配置文件在： kernel/msm-4.4/net/wireless/db.txt
事务代码 OY17，这里可以配置相应国家里邮政编码的长度，当然还有银行账号的长度，税码长度等： ? ? 2016-01-15 写于宁波市鄞州区万达广场48克拉公寓
在本届翠贝卡电影节上，《国家地理》带来了其全力打造的VR电影。该影片详细描述了保护大象的人们与象牙偷猎者展开的激烈战斗。 在刚果民主共和国，Garamba国家公园的象群正面临着致命的威胁。...由于受到全副武装、组织完备的偷猎群体的猎杀，该公园的大象数量不断减少。《国家地理》的影视部门希望通过推出的这部全新VR影片，促使人们提高保护意识并募集一定资金，从而帮助大象摆脱现在所处的困境。...《国家地理》数字产品的执行副总裁Rachel Webber 说：“129年来，《国家地理》一直致力于保护整个地球的生态。...该片的导演Kathryn Bigelow表示：“在《国家地理》和非洲国家公园的帮助下，我们完成了《The Protectors》的拍摄。...该片为人们了解刚果民主共和国Garamba国家公园中勇敢的护园者提供了机会。作为野生动植物‘濒危’与‘灭绝’之间的最后一道防线，护园者们是这个世界上真正的无名英雄。”
处于当今时代，传媒和信息技术在国家政治事件中发挥着重要作用，而它们在信息社会中扮演的关键角色也值得沉思。在此，我们以国家选举过程为例，阐述传媒和信息技术在其中的重要性。...影响选举进程的步骤 大规模数字监控和关键词分析（政党、候选人、反对派的名称相关关键词） 简而言之，当公共或私人行为者通过控制或汇聚民众的手机、电脑和其他设备信息时，就可能会发生大规模监控行为。...大规模监控中收集的数据如何被数字媒体用来影响选举过程？...如以下这些例子： 受控的民主：一个民主受到控制的政府，统治者不总是同一个人，但国家权力却属于某些商业集团或精英组织，从某种意义上来说，这就排除了满足社会需求的其他发展选择、新路径或其他形式组织的可能性。...毫无疑问的一点就是，传媒和信息技术都在当今的信息社会中扮演着关键角色，小编在此推荐一篇彭博社早前报道的好文《如何黑掉一场选举》，其中更加立体地展现了传媒和信息技术在国家选举中的重要性。
@tocspringboot中自定义JavaBean返回的json对象属性名称大写变小写问题开发过程中发现查询返回的数据出现自定义的JavaBean的属性值大小写格式出现问题，导致前端无法接受到数据，目前有四种解决方法...具体原因如下图：一、继承类一般在vo层（可自行理解，阿里巴巴的编程规范）自定义JavaBean来封装数据返回给前端，都是需要用到多表查询，或者有额外的属性增加时需要创建。...例如：人的javaBean最好的方式是继承一个学生的javaBean在添加新的属性，这样再人的JavaBean中没有问题，学生的JavaBean返回的数据也是正常的，不会出现因为@Data注解导致的bug...（尝试了返回的格式是正常的）三、@JsonProperty其它博主的解决方案：字段属性加上注解@JsonProperty("aAnimalId")指定序列化后的名称，字段属性的get方法加上注解@JsonIgnore...这样，在序列化该对象为JSON时，属性名称将会变成小写。记录每一个学习瞬间
此前已经验证了强度是钢铁数十倍的CNT（碳纳米管），长期置于大气层中，会被原子状态的氧破坏。...代表性事件是马里兰大学医学院已经实现了让患者处于“假死”状态，延长人体创伤修复的窗口期，为手术抢救最多争取1小时时间。...最后要说的，则是让人感到有些细思极恐的数字生命了。 它将人的意识植入到机器中，并依靠超强算力的量子计算机，实现了“永生”。...而电影中的挖掘机、起重机等，是徐工集团专门根据导演组要求，用自家机器改装出来的。...比如最近手绘《流浪地球2》科普的中科院计算技术研究所研究员王元卓，就是顾问之一。 △图源：微博@王元卓 在他们的支持下，影片中数字生命部分电脑上的代码、图恒宇家里墙壁上的公式，都是真的。
答: SonarQube 是一个开源的代码质量管理平台系统，用于检测各类开发语言（例如: java、php、python、html、C、C#、Groovy）代码中的错误，漏洞和代码规范; 并且现在它可以与现有的...(2) 检查设计存在的潜在缺陷：SonarQube 通过插件 Findbugs、Checkstyle 等工具检测代码存在的缺陷。...(3) 检测代码的重复代码量：SonarQube 可以展示项目中存在大量复制粘贴的代码。 (4) 检测代码中注释的程度：源码注释过多或者太少都不好，影响程序的可读可理解性。...(5) 检测代码中包、类之间的关系：分析类之间的关系是否合理，复杂度情况。...SonarQube 版本: Current is 8.6 Community Edition(免费) ：(在你的CI/CD中采用代码质量的起点) The starting point for adopting
背景 今天在处理消息队列逻辑时，因为连接不上服务器，返回的错误信息中存在中文乱码 以前的处理方式，就是对返回的信息，使用 json_encode() 编码处理，记录到 错误日志中，方便后期问题排查...但是，此时发现，json_encode() 返回的是 false|NULL ，无法满足我的需求 通过网上的建议，找到一种解决方案 ：【PHP json_decode/json_encode 中文内容为...或乱码】 源码 /************************************************************** * * 处理因为数组元素中含有中文乱码时的问题...* @param string &$array 要处理的字符串 * @param string $function 要执行的函数 *...key]; unset($array[$key]); } } } } /** * 处理因为数组元素中含有中文乱码问题时，
