图片信息源于网络 编辑：RG 随着高速电路的不断发展，PCB的设计要求越来越高了，复杂程度也随之增加了。为了减小电气因素的影响，就需要考虑使用多层板的方式设计，使信号层和电源层进行分离。...对于PCB是层数越多越好吗？不一定，PCB并不是层数越多越好，也不是越少越好。...层数越多可能干扰越小，越有利于布线，但是随着层数的增加，对于制造的成本和难度也会增加；层数越少可能做不出来或者做出来并不稳定等，所以需要综合情况来衡量确定。...对于PCB的叠层，一般有几个原则： A、元件面和焊接面是一个完整的地平面(屏蔽)； B、信号层尽量的要与地平面相邻，不跨分割区； C、相邻的面尽量不要有平行布线。...常见的4层板叠层结构 方式1：关键信号优先布在TOP层，在元器件面下有一个地平面，但是POWER和GND面由于元件、焊盘等影响，参考面不完整，信号阻抗不连续。
//返回数组都是一维索引数组，每一个下标与数据库的排序一一对应 while (row !...与mysql_store_result()相比，速度更快而且使用的内存也更少。 另一方面，这会绑定服务器，并阻止其他线程更新任何表（确实，我试过，在free之前无法执行任何命令）。...如果你正在客户端一侧为各行进行大量的处理操作，就不应使用mysql_use_result()。 一旦完成了对结果集的操作，必须调用mysql_free_result()。...应在日后使其成为可配置的。一旦检索了结果集，field->max_length将包含特定查询中该列的最大值的长度。...完成对结果集的操作后，必须调用mysql_free_result()释放结果集使用的内存。 释放完成后，不要尝试访问结果集。 我讲明白了吗？
数据的读/写按柱面进行，而不按盘面进行，先） 系统也以相同的顺序读出数据。读出数据时通过告诉磁盘控制器要读出扇区所在的柱面号、磁头号和扇区号（物理地址的三个组成部分）进行。.../Algorithms.html 二叉树与红黑树的比较 ?...关于主键的几个好习惯 除MySQL强制实施的规则外，应该坚持的几个普遍认为的最好习惯为： 1、不更新主键列的值 2、不重用主键列的值 3、不在主键列中使用可能会更改的值（例如，如果使用一个名字作为主键以标识某个供应商...主键的作用，在于索引 无特殊需求下Innodb建议使用与业务无关的自增ID作为主键。 InnoDB引擎使用聚集索引，数据记录本身被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上。...在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。 InnoDB 存储引擎采用了聚集（clustered）的方式，因此每张表的存储都是按主键的顺序进行存放。
iptables的基本使用 ?...iptables的基本使用方式如上图所示,上图包含了基础与扩展的使用方式. iptables: 用户空间的工具，写规则，并自动发往netfilter，立即生效；netfilter: 接收并生效规则； iptables...工具语法 规则与链的计数器: pkts:由规则或链所匹配到的报文的个数. bytes: 由规则或链匹配到的所有报文大小之和. iptables [-t TABLE] SUBCOMMANDS chain...--spec_options: 指定要使用的匹配项，即测试特定属性的扩展模块。...使用扩展匹配放行httpd服务的报文 [root@study1 ~]# iptables -t filter -A INPUT -s 0.0.0.0/0 -d 10.10.1.109 -p tcp --
，外键关系建立索引 频繁更新的字段不适合建立索引 where条件里用不到的字段不建立索引 单键/复合索引的选择（高并发下倾向复合） 查询中排序的字段因建立索引 查询中统计或分组字段 1.4：什么情况建不建立索引...最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），遍历表然后逐行匹配行值是否等于待查找的关键字，其时间复杂度为O（n）。...MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。...了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大...5：程序员进阶方法 以上是我总结出的Mysql索引底层数据结构剖析，但在此，我还想给大家一种学习方法，让大家不单单在理论有所收获，还能在工作实践中收获更多。我推荐的这种方法。
以Vivado自带的例子工程wavegen为例，打开布局布线后的DCP，通过执行report_utilization可获得资源利用率报告，如下图所示。其中被消耗的LUT个数为794。 ?...另一方面，通过执行如下Tcl脚本也可获得设计中被消耗的LUT，如下图所示。此时，这个数据为916，显然与上图报告中的数据不匹配，为什么会出现这种情形？ ?...第一步：找到设计中被使用的LUT6； ? 第二步：找到这些LUT6中LUT5也被使用的情形，并统计被使用的LUT5个数，从而获得了Combined LUT的个数； ?...第三步：从总共被使用的LUT中去除Combined LUT（因为Combined LUT被统计了两次）即为实际被使用的LUT。这时获得的数据是794，与资源利用率报告中的数据保持一致。 ?...下面的Tcl脚本中，第1条命令会统计所有使用的LUT，这包含了SLICE_X12Y70/B5LUT，也包含SLICE_X12Y70/B6LUT，而这两个实际上是一个LUT6。如下图所示。 ? ?
