在Numpy中经常使用到的操作由扁平化操作,Numpy提供了两个函数进行此操作,他们的功能相同,但在内存上有很大的不同.先来看这两个函数的使用:from numpy import * a = arange...可以看到这两个函数实现的功能一样,但我们在平时使用的时候flatten()更为合适.在使用过程中flatten()分配了新的内存,但ravel()返回的是一个数组的视图.视图是数组的引用(说引用不太恰当,因为原数组和ravel...numpy import *a = arange(12).reshape(3,4)print(a)# [[ 0 1 2 3]# [ 4 5 6 7]# [ 8 9 10 11]]# 创建一个和a...相同内容的数组bb = a.copy()c = a.ravel()d = b.flatten()# 输出c和d数组print(c)# [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10...11]print(d)# [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]# 可以看到c和d数组都是扁平化后的数组,具有相同的内容print(a is c)# Falseprint
数据安全 搭建了云原生数据安全中台，针对敏感数据建立发现、治理、加密、审计和处理等全流程治理流程的同时，依托数据加密软硬件系统、密钥管理系统、凭据管理系统以及云数据加密代理网关等技术，通过凭据产品和云平台的无缝衔接...应用安全 通过将Web防护功和云基本安全能力的结合，构建了更加主动且更贴合云上应用安全需求的云WAF安全防护体系。...网络安全 针对逐步凸显的攻击面暴露过多、云端流量访问与管控、安全漏洞及安全日志审查等基础安全问题，支持云环境下的SaaS化一键部署，运用更为弹性和灵活的原生DDoS防护和云防火墙，以“随取随用”的方式，...具体表现为以下几大显著优势： 开箱即用 实现了云上安全产品的模块化、敏捷化和便捷化。大幅降低云上租户安全产品配置成本，并实现更好的兼容性和灵活性。...支持小程序1-3天内极限开发 依托“开箱即用”功能，在抗疫期间，推出“微应急”安全防护方案，通过一套部署在云端的纵深产品体系和一套覆盖“事前、事中、事后”全生命周期的安全服务体系，将安全基因切入到小程序开发和运营中
4：volatile无法同事保证内存可见性和原子性，加锁机制（同步机制）既可以确保可见性又可以确保原子性，而volatile只能保证可见性，原因是声明为volatile的简单变量如果昂墙纸与该变量以前的值相关
今天我想和大伙聊一些解决问题的思路，就像我在 Spring 视频中所讲，我不仅是想让小伙伴们理解 Spring 源码，看懂 Spring 源码，更是想让小伙伴们掌握 DEBUG 源码的思路和方法，相信各位在学习...如果你懂一点源码分析技巧，这个问题其实可以自己分析去解决，但是如果你只会背八股文，那这个问题就有点棘手了。 可能有的小伙伴认为这个并无必要，工作中不会用到，面试直接背八股文就行。但是！！！...HttpOutputMessage outputMessage) throws IOException, HttpMessageNotWritableException; } 这个接口中最重要的就是 read 和...大家可以看到，这里会判断这个 ModelAndView 是否为 null，不为 null 的话，会去调用 render 方法进行视图的渲染，这个时候就会去找到视图解析器，分析视图，渲染视图，这个松哥之前也都和大家聊过了...从这个问题的分析中大家也能看出来，单纯的背八股文真的不如自己去读一读源码理解一下，因为八股文只能解决面试问题，对于工作，对于自身技能的提升作用是有限的。
你接下来做出什么决定，就在平台和广告主一念之间。 相比之下，购物车里放个高达就再送上一大波手办的淘宝，根据搜索词来分发广告的Google百度，都太简陋了。...挡箭牌&背锅侠 你以为AI只能用来赚钱？拿衣服。 Facebook最近还为AI开辟了又一大新功能：背锅。 ? 国会山10小时，人工智能戏份不少。小扎反复提起，似乎十分依赖，甚至寄予厚望。...但深究起来，它一直是个挡箭牌和背锅侠。 减少仇恨言论？AI能搞定。 恐怖主义招募信息？AI能搞定。 虚假帐号？还是AI。 俄罗斯干涉大选？AI。 种族歧视广告？AI。 安全问题？AI。...99%的“恐怖主义内容”，很可能是以图片和视频形式为主。经过训练的机器学习算法，现在识别图像的准确率在特定的数据集上甚至早已超越人类，各家公司也都投入了大规模的使用。...倾向于将黑人认作罪犯、认为女性和科学工作不搭等等问题，在人工智能的应用中层出不穷。
