搞安全的朋友这款工具可能用的比较多，毕竟信息收集阶段还是很必须的，这篇文章主要讲一下离线你的博客园案例 官网：http://www.httrack.com/ 里面有windows，linux，Android...等等几个版本 先简单介绍一下，具体的你可以自己摸索一下 一、windows下 安装很简单就不说了，讲下简单使用（里面有简体中文） ?...新建一个工程名，最好是英文的，选择一下存放路径（分类可以不选） ? 设置要离线的网站地址（可以设置一些参数）随意演示一下，你们保持默认即可 ? 准备阶段结束 ? 开始离线了~等就ok了 ?...其实可以看出博客园的一些结构 ? 效果： ? ? ? 补充：发现自己深度没调节好，可以继续更新镜像 ?...二、linux下（只介绍下简单使用，结合使用后面会讲解） 如果没有装的可以去官网下载，下面以kali linux演示（内置） 如果你的kali里面没有的话：apt-get install webhttrack
装箱单是国际贸易中使用的一种文件，它向出口商、国际货运代理商和最终收货人提供有关货物的信息。该清单还包括货物包装方式的细节，以及在包装箱外注明的标记和编号。 装箱单还有其他名称吗？...虽然在许多国家，装箱单并不是海关所要求的文件，但它是一份很好的文件，因为它能让托运人和海关在进出口过程中更加方便。 为什么装箱单很重要？ 从一个特定国家出口货物时，装箱单如此重要有几个原因。...以下是其中的一些原因。 它可以对放行的产品进行计数。 它还可以作为内陆提单的证明。 它表明了原产地证书所需的细节。 它提供自动化出口系统中电子出口信息部分所需的许多细节。...如果货物被认为是危险品或危险品，它可以作为材料安全数据表的证明。 它用于与国际承运人建立订舱，以及签发国际提单。 它有助于合作的报关行将所列货物输入其国家的进口数据库，因为它包含重要信息。...它可以作为收货人/买货人计算他们收到的产品时的指南。 它可以作为信用证报销的证明文件。 如何填写装箱单？ 创建装箱单时，请确保尽可能多地包含货物的细节。一些重要的细节需要包括。
系统分析 支腿焊接自动线 焊接作为现代制造业中的一项重要制造技术，已经渗透到制造业的各个领域。...点击页面下方表格的设备报警清单中的查询按钮，可以进行时间选择查询对应时间段内各设备详情状况。...输送直管自动热处理线 自动热处理是将直管放置在履带后，通过履带上方的机器抓手将经过水冷后的直管运输至感应热处理设备中，并以一定速度加热到设定温度并保持预定的时间，再以预定的冷却速度进行冷却的综合工艺方法...通常热处理炉测控系统由热电偶及仪表组成。采用普通系统不能直观设定参数和显示设备效率曲线，而热处理炉控制的好坏将直接影响到热处理效果。因此，做好热处理炉的控制是提高热处理产品质量的关键。...所以图扑将整个输送直管自动热处理线进行 HT 可视化展示，将采集到的设备效率指标以图表的形式体现。
---- 问你一句：「你知道 HTTP/1.1 该如何优化吗？」 我想你第一时间想到的是，使用 KeepAlive 将 HTTP/1.1 从短连接改成长链接。...那么对于这些小图片，我们可以考虑使用 CSS Image Sprites 技术把它们合成一个大图片，这样浏览器就可以用一次请求获得一个大图片，然后再根据 CSS 数据把大图片切割成多张小图片。...另外，还可以将图片的二进制数据用 base64 编码后，以 URL 的形式潜入到 HTML 文件，跟随 HTML 文件一并发送....比如，一个在看书的视频，画面通常只有人物的手和书桌上的书是会有变化的，而其他地方通常都是静态的，于是只需要在一个静态的关键帧，使用增量数据来表达后续的帧，这样便减少了很多数据，提高了网络传输的性能。...第一个思路是，通过缓存技术来避免发送 HTTP 请求。客户端收到第一个请求的响应后，可以将其缓存在本地磁盘，下次请求的时候，如果缓存没过期，就直接读取本地缓存的响应数据。