PoseNet 可以用于检测单个或多个姿势，意味着有一个版本的算法可以检测一幅图像或视频中的单个人，而另一个版本的算法可以检测视频或图像中的多个人。...单人姿势检测 单人姿势检测是两种算法中最简单也是运行最快的。理想的使用场景是图像中只有一个人的情况。缺点是，如果图片中有多个人时，来自不同的人的关键点有可能会被检测为一个人的。...多重姿势检测 多重姿态检测可以解码图像中的多个姿势。比单个姿势检测算法复杂得多，并且运行速度稍慢，但却在图像中有多人的情况下很有优势，检测到的关键点不太可能与错误的姿势相关联。...即使用于检测单个人的姿势， 这种算法也可能更可取。因为当多个人出现在图像中时，两个姿势被连接在一起的意外就不会发生。...maxPoseDetections （可选项） - 最大可检测姿势数量，默认 5。 scoreThreshold （可选项） - 只返回根部位得分大于或等于这个值的检测实例。
在 Go 中，如果两个或更多的 goroutines 访问同一个内存地址时，那么至少有一块是写入的，而且它们之间没有排序，这就是 Go 内存模型所定义的数据竞争。...Go 有一个内置的竞争检测器，可以用来在编译时检测代码，以及检测执行过程中的数据竞争。...与动态竞争检测相关的重要属性如下： 由于动态竞争检测依赖于分析的执行，所以不会报告源代码中的所有竞争。 检测到的竞争集依赖于线程交错，甚至程序的输入没有变化，但会在多次运行中发生变化。...此外，由于在我们 5000 万行的代码库中存在预先存在的数据竞争，这也是一件不可能的事情。...图 1：动态竞争检测工作流的架构 基于这些考虑，我们决定在事后定期在代码快照上部署竞争检测器，这包括以下步骤： (a) 通过执行仓库中的所有单元测试来进行动态竞争检测。
java通过反射获取类中public 方法和属性并赋值调用 1.java通过反射获取类中public 方法的返回类型 方法名 参数类型的实现方法并打印出来. 1 import java.lang.reflect.Method...System.out.printf("_______"); System.out.printf(f.getName()); //获取属性名称...if (f.getType().getName().equals("java.lang.String")){ //判断反射过来的属性类型,将数据源赋值,这编几个数据...}else { Class c1 = Class.forName(f.getType().getName()); //获取属性值为对象(实体类)的情况
在重构Python代码的时候，需要统计有哪些函数和变量没有用到，搜索后发现一个简单的工具vulture，可以完成这个功能。...操作也很简单, pip 安装包： pip install vulture 检测代码： vulture tester.py 输出大概是这样: tester.py:19: unused import 'time...run_on_video' (60% confidence) tester.py:403: unused method 'render_results' (60% confidence) 可以看到，每一行是一个检测结果...，包含文件名称，行数，检测结果以及检测的置信度，可以根据这个输出来重构代码。
本报告通过对2024年11月中国及周边部分亚洲国家干旱情况的监测统计分析，展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力。...本月的旱情普遍较少，多发生在我国的西南和东南地区，11 月中旬以来，江南西部、华南西部气象干旱露头并发展，月底，广西大部、广东西北部、江西西北部、湖北东南部等地有中旱，局部有重旱。...本月上旬，我国西南地区及长江中游部分地区仍处于不同程度的干旱中，随后出现的降雨，有效缓解了西南地区的旱情；至本月中旬，我国江南西部、华南西部出现了旱情，且日趋严重；本月底，我国大部分地区无旱情，旱情主要集中于华南和华中部分地区...本月初，受南方部分地区的高温影响，我国西南的云贵地区及长江中下游部分地区仍处于不同程度的干旱中，华南的广西也出现了旱情，随后的降雨，缓解了云贵地区的旱情；至本月中旬，云贵地区的旱情逐渐减少，但广西的旱情愈发严重...缅甸；南亚的印度、不丹、斯里兰卡、巴基斯坦（部分）、孟加拉国、尼泊尔等共计17个国家。
在目标检测中有很多常用的数据标注工具，如LabelImg、Labelme等等，经过标注生成的格式各不相同，但基本符合几大数据集的标注格式。...本文用来介绍目标检测中常见的几种数据格式，以及格式之间的相互转换代码。...PASCAL VOC目标检测任务中所使用的的数据集和标注格式为xml，每张图片对应一个xml格式的标注文件。...以一个xml文件为例： xml文件中给出了：图片名称、图像尺寸、标注矩形框坐标、目标物类别、遮挡程度和辨别难度等信息。...--是否有分割label--> 由于标注文件是每个图像对应一个xml文件，在训练时首先需要将xml文件转为一个统一的csv文件，格式转换代码最后给出。
