（注意：在 Windows 下的语法可能会有所不同。） start 脚本将用于启动机器人，watch 脚本用于编译 TypeScript 代码，test用于运行测试。...为了与 Discord API进 行交互，我们需要一个令牌。...标准Discord欢迎消息 将bot添加到服务器后，你应该会看到如上所示的消息。 创建 .env 文件 我们需要一种能够在自己的程序中保存令牌的方法。为了做到这一点，我们将使用 dotenv 包。...相反，让我们用依赖注入框架 InversifyJS 来注入令牌，这样可以编写更易于维护、可扩展和可测试的代码。 此外，我们可以看到 Client 依赖项是硬编码的。我们也将注入这个。...如果你在服务器通道中输入消息，它应该出现在命令行的日志中，如下所示： 1> node src/index.js 2 3Logged in! 4Message received!
推荐语 数据可视化一词缘于Python的流行，在Python中有诸如pyecharts，matplotlib等工具库可以调用，将一堆数据绘制成形象的图表，比如条形图，饼图等等，可以一眼就看出数据的变化趋势...在嵌入式开发过程中，也有大量的传感器数据需要分析，这些数据在调试过程中都是由串口发送到串口助手查看，可是，面对串口助手里一行行的数据，真的可以分析出问题吗？...该波形显示工具的优势如下： 支持多达8个通道 通道数据类型可选 通道名称可修改 通道可隐藏 可鼠标控制界面缩放和移动 可自动追踪数据 可快速把Y轴归零 这么好用的工具，如何使用呢？接下来慢慢讲述。...…数据…][0xFC][0x03] 其中[…数据…]是一次的波形，不同的波形数量和数据类型，数据的长度就不相同。...，把连续取到的10个采样值看成一个队列，每次采样到一个新的数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据，将队列中的10个数据进行算术平均运算，获得滤波结果。
我们没有编程，没有程序员写一行代码来识别道路、行人等，全部交给了神经网络。 具体来说，V12的C++代码控制减少了10倍，从2万多行减少到2千行。...FSD AI现在只输入大量视频，以便识别在不同情况下需要做什么，而不是对每个道路元素或情况进行单独编码。...事实上，它的拍摄速度将超过每秒36帧，只是摄像头只能达到36 fps。据我们推算，它可能以每秒50帧的速度拍摄，实际路况基本上只需要每秒24帧，FSD V12就可以正常工作。...小扎的家到了，马斯克没有下车，反而转身决定去下一个目的地Palo Alto。 直播中，马斯克还展示了V12到达目的地后，自动将车停到合适的位置。...「我们已经从V11的显式控制堆栈中的超过300,000行C++进行了转换，而在V12中基本上没有这些内容」。
在深入研究了Transformer注意力组件的不同特征（例如，空间注意力和通道注意力）之后，设计了一个强大且高效的面向检测的Transformer Backbone。...此外，建议将语义增强注意力模块合并到Backbone的几个Stage中，以捕获丰富的低级语义。来自不同Stage的低级语义有助于检测器详细区分干扰物。...如图 3c 所示，该编码器由2种通道注意块组成。首先，堆叠组通道注意力块 对齐，最后将聚合特征 分成两部分。其次，全局通道注意力块 进一步编码2个分割特征之一，用于后续回归任务。...第 1 行和第 2 行表明，从 SW-MSA 切换到全局通道注意力可以提高 1.1% 的精度，而不会对 FLOP 产生重大影响。...第 2 行和第 3 行显示，添加一个 GCA 块会花费 11 GFLOP，但只会获得 0.3% 的 AP。
但是一个类过于庞大，往往会有巨大的维护成本。 所以面向对象编程引入多个类来将单个类拆解，从而使得代码的组织变得更加优雅，但这也引入了一个新的问题，就是，如何让这些类进行协作交互。...这个时候，我们希望能够找到一种更好的类组织方式，我们希望能够把代码分门别类的放到不同的类里面，但是他们能够自由的访问住类的变量，使用起来看起来就像一个类一样,避免复杂方法或者实例调用。...with MetadataCleanup with LogStoreProvider with VerifyChecksum { 我们看这个例子，我们定义了三个实例变量，然后这是一个日志操作类，他的核心功能是将日志记录按一定的逻辑记录下来...Scala 通过一个神奇的语法让这个变得可能： trait MetadataCleanup { self: DeltaLog => 这里，我们在trait的第一行，添加了self:DetaLog =...(): Unit = { delelte(logPath)//访问logPath变量 } } Scala的这种模式，可以很好的将一个大类拆分成N个小类(trait),并且还非常好的解决了他们之间的双向可见性
