1、项目模块介绍 📷 2、 父项目 主要依赖 spring-cloud 的 版本控制 <properties> <scd.version>Dalston.SR4</scd.version> </properties> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.clou
1、Ribbon客户端负载均衡 1.1 依赖 📷 1.2 配置信息 # feign默认加载了ribbon负载均衡，默认负载均衡机制是：轮询 # 负载均衡机制是添加在消费端（客户端）的，如果改为随机，指定服务名，指定规则 edocmall-server: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule 1.3 测试 1.3.0 测试准备 1.3.0.1 复制一个服务端 📷 1.3.0.2 eurek
Cloud Foundry是业界第一个开源PaaS云平台，它支持多种框架、语言、运行时环境、云平台及应用服务，使开发人员能够在几秒钟内进行应用程序的部署和扩展，无需担心任何基础架构的问题。
extension：文件后缀(propertion或者yml),需要跟配置中心一致
在各个大佬的SEO文章中提到，Typecho设置伪静态有利于搜索引擎的收录，而本博客在配置伪静态之前各大搜索引擎已有100左右的索引量，纠结于配置伪静态对原有收录有影响与不配置对收录不利之间，最后还是配置了伪静态，可是原有收录怎么办呢？
Redis Incr 命令将 key 中储存的数字值增一。 如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作。且将key的有效时间设置为长期有效 。
问题描述：通过picker设置时间，到了设定好的时间 闹钟响起，并弹出提示框，点击确定，停止播放音频。如果设置好了闹钟，没有停在该页面，而是返回了手机主屏幕或是手机锁屏，当到了闹钟设定的时间，会弹出消息通知。（如果设定的时间是已经过去的时间，页面不会有响应，直到设置正确的时间为止.）
String底层是由私有final的数组实现的，对外没有提供修改的方法，字符串多次赋值，不是修改字符串的内容，而是改变字符串的引用地址；
在测试的时候，一定要注意交换机和队列的绑定关系，只要绑定过的关系就会一直存在需要手动删除；如果测试结果不正常的时候，看一些交换机和队列与键值的绑定关系；
鼠标左键选点，右键拖动，Shift+鼠标左键旋转，BackSpace回退。“↑”、“↓”、“←”、“→”调整摄影平面，Ctrl+鼠标左键保存目标。
cluster.addInstance('root@kh-oms4-sit-innodbcluster-db02:3306');
深度学习算法中的可变形卷积神经网络（Deformable Convolutional Networks）
本文是由来自上海交通大学 Apex 实验室的本科生 Lianmin Zheng 发表于 TVM 的一篇博客，文中阐述了如何使用 TVM 优化移动端上的 ARM GPU 的深度学习。 AI 研习社对原文
下载 glad，macOS 据说只支持 3.3，所以我选择了 gl: 3.3 和 Profile: Core。 解压后将 glad 文件夹直接放入 /usr/local/Cellar 文件夹下。
“常系数线性非齐次递推方程” 是 “常系数线性齐次递推方程” 的 齐次通解 , 加上一个 特解 ;
GitHub官方仓库：https://github.com/CorentinTh/it-tools
select “MLR”.“FL” “FL”, “MLR”.“productGroupNumA” “productGroupNumA”, —物料大类代码 “MLR”.“productGroupNameA” “productGroupNameA”, —物料大类名称 “MLR”.“productGroupNum” “productGroupNum”, —物料大类代码 “MLR”.“productGroupName” “productGroupName”, —物料大类名称 “MLR”.“materialGroupNum” “materialGroupNum”,—物料类别代码 “MLR”.“KH” “KH”, “MLR”.“PQD” “PQD”, “MLR”.“PQC” “PQC”, “MLR”.“PQB” “PQB”, “MLR”.“PQA” “PQA”, “MLR”.“PQ” “PQ”, “MLR”.“GS” “GS”, “MLR”.“XS” “XS”, “MLR”.“Wlname” “Wlname”, “MLR”.“materialGroupName” “materialGroupName”,—物料类别名称 “MLR”.“customFISCOMPANY” “customFISCOMPANY”, sum(“MLR”.“saleQty”) “saleQty”, —销售数量 sum(“MLR”.“saleAmt”) “saleAmt”, --销售金额 sum(“MLR”.“cost”) “cost”, —销售成本 sum(“MLR”.“FH”) “FH”
