之前开发主要是在dev上,从master上clone下代码,开发完以后提交到dev交由测试测完没问题,再由项目经理merge到master上(生产环境).如今自己的角色改变了。...需要自己meger到master。之前从来没meger过。于是网上看了些资源，加上自己git学的，大概总结以下git命令。...更改好代码先提交到dev上 5.git commit -m "提交dev" 将更改的代码提交到本地 6.git push 将更改的代码提交到远程仓库(这里是dev) -------------...---------以上是正常的git开发使用,下面是如何将dev合并到master--------------------------- 7.git checkout master 切换分支到master...图1 合并分支到master上 idea和Webstorm上使用git和github,码云
0x3180356fa8082efEEf9523BE654c162242E4dcC0 0x33c7311e0acd78c0709cbc8f2141d2d168667c7aae1e1b967a44f3a64e748b9b 参考文献： 如何将...pancakeSwap 部署到 BSC 测试网 https://github.com/nhancv/pancake-swap-testnet pancakeSwap 官方文档 https://docs.pancakeswap.finance
博主最近在 白嫖万恶的资本 将博客部署到新的CDN上，所以在寻找免费的静态Web应用部署工具，发现了Google Firebase。...zup1nxeh.png 选择“添加项目”，输入您的项目名称，如果你喜欢，可以编辑您项目的唯一标识符（位于名称框的左下角） 8N1PLfg0.png 点击下一步，到询问是否启用分析页面，这里根据你个人的喜好来吧...5j0QsL4j.png 然后会进入到选择计划的页面（由于博主先前已经创建过了，并没有弹出），按照你的喜好来 （不会有人给Google交钱吧），选择完后整个项目就OK了。...o1m0xdWC.png 安装Hexo插件 因为Hexo在之前并没有将博客发布到Firebase的插件，博主就自己做了一个hexo-deployer-firebase，但在使用前，还需要你安装Firebase...Firebase上啦~ 参考 Firebase - 维基百科 hexo-deployer-firebase 能完成这个项目，需要感谢： hexo-deployer-git Hexo API
HTTP （ 超文本传输协议 ）是万维网 （ WWW ）上数据通信的基本协议; 通常在Web浏览器和存储Web文件的服务器之间。...本教程将向您展示如何在Linux中将HTTP重定向到Apache HTTP服务器上的HTTPS 。...在为您的域设置Apache HTTP到HTTPS重定向之前，请确保已安装SSL证书，并在Apache中启用mod_rewrite 。 有关如何在Apache上设置SSL的更多信息，请参阅以下指南。...如何为Apache创建自签名的SSL证书和密钥 如何安装我们在CentOS / RHEL上加密SSL证书7 如何安装我们在Debian / Ubuntu上加密SSL证书 使用.htaccess文件将HTTP...重定向到Apache上的HTTPS 对于这种方法，确保启用了mod_rewrite ，否则在Ubuntu / Debian系统上启用它。
如何将店铺内的宝贝都列出来？ ...如果店铺内的宝贝是两千个宝贝以内的，可以复制店铺首页地址进行整店采集；如果店铺内的宝贝是超过两千的，可以按照价格的升序以及降序去复制宝贝，这样一共可以复制170页宝贝 如果店铺内的宝贝页数已经超过170页，如何将宝贝都列出来...如果店铺内的宝贝页数超过170页，且没有分类的情况下，如何将宝贝都列出来？ ...备份店铺内的宝贝等以后再导入上传一共有两种备份方案： 1、在下载配置的第三步，勾选“生成淘宝助理数据包”，这样软件就会将店铺内的宝贝下载下来生成淘宝助理数据包，等以后有需要的时候，可以再导入数据包上传宝贝到店铺...、复制宝贝上传到店铺的时候，在下载配置的第三步，勾选“将成功的宝贝生成CSV复传文件”（见下图），这样软件在上传结束时就会将成功的宝贝生成一份复传文件，等以后需要上传宝贝的时候，再导入复传文件上传宝贝到店铺
是不是好麻烦，这样你可以到 PyPi 到上面去找找有没有已经写过这个内容，幸运的是，你真找到了，你找到了一个 package 叫做 yfinance。...那我们如何将自己开发的一个包上传到PyPI，供其它人使用呢。...2.Python包发布步骤 下面就开始介绍如何将自己的Python项目发布到PyPI 2.1 创建目录结构 创建一个测试项目，例如project_demo,在该项目下，创建一个待发布的包目录，例如：package_mikezhou_talk...它告诉PyPI我们的项目叫什么名字，是什么版本，依赖哪些库，支持哪些操作系统，可以在哪些版本的Python上运行，等等。...3.验证发布PYPI成功 上传完成了会显示success,我们直接可以在PyPI上查看，如下: ? 您可以使用pip来安装包并验证它是否有效。
WordPress 是使用 PHP 语言开发的博客平台，用户可以在支持 PHP 和 MySQL 数据库的服务器上架设属于自己的网站，也可以把 WordPress 当作一个内容管理系统（CMS）来使用。...简介 这篇文章我们来介绍一下通过使用插件实现远程附件功能，将 WordPress 的媒体库附件存储在腾讯云 COS 上 腾讯云 COS 具有高扩展性、低成本、可靠和安全等特点，将媒体库附件保存在 COS...因为WordPress设计问题，在后台媒体库上传资源会占用文章ID，所以我一般是不在后台上传的 写在最后 项目地址：Github 支持请点Star 任何个人或团体，未经允许禁止转载本文：《如何将 WordPress...远程附件存储到腾讯云对象存储 COS 上》，谢谢合作！
下载地址：https://ubuntu.com/download Azure现状 Microsoft Store 几天前就提前上架了 WSL2 的 Ubuntu 20.04 LTS，Azure 国际版也毫不示弱...，第一时间上架了 Ubuntu Server 20.04 LTS（啥时候Windows能有这样的待遇就好了）。...apt autoremove 然后安装一个 Windows Update 组件，啊呸，Update Manager： sudo apt install update-manager-core Azure 上的...服务器重启完成后，就能在登录欢迎界面到 20.04 的字样了！ ? 你也可以使用命令来查看 Ubuntu 的版本： lsb_release -a ?
