过程中大家也积极讨论了一些防破解的方法，在征得到大家的同意后，我将讨论的方案整理了出来，希望对正在做小游戏的开发者们有所帮助或启发，如果你有更好的方案也欢迎留言讨论。...目前还有一种大多数单机使用的方案：弱联网&资源校验。...1 弱联网 将我们的游戏关键数据保存到服务器上，比如关键配置、用户存档，或者是向服务请求加密验证，在游戏中使用自己的平台 appid 作为密钥等手段。...读取原生资源文件相对简单，使用引擎提供的 jsb.fileUtils.getDataFromFile 即可。...上面介绍了三种保护游戏的方案，抛砖引玉，相信大家还有更多更好的方法，欢迎大家留言讨论或来公众号分享你的经验。
今天我们来一个浅度测评，仅仅以多次发送 POST 请求这个角度来对比这三个库的性能。...首先我们通过各个客户端使用相同的参数只发送一次请求，看看效果。...发送100次请求，使用 aiohttp 耗时0.3秒左右 发送1000次请求 由于 request 保持连接的速度比不保持连接快，所以我们这里只用保持连接的方式来测试。并且不打印返回的结果。...那么使用 requests 或者 httpx 的同步模式，代码最简单。 如果你要发送很多请求，但是有些地方要发送同步请求，有些地方要发送异步请求，那么使用 httpx 最省事。...如果你要在生产环境使用，那么你可以做更多实验来看是不是符合你的实际使用情况。
Fedora 或 Mint，应该根据什么选择？ 虽然我们知道 Fedora 并不是完全面向 Linux 新手的，但许多用户喜欢使用 Fedora 作为他们的日常系统。...系统要求 & 硬件兼容性 image.png 在选择任何 Linux 发行版之前，你都应该看一下它的系统要求，并检查硬件兼容性。...在这方面，Linux Mint 和 Fedora 都需要至少 2GB 的内存、20GB 的磁盘空间，以及 1024 x 768 分辨率的显示器来获得入门级的体验。...但是，作为参考，让我给你举个 Fedora 和 Linux Mint 的例子。 考虑到我的电脑上使用的是 NVIDIA GPU，我需要安装专有的驱动程序以获得最佳性能。...所以，如果你想使用它们，你就必须 在 Linux Mint 中启用 snap。 总结 如果你想为你的家用电脑选择一个没有问题的、易于使用的操作系统，我的建议是 Linux Mint。
目前流行的计算机视觉技术如图像分类、目标检测等已被广泛应用于解决许多计算机视觉问题。在图像分类中，对整个图像进行分类。在目标检测中，则是通过检测图像中单个目标的位置来扩展图像分类。...图像分割 一些计算机视觉问题需要让计算机对图像内容有更深入的理解。分类和目标检测可能不适合解决这些问题，我们非常需要一种有效的技术来解这类的计算机视觉问题，图像分割技术应运而生。...在图像分割中采用的独特技术使其适用于解决某些计算机视觉问题。这些问题需要有关图像中出现的对象详细信息，无法通过对整个图像进行分类或为图像中存在的对象提供边界框来提供详细信息。...图像分割有两种主要类型： 语义分割：使用相同类别的对象使用相同的颜色映射进行分割。 实例分割：它不同于语义分割，它会对同一对象的不同实例用不同的颜色映射来进行分割。...可以使用边界框实现分割。这可以通过修改代码来实现。
Pipelines是一个我认为使用不广泛，但是很有用的方法，他可以把很多步骤联系在一个项目里，使他能够简单的转换和更好的适应数据的整体结构，而不仅仅是一个步骤。...to do it...怎么做 Without Pipelines, the process will look something like the following:没有Pipelines,步骤应该是下面这样...looked at a non-Pipeline example, let's look at how we can incorporate a Pipeline: 注意先前的缺失值是0，这里要求，使用均值来填充缺失值...以后，我们将看到这个概念有多强大，它不止于预处理阶段，它同样能够被扩展应用到降维上，拟合不同学习方法。降维是PCA（主成分分析）的一种处理方法。...在达成了这个方法后，我将试着回答‘为什么’这个问题，有两个主要原因： 1、第一是方便，代码变得更简洁，而不是反复调用拟合和转换函数，他为sklearn减负。