作者：lienjack https://juejin.im/post/5e85ec79e51d4547153d073820ed 由于微信禁止外链，为了更好的阅读体验，可以直接点击阅读原文 本文将先从个人背景讲起...electron 项目，存在音视频流，和一些底层 OS 操作，那么我们是否可以以麦克风视图开关对于音频流的处理为例子，把 OS 的一些操作与数据做一个映射层，就像数据和视图存在映射关系一样，那么数据的流动就是...FFmpeg 合成一个大的文件 开始做题，做了一题比较偏冷的题目，看概念我都要理解几分钟的。...解码时依赖于前面已解码的数据 B 帧：前后参考帧 B 帧后面的 P 帧要优先于它进行解码，然后才能将 B 帧解码 RGB 和 YUV 区别 有了解过哪些直播协议 httpflv 传输方式：http 流，...那我大概知道为何之前问我这么多数学问题 这个项目的难点有以下 视频的时间帧的确定 由于视频中会存在 I 帧、P 帧、B 帧作为干扰，所以一个视频 25 帧的话，但是实际上不是每一秒都是 25 帧的，每秒帧的数目是动态的
素材来源：网络 整理：strongerHuang 芯片一般是指集成电路的载体，也是集成电路经过设计、制造、封装、测试后的结果，通常是一个可以立即使用的独立的整体。...2、一般来说, 先对整个衬底注入少量(10^10 ~ 10^13 / cm^3) 的P型物质(最外层少一个电子)，作为衬底——离子注入 ?...这样就得到了一个准备注入的硅片. 这一步会反复在硅片上进行(几十次甚至上百次)——光刻 ?...10、用干蚀刻把需要P-well的地方也蚀刻出来，也可以再次使用光刻刻出来——干蚀刻 11、上图将P-型半导体上部再次氧化出一层薄薄的二氧化硅—— 热处理 12、用分子束外延处理长出的一层多晶硅，该层可导电...步骤16-18 (加上许许多多的重复) 属于后端处理 (BEOL)，后端处理主要是用来布线。最开始那个大芯片里面能看到的基本都是布线！一般一个高度集中的芯片上几乎看不见底层的硅片，都会被布线遮挡住。
芯片作为这几年走入大众耳目的一个话题越来越被国家和人民重视。但是芯片到底是什么，如何设计、又是如何制作出来、又是如何被装入电脑、手机、汽车、甚至人脑里面。...原子的动量将掺杂原子注入晶圆表层，就好像一粒子弹从枪内射入墙中。 热处理 热处理是简单地将晶圆加热和冷却，来达到特定结果的制程。...¨ 光刻母版是在玻璃或石英板的镀薄膜铬层上生成分层设计电路图的复制图。 ¨ 光刻母版可直接用于进行光刻，也可以用来制造掩膜版。 ¨ 掩膜版是在玻璃底板表层镀铬。...¨ 目前，测试的设计人员在探索如何将测试流程更加简化而有效，例如，同时进行多个芯片的测试。...¨ 在封装过程中，晶圆被分成许多小芯片，合格的芯片被封装在一个保护壳内。也有一些种类的芯片无需封装而直接合成到电子系统中。 集成电路的制造顺序
