SVN 检出操作 ---- 上一章中，我们创建了版本库runoob01,URL为svn://192.168.0.1/runoob01,svn用户user01有读写权限。 我们就可以通过这个URL在客户
by方阳
如今的图像处理技术，不仅能够将一张高度像素化（也就是打了马赛克）的图像复原，甚至能从中提取文本。
为了避免争用，并提高在分布式环境中，比如这种性能，应用程序不应该试图提供强事务一致性。相反，应用程序应该实现终于一致性。
[toc] 0x00 快速入门 什么是SVN? 答：Apache Subversion 通常被缩写成 SVN,是一个开源的中心服务器版本控制系統，Subversion 在 2000 年由 Collab
在 Linux 操作系统中，chattr 命令用于更改文件或目录的扩展属性，包括可写性、可执行性和删除性等。本文将介绍 chattr 命令的使用方法以及常见的参数。
1、对基带信号进行欠采样是无法从采样信号中恢复出原始信号的，因此基带信号的采样都是过采样。
文件被上传到FastDFS后Storage服务端将返回的文件索引（FID），其中文件名是根据FastDFS自定义规则重新生成的，而不是原始文件名，例如： group2/M00/00/89/eQ6h3FKJf_PRl8p4AUz4wO8tqaA688.apk
但如果未被修改，使用 :x 不会更改文件的修改时间，而使用 :wq 会改变文件的修改时间。
AI 科技评论按：天下苦「假照」久矣，作为世上闻名的「亚洲四大邪术」之一，中国 PS 术让人人皆可化身大片主人翁，与此同时也给现代社会带来了不少的困惑与恐慌——如今网上充斥大量的「移花接木」虚假内容，正冲击着数字媒体在普罗大众心中的信任感。鉴于此，Adobe 公司的研究员与自加州大学伯克利分校的科学家合作开发出了一款可用于识别 PS 软件「液化」效果的工具。
autoencoder是一种无监督的学习算法，主要用于数据的降维或者特征的抽取，在深度学习中，autoencoder可用于在训练阶段开始前，确定权重矩阵 W W的初始值。
Topaz DeNoise AI是一款照片智能磨皮降噪工具，当我们使用相机拍照片总有一些噪音，能够帮助用户对有噪点的图片进行处理，让图片看起来更加清晰。
在使用 Elasticsearch 的时候，总会有需要修改索引映射的时候，遇到这种情况，我们只能做 _reindex。 事实上，这是一项相当昂贵的操作，因为根据数据量和分片数量，完成索引的完整复制可能需要长达几个小时的时间。
（1）以当前的hdc创建5个设备兼容dc(HDC):hMem,hSave,hBack,hObject,hTemp （2）将要透明处理的位图块选入其中一个hTemp，获取宽高，并转换成逻辑点值； （3）创建4个临时位图(HBITMAP)：bmMem,bmSave,bmBack,bmObject 其中bmMem和bmSave为设备兼容位图，bmBack和bmObject为单色位图 （4）将创建的临时位图分别选入临时DC中，效果图如下：
一、原理： 将图像进行压缩，压缩的特征图能够保存原图像的主要特征，即根据特征图能够再次恢复原始图像。 二、具体实现方法： 自编码器分为两部分：编码和解码。编码可以使用任一卷积网络，可以根据训练数据选择，像MNIST手写数字可以选用简单的神经网络，比如LeNet。解码部分就是反向的神经网络，这样输入和输出图像大小相同，可以直接利用误差平方作为损失函数进行训练。 三、实验结果： （1）生成20幅图像：当然这里肯定是要输入20幅原始图像，然后才能查看生成的图像，否则自己设定的隐空间变量生成的图像可能没有意义。
数据丢失了怎么办？如何在Mac上恢复已删除或丢失的分区呢？别急，今天小编给大家整理了使用Disk Dril数据恢复工具在Mac上恢复已删除或丢失的分区的教程，还在等什么，快来跟小编看看吧！
#hostname //查看机器名 #hostname -i //查看本机器名对应的ip地址
作者：justjavac 链接：https://segmentfault.com/a/1190000013107871 如何在 JavaScript 中拷贝一个对象？对于这个很简单的问题，但是答案却不简单。 引用传值 在 JavaScript 中所有的东西都是引用传递(原文有误，稍后写篇批判文 “By Value” or “By Reference” in JavaScript · Issue #22)。 如果你不知道什么意思，看看下面的例子： function mutate(obj) { obj.a
ES6新增一种数据类型symbol,此数据类型主要防止相同的属性名多次使用被覆盖问题!至此简单回顾一下JavaScript的7种数据类型.