EasyDSS视频平台作为一套网页视频流媒体平台，观看视频推流直播不需要安装插件，网页直接即可播放，且近期我们已经更新了系统的内核，在性能上也会有进一步的提升。...近期在对EasyDSS进行日常维护时发现，用户管理切换第二页后刷新，数据显示第二页，但还存在底部分页显示第一页的问题，如下： 这种问题基本就是前端编译中出现的问题，经过排查后，我们把问题锁定在了页面的赋值上...实现效果如下，问题解决： 针对EasyDSS的精细优化，我们还在探索当中，但EasyDSS本身来说已经是一个非常完整的视频流媒体服务了，其现存的基本功能已经可以直接投入使用，比如在线教育、在线医疗等。
from keras import backend as K from keras.layers import Lambda,Input from keras import Model from tensorflow.python.ops...inputs) def compute_output_shape(self, input_shape): return [(None,None),(1,)] class CTCDecode(): '''用与CTC...解码，得到真实语音序列 2019年7月18日所写，对ctc_decode使用模型进行了封装，从而在初始化完成后不会再有新节点的产生 ''' def __init__(self): base_pred...：(注意shape，是batch级的输入) ctc_decoder = CTCDecode() ctc_decoder.ctc_decode(result,feature_len) 以上这篇解决Keras...中循环使用K.ctc_decode内存不释放的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Pytorch与Keras介绍 pytorch和keras都是一种深度学习框架，使我们能很便捷地搭建各种神经网络，但它们在使用上有一些区别，也各自有其特性，我们一起来看看吧 Pytorch 模型定义...，模型的训练是怎么进行的呢，要有一个损失函数与优化方法，我们接下来看看在pytorch中怎么定义这些 import torch.optim as optim # 实例化模型对象 model = SimpleNet...，这里主要学习框架的使用方法 Keras 我们在这里把和上面相同的神经网络结构使用keras框架实现一遍 模型定义 from keras.models import Sequential from...，Keras的代码量小很多 区别与使用场景 Keras代码量少，使用便捷，适用于快速实验和快速神经网络设计 而pytorch由于结构是由类定义的，可以更加灵活地组建神经网络层，这对于要求细节的任务更有利...同时有些深度学习教程偏向于使用某一种框架，最好都学习一点，以适应不同的场景
使用Keras Tuner进行超参数调整可以将您的分类神经网络网络的准确性提高10％。...但是，它们与您期望的最高结果相去甚远。您缺少一个关键步骤：超参数调整！ 在本文中，我们将逐步完成整个超参数调整流程。完整的代码可以在Github上找到。...不久之后，Keras团队发布了Keras Tuner，该库可轻松使用Tensorflow 2.0执行超参数调整。这篇文章将展示如何将其与应用程序一起用于对象分类。...https://t.co/riqnIr4auA 适用于Keras及更高版本的功能全面，可扩展，易于使用的超参数调整。...max_epochs变量是可以训练模型的最大时期数。 调谐器的超参数？ 您可能想知道在整个过程中看到必须为不同的调谐器设置几个参数的有用性： 但是，这里的问题与超参数的确定略有不同。
去年年底我们在EasyDSS上增加了水印功能，用户可以自由定义水印的格式及位置，不管是网页端的视频还是手机端的视频，都支持添加水印，如果大家对水印功能的开发感兴趣，可以参考我们之前的EasyDSS新增生成水印模块记录...在对手机端视频的水印生成测试过程中，我们发现在点播服务中添加水印，添加后生成的视频水印最终位置与我们最开始定义的位置不同。...定义位置如下： image.png 视频输出时显示的位置如下： image.png 经过分析和测试，我们猜测应该是水印框太大导致的问题，在设置尺寸方法中又除以二，数据提交后视频尺寸返回原来的尺寸，水印图所在的...视频图片尺寸通过父组件中的oriention.mh/wh设置，所以直接在父组件赋值的地方判断手机端的视频设置，不需要在设置视频尺寸方法中进行二次缩小。...parseInt(str[1]) % 640 : 0; } 修改后再次进行测试，定义位置如下： image.png 视频输出后水印显示位置与定义位置同步： image.png