作为一个合格的程序猿，我们怎么能落后，我们要做出符合程序猿标志的小黄鸭，我们把小黄鸭的动态图变成字符型的小黄鸭动态图。直接上图，一张原版小黄鸭图，一张程序猿标志的字符型小黄鸭。...不要急，我给你分析下这个程序怎么实现。 程序步骤 实现字符动态图转化只需要 3 步，合久必分，分久必合。 把原动态图拆分成一帧一帧的图片。 把拆分的每帧图片转化为字符画。...程序环境 语言：Python 3.6 编辑器：Pycharm 第三方库安装 运行程序前，我们需要安装两个重要的库，第一个是 Imageio，它是一个 Python 库，提供了一个简单的界面来读取和写入各种图像数据...用 pip 命令可以快速安装，因工作需要，我电脑装了 Python2.7 和 Python3.6 两个版本，我用数字对不同版本进行了区分，如果你的电脑只安装了一个版本，可以把前面 python3 -m...下面这个用本程序制作的字符画大家知道是谁吗？欢迎在下方小程序的留言区告诉我。 ? 觉得不错，点赞、转发朋友圈都是一种支持。
公共（有线）LAN连接（1Gb以太网）无法满足这一巨大的带宽需求。别想通过Wifi发送这个。还要记住，我们使用了一个简化的情况；由于开销（帧信号等），实际带宽消耗将更高。...这取决于您使用的压缩设置，但是要给出一个大致的数字，您可以期望带宽需求至少减少一个数量级。 例如，一个1080p30流可以以低于12Mbps的质量（H.264-base，高质量）进行流式传输。...为了保持它的趣味性，我们将直接尝试一些简单的管道，从最简单的管道开始。 将视频测试源播放到屏幕： 从测试源开始总是个好主意 ?...如果您的Jetson设备上连接了多个摄像头，可以按如下方式指定一个： ? 将测试模式视频编码为H264并保存到磁盘上的文件： ? 这里我们在末尾使用了filesink元素来指定保存到文件以及文件名。...为了演示和利用这一点，我们将构建一个gstreamer管道，以执行以下操作： 使用我们的usb摄像头作为源 使用“tee”元素制作我们的摄像机视频流的3个副本 按原样显示第一个流（即，在任何压缩之前）
视频监控中摄像机、NVR、前后端之间都是用这个协议和RTP协议配合进行流媒体传输。 站在播放器实现角度，理解三者关系，看图： ? 我用一个开源软件通过RTSP的URL拉取了一个大华摄像头的视频。...音频可以传输G7xx系列、AAC系列。那封装好的数据可以传输吗，也是可以的。其中安防中常说的国标流就是RTP+PS形式，也可以传输RTP+TS数据； 3....Header + NALU Data; 我了验证猜想我进行了抓包和写文件，我们发现写文件的SPS和抓包RTP包固定头后面的负载完全是一致的，写文件中的SPS: ?...为了验证这种打包方式，我们同样进行了写文件和抓包，对第一个IDR帧的NLAU采取的这种分片进行了研究。 第一个IDR帧的NALU第一个切片： ?...---- 我们可以看到发送端一般采用Single NAL Unit和FU-A打包方式就基本可以将H264数据发送到接收端了，对于AAC音频来说，直接将ADTS头部去掉以1024字节组成一帧直接塞到RTP
2+1D方法可以更高效的计算策略模拟全3D卷积和注意力机制(直接将视频作为3D数据进行操作)的效果。它首先在每个帧上分别应用标准2D卷积，然后沿着时间轴应用- 1D卷积，在帧之间共享信息。...关键模块是带掩码时间扩散(MTD)，“掩码”一词意味着它处理全局生成过程(缺乏初始/结束视频帧引用)和局部细化过程(使用现有帧作为指导)。 还记得我提到的"潜在表征"吗?...作者详细描述了他们如何建立一个大型视频数据集。 不要把这项工作当作一个新的模型，它回答了所有这些闭源数据集是如何创建和管理的问题。...作者使用了一个仅解码器的LLM架构，能够将图像、视频和音频模式作为离散的令牌。...它主要是关于注释数据，因为收集视频并对其进行注释需要花钱，大多数实验室都负担不起。我们已经看到了一些模型如何使用生成的图像数据集来克服这个问题。今年我们会看到一个新的“万能”视频数据集吗?
Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。 在本文中，我将向您展示一些关于Pandas中使用的技巧。...拥有一个简单的工具或库来生成一个包含多个表的大型数据库，其中充满了您自己选择的数据，这不是很棒吗?幸运的是，有一个库提供了这样一个服务—— pydbgen。 pydbgen到底是什么?...2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...要直接更改数据帧而不返回所需的数据帧，可以添加inplace=true作为参数。 出于解释的目的，我将把数据框架称为“数据”——您可以随意命名它。...： 假设您想通过一个id属性对2000行（甚至整个数据帧）的样本进行排序。
每年的这个时候是很多机械设计应届毕业生找工作的时候，今年情况特殊，很多人都在了解如何成为一名机械设计工程师，机械设计工程师应具备何种技能，带着种种疑问，我感觉学习东西比较多，首先我针对应届毕业生说如下几点...如Solidworks，需熟悉简单的建模、出图，至于仿真、有限元分析、渲染等那是等你成为了机械工程师后的后话了，别一步登天；我相信每个大学都有这个上机课程吧（首先要懂的就是拉伸、切除、建基准面、异形孔这四项...，及电机使用，这个作为了解并熟悉概念，因为我感觉大学就算学过，可能真正设计时也得有人教，否则无法动手，我带多了新人，对此深有感触。...以上这些都是大学专业必修课，这是一个刚步入机械设计行业新人必备的知识。以后的话要学的东西非常的多。像数学建模分析（你以为数学不重要吗？错了）；像C语言编程（你认为机械学编程不重要吗？...5.熟悉各种材料（材料的性能、特点、尺寸规格、色泽和价格等）及热处理的方法，才能正确地选用材料和恰当的热处理的方法。
另一方面分片传输也能更高效地利用多路复用提高带宽利用率，一个逻辑通道上的一个大消息独占输出通道是不可取的，因此多路复用需要可以分割消息为更小的分段来更好的共享输出通道。...WebSocket 协议提供的分片方法，是将原本一个大的帧拆分成数个小的帧。下面是把一个大的Frame分片的图示： ? 分片图示 根据 FIN 的值来判断，是否已经收到消息的最后一个数据帧。...`FIN=1` 表示当前数据帧为消息的最后一个数据帧，此时接收方已经收到完整的消息，可以对消息进行处理。 `FIN=0`，则接收方还需要继续监听接收其余的数据帧。...答案是：看具体浏览器的实现。 WebSocket是一个 message based 的协议，它可以自动将数据分片，并且自动将分片的数据组装。 每个 message 可以是一个或多个分片。...：WebSocket是一个message-based的协议，它可以自动将数据分片，并且自动将分片的数据组装；； websocket长文本问题？：这里给出了长文本 ws 传输实践总结。
一.表面热处理 表面淬火 表面淬火是指在不改变钢的化学成分及心部组织情况下，利用快速加热将表层奥氏体化后进行淬火以强化零件表面的热处理方法。...火焰加热 利用乙炔火焰直接加热工件表面的方法。成本低，但质量不易控制。 激光加热 利用高能量密度的激光对工件表面进行加热的方法。效率高，质量好。...发蓝、磷化可以归为表面处理，不属于化学热处理。 !!!...###喷丸 喷丸强化是将大量高速运动的弹丸喷射到零件表面上，犹如无数个小锤锤击金属表面，使零件表层和次表层发生一定的塑性变形而实现强化的一种技术。...广泛用于包括航空航天、原子能、电子等尖端技术在内的几乎所有领域 ###金属镀层 在基体材料的表面覆上一层或多层金属镀层，可以显著改善其耐磨性、耐蚀性和耐热性，或获得其他特殊性能。
为了确保焊接后的工件符合标准，需要采取控制焊接变形的方法。本文将介绍一些常见的焊接变形控制方法。 预热和后热处理： 预热是在进行焊接之前将工件加热到一定温度的过程。...通过预热，可以减少焊接过程中的温度梯度，从而减少变形的发生。在一些情况下，还可以通过后热处理来进一步减小焊接变形。...后热处理通常涉及将焊接后的工件再次加热，并在特定温度下保持一段时间，以释放内部应力和减少变形。 适当的夹具和定位： 使用适当的夹具和定位工具可以确保焊接过程中工件的稳定性和正确的位置。...此外，使用适当的焊接材料和填充材料也可以改善焊接质量，减少变形。 焊接顺序： 焊接顺序是另一个影响焊接变形的重要因素。选择合理的焊接顺序可以减少热积累和应力集中，从而减小变形的可能性。...焊接后的热处理： 一些焊接工件可能需要焊后的热处理，以消除残余应力和减小变形。这包括正火、回火和退火等热处理方法。通过精确控制热处理参数，可以降低焊接变形的程度。