为了安全性着想，TSINGSEE青犀视频在研发设计视频平台的时候，都会增加密码登录，视频上云网关EasyNTS的硬件设备同样要使用密码。首次登录的时候，有默认密码，用户可自主登录，随后即可修改密码。部分用户自己更改密码之后可能会忘记了密码，本文我们来讲一下解决方法。
一、RAID 独立冗余磁盘阵列 条带化技术，分散存储在多个盘上 (做切割数据的，存在盘上的对应位置，在外观看来就是条带状的) raid的一种 raid级别，仅仅代表raid的组成方式是不一样的，没有上下级之分 raid级别：速度、可用性 利用校验码的形式来保证数据的可靠性（比较麻烦）浪费比例1/n raid类型： 1、raid0 （条带） 性能提升：读写 冗余能力：不具备 空间利用率：n 至少两块盘 2、raid1 （镜像） 性能提升：写性能下降，读性能提高 冗余能力：具备 空间利用率：1/2 正好两个
在软件构建过程中,某些对象的状态在转换过程中,可能由于某种需要,要求程序能够回溯对象之前处于某个点时的状态.如果使用一些共有接口来让其他对象得到对象的状态,便会暴露对象的实现细节.
Linux流编辑器是在数据中心中运行脚本的一种有用方法。通过这些命令示例，您可以开始熟悉sed。
最近，选择性结构化状态空间模型（例如 Mamba）在具有线性复杂性的远程依赖关系建模方面表现出了巨大的潜力，但它在低级计算机视觉中仍处于探索之中。
在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是Open CV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。
SOLIDWORKS 2023版本即将于10月18日与大家见面，微辰三维持续为大家带来新版本的功能介绍。今天和大家分享SOLIDWORKS 2023 工程图的亮点新功能之一：材料明细表的覆盖。
今天微辰三维和大家分享SOLIDWORKS 2023 工程图的亮点新功能之一：材料明细表的覆盖。
1.通过ID获取元素 document.getElementById(“id”)
内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。
在上一章《内核LDE64引擎计算汇编长度》中，LyShark教大家如何通过LDE64引擎实现计算反汇编指令长度，本章将在此基础之上实现内联函数挂钩，内核中的InlineHook函数挂钩其实与应用层一致，都是使用劫持执行流并跳转到我们自己的函数上来做处理，唯一的不同的是内核Hook只针对内核API函数，但由于其身处在最底层所以一旦被挂钩其整个应用层都将会受到影响，这就直接决定了在内核层挂钩的效果是应用层无法比拟的，对于安全从业者来说学会使用内核挂钩也是很重要。
在上一章《驱动开发：内核LDE64引擎计算汇编长度》中，LyShark教大家如何通过LDE64引擎实现计算反汇编指令长度，本章将在此基础之上实现内联函数挂钩，内核中的InlineHook函数挂钩其实与应用层一致，都是使用劫持执行流并跳转到我们自己的函数上来做处理，唯一的不同的是内核Hook只针对内核API函数，但由于其身处在最底层所以一旦被挂钩其整个应用层都将会受到影响，这就直接决定了在内核层挂钩的效果是应用层无法比拟的，对于安全从业者来说学会使用内核挂钩也是很重要。
条件：1、误强制删除linux下的数据文件（rm -rf）。2、未重启数据库或操作系统。3、数据库是归档模式
图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像超分辨率重建应用领域及其宽广，在军事，医学，公共安全，计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域，图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化，或更进一步实现向细辨水平(identification level)的转化。图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析，从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的图像，而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。[1]
Linux文件系统中的文件是数据的集合，文件系统不仅包含着文件中的数据而且还有文件系统的结构，所有Linux用户和程序看到的文件、目录、软连接及文件保护信息等都存储在其中。Linux是一个性能稳定、功能强大、效率高的操作系统。它在功能特性方面与Unix系统相似，同时又具有多任务、多用户、多平台等若干特性。
