再次编译生成exe文件，点击运行，首先产生一个解码文件，然后再次产生可执行文件，最终达到上线，下图时
SLF4J 只是一个门面程序，并不做具体的日志打印功能，需要整合LogBack 、Log4j 等第三方模块。
AI技术的飞速发展不仅改变了人们的生活方式，也大大提升了各行各业的生产效率和创新能力。
在实际工作中，有些场景下，因为产品既有功能限制，不支持特大文件的直接处理，需要把大文件进行切割处理。
Adobe Illustrator 2021 mac非活动版是一款ai mac矢量图形设计软件。illustrator 2021 MAC Inactive Edition广泛应用于平面设计、标志设计、图标设计、书籍插图、包装设计、印刷、广告设计和插画设计。Illustrator 2021 mac破解版提高了软件的性能，大大提高了运行效率，缩短了Illustrator 2021 mac破解版的启动时间，加快了文件打开速度。可以帮助设计师提高工作效率。Illustrator 2021 mac免激活版支持画布100倍放大，可以在宽敞的画布上创建可以轻松缩放的大尺寸图形，例如，更方便用于公交车广告和户外广告牌。
他们给现有的激光雕刻机安上了一个AI，就可以自动识别30种不同的切割材料，准确率高达98%。
为期三天的 DEFCON CHINA 已经结束了，现场有很多有趣的人和事。本篇回顾将带大家了解一下那位留着莫西干发型、热情健谈，而且想法和行动都很不拘一格的老牌黑客 Zoz 以及他在大会上的演讲议题：《爆炸：一分钟内销毁存储设备》。
Exploder是一个Unity3D插件，可以爆炸任何有网格的游戏对象。在游戏对象上tag设置为“Exploder”，就可以看到爆炸了！
是我之前写过的一个图片切割器，这是 GitHub 链接，其主要功能是通过 canvas 对图片进行一个切割，从而达到发朋友圈、个人资料大图片的一个效果。
import java.awt.event.ActionListener;
为了演示一种制造兼容、可控机器人结构体的全新方法，研究人员构建了一个能够自主折叠的兔子、金枪鱼和海星的3D模型。这些构造物浸泡在热水之后，会从平面形式上折叠起来。在过去的几年时间里，越来越多人开始关注
数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦
RJ11 连接器通常只有 6 个位置和 4 或 2 个触点，它们不是国际标准化的，但由于其简单和小巧的形式，曾经是商业和住宅电话应用的非常流行的选择。
有点不可思议，这段视频引发了我对 Tapplock 智能挂锁的安全性好奇，这款具备指纹识别、手机蓝牙和莫尔斯码解锁的智能挂锁，在方便的同时，它安全性如何呢？由此我对 Tapplock 进行了一番研究，最终我实现了2秒之内对Tapplock的解锁。
谁说中国不能智造？在本周举行的2015世界机器人大会上，中国展示了一个可能是迄今最为昂贵的机器人初版，它很有可能在2020年被送上太空为卫星添加燃料等工作，可以在太空停留多年。它还可被用于摧毁卫星，移走零件或收集技术信息。 据悉，许多卫星的“死亡”是由于缺少燃料而非机械故障，而这种新型机器人提供的服务将延长卫星的使用寿命，并降低多个太空项目的成本。这种机器人拥有设计独特的机械臂，每条机械臂上有数个“关节”，帮助其完成添加燃料的操作。研究人员说，在一条机械臂伸展并握紧物品时，另一条机械臂可以注入燃料。另外，该
很愉快的，我们又见到了我们的老朋友，旅行商问题(Travelling salesman problem, TSP)，在之前的一期推送中，我们利用团队的高配置服务器计算了利用动态规划求解旅行商问题的时间和空间消耗。看过的朋友应该还对之前的那两个增长曲线记忆犹新吧，如果还没有看过，那赶紧去看一下哦，下面给出上一篇文章的链接：
这个空间就相当于生成渲染模型的轮廓线，比如三维图像大小为（256x256x200），那么这个控件就会生成一个长宽高分别为256想x256x200的一个长方体框架
问题导读： 1.怎样利用Spark机器学习API进行特征提取？ 2.怎样利用Spark机器学习API进行特征选择？ 3.Spark机器学习API中的特征选择有哪几种方法？ Spark机器学习库中包含了两种实现方式，一种是spark.mllib，这种是基础的API，基于RDDs之上构建，另一种是spark.ml，这种是higher-level API，基于DataFrames之上构建，spark.ml使用起来比较方便和灵活。 Spark机器学习中关于特征处理的API主要包含三个方面：特征提取、特征转换
