Kivy 基于 MIT 许可证进行开源,可以进行免费的商业使用。•GPU 加速 。Kivy 的图像引擎基于 Open ES 2 构建,性能出众。
拿到开发板是开心的,调试过程是苦涩的,完成了自己的期望值是美好的,我可能处于苦涩和美好之间。 一开始理想很美好,想基于EVB_AIoT做个智能家居中控BOX,但陷入调试LVGL的一个多月后,发现可能做不成自己想做的东西了,虽然最后没有成功,但也移植开发了一些功能,所以本篇幅主要介绍自己在使用基于TencentOS Tiny的 RT1062开发过程中的一些记录吧。 希望后续可以移植成功LVGL,做完自己想做的事情。
https://open.oceanbase.com/docs/observer-cn/V3.1.2/10000000000015567
群里的朋友,经常问到web前端开发写代码用那个软件好?今天在这里统一回答下,主流的web前端开发写代码的软件有这些Webstorm、Vscode、Sublime Text、HBuilder、Dreamweaver、notepad++、editplus等,做前端这么多年了,下面谈下我的使用感受吧。
Flexx 是一个纯 Python 工具包,用来创建图形化界面应用程序。其使用 Web 技术进行界面的渲染。你可以用 Flexx 来创建桌面应用,同时也可以导出一个应用到独立的 HTML 文档。因为使用纯 Python 开发,所以 Flexx 是跨平台的。只需要有 Python 和浏览器就可以运行。如果是使用桌面模式运行,推荐使用 Firefox 。
想起以前玩过的kivy技术,kivy[1]是一个跨平台的UI框架。当然对我们最有用的是,kivy可以把python代码打包成安卓App。但是由于安卓打包的工具链很长,包括android sdk打包java代码、ndk编译python、 编译各种python依赖包,经常花一整天从入门到放弃。这次使出认真研究的心态,终于找到一个解决方案,于是有了这篇文章:
VR(Virtual Reality,虚拟现实)技术作为近年来快速发展的一项新技术,具有广泛的应用前景,支持融合人工智能、机器学习、大数据等技术,实现更加智能化、个性化的应用。在电力能源领域,VR 技术在高性能计算机和专有设备支持下,已被应用于变电站的培训和安全管理。大力提升了变电站的运行效率和安全性,以及作业人员的培训效果与安全意识。
本文通过之前线上遇到的一个coredump来浅析一下coredump分析的经验技巧。
那么对方的IP地址该如何搜查得到呢?这样的问题你也许会嗤之以鼻,的确,查询对方计算机的IP地址,实在简单得不值得一提;可是,要让你列举出多种IP地址搜查方法时,你可能就感到勉为其难了。下面,本文就对如
该文介绍了如何使用MXNet框架进行深度学习。首先介绍了MXNet的架构和主要特点,然后介绍了如何使用MXNet进行深度学习。包括加载数据、定义模型、训练模型和预测等步骤。同时,还介绍了MXNet的包管理和部署方法。最后,通过一个简单的示例展示了如何使用MXNet进行深度学习。
rust 是一门非常优秀的语言,我虽然没有特别正式介绍过 rust 本身,但其实已经写了好多篇跟 rust 相关的文章:
LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库,具有很高的随机写,顺序读/写性能,但是随机读的性能很一般,也就是说,LevelDB很适合应用在查询较少,而写很多的场景。LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略,lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理,并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘,降低索引插入开销,关于LSM,本文在后面也会简单提及。
大型数据中心用电负荷大、功率密度高,采用20kV配电电压可以提高供电能力、减少土地占用量、减少建设投资、降低损耗和提高电压质量,还可以简化电压等级。电压由10KV升压到20KV后,在不改变现有线路导线规格的基础上,20KV的输送容量是10KV的2倍(即在当前主流的10KV电压下电网可提供10MVA的电力容量),输送的容量可以增加到20MVA(相当于上海地区35KV变电站的供电能力),传送距离是10KV的2倍,功率损耗降低了75%,金属消耗量还可以降低50%,相比10KV系统外电建设投资接近减半。 国内外环境
为了解决以上问题,就需要App侧具备一定的动态化能力。目前增强App端的动态性方式,通常来说有下面几类:
之前小编用Python做GUI界面,首选就是Tkinter、PyQt5 。但是它们实现起来工作量及代码量太大,还要一步步设计调试界面排版等问题,而且界面最终呈现也不是特别美观,还有就是打包后太大等一系列问题。