在深入研究了Transformer注意力组件的不同特征（例如，空间注意力和通道注意力）之后，设计了一个强大且高效的面向检测的Transformer Backbone。...此外，建议将语义增强注意力模块合并到Backbone的几个Stage中，以捕获丰富的低级语义。来自不同Stage的低级语义有助于检测器详细区分干扰物。...对于每个输入图像，DOT Backbone提取4个不同尺度的特征： 其中，其中 是 的通道的第 i 个特征。...第 1 行和第 2 行表明，从 SW-MSA 切换到全局通道注意力可以提高 1.1% 的精度，而不会对 FLOP 产生重大影响。...第 2 行和第 3 行显示，添加一个 GCA 块会花费 11 GFLOP，但只会获得 0.3% 的 AP。
即时通信后台：首先作为互动白板的默认信令通道；其次是师生、同学之间发送消息通道。 教师和学生进入课堂后，在互动白板后台获取课前准备的课件资源，这些不同格式的课件资源来自内容分发网络。...将白板的时间戳注入到音视频，通过音视频SEI技术，将音视频流发送到学员端后解析时间戳，进行时间差计算，白板根据时延进行绘制，以达到同步效果。...例如APP推到后台，视频会自动暂停，则音频的暂停会中断视频的播放。通过异常检测发现异常，则回滚重放。...“不同步现象”以及“后期的混流成本很高”两大痛点。...白板的录制后台本质是一个客户端，当客户将业务后台发起录制时设置的录制参数和后期混流布局参数发送给录制后台，后台就会订阅教师端的音视频和互动白板，录制后台收到教师端的音视频和互动白板后，进行离屏渲染，将白板信令的操作数据转化为白板视频流
SOFTS介绍 SOFTS是 Series-cOre Fused Time Series的缩写，背后的动机来自于长期多元预测对决策至关重要的认识： 首先我们一直研究Transformer的模型，它们试图通过使用补丁嵌入和通道独立等技术...但是由于通道独立性，消除了每个序列之间的相互作用，因此可能会忽略预测信息。 iTransformer 通过嵌入整个序列部分地解决了这个问题，并通过注意机制处理它们。...然后将嵌入发送到STAD模块。每个序列之间的交互都是集中学习的，然后再分配到各个系列并融合在一起。 最后再通过线性层产生预测。 这个体系结构中有很多东西需要分析，我们下面更详细地研究每个组件。...在上图中我们可以看到，嵌入整个序列就像应用补丁嵌入，其中补丁长度等于输入序列的长度。 这样，嵌入就包含了整个序列在所有时间步长的信息。 然后将嵌入式系列发送到STAD模块。...Y_df, val_size, test_size, freq = load_data('ettm1') horizon = 96 然后初始化不同的模型，我们将soft与TSMixer, iTransformer
，GCC做编译器，OpenOCD做调试器： 这个网站上有些嵌入式知识介绍也挺有意思，大家有兴趣可以看看：比如调试器介绍： 还有一些C教程，看着也不错： 8、120通道逻辑分析仪 https://github.com.../gusmanb/logicanalyzer 树莓派单片机24通道100Msps逻辑分析仪提升至支持120通道。...支持了菊花链方式级联五个设备，从而允许捕获120个通道。包括渲染引擎的性能改进和可见性改进、屏幕中的更多样本、自动选择捕获模式、编辑功能等。...mod=viewthread&tid=118125 H7-TOOL发布原创RTOS Trace, 截图, Scope功能，脱机烧录增加PSoC6, 中颖, 笙泉, 韦斯佰瑞等 2、最近几天将发布一个微更版本...(2) 系统测试MDK AC6，对于AC6先不要使用最新的MDK5.38/5.38A的 AC6.19生成的调试信息，实际测试解析过程中会中断，不知道是不是AC6.19的问题，所以准备等下个版本AC6.20
Glue：将WebKit的类型转为Chromium的类型。这就是我们的“WebKit嵌入层”。...WebContents：一个可重用的组件，是内容模块的主类。它易于嵌入，允许多进程将HTML绘制成View。查看content module pages以获得更多信息。...我们的port中的大部分其实是与操作系统无关的：你可以把它认为WebCore的“Chromium port”。但某些方面，比如字体渲染，必须在不同平台上做不同的处理。...Chromium的浏览器进程使用胶水接口嵌入在我们的WebKit port中，它不包含很多代码：它的工作主要是作为渲染器端到浏览器的IPC通道。...由于我们的消息没有被过滤掉，它继续发送到浏览器的UI线程（IPC::ChannelProxy在内部完成这个事情）。