对于真实的图片，也可以使用合适的卷积核(3*3卷积核的中间值是8，周围一圈的值是8个-1)对其进行操作，用来检测物体的外形轮廓。...主要原理是，若不是图像边缘，则得到的值为0，是边缘则值不为0，就会输出轮廓图。
Fedora 或 Mint，应该根据什么选择？ 虽然我们知道 Fedora 并不是完全面向 Linux 新手的，但许多用户喜欢使用 Fedora 作为他们的日常系统。...系统要求 & 硬件兼容性 image.png 在选择任何 Linux 发行版之前，你都应该看一下它的系统要求，并检查硬件兼容性。...在这方面，Linux Mint 和 Fedora 都需要至少 2GB 的内存、20GB 的磁盘空间，以及 1024 x 768 分辨率的显示器来获得入门级的体验。...但是，作为参考，让我给你举个 Fedora 和 Linux Mint 的例子。 考虑到我的电脑上使用的是 NVIDIA GPU，我需要安装专有的驱动程序以获得最佳性能。...image.png 不仅如此，由于某些原因，我的有线网络似乎没有被激活，因此，我没有互联网连接。 是的，当你遇到问题时，你总是可以尝试着去排除故障，但是对于 Linux Mint，我不需要这么做。
Spring 使用 RequestBodyAdvice 来实现请求参数的预处理 ?...： 使用 HandlerInterceptor来做 使用 HttpMessageConverter 在消息转换的时候进行加解密操作 使用 RequestBodyAdvice 在请求未被 Controller...converterType); 在这里 body 其实已经是 @RequestBody 对应的参数即 targetType, 同时还要求你返回 targetType 类型，这时在想做强制转换已经很麻烦了，所有这里可以使用继承的方式来实现...ToString(callSuper = true) public class HahaDTO extends MerchantBaseDTO { private String name; } 通过使用继承来保证自动转换的正确性...，来达到修改参数的目的，当然我们也可以通过这个来实现打日志，参数校验等功能
https://towardsdatascience.com/demystifying-deep-image-prior-7076e777e5ba 注：本文的相关链接请访问文末二维码 在这篇文章中，我将主要介绍图像复原和深度图像先验如何用于图像复原...（左）原始图像，（中）损坏的图像，（右）复原的图像 X→原始图像 ? →损坏的图像 ? →复原图像 我们可以从经验数据中使用最大后验分布来估计看不到的值。 ?...其中z是固定的随机输入图像，θ是随机初始化的权重，它将通过梯度下降来进行更新以获得目标输出图像。 但是，为什么我们应该考虑这种参数化方法的原因依然不明确。从理论上来看，它似乎会产生原始的噪声图像。...在论文中作者进行了一项实验，该实验表明，在使用梯度下降来优化网络的时候，卷积神经网络对噪声图像不敏感，并且会更快更容易下降到看到更自然的图像。 ?...最后我们找到最佳θ时，我们可以通过将固定输入z向前传递到具有参数θ的网络来获得最佳图像。 ? ? 图8.图像复原使用Deep Image Prior。
Transforms包介绍 Pytorch中的图像预处理都跟transforms这个工具包有关系，它是一个常用的图像变换工具包，主要支持方式有两中： Compose方式，支持链式处理，可以集合多个transforms...0.224, 0.225)), ) scripted_transforms = torch.jit.script(transforms) 当以script脚本形式运行时候，transfroms必须使用...官方说明上述两种变换方式均支持PIL图像对象与Tensor对象，输入的图像格式必须为以下： (C、H、W) 一张图像变换 或者 (B、C、H、W) 多张图像变换 其中C表示图像通道数、H表示图像高度、W...表示图像宽度，B表示batch数目 常用图像转换类功能列表 常见的torchvision.transforms的类与功能如下： torchvision.transforms.CenterCrop //...运行上述的测试代码，我没有使用PIL库，而是使用OpenCV完成了图像读取与处理显示，代码如下： import torch import cv2 as cv import numpy as np import