上一篇介绍了 mongo 的三种部署方式，「单点、主从、副本集」三种部署方式，今天就跟大家聊聊最后一种「分片集群」的方式，分片集群也是 mongo 能够作为万亿级别数据库的核心魅力所在，也有一句话说到：
这款售价大约20美元的电灯TRÅDFRI，可以随时进行调暗或调亮、设定想要的颜色，以及拿来玩《毁灭战士》。
刚入模时看到一篇KT板机制作过程，从此一发不可收拾，但是现在网站已经打不开了：高翼练习机制作，还好网络上有心人早就复制备份了：打造一台适合初学者使用的练习机「微风2005」，这里也收藏一下： 好友hogkin说他也想要加入摇控飞行一族。 在经过多次劝告无效后，最后还是带他去败了整套的摇控飞行设备 hogkin在加入遥控飞行一族后进步神速，经过FMS的练习之后於第一次上场就可以单飞了。於是hogkin再接再励，又要加入DIY一族，我再次告诫DIY為一不归路，可要三思而后行。结果hogkin三二下就把大蚊
1 - 引言 首先让我们看下这个项目要考虑到的问题： 1.）使用100%Arduino兼容性硬件 2.）保证存储器足够大可以装下大量的稍后会扩展的新内容 3.）电量最少够1天用 4.）BLE既是中枢设备又是外围设备 5.）体积足够小 接下来的几页都是如何建造一个开源的手表！（这个版本是最初版本，所以之后的内容会有所更改来改进设计！） 这个项目非常耗时，既需要耐心又需要坚定的决心完成细致的焊接项目（小电线是不是非常有趣呢？） 这张图片是完成版的手表 2 - 零配件和工具 1.）
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
https://learnopengl-cn.github.io/01%20Getting%20started/04%20Hello%20Triangle/
Lambda表达式在过去几年中风靡编程世界。大多数现代语言都将它们作为函数式编程的基础部分。基于JVM的语言（如Scala，Groovy和Clojure）已将它们集成为语言的关键部分，本文将会对比Java与Scala在编译Lambda表达式上存在的差异
当你提到二维码时，大多数人想到的是仓库管理或产品标签等 "工业 "应用，但这篇文章在很大程度上是关于二维码的个人和社会用途。
Elasticsearch是一个强大的全文搜索和分析引擎，它的分析器（analyzer）是其核心功能之一。分析器能够将文本数据进行处理，将其转换为可供搜索和分析的索引项。
HTML5学堂（码匠）：文本操作一直是开发中不可避免的存在，用户选中的文本内容，是否可以进行获取并处理到需要的位置当中？如果可以，这样的操作到底需要使用到哪些方法呢？ 本文主要内容 1. 目标效果展示
一直以来做日志切割都是使用 shell + crontab 来搞，shell 脚本可以在网上找到各种版本的，改改就用了，懒省事。这样的做法很传统，却忽略了系统的给我们提供的优秀的工具 —— logrotate。
在人工智能领域，大模型有时会产生一个被称为“幻觉问题”的现象。在对话过程中，大模型可能会答非所问，生成与用户输入不符、与先前生成的内容矛盾或与已知世界知识不符的内容。这就是所谓的“幻觉问题”。
“本文由 云简科技CMO兼渠道负责人邱斐 撰写并投递参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项的评选。
验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。
cut 译为“剪切, 切割” ，它是一个强大文本处理工具，它可以将文本按列进行划分处理。cut 命令逐行读入文本，然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
这篇研究日记是在研究出现状况时的一份记录，分享出来，方便自己记忆查阅，也方便有类似想法的朋友 避坑。
前段时间办公室出现一奇葩需求，要把一段授课视频转换为文字，为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作，总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ，为啥不用Python呢～～说干就干，经过一番分析和搜索，还真被我搞定了，下面跟大家分享一下。