1、Mini Fusion Module 与RGB图像不同，投影的图像包含不同形式的通道。以前的基于投影的分割方法均等地对待这些不同的形式，但是本文的作者表明，首先独立处理每个通道更为有效。...具体来说，使用5个卷积块将 multi-modal 图像的每个通道映射到一个独立的特征空间，卷积块操作中包括归一化BN和激活函数，这对应于表1的第一行。...在将每个模态融合之前，可以将此步骤视为特征校准步骤。需要注意的是，同时还将x，y和z坐标分开对待，因为将它们组合并不能提高准确性，并且需要对网络体系结构中的输入通道进行硬编码。...为了避免通道数量的不匹配，针对每个路径逐渐增加通道数量，在每个交互位置保持相同。因此，没有其他操作可用于调整通道数，如表1所示。...2、损失函数的消融 对比实验 可视化实验 嵌入式设备上的实验 最后，将本文的方法与RangeNet在嵌入式平台上进行比较。
具体来说，作者设计了一个基于Mamba的通道聚合器和空间聚合器，它们在每个编码器-解码器阶段独立应用。 通道聚合器跨不同通道提取信息，空间聚合器学习跨不同空间位置的特征。...Karimi等人[]提出了一个用于医学图像分割的无卷积3D网络。将3D图像块划分为个 Patch （k=3或k=5），并为每个 Patch 计算一个1D嵌入。...Mamba Channel Aggregator 曼巴通道聚合器（MCA）旨在学习跨通道信息，如图1（e）所示，学习不同通道的每个位置特征。...它还结合了正弦位置嵌入来编码空间上下文信息，使编码器能够理解图像内不同区域之间的相对位置。在每个编码阶段的特征也会通过一个2×2的平均池化层进行下采样。...Ablation Studies 提出的CAF-MambaSegNet的有效性通过与不同消融版本的比较进行了评估，包括/不包括MCA/MSA、位置嵌入、双向扫描方案、权重共享策略以及Mamba局部卷积。
全文总结创新点如下： （1）提出了一种新的图像超分辨率置换自注意方法，通过将空间信息转移到通道维度上，实现大窗口自注意。通过利用它，首次在sr中以可接受的时间复杂度实现了24x24大窗口关注机制。...根据以前的工作[33，77]，像素嵌入层 是一个单一的3 × 3卷积，它将低分辨率RGB图像 转换为特征嵌入 。 然后将被发送到具有分层结构的特征编码器 中。...Figure2：SRFormer的整体架构。像素嵌入模块是一个3 × 3卷积，将输入图像映射到特征空间。HR图像重建模块包含3×3卷积和像素混洗操作以重建高分辨率图像。...注意，通过将通道分成多个组，可以容易地将上述等式转换成多头版本。我们的PSA将空间信息转移到通道维度。...与SwinIR不同的是，在我们的PAB中，我们建议在FFN块的两个线性层之间添加一个局部深度卷积分支，以帮助编码更多的细节。我们将新块命名为ConvFFN。
Kafka 将生产者发布的消息发送到 Topic（主题） 中，需要这些消息的消费者可以订阅这些 Topic（主题）。...Topic（主题） : Producer 将消息发送到特定的主题，Consumer 通过订阅特定的Topic(主题) 来消费消息。...对于同一个 Topic 的不同 Partition，Kafka 会尽力将这些 Partition 分布到不同的 Broker 服务器上。...10、producer 是否直接将数据发送到 broker 的 leader(主节点)？...这样 producer 就可以直接将消息发送到目的地了。 11、Kafa consumer 是否可以消费指定分区消息吗？
作为对此问题的解决方案，Node.js v10.5.0 通过 worker_threads 模块引入了实验性的 “worker 线程” 概念，并从 Node.js v12 LTS 起成为一个稳定功能。...♂️ 在 Node.js 中，每一个 worker 将拥有其自己的 V8 实例及事件循环（Event Loop）。但和 child_process 不同的是，workers 不共享内存。...由此，每个 worker 将拥有其自己的一份独立于父 worker 和其它 workers 的 libuv 事件循环的拷贝。...Node 父 worker 初始化脚本调用 C++ 并将需要被发送到 worker 执行脚本中的 初始元数据 写入 IMC。 什么是初始元数据？...当一个新任务到来时，它可以通过父子消息通道被传递给一个可用的 worker。一旦完成了这个任务，子 worker 能将结果通过同样的消息通道回传给父 worker。
在这个过程中涌现出了许许多多不同的创新的点子, 例如摄像头的接口, 由于每个厂商不存在统一的规范, 不同的摄像头模组厂商可能会使用的不同的接口, 在做适配的时候极其不方便以及个别接口非常不好用(接口技术碎片化导致集成困难...如今用在了许多嵌入式的产品上.) MIPI联盟是由ARM、诺基亚、意法半导体和德州仪器发起成立的, 作为移动行业领导者的合作组织....协议层(Protocol Layer): 包含了几个不同的子层，每个子层都有各自的明确职责。...在发射端，数据由本层被发送到LLP层（Low Level Protocol）前，本层将应用层传来的数据由像素打包成字节数据；在接收端，执行相反过程，将LLP层发来的数据解包，由字节转成像素，然后才发送到应用层...而且参考比重比较大的) 嵌入式工程师必备：MIPI CSI-2 接口协议.