这里首先需要辨析一个概念就是FLOPs和FLOPS可以看到简写的差别仅仅是一个字母大小写的区别。 FLOPS(floating-point operations per second)，这个缩写长这个样子确实也很奇怪，大致概念就是指每秒浮点数运算次数，最后一个S是秒(second)的缩写，是计组中的概念，用来描述计算机的运算速度。 FLOPs(floating-point operations)，一旦s变为小写，就表示复数的概念，就是浮点数运算次数，这就和计算量相关了，和卷积或者其他算法联系起来基本上就表示计算次数，可用来衡量操作的复杂程度。 卷积的参数基本上都是说的卷积核的参数，拿一层神经网络来看，卷积核的大小是 ( k h , k w ) (k_h,k_w) (kh,kw)，显然一个卷积核的参数量是这个卷积核的矩阵 k h ∗ k w k_h*k_w kh∗kw，通常这里还要加上一个偏置 b b b，算作一个参数，为了简便计算，这里忽略不计，通常b的设置会有差异性。如果说一层神经网络的输入通道数为 C i n C_{in} Cin输出通道数为 C o u t C_{out} Cout，卷积核需要通过矩阵运算，把输入的 C i n C_{in} Cin的通道数映射为输出为 C o u t C_{out} Cout，如果熟悉卷积核矩阵乘法，我们显然知道这个卷积核的参数就是 C i n ∗ k h ∗ k w ∗ C o u t C_{in}*k_h*k_w*C_{out} Cin∗kh∗kw∗Cout，而且需要注意这只是一个卷积核的，如果有多个卷积核的还需要乘数量。 假设我们经过这个卷积，将输入的特征图映射为 ( H , W ) (H,W) (H,W)的特征图，特征图这些部分是我们中间的计算结果，我们不需要当参数保存，所以计算参数不需要包括这部分。但是如果算卷积操作的计算量，则就用得到了。我们通过对一个区域的卷积运算，将这个区域映射为特征图中的一个cell，同样我们想矩阵的乘法，把一个矩阵乘以 { C i n ， k h ， k w } \left \{ C_{in}，k_h，k_w \right \} { Cin，kh，kw}的卷积核变为一个1乘1的矩阵，可以理解为内积操作，所以得到这一个cell的计算量就是这么多个元素的矩阵的内积操作，显然这个计算量就是 C i n ∗ k h ∗ k w C_{in}*k_h*k_w Cin∗kh∗kw个乘法加 C i n ∗ k h ∗ k w C_{in}*k_h*k_w Cin∗kh∗kw-1个加法。但是显然我们输出的通道数是 C o u t C_{out} Cout，所以我们需要 C o u t C_{out} Cout个这样的操作。这只是求出来一个输出特征图的cell，我们需要求 H ∗ W H*W H∗W个cell，那么最终的计算量还需要再乘上这个值。也就是 ( 2 C i n ∗ k h ∗ k w − 1 ) ∗ C o u t ∗ H ∗ W \left(2C_{in}*k_h*k_w-1\right)*C_{out}*H*W (2Cin∗kh∗kw−1)∗Cout∗H∗W的计算量了。 如果有偏置常数的话，显然这个偏置常数只关系加法，而且是在内积求完之后的，所以相当于加法也变为了 C i n ∗ k h ∗ k w C_{in}*k_h*k_w Cin∗kh∗kw个，没有那个-1，然后这样算出的最终计算量就是 ( 2 C i n ∗ k h ∗ k w ) ∗ C o u t ∗ H ∗ W \left(2C_{in}*k_h*k_w\right)*C_{out}*H*W (2Cin∗kh∗kw)∗Cout∗H∗W 一个cell一个cell的计算卷积，我们可以参考一张解释卷积的图。
1.用法el表达式更加简洁 2.获取参数不存在时，jsp表达式时null,el表达式是空;
上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果，2014年，在AlexNet出来的两年后，牛津大学提出了Vgg网络，并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）。在论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》中，作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络。 Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的Visu