标题：MAP: A Model-agnostic Pretraining Framework for Click-through Rate Prediction 地址：https://arxiv.org/pdf/2308.01737.pdf 会议：KDD 2023 学校，公司：交大，华为
本文介绍了一种基于神经网络的图像着色方法，该方法利用全局和局部特征进行图像着色。该方法通过一个端到端的神经网络来学习图像的局部和全局特征，并将其用于图像着色。该方法在多个数据集上进行了实验，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，该方法能够有效地利用全局和局部特征进行图像着色，比传统方法具有更好的性能。"
我们在项目中或多或少会用到Redis，Redis主要用作缓存数据库。使用Redis可以大大提升我们程序是性能，使用Redis之所以快的原因之一是Redis的数据是存储在内存中，应用程序访问Redis只需要从内存中读取即可。
作者：matrix 被围观: 2,262 次 发布时间：2013-04-16 分类：兼容并蓄 | 无评论 »
论文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
RHEL7如何对磁盘进行分区和格式化以及如何配置LVM，与以前版本的RHEL区别不大，可以通过disk工具（在图形桌面中运行）或命令工具（如：fdisk、gdisk、parted）管理硬盘设备。fdisk可以配置MBR格式； gdisk配置gpt格式， parted可以自己选择。 传统的硬盘分区都是MBR格式，MBR分区位于0扇区，他一共512字节，前446字节是grub引导程序，这个会在后面学习；中间64字节是分区表，每个分区需要16个字节表示，因此主分区和扩展分区一共只能有4个分区，超过4个的分区只能从扩展分区上再设置逻辑分区来表示。每个分区的大小无法超过2T。 MBR的最后2个字节是结束符号 GPT格式，打破了MBR的限制，可以设置多达128个分区，分区的大小根据操作系统的不同有所变化，但是都突破了2T空间的限制。支持高达 18EB (1EB=1024PB，1PB=1024TB) 的卷大小，允许将主磁盘分区表和备份磁盘分区表用于冗余，还支持唯一的磁盘和分区 ID (GUID)。 与 MBR 分区的磁盘不同，GPT的分区信息是在分区中，而不象MBR一样在主引导扇区。为保护GPT不受MBR类磁盘管理软件的危害，GPT在主引导扇区建立了一个保护分区 (Protective MBR)的MBR分区表，这种分区的类型标识为0xEE，这个保护分区的大小在Windows下为128MB，Mac OS X下为200MB，在Window磁盘管理器里名为GPT保护分区，可让MBR类磁盘管理软件把GPT看成一个未知格式的分区，而不是错误地当成一个未分区的磁盘 在MBR硬盘中，分区信息直接存储于主引导记录(MBR)中（主引导记录中还存储着系统的引导程序）。但在GPT硬盘中，分区表的位置信息储存在GPT头中。但出于兼容性考虑，硬盘的第一个扇区仍然用作MBR，之后才是GPT头。
最近在做一个自适应的网站，经常遇到需要文本的溢出地方，我写了一个CSS简单设置文本溢出的方法：用css实现文本溢出div显示省略号 但是IE只能设置单行溢出隐藏，Webkit内核浏览器才支持多行溢出，于是找到了这款插件，能够达到不错的效果，用Chrome自带的翻译加上自己的理解写了这么一个教程，希望能对大家有所帮助。
Java 源代码被编译成「字节码文件」（即 xxx.class 文件）,然后通过「类加载器（ClassLoader）」将字节码文件加载到 JVM 内存中，然后再实例化为对象，最终被程序使用。上面，我们简单聊了一下 JVM 的基础知识，公务员遴选为你学习 Java 虚拟机也算是热了个身，接下来我们正式的来聊聊 Java 的字节码技术。什么是字节码？
虚假视频和图片的泛滥传播已经让整个世界越来越焦虑，连PS的老东家Adobe都坐不住了！
一个小小的诀窍。实现主题的复制代码功能时，思路刚好和这篇文章差不多，不过这篇文章的代码要更加合理。
通常，在我们使用Word的“查找和替换”功能进行查找和替换操作后，Word会保留这个设置，如果你后面无意中又执行了查找和替换操作，可能会得到你不想要的结果。因此，有必要恢复查找和替换为默认参数。下面的代码可以帮助实现：
Audition 2022 for mac是一款一流的数字音频编辑软件，au用于创建、混合、编辑和复原音频内容的多轨、波形和光谱显示功能，
所有程序员都必须编写代码来对项目或数据进行排序。排序对于应用程序中的用户体验至关重要,无论是按时间戳对用户的最新活动进行排序,还是按姓氏的字母顺序放置电子邮件收件人列表。Python的排序功能提供了强大的功能,可以在粒度级别进行基本排序或自定义排序。
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