在 Github 上看到一些不错的仓库，想要贡献代码怎么办？ 在 Github 上看到一些有用的网站，想部署到自己的服务器怎么办？ 。。。 我想很多人都碰到过这个问题。...如果要贡献代码，之前我的做法通常是将代码克隆到本地，然后在本地的编辑器中修改并提交 pr。...如果想部署到自己的服务器，之前我的做法通常是克隆到本地，然后本地修改一下部署的配置，最后部署到自己的服务器或者第三方的云服务器（比如 Github Pages）。...而现在随着云技术的普及，我们「没有必要将代码克隆到本地进行操作，而是直接在云端编辑器中完成修改，开发，并直接部署到云服务器」。今天就给大家推荐一个工具，一键将代码部署到云服务器。 什么是一键部署？...一键部署意味着部署的门槛更低，不仅是技巧上的，而且是成本上的。比如 heroku 就允许你直接免费一键部署若干个应用，直接生成网站，域名可以直接访问。如果你觉得域名不喜欢也可以自定义。
为了更好的理解与使用这件利器，我们可以不借助计算框架，从零开始，一步步构建模型，实现学习算法，并在一个图像识别数据集上，训练这个模型，再验证模型预测的准确率。...由输入实例点xi特征，到输出类别yi的映射，可表示为如下感知机函数: ? 其中“·”表示两个向量的内积(inner product) 运算, ?...损失函数有多种经典选择，对二类分类问题，可以选择造成模型损失的误分类点，到分离超平面的总距离，来度量损失： 对任意一个样本点 ? , 我们可以根据点到平面的距离公式，得出它到超平面 ? 的距离： ?...到D维空间原点的欧式距离，也称为 ? 的L2范数 ，记作||w||, 同时，根据超平面的定义，一个误分类的实例点xerr, 有: ? 得到所有误分类实例点到超平面的总距离为： ?...下一次，我们把感知机模型改进推广到分类类别 K>2 的情况，并根据改进后策略和学习算法，在MNIST手写数字识别数据集上，训练模型参数，初步得到一个识别率尚可（>90%）的结果。
这个发现使我们能够构建更具解释性和透明度的图像分类管道，同时也解释了现代CNN中观察到的一些现象。...在ICLR 2019一篇论文指出上述发现能够： 解决ImageNet比许多人想象的要简单得多 使我们能够构建更具解释性和透明度的图像分类pipeline 解释了现代CNN中观察到的一些现象，例如对纹理的偏见以及忽略了对象部分的空间排序...在ImageNet上具有不同贴片尺寸的BagNets的性能。...即使对于非常小的贴片尺寸，BagNet上的BagNets性能也令人印象深刻：尺寸为17 x 17像素的图像特征足以达到AlexNet级别的性能，而尺寸为33 x 33像素的特征足以达到约87％的前5精度...为了验证现代DNN遵循与简单的特征包网络类似的策略的假设，我们在BagNets的以下“签名”上测试不同的ResNets，DenseNets和VGG： 决策对图像特征的空间改组是不变的（只能在VGG模型上测试
小米手环选择门卡模拟，把刚刚写入了.mfd文件的cuid卡模拟到小米手环上，之后打开NFCREADERcrack这个软件，选择写普通M1卡，把填充好密钥的饭卡数据写入手环中。...A：门禁卡如果是半加密卡的话可以参照本文来复制，如果是非加密卡的话试试直接模拟可不可以，如果不行的话按照读出数据（保存）--生成一个带有卡号的.mfd文件--复制到cuid卡--手环模拟该cuid卡--
小米手环选择门卡模拟，把刚刚写入了.mfd文件的cuid卡模拟到小米手环上，之后打开NFC_READER_crack这个软件，选择写普通M1卡，把填充好密钥的饭卡数据写入手环中。...A：门禁卡如果是半加密卡的话可以参照本文来复制，如果是非加密卡的话试试直接模拟可不可以，如果不行的话按照读出数据（保存）–生成一个带有卡号的.mfd文件–复制到cuid卡–手环模拟该cuid卡–手环写入门禁卡数据这一步骤来复制