很多人都问我这样的问题，在他们的产品/设备/笔记本/服务器等上面应该使用什么样的稳定版内核。...在这篇文章我将尝试去给出我在这个问题上的看法。当然，你可以任意选用任何一个你想去使用的内核版本，这里只是我的建议。 和以前一样，在这里给出的这些看法只代表我个人的意见。...可选择的内核有哪些 下面列出了我建议你应该去使用的内核的列表，从最好的到最差的都有。...就我本人而言，我比较喜欢基于社区的、内核不断滚动升级的用最新内核的 Linux 发行版，并且它也是由开发者社区来支持的。...如果我没有在这里列出你所喜欢的发行版，并不是意味着它们的内核不够好。查看这些发行版的网站，确保它们的内核包是不断应用最新的安全补丁进行升级过的，那么它就应该是很好的。
选择正确的环境来编写和调试 Python 代码可能具有挑战性，但 PyCharm 是一个很好的选择，从其他选项中脱颖而出。 下面的文章将深入探讨PyCharm是否是你的Python编程的正确选择。...此外，它对于使用流行的Web应用程序框架（如Django和Flask）进行Web开发特别有用。此外，程序员还可以使用各种API创建他们的Python插件。...此外，它拥有一个用户友好的界面，可以使用特定应用程序的插件进行自定义。 集成工具 PyCharm是用于Python开发的集成开发环境（IDE），它提供了广泛的集成工具，允许您使用各种其他技术和工具。...但是，您是否应该使用它取决于您的特定需求和偏好。如果您不熟悉编程或更喜欢简单的文本编辑器，则可能需要从更基本的工具开始。但是，如果您正在处理大型项目或需要高级功能，PyCharm可能是您的最佳选择。...最终，值得尝试不同的选项，看看哪一个最适合您。
RDB 快照命令 RDB 创建原理 RDB 的优点 RDB 的缺点 AOF 持久化 AOF 的配置 AOF 创建原理 AOF 的优点 AOF 的缺点 RDB 和 AOF 二者的区别 RDB 和 AOF 我应该用哪一个...： RDB：生成指定时间间隔内的 Redis 内存中数据快照，是一个二进制文件 dumpr.rdb AOF：记录 Redis 除了查询以外的所有写命令，并在Redis 服务启动时，通过重新执行这些命令来还原数据...RDB 和 AOF 我应该用哪一个？ 如果你非常关心你的数据，但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失，那么你可以只使用 RDB 持久。...Redis 支持同时开启 RDB 和 AOF,系统重启后，Redis 会优先使用 AOF 来恢复数据，这样丢失的数据会最少。...2，确保快照的备份都带有相应的日期和时间信息， 每次执行定期任务脚本时， 使用 find 命令来删除过期的快照： 比如说， 你可以保留最近 48 小时内的每小时快照， 还可以保留最近一两个月的每日快照。
AiTechYun 编辑：nanan 组装高质量的图像数据集 该显微镜主要用于成像应用程序，来分析每天TB数据。这些应用程序可以通过计算机视觉和深度学习的最新进展而获益。...现在，Google工程师与机器人显微镜应用合作，组装了高质量的图像数据集，将信号与噪声分开。...在“深度学习评价显微镜图像聚焦质量”中，研究人员训练了一个深度神经网络，用比以往方法更高的准确率，来评价显微图像的焦点质量。...，避免需要手工标记的数据集）,训练使用数据模型,评估泛化(在我们的例子中, 通过额外的显微镜获取看不见的细胞类型）并部署预先训练的模型。...“以前用于识别图像焦点质量的工具通常要求用户手动检查每个数据集的图像，以确定在焦点和非焦点图像之间的阈值；我们的预训练模型不需要用户设置参数，也不需要更精确地对焦点质量进行评估。
问题 我之前一直使用 Java，现在开始转向 C++。...回答 对于现代 C++ （尤其是 C++ 11 之后），大量使用 new 动态分配是不明智的选择。 下面从两个方面来解释： 什么时候该使用 new？ 什么时候该使用指针？...什么时候该使用 new？ 你需要延长对象生命周期。 意思是说你想一直使用某个地址位置的变量，而不是它的副本，对于后者，我们更应该使用 Object myObject; 的语法。 你需要很多内存。...当你确实要用动态内存分配的话，我们应该用智能指针或者其它的 RAII 技术来管理这部分资源。 什么时候该使用指针？ 不过，除了动态分配内存之外，原始指针还有其它用途。...当然你也可以使用智能指针来封装它，这样使用起来就方便了。