这篇文章将介绍 4 种画球的方法，每种方法都有不同的特点，生成球的数据可以使用任何方式渲染，可以在 canvas 中渲染，也可以使用 DOM 来渲染来实现一些博客里面的标签球效果。...文章的最后将结合前面的知识，来画出更加复杂酷炫的 3D 形状。 点这个 https://woopen.github.io/sphere/ 进行在线预览。...但是可以发现球的两极有很多的点重叠，并且有两条经线重叠。 两极重复是因为第一行和最后一行的点都在两极，两条经线重复是因为上面公式中经线范围是 [0, 2PI) 它不包括 2PI。...可以通过改变 superShape 的参数来得到各种各样的形状，当然也可以在动态的将一个形状过渡到另一个。...总结 这篇文章一共介绍了 4 种画球的方法，每个球体有不同的特点和不同的应用场景，标准球两极的三角形小，靠近赤道的三角形大。正方体细分和正四面体细分的球体，面与面拼接的地方的三角形小。
今天要谈论的是 PG 12 和 PG 11 之间配置文件的差别的问题。之间的一致的东西都不会再提及，下面是 12 VS 11 之间的不同点。...2 wal_level = replica V11 wal_level = logical V12 3 在PG V12 中添加了 restore_command archive_cleanup_command...这里注意PG12 将 recovery.conf 不在是一个单独的文件了，而是迁移到了POSTGRESQL.CONF 5 Query tuning plan_cache_mode = auto 这个问题是...并且不同的执行方式，可以对于用户和数据库信息单独的设置，所以这点是比较灵活的。...最近也在反思，当前数据库产品和10年前数据库在软件开发中的起到的作用，以数据库为中心的开发方式已经渐行渐远，但数据库模块化，功能化，为软件开发提供服务的时代应该已经是现在时，数据库应该不应该像MYSQL
sFlow系统包含一个嵌入在设备中的sFlow Agent和远端的sFlow Collector。...其中，sFlow Agent通过sFlow采样获取本设备上的接口统计信息和数据信息，将信息封装成sFlow报文，当sFlow报文缓冲区满或是在sFlow报文缓存时间超时后，sFlow Agent会将sFlow...报文发送到指定的sFlow Collector。...3.5.2 sflow流表生成 sflow的实现是在用户态生成sflow的流表并配置到内核datapath，内核完成数据采样，发送到用户态，然后有上层sflow agent发送到collector。...不同时的是对vxlan端口的参数配置，发往内核dp的消息类型为OVS_VPORT_TYPE_VXLAN，流程如下： ?
与标准Transformer解码器使用自和编码器-解码器注意机制对M个多个查询嵌入进行转换不同，我们的解码器只根据以下两个事实操作一个查询嵌入: •M查询嵌入遭受高内存延迟，特别是处理与建议的数量。...逐通道再权重：为了强调关键嵌入 的通道信息，一个简单的解决方案是基于 的所有通道计算点的解码权向量。 即为每个信道生成D个不同的解码权向量，得到D个解码值。...拓展逐通道在权重：具体来说，我们首先重复查询嵌入和密钥嵌入的矩阵乘积，将空间信息传播到每个通道，然后输出与密钥嵌入的元素相乘，以保持通道差异。...从表7的第2和第3行可以看出，关键点减法能够显著提高玩家在所有三个难度关卡中的表现。 这种策略背后的基本原理是，每个点和建议关键点之间的相对坐标可以提供更有效的几何信息，形成高质量的点位置嵌入。...相反，背景点在训练过程中得到的关注较少。 因此，CT3D更加注重前景点，从而获得了可观的性能。 逐通道解码：如表7的第3、4和5行所示，扩展的信道加权比标准解码和信道加权都有较大的优势。
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