就像手机号不能用110是一个道理 标识符命名规则有如下4个要求: 1.见名知意 ：看到变量的名字就能知道这个变量干什么的 2.由字母、下划线和数字组成，且数字不能开头 3.区分大小写 4.不能和关键字重复...什么是关键字 关键字是python语言已经使用的标识符，所以不允许开发者自己定义和关键字相同的名字的标识符. ps: 就像110这个电话号码已经给警察使用了, 个人的手机号是不能使用110一个道理
内存分配和释放是非常耗时的操作，因此频繁地对切片进行重新分配和释放会影响程序的性能和效率。当程序中的数据量增加时，内存分配和释放的开销也会增加，这会导致程序变得更加缓慢。...因此，在使用切片时，需要注意内存使用的优化，尽可能地避免频繁地进行内存分配和释放操作。优化内存使用可以减少程序的运行时间和内存占用，提高程序的性能和效率。...总之，在使用切片时，需要注意内存分配和释放的开销，并尽可能地优化内存使用，以提高程序的性能和效率。...此外，内存分配和释放的开销也会对垃圾回收的性能产生影响。如果程序中存在大量的内存分配和释放，将会导致垃圾回收器频繁地进行扫描和回收，从而降低程序的整体性能。...本文转载于WX公众号：不背锅运维：https://mp.weixin.qq.com/s/_NxQo-fpKeRg-tgoUiKbTQ
图片给到后端的密码字段是password图片处理认证的path是/login（其实在地址栏就可以看到，但为了进一步确认还是要分析一下）图片该知道的都知道了，下面开始写代码实现这个处理登录请求的API，分享用go和python...(w, &cookie) // 重定向 http.Redirect(w, r, home_url, http.StatusMovedPermanently) }}// 拉起http服务和做路由...测试效果代码写完了，下面测试测试效果，go和python的实现，最终达到的目的是一样的，请分别自行测试哈。...auto_login图片完成自动登录图片写在最后：在go的实现中，第一次登入后且正常注销，再次通过API登录时，重定向到目标地址时向浏览器写入cookie会失败，导致直接去到登录页面，清除浏览器的历史记录和cookie
形式化表示为： 其中， 表示历史观测数据， 表示预测结果， 和 分别为历史窗口长度和预测窗口长度。...所提方法 我们提出了一种直观、简单、且有效的方法，结合扁平化数据建模（单变量+整体孤立图）、焦点对比学习（focal spatio-temporal contrastive learning）的时空图神经网络框架...STEV整体结构 扁平化数据方案 为了更清晰地理解该方案，下图给出了填充方案和扁平化方案的对比示意。 数据填充 vs. 扁平化 为避免引入学习噪声，我们将多变量时间序列展平为单变量时间序列。...当展平后，如何进行不同节点之间的特征聚合（比如，和），以及避免不同样本中节点建立关联（比如，和），是需要解决的主要问题。...知识遗忘实验 Take-away message 提出了一个新变量结构的预测任务，扩张变量时序预测，它强调了在动态系统中，当感知范围扩大后，尽快开展预测服务的需求下，提高所有变量的预测精度； 提出了一种结合扁平化数据方案和时空焦点对比学习的时空图预测框架
flat函数 - 数组扁平化 考虑我们有如下一个数组 const arr = [1, 2, [3, 4], [5, 6, [7, 8]]] 这个数组有很多层，我们现在需要将它变成一层的应该怎么做呢？...结合我们前面讲过的reduce和递归我们很容易写出这个方法： const flat = (arr, initVal) => { const startVal = initVal || []; return...} }, startVal) } const arr = [1, 2, [3, 4], [5, 6, [7, 8]]]; const flatArr = flat(arr, 1); // 只扁平化一层...}, waitTime); } } } const debouncedSendRequest = debounce(sendRequest, 500); 复制代码 节流函数 节流函数和防抖函数很像...waitTime) } } } const throttledScrollHandler = throttle(scrollHandler, 50); 原创不易，每篇文章都耗费了作者大量的时间和心血