请访问 使用 Apache Druid 的公司 页面来了解都有哪些公司使用了 Druid。...如果您的使用场景符合下面的一些特性，那么Druid 将会是一个非常不错的选择： 数据的插入频率非常高，但是更新频率非常低。...大部分的查询为聚合查询（aggregation）和报表查询（reporting queries），例如我们常使用的 “group by” 查询。同时还有一些检索和扫描查询。...如果你的使用场景是下面的一些情况的话，Druid 不是一个较好的选择： 针对一个已经存在的记录，使用主键（primary key）进行低延迟的更新操作。...使用场景中需要对表（Fact Table）进行连接查询，并且针对这个查询你可以介绍比较高的延迟来等待查询的完成。 https://www.ossez.com/t/apache-druid/13604
因此在将图像输入神经网络之前，需要经过一个预处理阶段，以便达到更好的分类效果。 图像预处理通常来说非常简单，只需执行几个简单的步骤即可轻松完成。但为了提高模型的准确性，这也是一项非常重要的任务。...要获得灰度图像，我们只需要在图像加载函数中通过将适当的值作为第二个参数传递来指定它： img = cv2.imread('path/image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ?...因此，如果我们的数据集包含大量图像，我们应该考虑在训练阶段之前实施批量调整大小的过程。 在OpenCV中，我们可以与同时执行缩小和升频resize()，有几个插值方法可用。...我对升级进行了快速比较： ? 前两个图像似乎质量更高（但是您可以观察到一些压缩伪像）。线性方法的结果显然更平滑（没有对比度）并且噪点更少（黑白图像证明）。最后一个像素化。...OpenCV是一个很好的图像预处理任务库，不仅限于此。对于许多计算机视觉应用来说，它也是一个很好的工具…… ? https://www.youtube.com/watch?
下面是我已经测试的几个 CRI，并进行一些基准测试来对他们进行了简单的对比，希望对你有所帮助： dockershim containerd crio 对于 cri-o，已经测试了2个后端：runc 和...创建集群 这里我直接使用 molecule 创建一个集群，并配置了它在每个 worker 节点上使用不同的 cri，对应的 ansible 源码位于：https://gitlab.com/incubateur-pe...下面我们就来深入了解下，这次我们使用集群中的 Prometheus、Grafana 来可视化监控指标，对应的自定义 dashboard 数据可以在 https://gitlab.com/ulrich.giraud...但是好像我还没有回答我最初的问题，那就是：我应该为我的k8s集群使用什么CRI？...从我个人角度考虑的话，我个人的选择是：containerd，他速度快，配置方便，相当可靠和安全，不过 cri-o 已经支持 cgroupsv2 了，所以如果我使用 fedora 或者 centos/8
但是我只会使用递归来实现。众所周知，递归算法计算斐波那契数列的效率极差，速度极慢。 于是我求助于当时我的师父，问他有没有办法帮我解决这个问题。...我师父说：“有啊，我写过，但是代码是用C++ 写的，你估计看不懂。不过没关系，你用 Python 直接调用就可以了。” 我很惊讶：“用 Python 直接调用C++代码吗？看起来似乎很麻烦啊。”...我给你一个.proto 文件和一个地址，你拿去自动生成代码就能调用了。”...于是，我拿到了一个mentors_secret.proto文件，里面的内容非常简单： syntax = "proto3"; message NumToCalc { int32 num = 1...原来是使用 gRPC 啊。这样我就知道怎么做了。
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