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SpringBoot 动态 resources 录的

一、前言 SpringBoot 打成 Jar 包形式运行后 ,resources 录下的读取修改和原来不太一样,网上比较多的是关于读取的方式,修改的几乎没有,终于在 stackoverflow 上找到了正确的打开方式 = null) { set.add(txt); } } catch (Exception e) { log.error(sensitiveWords.dat 不存在, e); } finally {

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基于Nginx 的中间架构( ing)安排

一:教你实战??二:了解中间架构?image.png? Nginx 性能优化 ?三:贯彻技术原理?四:理论结合实践安排?基础篇?场景实践篇?深度学习篇?架构篇?学习环境????安装?一次初始化

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    检测论

    预测器的遮挡性行人检测【5】CSPNet:可以增强CNN学习能力的型Backbone【6】ReBiF:残差双融合特征金字塔网络,用于精确的Single-shot检测【7】检测的性能上界讨论【8 】DIoU Loss:好地学习边界框回归【9】CoAE:用于One-Shot检测的共同注意和共同激励【10】SAPD:Soft Anchor-Point检测【11】MMOD:基于混合模型的检测边界框密度估计 Detection》时间:20191125(AAAI 2020)作者团队:华为诺亚&中山大学链接:https:arxiv.orgabs1911.09929注:又一篇用NAS做检测的论,在COCO 解读:DIoU YOLOv3:加稳定有效的框回归损失??? Detection》时间:20191203作者团队:哈尔滨工程大学链接:https:arxiv.orgabs1912.00969注:IENet用于旋转性边界框(OBB)的One Stage Anchor Free检测网络

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    认识结构

    1.简介是源代码编译但未链接的中间(Windows的.obj和Linux的.o),Windows的.obj采用 PE 格式,Linux 采用 ELF 格式,两种格式均是基于通用格式 本以 Linux 的 ELF 格式的为例,进行介绍。 首先将如下具有代表性又不会过于复杂的 C 源码通过 gcc 只编译不链接生成 test.o,然后对 test.o 进行分析。 2.ELF 的结构通过 readelf -S 命令可以查看test.o的所有段的段头信息,实际上是读取段表的内容。 (7)类型(Type),为可重定位(REL,Relocatable file),包括.o与静态链接库.a。其它的还有DYN(共享,.so)和 EXEC(可执行)。

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    代码,可执行和库

    C编程的基本策略就是使用程序将源代码转换为可执行,此包含可以运行的机器语言代码。C语言分两步来完成这个工作。 编译链接编译器将源代码转换为中间代码 链接器将此中间代码与其他代码相结合来生成可执行。 这样做可以使程序加模块化,各个模块可以分别编译。然后再使用链接器把编译过的模板结合起来。 中间的形式有多种选择,我们一般选择将源代码转换为机器语言代码,然后将转换的结果放入到一个中(代码)。虽然这个中包含了机器语言代码,但是不是一个完整的程序,暂时不能运行。 库代码,即是C语言的库函数代码,几乎每一个函数都会用到库函数。所以链接器就是把启动代码,库代码,和代码结合在一起,并将它们放入单个,即可执行。 简而言之,和可执行都是由机器语言指令组成的,但只包含你所写的代码所转换的机器语言,而可执行语言还包含所使用的库函数以及启动代码的机器代码。

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    Java监听

    Java 7中提供了java.nio.file.WatchService用来监听系统录变,用起来还是比较简单的,在这里记录一下。 不过经我实验,dir.register(watcher, ENTRY_CREATE, ENTRY_DELETE, ENTRY_MODIFY);只会监听该录下一级的变,子录下的变就监听不到了。 例如在somewhere录下建一个录test,再在test下建一个test.txt,此时就监听不到了。简单写了个递归监听某个录下所有变的例子,如下import java.nio.file. 本以为这样写,面对一个巨大的录,Map keys将会很大,性能不好。实测监听一个100多G的录,并没占用太多内存,进程使用的句柄数也正常得很,而且性能还比较高。 希望Java以后的版本能直接在WatchEvent拿到变ENTRY的绝对路径就好了。

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    认识的符号

    每一个都会有一个相应的符号表(Symbol Table),表里记录了用到的所有符号。1. 比如汇编源代码包含了一个函数foo,那么汇编器编译成以后,foo在中对应的符号名也是foo。 多个中含有相同名字全局符号的定义,那么这些链接的时候将会出现符号重复定义的错误。 规则2:如果一个符号在某个中是强符号,在其他中都是弱符号,那么选择强符号。规则3:如果一个符号在所有中都是弱符号,那么选择其中占用空间最大的一个。 比如A定义全局变量 global 为 int 型,占4个字节;B定义 global 为 double 型,占8个字节,那么 A 和 B 链接后,符号 global 占8个字节(尽量不要使用多个不同类型的弱符号