采用预热处理，在即将大量访问之前，手动加入缓存，设置不同的过期时间，尽量让缓存失效时间不在一个时间点。...没有访问就放到尾部 lfu 最近使用次数少的key进行一个数据删除 random 随机淘汰 ttl 设置过期事件的key进行优先淘汰 默认直接报错，异常，这是一个默认的处理策略 redis.config...5、redis实现持久化 Redis是一个内存数据库，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失 因此开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。...优点 RDB文件紧凑，全量备份，适合用于进行备份和灾难恢复 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快 生成的是一个紧凑压缩的二进制文件 缺点 每次快照是一次全量备份，fork子进程进行后台操作，...优点： 数据更加安全 当Redis AOF文件太大时，Redis能够在后台自动重写AOF AOF以易于理解和解析的格式，一个接一个地包含所有操作的日志 缺点： AOF文件通常比同一数据集的等效RDB文件大
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...计算机网络中的指数退避 所谓指数退避（exponential backoff），是一种根据系统反馈来成倍地削减操作的速率（比如数据流的速率）的算法，直到系统可以稳定地进行处理为止。...., 2K - 1]中随机取一个整数k，等待冲突窗口时长的k倍，然后再尝试重新发送帧。 当c > 16时，认定此帧发送失败，向高层报告错误。...指数退避的思想非常简单而有效，在除网络之外的其他方面也有应用。作为大数据工程师，挑两个大数据组件稍微讲解一下吧。...其中，数据源有一个经典且常用的实现SpoolDirectorySource，它负责读取特定目录下的日志文件，其中用到了指数退避算法。
答案：通过"".split("")直接拆分到数组里面，方便后续跟选项后的进行匹配。...2.2 数据清洗： 使用 NodeJs 相关读取 excel 的模块加载文件并转换为 JSON 文件再次输出，这里我们输出的 JSON 以每一条数据为一个 JSON 对象的字符串并占一行的格式输出到 output.json...文件，unicloud 云数据库在导入数据的时候需要的就是这种格式。...编写H5页面 我在 uniapp 市场找到的 swiper 组件，卡片的切换效果还是挺不错的，我们通过下面的 【再来 10 道题】 的按钮来切换下一页的题目，项目开发和插件安装建议直接使用 HBuilderX...总结 独立开发一些简易H5 来说还是 uni 更占一些优势，尤其是有一些数据库需求的项目，可以直接借助 uni 提供的各种服务来完成整个生命周期的开发，后期可以直接将 H5 托管到该平台，还可以生成统一发布页面
[ 导读 ] 深度学习研究中，我们往往会读到让自己觉得想法很惊艳的论文，心中对不同的论文也会有一个排名，那么本文中的提名是你心中的No.1吗？...由于方向有点略微小众，因此该领域之前的工作（基于深度学习）可以简单分为基于GAN的直接生成，基于光流的warp，基于插帧（其实也是基于光流的warp）这么几类。...-->基于关键点光流得到mesh中每一个格点的motion/轨迹-->进行轨迹平滑并得到平滑后的轨迹/每一个格点的motion-->基于motion得到满足平滑轨迹的视频帧”。...skip connection一招制敌，优雅至极，直接将CNN的表现提升了一个大档次。...这篇文章其实是想探究我们的CNN在学习图像的时候到底重点关注在哪个部分。这里抛开论文里面的繁琐的数学解释啥的（大家可以看看原论文），最后论文用一张图表示了这个大概是怎么样的一个过程。 ?
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