Hyperledger Fabric private data是1.2版本引入的新特性，fabric private data是利用旁支数据库（SideDB）来保存若干个通道成员之间的私有数据，从而在通道之上又提供了一层更灵活的数据保护机制。本文将介绍如何在链码开发中使用fabric private data。
useReducer 是 useState 的替代品，它可以更好的管理组件的状态。
很早之前，软件工程师就通过减少程序中重复代码来显著加速开发过程。Nodejs生态通过npm包的形式复用代码,目前累计有超过100多万个开源可用的包。其中一些流行的包每周下载量破千万，是许多应用程序的基础，从小型宠物项目到知名科技初创公司都有使用到。
在这篇文章中，我们将带您了解如何利用 Zod 在项目中实现模式验证。Zod 是一个功能强大的开源 TypeScript 库，旨在声明模式并执行验证。我们将深入探讨选择 Zod 进行模式验证背后的原因，提供实际示例来说明其用法，甚至与替代库进行比较。
在win操作系统用winRAR软件对ISO文件进行直接解压，不可将ISO文件用刻盘软件进行刻盘，会丢失文件。本次解压到/home/speccpu/目录下
文章目录 前言 1.vuex-module-decorators 1.1 vuex传统方式的使用 1.2 vuex装饰器的使用 一、vuex-module-decorators组件 1.state 2.getter 3.@Mutations 4.@Actions 5.@MutationAction 6.getModule 二、完整案例 1.用户权限模块AuthModule 2.StoreEnums 3.index 4.main 5.在vue中使用 ---- 前言 1.vuex-module-decorato
在这个匿名方法中，闭包保存了element、a和b的引用，即使它不会用到element。我们构建了一个闭环，导致不会被垃圾清理回收。 在这种情况下，可以做如下重构：
这是研究了网上大神双向左右滑动后实现的上下双向滑动特效，有兴趣的朋友可以看下面代码，注释很详细，原理就是根据手指滑动的方向，来将上下两个布局进行显示与隐藏。主要用了onTouch方法，获取滑动的距离进行偏移。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
hi, 大家好，我是徐小夕， 今天又到了我们的博学时间。今天和大家分享一款非常有价值的开源项目——Formik。
yum （全称Yellow dog Update）命令是 RedHat 和 Fedora 以及 SUSE 中基于 rpm 软件包管理器。全称 Yellowdog Updater,Modified。起初是由yellow dog 这一发行版的开发者Terra Soft 研发，用python 写成，那时还叫做yup(yellow dog updater)，后经杜克大学的Linux@Duke 开发团队进行改进，遂有此名。yum 可以交互和自动化地更新与管理 rpm 软件包，能够从指定的 yum 存储仓库自动下载 rpm 包并安装，可以自动处理依赖性关系。提供查找、安装、删除、更新等操作命令。
译自：https://hackaday.com/2018/07/23/hands-on-with-python-3-7-whats-new-in-the-latest-release/?utm_sou
简约好看自适应404错误页面源码 源码截图 预览地址：https://pigfei.gitee.io/pages-404/ 微云 链接： https://share.weiyun.com/lUuh2y
无论你用React，Vue，还是Angular，你还是要一遍一遍写相似的CRUD 页面，一遍一遍，一遍一遍，一遍又一遍……
必需开启eslint检测, 且使用 standard规范检测，这样大家写出来的代码风格就可以保持一致
Disclaimer: It is assumed that the reader is familiar with terms such as Multilayer Perceptron, delta errors or backpropagation. If not, it is recommended to read for example a chapter 2 of free online book ‘Neural Networks and Deep Learning’ by Michael N
数据验证可能是一项艰巨的任务，特别是当处理来自不同来源、结构和格式未知的数据时。确保来自表单、API或其他第三方来源的数据符合我们在应用程序中定义的模式非常重要。
导语 前端元编程大幅减少CRUD样板代码，释放生产力，极速前端开发 无论你用React，Vue，还是Angular，你还是要一遍一遍写相似的CRUD 页面，一遍一遍，一遍一遍，一遍又一遍…… “天下苦秦久矣”～～ 前端开发的“痛点”在哪里？ 现在的前端开发，我们有了世界一流的UI库React，Vue，Angular，有了样式丰富的UI组件库Tea (腾讯云UI组件库，类似Antd Design)， 有了方便强大的脚手架工具(例如，create react app)。但是我们在真正业务代码之前，通