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    Makefile 格式;makefile伪

    Makefile包含 、依赖、可运行命令三部分。  每部分的基本格式例如以下:test: prog.o  code.o         gcc  -o  test   prog.o   code.o当中,第一行的test是。 prog.o、code.o是依赖;           第二行的gcc -o test prog.o code.o是可运行命令。整个Makefile都是这样的格式。 参考链接:https:blog.csdn.nethaoelarticledetails2886 Makefile 伪:https:www.cnblogs.comhnrainllarchive201104122014082

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    【格物猎踪】“老树花”——武器已TVT DVR

    一、脆弱性分析本次我们捕获到的攻击,漏洞利用(已在github上公开,并无CVE编号)详见公开PoC,端口4567TCP,该漏洞针对深圳 TVT DVR设备,需要注意的是,前已知79家厂商OEM产品同样存在该问题 说明部分蠕虫家族已经其漏洞库,对这些设备发动攻击。 表3.1 部分样本源名与SHA256名sha256Cutie.arm3c7eed5cd7653f5d928e1c390dfa4e8e606bd42bff9b1e61df14f5795323d6b9Cutie.arm7e184ce95e1a6f062d709672996d8c2336b89012d9119e1ac9a6e6fa6113fcda1 ,这些攻击模块都是通过不同的模式构造大量数据包对IP发送大量请求。 研究包括僵尸网络威胁,DDoS对抗,WEB对抗,流行服务系统脆弱利用威胁、身份认证威胁,数字资产威胁,黑色产业威胁及兴威胁。通过掌控现网威胁来识别风险,缓解威胁伤害,为威胁对抗提供决策支撑。

    28430

    Python 监测是否

    主要逻辑是判断的最后修改时间与创建时间是否在秒级别上一致,此代码适用于Python 2.x;Python 3.x需要改一下代码。

    36110

    Android 命名

    当地时间8月22日,在Android Police网站上David Ruddock爆出Android将会使用的图及命名规则,在即将发布的版Android系统上。? 全的Logo,依然沿用经典机器人,但在图,颜色及细节上都有明显变动。的设计是为了加现代,加易用。特别是字从绿色改为了黑色,这样的变对视觉障碍者加友好。? 除了Logo的变化,版Android系统的命名也有重大变动。现有的命名规则是安装英字母顺序依次选区甜品或零食来命名。 在的版本中将打破甜品,零食的命名规则,可能改为Android 10。David表示:“改变命名是为了避免全球不同地区的误解,某些语言里L和R是没有区分的。 Android 1~ Android 9在正式发布之前,让我们一起回忆这10年来陪伴我们的Android点心。这是每个Android 开发者的青春。

    11420

    CVPR2018 检测算法总览(最检测论)

    CVPR2018上关于检测(object detection)的论比去年要多很多,而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的章,特来分享,每篇章都有详细的博客笔记,可以点击链接阅读。 blog.csdn.netu014380165articledetails80779432Relation Networks for Object Detection源码解读(网络结构细节)https:blog.csdn.netu014380165articledetails80779712这篇章的出发点在于前大部分的检测 multi-scale training的方式也很难训练一个检测器去cover所有scale的。 因此,这篇章针对前面提到的问题,提出一种的训练模型的方式:Scale Normalization for Image Pyramids (SNIP),该算法主要包含两个改进点:1、为了减少前面所提到的 ,因为SSD算法对小的检测只是利用了浅层的特征,并没有用到高层的语义特征。

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    CVPR2018 检测算法总览(最检测论)

    CVPR2018上关于检测(object detection)的论比去年要多很多,而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的章,特来分享,每篇章都有详细的博客笔记,可以点击链接阅读。 blog.csdn.netu014380165articledetails80779432Relation Networks for Object Detection源码解读(网络结构细节)https:blog.csdn.netu014380165articledetails80779712这篇章的出发点在于前大部分的检测 multi-scale training的方式也很难训练一个检测器去cover所有scale的。 因此,这篇章针对前面提到的问题,提出一种的训练模型的方式:Scale Normalization for Image Pyramids (SNIP),该算法主要包含两个改进点:1、为了减少前面所提到的 ,因为SSD算法对小的检测只是利用了浅层的特征,并没有用到高层的语义特征。

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    python

    python录:import os:os.mknod(homeaa.txt)录:os.mkdir(homeaa)建多级录:os.makedirs(homebbcc)