堆栈式 CMOS、背照式 CMOS 和传统 CMOS 传感器有何区别 光电效应 光电效应的现象是赫兹（频率的单位就是以他命名的）发现的，但是是爱因斯坦正确解释的。...传统（前照式）CMOS 对比一下前照式和背照式的横剖对比图示： 传统的CMOS是图中左边的“前照式”结构，一般的CMOS像素都由以下几部分构成：片上透镜（microlenses）、彩色滤光片（On-chip...背照式（Back-illuminated）CMOS 由于前照式有这些缺点，那么背照式（Back-Illuminated CMOS）的设计就应运而生了。...它将电路层放到了光电二极管后面，这样，光线就能直接照到光电二极管上，光线几乎没有阻挡和干扰地就下到光电二极管，光线利用率极高，所以背照式CMOS传感器能更好的利用照射入的光线，在低照度环境下成像质量也就更好了...堆叠式不仅继承了背照式的优点（像素区域依然是背照式），还克服了其在制作上的限制与缺陷。由于处理回路的改善和进步，摄像头也将能提供更多的功能，比如说硬件HDR，慢动作拍摄等等。
本篇先对nodeSelector和nodeAffinity做个初探。...list-watch是一种轻量级的架构，用于在分布式环境中支持和管理系统name-value对模型。...list-watch机制非常适合用于高可用系统，因为它可以自动地进行数据共享和同步，使各个节点能够及时获取最新的信息，从而提升系统的可用性和可靠性。...此外，list-watch还可以帮助系统在各个节点上实现一致，这有助于提高系统的可扩展性，改进其可靠性和稳定性。...当调度器找到能够满足 Pod 的其他调度请求的节点时，调度器会遍历节点满足的所有的偏好性规则， 并将对应表达式的 weight 值加和。 最终的加和值会添加到该节点的其他优先级函数的评分之上。
有界阻塞队列 6 背压（Backpressure）机制 纯“推”模式下的数据流量会有很多不可控制的因素，需要在“推”模式和“拉”模式之间考虑一定的平衡性，从而优雅地实现流量控制。...使得消费者可以根据自身当前的处理能力通知生产者来调整生产数据的速度，这就是背压。 7 响应式流规范 针对流量控制的解决方案以及背压机制都包含在响应式流规范中，其中包含了响应式编程的各个核心组件。...8.3 Subscription 确保生产者、消费者针对数据处理速度达成一种动态平衡的基础，流量控制中实现背压的关键。...响应式流是一种规范，而该规范的核心价值，就在于为业界提供了一种非阻塞式背压的异步流处理标准。...响应式流规范是对响应式编程思想精髓的呈现 对于开发人员而言，理解这一规范有助于更好的掌握开发库的使用方法和基本原理。 FAQ 简要描述响应式流规范中数据的生产者和消费者之间的交互关系。
创建用于测试的Deployment和Service apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: test-goweb...该链包含了一些规则，用于控制访问 Kubernetes 的 API、DNS 和其他一些服务。 KUBE-NODEPORT 链：当 Service 类型为 NodePort 时，此链将被创建。...而当使用ipvs时，Kubernetes会在每个节点上创建ipvs规则，并使用ipvs的负载均衡算法实现服务发现和流量转发。...无论是使用iptables还是ipvs，Kubernetes都会自动维护这些规则，保证Service的负载均衡和高可用性。...Kubernetes通过自动化的方式，简化了Service的配置和维护。
为了提高位姿结算精度以及可靠的三角化，本文设计了新颖的鲁棒后续帧选择策略，后续章节进行介绍。 三角化：新注册的图像需要对已有的场景点有足够多的观测，同时也可以通过三角化扩展场景点。...现有的三角化方法鲁棒性不足且耗时严重。本文设计了一种全新的三角化策略，后续章节进行介绍。...模型类型用于仅从非全景和已标定图像才参与重建。 注意：不对全景图像进行三角化，以避免退化点，可以提高三角化和后续图像注册的鲁棒性。...最终目标是最大化三角化模型对观测的复合程度，于是三角化的点 为： 其中是任何一种三角化方法(本文使用了DLT[2]方法)。...一个比较好的三角化点需要满足两个条件： 足够大的三角化角度； 三角化点深度为正，且该点的重投影误差小于阈值 ； 值得注意的是，三角化的过程中使用了RANSAC，即从上述特征追踪中随机选择2个点(一对点