Fayson在前面的文章《01-如何在Window Server 2012 R2搭建Acitve Directory域服务》、《02-Active Directory安装证书服务并配置》、《03-Active Directory的使用与验证》和《04-如何在RedHat7上配置OpenLDAP客户端及集成SSSD服务和集成SSH登录》，前面完成了AD服务的基本集成接下来就来实现与CDH各个服务的集成。本篇文章Fayson主要介绍Hive与AD集成。
作者：林嘉文 世界经济论坛27日上午在天津夏季达沃斯年会上发布2016年度十大新兴技术。这份榜单由论坛的新兴技术跨界理事会编译，与《科学美国人》杂志合作出版，理事会在遴选榜单时非常看重的一个标准是：某
千万不要在一个模态框上重叠另一个模态框。要想同时支持多个模态框，需要自己写额外的代码来实现。
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 模型越大，超参数（HP）调优成本越高，微软联合 OpenAI 提出 HP 调优新范式，单个 GPU 上就可以调优 GPT-3 超参数。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。同样，在构建大规模人工智能系统时，基础研究大大减少了试错次数，效益明显。 超参数（Hyperparameter，HP）调优是深度学习的关键，但也是一个昂贵的过程，对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当，会导致
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，但其黑盒性质使得理解模型变得困难。为了提高模型的可解释性，我们需要一些技术来解释模型的预测结果和特征重要性。本教程将介绍如何在Python中使用LightGBM进行模型解释和提高可解释性，并提供相应的代码示例。
By Gregory Larsen, 2016/01/01 (首次发布于: 2014/01/29) 关于系列 本文属于进阶系列：T-SQL进阶：超越基础 跟随Gregory Larsen的T-SQL DML进阶系列，其涵盖了更多的高级方面的T-SQL语言，如子查询。 在您开始创建超出基本Transact-SQL语句的更复杂的SQL代码时，您可能会发现需要使用其他SELECT语句的结果来限制查询。 当在父Transact-SQL语句中嵌入SELECT语句时，这些嵌入式SELECT语句被称为子查询或相关子查询。
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。同样，在构建大规模人工智能系统时，基础研究大大减少了试错次数，效益明显。 超参数（Hyperparameter，HP）调优是深度学习的关键，但也是一个昂贵的过程，对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当，会导致模型性能不佳、训练不稳定。当训练超大型深度学习模型时，这些问题更加严重。 最近，有研究表明不同的神经网络参数化会导致不同的无限宽度极
在统计学和机器学习领域，集成方法（ensemble method）使用多种学习算法以获得更好的预测性能（相比单独使用其中任何一种算法）。和统计力学中的统计集成（通常是无穷集合）不同，一个机器学习集成仅由一个离散的可选模型的离散集合组成，但通常拥有更加灵活的结构 [1]。 GitHub 地址：https://github.com/LawnboyMax/keras_ensemblng 使用集成的主要动机是在发现新的假设，该假设不一定存在于构成模型的假设空间中。从经验的角度看，当模型具有显著的多样性时，集成方法倾
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。
gRPC 函数的自动监控，将会在后续的文章中介绍，这里我们只介绍如何在 gRPC 代码中，实现 prometheus 监控。
每次发布 Web 服务时，都会为该 Web 服务分配一个版本。版本控制使用户能够更好地管理其 Web 服务的发布，并帮助使用您的服务的人轻松找到它。
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 编者按：伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。在构建大规模人工智能系统时，基础研究所形成的理论见解能够帮助研究员大大减少试错次数并提高成本效益。在今天的文章中，微软研究院的研究员们将介绍基础研究如何首次能够调整庞大的神经网络。由于庞大的神经网络训练十分昂贵，所以研究员们通过展示特定参数化在不同模型大小上保留最佳超参数来解决这一问题。通过与 OpenAI 合作，微软研究院的研究员们在一系列现实场景中也验证了该技术的实际优势。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中