cut 译为“剪切, 切割”，是一个强大文本处理工具，它可以将文本按列进行划分的文本处理。cut命令逐行读入文本，然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
说到 shell 可控多线程，网上分享的大部分是管道控制的方案。这种方案，张戈博客也曾经实战并分享过一次：《Shell+Curl 网站健康状态检查脚本，抓出中国博客联盟失联站点》，感兴趣的朋友可以看看
1. 单击更换文本 点击按钮更换文本的内容 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 也可以把文本内容更换为小说之类的 [在这里插入图片描述] 2. 实现案例： 新建项目：TextListenerApplication 段子内容如下，不同的内容之间用虚线分割 女人真是太娇气了！ 和老婆一起出门， 走了不到五百米， 她就嚷嚷着累。 我只好从她背上下来自己走了。 --- 女人只会影响我拔刀的速度, 所以我把刀扔了, 快来和我处对象... --- 小明儿时算命： 26岁黄袍加身。 果然，26岁进了美团送外卖
目前的文字识别主要有两方面的研究。首先是传统的文字识别，也就是文档中的文字识别，主要是OCR技术，其技术已经比较成熟，效果也比较稳定。另一方面是基于场景的文字识别，也就是图片中的文字识别，即将图片里的文字转化成人类可以理解的语言。这个过程需要实现以下目标：获得图片中文字出现的位置，包括文本的起始位置、结束位置和上下高度；将所在位置的图片所包含的文本数据转化成人们可以理解的信息。这整个过程就是文字识别。
1、创建一个文件，方便后续操作，用last命令调出登陆信息，把最后5次的信息重定向存储到file.txt
上篇文章介绍了http1.1相对于http2的一些不足，本篇文章来聊一聊http2的一些优点，但是http2的优点比较多，并且需要结合源码展示，所以关于htt2的一些特点，我打算拆分成多篇文章，本篇文章只讨论http2实现的多路复用功能。
关于日志的一些问题: 单个文件过大会影响写入效率，所以会做拆分，但是到多大拆分? 最多保留几个日志文件？最多保留多少天，要不要做压缩处理？ 一般都使用 lumberjack[1]这个库完成上述这些操作
情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶，内在评价的一种倾向。它由两个方面来衡量：一个情感倾向方向，一个是情感倾向度。 情感倾向方向也称为情感极性。在微博中，可以理解为用户对某客体表达自身观点所持的态度是支持、反对、中立，即通常所指的正面情感、负面情感、中性情感。例如“赞美”与“表扬”同为褒义词，表达正面情感，而“龌龊”与“丑陋”就是贬义词，表达负面情感。 情感倾向度是指主体对客体表达正面情感或负面情感时的强弱程度，不同的情感程度往往是通过不同的情感词或情感语气等来体现。例如：“敬爱”与“亲爱
(10) ["D", "r", "a", "g", "o", "n", " ", "�", "�", " "]
高级一些的编辑器，都会包括宏功能，vim当然不能缺少了，在vim中使用宏是很方便的： :qx 開始记录宏。并将结果存入寄存器x q 退出记录模式 @x 播放记录在x寄存器中的宏命令 略微解释一下。当在normal模式下输入:qx后，你对文本的全部编辑动作将会被记录下来。再次输入q即退出了记录模 式，然后输入@x对刚才记录下来的命令进行反复。此命令后可跟数字。表示要反复多少次。比方@x20，能够反复20次。这个在文本的批处理中是很实用的。
近几年，国内机器视觉的普及型呈爆炸式增长，尤其对于国内的制造业，企业应用机器视觉，可以减少产品故障，提升生产线的整体质量，都是机器视觉不可或缺的因素。机器来获取图像、评估图像、解释（情况）然后做出适当反应的能力被称为机器视觉。
Linux常用命令汇总 dirname、basename作用 去除路径最后一级，即/home/test.sh 输出:/home 输出路径最后一级，即/home/test.sh 输出:te
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家的支持。
项目名称：赛克蓝德日志分析软件 seci-log 项目简介： 赛克蓝德日志分析软件，主要对日志进行收集，格式化，然后进行分析，日志可以是系统日志，也可以是业务日志，业务日志需要二次开发。目前支持
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