首先申请测试账号 获取以下信息 使用你的appId和appsecret获取token https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=clien
public void lalisai_KaiShiBiSai(string id) { AccessHelper AH = new AccessHelper(); KaiXinHelper KH = new KaiXinHelper(); DataTable dt =AH.GetDataTable(“select id,email,pwd,lailiflag,username from G_KaiXin_B where id='”+id+”‘ and laliisqidong=1 order by id”); foreach (DataRow row in dt.Rows) { try { string url = “”; string verify = “”; url = “http://www.kaixin001.com/!parking/myteam.php“; WebResponse response =KH.doGet(url); string abc = KH.ResponseToString(response);
关于 Vite，来看看作者本人怎么说。本视频是 Vue[5] 以及 Vite[6] 作者 尤雨溪[7] 在 2021 年 2 月 12 日在 Twitch[8] 上做客 GitHub Open Source Friday[9] 节目的直播视频。在视频里有尤大关于 Vite 的各项功能的详细阐述、大神在线编码、在线 Debug、大佬 diss webpack 以及对 Vite 的哲学思考。本视频很长，接近 70 分钟，下面是视频摘录，大家可以选择自己感兴趣的点自行传送。强烈建议大家观看视频，里面有很多细节相信大家会有收获。视频地址：【译】下一代前端工具 ViteJS 中英双语字幕 - Open Source Friday[10]
2021年提议的Vision Transformer（VIT）已成为计算机视觉深度学习领域的一个有前途的研究主题。随着VIT的研究变得更加深入，一些研究人员受到VIT的大型接收领域的启发，将卷积网络也改造成具有更大的接收场来提高效率。根据有效的接收场（ERF）理论，ERF的大小与内核大小和模型深度的平方根成正比。这意味着通过堆叠层来实现大ERF的有效性不如增加卷积内核大小。因此，研究人员提出了包含大型卷积内核新的CNN结构。该网络可以达到与VIT相同的准确性。“大内核的cnn可以胜过小内核的cnn”这可能是今年来对于CNN研究最大的成果了。
IIS7到底支持SNI吗？所谓支持SNI就是一个服务器上部署多个站点、每个站点分别绑定不同的证书、用相同的端口，≤2008R2（II7）的低版本是不支持SNI的，并且图形界面不支持单域名证书的https站点指定hostname。
根据HCUsbSDK接口文档和JAVADEMO开发的一个发卡、读卡、刷卡的程序 淘宝买的空白UID卡，卡里需要存入员工工号和卡编号，在web后台来操作制卡、刷卡 简单记录下，方便以后开发相似的功能可以直接拿去用 发卡器型号是【海康威视DS-K1F100-D8E】 📷 Mifare卡操作 📷 登录设备、激活卡、密码验证 /** * @param args the command line arguments */ static HCUsbSDK hcusbsdk = HCUsbSDK.INSTANCE;
近日，国产X86 CPU厂商兆芯正式发布了新一代数据中心级处理器“开胜KH-40000”以及新一代消费级处理器“开先KX-6000G”。
下载地址：https://rocketmq.apache.org/release-notes/
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，修复了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，支持了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
微软开源的 JavaScript引擎——ClearScript（当然，也支持VB Script）：https://github.com/microsoft/ClearScript ，昨天做了一个大的改变，就是把C++/CLI代码移除了，这就意味着脱离Windows，可以在linux上运行了。