在过去的几个月中，我们被问到有关使用各种视频广告技术标准的许多问题。我们已经看到了该领域的许多变化，例如浏览器对Flash的支持减少，以及移动和Over-the-Top（OTT）视频平台的显着增长。这些因素在视频广告的投放中带来了许多新的挑战。我列出了许多这些技术挑战，尤其是在交互性和验证方面。我还将提供一个窗口，介绍数字视频技术工作组的领导方向，以解决这些问题。
单元测试是我们工作中必不可少的一个环节，同时，我们在项目中验证自己的一些想法时，使用单元测试也是极其方便的。
更多信息指引：JavaScript Scoping & Hoisting by Ben Cherry. 比较运算符&相等
Hi，大家好我 ssh，成为一个现代的 React 开发者，不仅需要理解 React 的核心概念，还需要对整个 React 生态系统了如指掌。所以今天和大家来分享一下这篇 13 Must Know Libraries for a React Developer，看看正在使用 React 开发的你，是不是都使用过这些流行的库了？~
今天我们来聊 React，React 已经风靡前端届很长一段时间了，在这段时间里它发展了一个非常全面而强大的生态系统。大厂喜欢在大型的前端项目中选择 React，它的生态功不可没。
Let's Encrypt是一个证书颁发机构（CA），它为传输层安全性（TLS）加密供免费证书。它提供了一个名为Certbot的软件客户端，它简化了证书创建，验证，签名，安装和续订的过程。
在React中构建表单时，必须使用一个表单库，该库提供了许多方便的工具，而且不需要太多代码。
在两年半前我写了这篇文章《为什么柯里化是有用的》 ——一些关于在JavaScript中使用柯里化函数的赞美之言。这篇文章轻松成为阅读量最大的一篇，每个月给我带来许多读者。
Linq调试有3种方法，准确来说是2种，因为LinqPad算是复制代码段到外部了。。
今天为大家介绍的是来自Sang Yup Lee团队的一篇探究药物相互作用的论文。辉瑞公司的Paxlovid最近已经获得了美国食品和药品管理局（FDA）的紧急使用授权（EUA），用于治疗轻至中度COVID-19。对于可能一直在服用其他药物的患有高血压和糖尿病等基础疾病的COVID-19患者，药物相互作用可能是一个严重的医疗问题。因此，作者使用深度学习来预测Paxlovid成分（nirmatrelvir和ritonavir）与2,248种用于治疗各种疾病的处方药物之间的潜在药物相互作用。
Selenium是基于Web的最流行的UI自动化测试工具。它提供了一组支持多种平台的公开API（例如Linux，Windows，Mac OS X等）。此外，像Google Chrome，Mozilla Firefox，Internet Explorer和Safari等所有现代浏览器都可以用来运行Selenium测试。它也涵盖了Android平台，其中Appium是实现Selenium Webdriver界面的工具，用于移动自动化。
这篇文章将逐点分析这些错误是如何在PyTorch代码示例中体现出来的。代码：https://github.com/missinglinkai/common-nn-mistakes
在本文中，将分享一些常见的编程面试问题，这些问题来自于不同经验水平的程序员，囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
我们目前为止涉及的方法，线性回归，对率回归和 SVM ，它们的模型形式是预定义的。与之相反，非参数学习器事先没有特定的模型结构。在训练模型之前，我们不会推测我们尝试习得的函数f的形式，就像之前的线性回归那样。反之，模型结构纯粹由数据定义。
今天给大家介绍的是瑞典知名制药公司阿斯利康，查尔姆斯理工大学等合作开发的一个基于图神经网络的分子生成平台GraphINVENT，GraphINVENT使用分层的深度神经网络架构以一次产生一个单键地方式概率的生成新分子。在GraphINVENT中实现的所有模型都可以快速学习构建类似于训练集分子的分子，而无需对化学规则进行任何明确的编程。该模型已使用基于MOSES平台（分子生成的基准平台）的指标进行了基准测试，显示了GraphINVENT模型与最新的生成模型的比较结果。这项工作是最早的仅利用图神经网络进行分子设计研究工作之一，并且说明了基于GNN的模型如何在未来成为分子发现的有利工具。
Binding adapters 可以作为一个设置某个值的框架来使用，databinding 库可以允许指定具体的方法来进行相关值的设置，在该方法中可以做一些处理逻辑，Binding adapters 会最终给你想要的结果，那么当我们在布局文件中使用 databinding 绑定数据时是如何调用对应的属性方法呢？
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson讲了《1.如何在RedHat7上安装OpenLDA并配置客户端》、《2.如何在RedHat7中实现OpenLDAP集成SSH登录并使用sssd同步用户》以及《3.如何RedHat7上实现OpenLDAP的主主同步》，在CDH中各个组件如何集成？本篇文章主要介
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