工业边缘智能网关可帮助用户快速接入高速互联网,实现安全可靠的数据传输,采用高性能的工业级32位通信处理器,软件多级检测和硬件多重保护机制来提高设备稳定性。
其实关于元类还有很多种用法,比如说如何在元类当中设置参数啦,以及一些规约的用法等等。只不过这些用法比较小众,使用频率非常低,所以我们不过多阐述了,可以在用到的时候再去详细了解。我想只要大家理解了元类的原理以及使用方法,再去学习那些具体的用法应该会很容易。所以我们今天开始了一个新的话题——多线程和并发。
Python环境变量安装较为简单,比较常用的方式是直接百度Anaconda并且下载安装,安装过程中可直接选择自动配置环境变量,在此不再赘述。
selenium并不是万能的,有时候页面上操作无法实现的,这时候就需要借助JS来完成了。
我使用Vim编辑器已经差不多20年了,不过,我是在前两年才开始使用Vim插件,我会定时清理插件,我认为这样做更有助于自己了解哪些插件才是最好的。
其灵感来自于 HexoPlusPlus/HexoPlusPlus (基于 Cloudflare Workers 的无服务器 Hexo 后端)
目录 1、pycharm如何使用 2、python 书写规范 1、pycharm如何使用 #主题的选择 file >> settings >> Editor >> color Scheme # pycharm 切换解释器 file >> settings >> Project >> python Interpreter #如何创建python脚本文件 new >> python file #如何调节字体大小 file >> settings >> Editor >> general >> 勾选cha
最早我也只是在服务器上编辑文件的时候用用vim来改改程序,并没有把vim当做自己的主力编辑器。但是偶然的一次机会需要改一个奇葩的输入文件的格式,用了下Vim的宏录制,尝到了甜头,于是后面就开始用Vim来写程序了,虽然使用初期有些阻力,但时间久了就会发现,双手再也不用离开键盘,即使使用sublime这样的编辑器我也要改成使用Vim模式,Vim真的能让自己一思维的速度编辑文本(对我来说就是写程序了)。
今年六月,来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM(目前已有 6700 多个 star),其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention,可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。
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一个从事影视后期的pipeline开发者小哥写了篇博客,讲述Python如何被特效电影所「重用」!
大型语言模型 (LLM) 越来越多地用于需要多个链式生成调用、高级 prompt 技术、控制流以及与外部环境交互的复杂任务。然而,用于编程和执行这些应用程序的现有高效系统存在着明显的缺陷。
Apache Beam 是什么? Beam 是一个分布式数据处理框架,谷歌在今年初贡献出来的,是谷歌在大数据处理开源领域的又一个巨大贡献。 数据处理框架已经很多了,怎么又来一个,Beam有什么优势? 就是因为分布式数据处理技术现在太多了,让人目眩,所以Beam要解决这个问题。 大数据处理领域发展得红红火火,新技术不断,有个笑话: 一个程序员抱怨这个框架的API不好用,同事安慰说:别急,再等几分钟就有新框架出来了,应该会更好。 Hadoop MapReduce、Spark、Storm、Flink、Apex …
选自AWS blog 机器之心编译 参与:Smith Apache MXNet 是一个功能全面,且具有高度可扩展性的深度学习框架,可支持创建和训练最新型的深度学习模型。通过它,你可以创建卷积神经网络,LSTM 网络和其它的模型。它支持多种语言,包括但不限于 Python、Scala、R和 Julia 。本文将对 MXNet 五大特征的实现进行介绍。 在本篇文章中,我们对使 MXNet 在 AWS 云中成为开发者友好型框架的一些特征进行了展示。对于更喜欢符号式表现形式的开发者,我们也提供了一张速查表,以在 M
陈守志 腾讯公司平台运营开发组 一、关于容灾 关于容灾主题,这里罗列对比了几种常见的容灾案例: 相对接入层、应用层容灾而言,数据层的容灾相对比较复杂,实现起来难度大一些,下面主要针对公司
备注:当你再一个cluster钟使用了federation插件,所有在集群中的 nodes都需要安装federation插件