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    函数隐藏初探

    函数隐藏初探场景如下,需要以.o形式(静态库形式),发布一个库,给其他代码集成。生成库mylib.o之后,使用nm查看,可以查看到很多函数符号。 但其实这个库跟外界,应该是只通过一组指定的函数接口进行交互,其他的函数不应该暴露给外界,不应该供外界直接调用。为此,可以进行一些处理。 但这么修改之后,库本身的其他源,也无法使用该函数了,因为c语言中的static是将函数的作用域限定在了函数所在的源。 inner_fun2() { printf(inner 2n); }void api_1() { printf(api 1n); }void api_2() { printf(api 2n); };编译生产 结语本主要介绍了,static记函数,objcopy和strip三种方式,避免库内部函数被外部程序使用。但即使strip删除了符号表,也还是可以从二进制中分析到内外部函数名称的。

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    4 springboot项集成使用disconf,配置及回调

    这一篇主要是看一下基于配置变化,不再是单项了,而是多项。譬如我有一个app.properties配置,里面有很多个键值对,譬如是一些数据库连接之类的信息。 通过disconf,也可以对这样的进行动态。user.name=abcuser.password=123456在disconf的web界面也可以看到这个选项-建配置? 使用方法如下:将上面的app.properties放到resource录下。 以上就是Disconf采用配置的方式。然后还有一个重要的功能就是回调,当这些无论是配置项还是配置后,不仅仅会对应的属性值,还会触发一个回调方法,来供客户端监听。 譬如当数据库的配置后,我需要在回调里做一些重连接等等事情,那么就需要来监听对应的配置改事

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    学界 | Facebook提出通用分割框架Mask R-CNN:简单灵活表现

    近日,Facebook 人工智能研究部门(FAIR)发布了一篇题为《Mask R-CNN》的,描述了一种简单、灵活和高效的通用分割框架。另外该团队还在论中表示将会发布该框架的代码。 机器之心在本中对其进行了摘要介绍,论请点击末「阅读原」查阅。我们提出了一个概念上简单、灵活和通用的用于实例分割(object instance segmentation)的框架。 我们在 COCO 难题套的所有 3 种任务(track)上都得到了最佳结果,其中包括实例分割、边界框检测和人物关键点检测(person keypoint detection)。 没有添加其它额外的东西,Mask R-CNN 的表现超过了复杂的 FCIS+++——其包括多种规模的训练测试、水平翻转测试和 OHEM 。所有的条都是单个模型的结果。? 因为它们使用了多数据,所以这不是与 Mask R-CNN 的直接对比。 ?本为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。

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    Android资源浅思考

    前言最近在看 《深入探索Android热修复技术原理7.3Q.pdf》 时,遇到一个之前没有注意过的问题:关于资源修的Android的版本兼容? 作为程序员我们需要非常严谨的思路,是什么导致了资源的修复需要做版本兼容?这个问题是使我写下这边章的原因,下边我们带着问题来找答案!!~! 这个问题的解释网上答案比较少,在滴滴的插化框架相关章 VirtualAPK 资源篇 和 阿里云移动热修复(Sophix) 相关章 Android热修复升级探索——资源思路 中 都有一句概括性质的话语 FTSC为了比较完整的对前面提出的问题做解答,下边我在老罗写的 Android应用程序资源管理器(Asset Manager)的创建过程分析 这篇章的基础上分析。

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    15.Elasticsearch档1---全---restAPI

    在 Elasticsearch 中档是 不可改变 的,不能修改它们。 相反,如果想要现有的档,需要 重建索引 或者进行替换, 我们可以使用相同的 index API 进行实现。 1.增一个档PUT policy_documentpolicy_document333{ level:国家, plat_from:11, reference_number:333, title:省级明单位颁发 在内部,Elasticsearch 已将旧记为已删除,并增加一个全档。 尽管你不能再对旧版本的档进行访问,但它并不会立即消失。 当继续索引多的数据,Elasticsearch 会在后台清理这些已删除档。 虽然它似乎对档直接进行了修改,但实际上 Elasticsearch 按前述完全相同方式执行以下过程:从旧档构建 JSON改该 JSON删除旧档索引一个档唯一的区别在于, update API

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    GitHub timeline & 相似项推荐

    一大早在微信群里,听说 GitHub 了,打开电脑一看果然是了。首页的动态发生了一些变化:?这一下子,能看到的东西比以前少了。每天要涨那么多 star 的我,有点纠结。 与此同时,开始为您推荐相似项了。? 依我的猜测:前的算法,应该是基于项的 Tag 来推荐的因为 GitHub 前能简单地从一个 Repo 获取的信息太少,只有:README,这意味着需要使用 NLP 来处理,然后提取 tag,成本太高 项采用的语言,显示在项下面的那一部分开源作者自己写的 tag,这部分是最简单采用的,直接计算即可。反正总不至于,采用基于 star 数和 follow 数推荐。 相似章推荐:GitHub License 界面,让你对 License 一了然 欢迎在 GitHub 上关注我:https:github.comphodal 哈哈

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