TPU V1定义了一套自己的指令集，虽然在介绍处理器时，往往会先谈指令集架构，但此处却把它放到了最后，这主要基于两个原因；其一在于个人的对处理器不太了解，这也是主要原因，其二在于公开资料中并没有TPU指令集的细节和TPU微架构的描述。从数据流和计算单元出发对TPU进行分析固然容易很多，但如果想理解TPU的设计思想，依旧需要回到其架构设计上进行分析。这一部分内容有些超出了我现有的能力，不当之处还请多多指正。
特征根 与 递推方程的解 之间是存在关系的 , 如果知道了这个内在联系 , 就可以 根据特征根 , 写出递推方程的解的模式 , 即 通解 ;
在今年三四月份，我接受了一个需求：从文本中提取URL。这样的需求，可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。在研究这个之前，我测试了这些软件这块功能，发现它们这块的功能还是非常弱的。这类软件往往也是恶意URL传播的媒介，如果不能准确识别出URL，相应的URL安全检测也无从谈起。而且网上也有很多使用正则表达式的方法，可是我看了下，方法简单但是不够精确，对于要求不高的情况可以胜任，但是如果“坏人”想绕过这种提取也是很方便的。（转载请指明出处）下面也是我在公司内部做的一次分享的内容：
前言 Weevely是一款使用python编写的webshell工具，集webshell生成和连接于一身，可以算作是linux下的一款菜刀替代工具（限于php）。Weevely类似于菜刀，一个厚客户端
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读5分钟“大内核的cnn可以胜过小内核的cnn”这可能是今年来对于CNN研究最大的成果了。 2021年提议的Vision Transformer（VIT）已成为计算机视觉深度学习领域的一个有前途的研究主题。随着VIT的研究变得更加深入，一些研究人员受到VIT的大型接收领域的启发，将卷积网络也改造成具有更大的接收场来提高效率。根据有效的接收场（ERF）理论，ERF的大小与内核大小和模型深度的平方根成正比。这意味着通过堆叠层来实现大ERF的有效性不如增加卷积
神经网络的发展在机器学习领域取得了显著的突破，尤其是在计算机视觉和自然语言处理等领域。卷积神经网络作为当前主导架构之一，在自然语言处理、计算机视觉等领域得到了广泛应用。尽管如此， Transformer 的发展推动了视觉识别在2020年代实现了爆炸性增长。它迅速取代了CNN，成为计算机视觉的最先进模型。
（1）"." --代表目前所在的目录。如：
设置邮箱：git config --global user.email xxx@zbitedu.cn
OpenAI和其Assistant功能旨在为制造商提供一个SDK，用于开发有状态、无提示的Assistant。
Jasypt 是一个 Java 库，它允许开发者以最小的努力为他 / 她的项目添加基本的加密功能，而且不需要对密码学的工作原理有深刻的了解。
卷积网络 (convolutional network)(LeCun, 1989)，也叫做卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积神经网络主要包括：输入层(Input layer)、卷积层(convolution layer)、激活层（activation layer)、池化层(poling layer)、全连接层(full-connected layer)、输出层(output layer)。
因为带字节缓冲数组返回的时读取到的长度，所以，用读取到的长度来判断是否要继续读取，和要写入多少个字节;
查看磁盘空间大小 df -h 查看当前文件夹所有文件大小 du -sh 查看指定文件夹大小 du -h /data 查看指定文件夹下所有文件的大小 du -h /data/ 查看指定文件大小 du -h data.log 查看目录挂载点 df /data 加上-kh以g单位显示 df /data -kh
Route 主要由 路由id、目标uri、断言集合和过滤器集合组成，那我们简单看看这些属性到底有什么作用。
盐（Salt）在密码学中，是指通过在密码任意固定位置插入特定的字符串，让散列后的结果和使用原始密码的散列结果不相符，这种过程称之为“加盐”。
1、Docker安装 1.1 卸载旧版本(否者会安装出错) sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ docker-engine 1.2 安装一些
我发现手机上显示的货币符号跟实际遇到的可能不一样，为此我逐一查询了不同国家/地区的显示。大部分是确定的，有几个国家不太确定。
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