CHT 通常的配方是： 使用高斯卷积平滑输入 使用 Canny 边缘检测器执行边缘检测 迭代图像中的像素，为每个输入像素绘制一个给定半径的圆到一个累加器图像中。...CHT 示例，追踪圆并求和原始圆（左）的 4 个点，半径为 0.6*r（中心）和 1.0*r（右）。 如果圆完全不重叠，则累加器的值为 1。...当它们与另一个圆重叠时，累加器的值为 2，而它们都在中心重叠时，其值为 4。即高点对应于原始圆或半径的中心r。...实际上，这是针对 0 到 360 度之间的每个角度（或某个阶梯子集）和每个可能的感兴趣半径进行的。那么这只是在 N 维累加器空间中找到最大值的问题。...相反，我们可以用图像位移来近似这个，本质上是将整个图像旋转成不同大小的圆圈并将它们相加。看起来像这样对于我们的例子圆，半径0.6*r和1.0*r。 使用图像位移而不是跟踪来近似 CHT。
Introduction PointNet++的想法很简单，首先使用距离度量将点云分成若个个有重叠的子区域。使用网络在这些子区域上提取特征。...直至重组到整个点集被包含，提取整个点集信息。 需要解决的两个关键问题： 1....如何将点集划分成多个子区域； 作者选用farthest point sampling(FPS)算法在整个点集中选点（其实就是为了保证你所选中的点，几乎覆盖了整个点集。...（大白话就是：ball query可以确保你得到的点在一个半径固定的圆中。knn虽然也是选出K个点，但是这K个点的不一定在一个半径固定的圆中）。...例如一张图像，你可以提取3*3、5*5，7*7等大小的patch。在这里也一样，改变上述圆的半径自然尺度也不一样。
由于通过Ubuntu 20.04 软件源安装的Apache2最新版本是2,4.41, 这个版本目前存在诸多的t高危安全漏洞，所以需要对Apache2升级到最新版本。...Apache/2.4.41 (Ubuntu) Server built: 2021-10-14T16:24:43 添加Apace2 PPA 软件源并获取可升级的软件包信息： Ondřej 是Debian 上PHP
【如何将本地Docker镜像pull到腾讯云自己的个人/企业hub镜像仓库中？】...近期在售前技术支持过程中发现部分新技术同学对腾讯云TKE容器服务使用不熟悉，反馈提问：开通TKE并使用企业镜像仓库服务，却无法pull到云上的hub仓库中。...以下是详细解决方案示例：【1】开启镜像仓库服务：【2】本地login登录腾讯云镜像库服务-->本地镜像打tag命名--->提交本地镜像服务到指定hub仓库镜像路径：简单使用：把容器当做小虚拟机用。
getContext() 方法可返回一个对象，该对象提供了用于在画布上绘图的方法和属性。可以绘制路径、字符、添加图像、绘制图形（矩形、圆形）、制作照片、创建动画、甚至可以进行实时视频处理或渲染等。...（新的）图像绘制到目标（已有的）的图像上。...源图像 = 你打算放置到画布上的绘图。...目标图像 = 你已经放置在画布上的绘图 #### 下图是globalCompositeOperation 属性值的实例 蓝色为目标（已有到）图像 ， 红色为源（新到）图像 ?...刮刮乐用到是destination-out：原有内容中与新图形不重叠的部分会被保留。
Clouds in 2D Image Space 原文作者：Yecheng Lyu 内容提要 与文献中通过定制的卷积算子捕捉3D点云的局部模式不同，在本文中，我们研究了如何有效、高效地将这些点云投影到二维图像空间中...为此，我们的目的是绘制图，并将其重新规划为一个整数变成问题，以学习每个单个点云的topology-preserving图到网格映射。为了在实际应用中加快计算速度，本文进一步提出了一种新的分层近似算法。...借助从点云构建图的Delaunay三角剖分法和用于分割的多尺度U-Net，我们分别在ShapeNet和PartNet上展示了最先进的性能，与其他优秀算法相比有显著的改进。...（2）使用图形绘图将图形投影到图像中。 （3）使用U-Net分割点。 主要框架及实验结果 ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
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