文件夹里面很多文件，需要批量挑战标题中的一些词组顺序：“Peppa Pig - Kylie Kangaroo (14 episode _ 4 season) [HD].mp4”这个文件名改成“14 episode..._ 4 season _ Peppa Pig - Kylie Kangaroo.mp4”，可以在ChatGPT中输入提示词： 你是一个Python编程专家，要完成一个文件重命名的任务。...”这个文件名改成“5 episode _ 4 season_Peppa Pig - Naughty Tortoise.mp4” 注意：每个步骤都要输出相关信息 这是一段Python脚本，可以完成所描述的任务...import os import re # 定义要操作的目录 directory = r"E:\4" # 定义文件名的模式 pattern = re.compile(r'(.*)(\((\d+ episode..._ \d+ season)\))(\s\[HD\]\.mp4)') # 遍历文件夹中的所有文件 for filename in os.listdir(directory): print(f"处理文件:
开源代码：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 01 前言 目标检测是现在最热门的研究课题，现在的框架越来越多，但是技术的新颖性到了瓶颈，目前开始流行...其次，稍微修改了下自适应图片缩放策略，Yolov5代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改，对原始图像自适应的添加最少的黑边。...SPARSE DETR：具有可学习稀疏性的高效端到端目标检测（源代码下载） 自适应特征融合用于Single-Shot目标检测（附源代码下载） 目标检测：SmartDet、Miti-DETR和Few-Shot...Object Detection RestoreDet：低分辨率图像中目标检测 Yolo-Z：改进的YOLOv5用于小目标检测（附原论文下载） 零样本目标检测：鲁棒的区域特征合成器用于目标检测（...：加法神经网络在目标检测中的实验研究 多尺度特征融合：为检测学习更好的语义信息（附论文下载）
通常情况下，contextify 是一个用于在 Node.js 中运行 JavaScript 代码的模块，它依赖于 Python 和 Visual Studio Build Tools 等软件。...所以说，当我们遇到gyp 退出代码为 2的错误信息时，可以向下面几个步骤一样去做处理。...1、问题背景在 Windows 7 系统中，使用 npm 命令安装 contextify 时，出现了错误：gyp 退出代码为 2。...以上的解决方法是很详细的，所以我们在安装过程中，尝试查看安装日志以获取更多详细信息，以便找出具体的错误原因。通常，安装过程中会生成日志文件，你可以在其中查找相关的错误信息。...上述解决方法中的一种或多种可能有助于解决在 Windows 7 中安装 contextify 时遇到的问题。如果问题仍然存在，你可能需要进一步查找特定错误消息，并根据错误消息采取相应的解决措施。
default_server; server_name _; return 508; } 508 Loop Detected（服务器发现请求中出现一个无穷循环） 有关“_”的说明
现实的遮挡人脸数据集有两个目标： i)检测他们是否有戴口罩； ii)检测是否正确戴口罩（例如在机场入口或人群中）。 据我们所知，没有一个大的遮挡人脸数据集为检测是否戴口罩提供如此细粒度的分类。...在这种情况下，有效的识别系统被期望用于检查人在被管制的区域是否戴口罩。为了完成这项任务，训练深度学习模型需要大量的遮挡人脸数据集来检测。...从这个意义上说，在文献中可以找到一些具有病毒相关遮挡的大型人脸图像数据集；例如：MAsked FAces dataset (MAFA)【Detecting masked faces in the wild...对于FFHQ【3】的每一个人脸图像(例如上图a所示)，基于Haar特征的级联分类器被用于检测一个感兴趣的区域（检测人脸矩形）。...然后，一个特定的关键点检测器“预测68个关键点【4】【5】”应用于感兴趣的检测区域，并允许自动检测68个面部结构的坐标(见图b所示的样本)。
特别地，由于 CustomID为integer 类型，所以该字段若为空，则在读取时被解析为0，故用 df[“CustomerID”]!=0 条件过滤。...,客户数] （2）销量最高的10个国家 Quantity字段表示销量，因为退货的记录中此字段为负数，所以使用 SUM(Quantity) 即可统计出总销量，即使有退货的情况。...run(host="0.0.0.0", port=8888) bottle服务器对接收到的请求进行路由，规则如下： （1）访问/static/时，返回静态文件 （2）访问/.html时，返回网页文件...（3）访问/时，返回首页index.html 服务器的8888端口监听来自任意ip的请求（前提是请求方能访问到这台服务器）。...[023db0c09b32adb9efda724df50743f5.png] （2）销量最高的10个国家 英国的销量最高，达到4008533件，远大于其他国家；其次是新西兰、爱尔兰、德国等。
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