最近几周一直在折腾 Airflow ,本周在写一个流水线任务,分为 4 个步骤,第一步会读取数据库 db ,然后是对读取的数据根据某个数据指标进行分组处理,同一个任务接收多组数据参数并列执行任务,并发执行提高任务的执行效率,流程执行如下:
设备交互是自动化测试工具与移动设备进行沟通和掌握的过程,它不仅限于基本的应用元素点击和输入等操作。
Key:StringValue类型Value值应用场景pv_20200101String10000一般用于存储单个数据指标的结果person001Hashname:laoer age : 20 sex female用于存储整个对象所有属性值uvList{100,200,300,100,600}有序允许重复的集合,每天获取最后一个值uv_20200101Set{userid1,userid2,userid3,userid4……}无序且不重复的集合,直接通过长度得到UVtop10_productZSet【score,element】{10000-牙膏,9999-玩具,9998-电视……}有序不可重复的集合,统计TopNuser_filterBitMap{0101010101010000000011010}将一个字符串构建位,通过0和1来标记每一位product_20200101HypeLogLog{productid1,id2……}类似于Set集合,底层实现原理不一样,数据量大的情况下,性能会更好,结果可能存在一定的误差
TiDB-Lightning Toolset 是一套快速全量导入 SQL dump 文件到 TiDB 集群的工具集,自 2.1.0 版本起随 TiDB 发布,速度可达到传统执行 SQL 导入方式的至少 3 倍、大约每小时 100 GB,适合在上线前用作迁移现有的大型数据库到全新的 TiDB 集群。
vim就不多介绍了,很好用很强大。在windows下可以用gvim,配置一下_vimrc文件,再配合cscope和ctag等工具,就是一个功能强大的IDE。
1. 在Linux电脑上安装python,ipython,pycharm专业版本软件;
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查看进程回忆上次内容 上次先进程查询 ps -elf 查看所有进程信息ps -lf 查看本终端相关进程信息 杀死进程 kill -9 PID 给进程发送死亡信号 运行多个 python3 show_time.py 的话 各个进程独立python3 show_time.py 大概 8+M各占内存这些进程之间是什么关系呢?🤔📷📷编辑具体查询 zsh进程相关的 3 个进程 zsh(当前的 shell 环境) zsh(shell本身)进程 /usr/bin/python3 /home/shiyanlou/sl
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工欲善其事必先利其器,能够合理有效的利用工具,可以很大程度地提升工作效率。但是不能迷失在工具中,需使工具为我所用。
以前我是写 C++/C# 的,刚开始写 Python 的时候还带着 C# 留下的“口音”,这样一来,代码看起来不仅不正宗,而且不简洁。
大家都在外奔波了一年,今天是除夕,大家也可以回家放松放松,陪陪家人,我在这里祝看到这篇文章的朋友除夕快乐!
echarts是百度推出的一款开源的基于JavaScript的可视化图表库,该开发库目前发展非常不错,且支持各类图形的绘制可定制程度高,Echarts绘图库同样可以与Flask结合,前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示,后台则是Flask通过render_template方法返回一串JSON数据集,前台收到后将其应用到绘图库上,实现动态展示Web服务日志状态功能。
python最大的好处就是有无穷无尽的包资源,如何把这些包资源组合起来发挥其应有的价值也是一个很重要的工作。比如NLP的文本摘要提取就有几个现成的可以实现,如snownlp,goose3,sumy,虽然摘要效果未必理想。
末行命令 主要是针对文件进行操作的:保存、退出、保存&退出、搜索&替换、另存、新建、浏览文件
本方案基于CH32V307开发板和TencentOS Tiny开源物联网操作系统,结合腾讯连连小程序,实现远程开关电脑。
当我们进行微批处理(mini-batch)时,虽然能减少计算浪费并以更灵活的方式批处理请求,但由于GPU内存容量的限制(特别是存储 KV 缓存的空间),仍然限制了可以一起批处理的请求数量,这意味着服务系统的吞吐量受到内存的限制。具体的内存管理挑战有如下三个方面:
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