1 矩阵对角化方法 摘要： 本文给出了一种不同于传统方法的矩阵对角化方法，利用矩阵的初等变换，先求出矩阵的特征根与特征向 量，接着再判断矩阵是否可对角化。...关键词： 矩阵 特征根 特征向量 对角化 The Methods of the Diagonalization of the Matrix g Abstract: In this paper, the...Key words: Matrix; Characteristic roots; Characteristic vectors; Diagonalization 1 、引言 对角化后的矩阵在计算和应用等方面比一般矩阵更具优越性...， 而矩阵对角化方法 有很多， 如对于对称矩阵可以将其看成二次型所对应的矩阵， 通过配方法将其化为标 准形从而实现矩阵的对角化，再如通过求解特征根和特征向量方法，首先求解 0 | | A E ...本文主要介绍一种异于传统方法的矩阵 对角化方法， 即将矩阵的特征矩阵经过一系列初等变换将其化为上三角形矩阵或对角 形矩阵从而得到矩阵的特征根与特征向量，同时判断矩阵是否可对角化。
对角化的对象矩阵有两类： 方矩阵的对角化 长方形矩阵的对角化 对角化的方法也有两类： 输入和输出空间的基完全一样，对应的特征值特征向量分解A=SΛS−1A = S\Lambda S^{-1}。...输入空间和输出空间的基不一样，这就对应了SVDSVD，也就是AV=USAV=US，V,UV,U分别是输入和输出空间的基，这种情况下的对角化总是存在的。...特征值和奇异值分别表示对角化解耦后对应的基底的长度，从线性变换的角度上是对不同的基的延伸程度，从方差的角度上来说是方差的大小信息的多少。 特征值或奇异值如果等于0，说明矩阵存在某一个维度上的信息缺失。...因此可以得到如果矩阵AmnA_{mn}的秩为rr，那么它肯定有rr个不等于0的特征值和奇异值。...那么，具体如何将一个矩阵分解成对角矩阵和标准正交矩阵的乘积？
根据网格改动大小，可以分为这么几类： 保持顶点拓扑和几何信息，优化网格连接关系 保持顶点拓扑信息，同时优化顶点几何和网格连接关系 顶点重采样，优化网格连接关系 Remesh对原网格的改动比较大，实际应用中要谨慎使用...---- Delaunay三角化 Delaunay三角化，是点云的一种三角化方法，它具有某些好的性质： 网格中的最小角最大化 任意三角形的外接圆内不含三角形以外的顶点 三角化的网格是点云的凸包 最大化所有三角面片的内切圆的平均值...我们可以放开一些Delaunay性质约束，使其尽量的接近Delaunay三角化。下右图是一个带约束的Denaulay三角化的结果。可以比较一下中图和右图的结果差异。...---- Delaunay网格优化 Delaunay优化，可以优化网格的连接关系，减少狭长三角形，保持网格顶点数目和位置不变。如下图所示，图2和图3是图1点云不同的三角化结果。...Voronoi图和Delaunay三角化的图，互为对偶图。如图右所示。 ---- 重心Voronoi图 重心Voronoi图，是一种特殊的Voronoi图，其每个区域的重心和其对应点重合。
对角化和A的幂 22.1 课程内容：对角化和A的幂 根据上一讲的内容，我们已经知道了如何求解特征值和特征向量，并且在讲行列式的时候我们就已经说明了行列式的存在就是为了特征值和特征向量，那么特征值和特征向量的作用是什么呢...将这两个矩阵相乘，我们就可以得到对角化公式 ? 这就是我们继 ? 和 ? 之后的另一种矩阵分解形式。 这里需要重点说明下我们的前提假设，因为 ? 有 ?...必然可以由该对角化公式进行对角化。而在上一讲，我们也讲到一些矩阵的形式，他们的特征值有可能相同，有些还可能存在特征值和特征向量数量不等的情况，这里简单说明特征值存在相同情况时 ?...有可能可以进行对角化（具体的情况分析，后续章节讲解），这里不做展开，只考虑 ? 可以对角化的情况（存在 ?...解答，基于课程内容，求矩阵的幂采用对角化的方法，因此首先求解 ? 的特征向量和特征值得到特征值矩阵 ? 和特征向量矩阵 ? 。 ? 因此特征值为 ? ，特征值矩阵 ?
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
云直播