某项目现场EasyGBS告警查询页面的告警记录显示的告警时间和实际的录像和快照时间不匹配的情况，具体如下： 首先需要排除显示和数据传输问题，通过排查数据库发现记录的告警时间与实际时间确实存在偏差，因此排除显示数据与数据库一致...其次排除告警产生时的时间戳本身存在问题，经过日志记录的排查。发现下端上传的告警事件与录像时间一致。因此判断问题为后端问题。...此处的问题和时区有问题，通过gorm连接Mysql数据库时，需要设置时区。因为中国时区与UTC时间存在8小时的偏差，如果不设置时区则设置到Mysql的时间会存在8小时的偏差。...拓展： 配置告警信息前要先确认前端设备是否能够进行画面捕捉，如果支持，则可以按照该文的步骤来进行配置：EasyGBS如何上传设备告警信息至平台上。如果大家有兴趣，也可以直接部署测试。
特征匹配 cv::Ptr matcher = cv::DescriptorMatcher::create(cv::DescriptorMatcher...::BRUTEFORCE); // cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_L2); // (1) 直接暴力匹配 std::vector<cv::DMatch...keypoints2, matches, img_matches_bf); imshow("bf_matches", img_matches_bf); // (2) KNN-NNDR匹配法...<< tkpt << std::endl; std::cout << "图1特征描述符耗时(ms)：" << tdes << std::endl; std::cout << "BF特征匹配耗时...(ms)：" << tmatch_bf << std::endl; std::cout << "KNN-NNDR特征匹配耗时(ms)：" << tmatch_knn << std::endl;
activation=tf.nn.softmax)) Sequential ：这定义了神经网络中的层数序列。...一开始学习神经元网络总是使用序列模型。 Flatten : 还记得上面将图像打印出来的时候是一个正方形吗？扁平化只是把这个正方形变成了一个一维的集合。把二维数组变成一维数组。...训练好之后，它将能对格式与训练数据相同，但从未“见过”的新数据做出预测。...我们可以调用model.evaluation，并将用于测试的图像和标签数据传入，它会报告测试数据的损失。让我们试一试。 AMA 数据没有做归一化处理？...例如，尝试改作5个来训练网络 一旦模型发现一个意外的值，就会产生一个错误。规则是--最后一层的神经元数量应该与你要分类的类数相匹配。
9个实用的知识点，掌握基于Kera搭建神经网络模型的流程： 如何导入keras的内置数据集 keras如何实现one-hot编码 如何定义keras的Sequential模型，包含卷积层、池化层、Dropout...model.add(Dense(10, activation="softmax")) # 多分类使用softmax激活函数 在多分类问题的最后全连接层中，激活函数使用softmax函数；它输出的是每个分类的概率值...1 : 第3的权重层数: 2 ====> 0 (3, 3, 32, 64) ====> 1 (64,) 4 max_pooling2d_1 : 第4的权重层数: 0 5 dropout_1 : 第5的权重层数...: 0 6 flatten : 第6的权重层数: 0 7 dense : 第7的权重层数: 2 ====> 0 (4096, 128) ====> 1 (128,) 8 dropout_2 : 第8的权重层数...TensorBoard的时候需要 In [12]: # 后面tensorborad使用需要 tf_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="
它按照一定规则匹配请求URL和已注册的模式，并执行其中最匹配的模式的Handler 基本使用 http.ServeMux实现了Handler接口 type Handler interface { ServeHTTP...Request)转换成类型HandlerFunc，而类型HandlerFunc实现了Handler接口 全局默认值 当没有设置http.Server.Handler属性时，http.Server就会使用一个全局的变量...带 ..或者.请求与重复/请求的处理不同 包含..或者.整理之后匹配到合适的路由模式上，并不会重定向 $ curl 127.0.0.1:8009/ccc/../abc/....* Connection #0 to host 127.0.0.1 left intact 路径匹配 ServeMux 注册路由模式的方式有两种，固定根路径例如"/favicon.ico"，与以根路径开始的子树...，因此 / 也被看作以根路径开始的子树，它不仅匹配/，而且也会匹配所有未被其他路由模式匹配的请求。
使用webdriver-manager解决浏览器与驱动不匹配所带来自动化无法执行的问题 1、前言 在我们使用 Selenium 进行 UI 自动化测试时，常常会因为浏览器驱动与浏览器版本不匹配，而导致自动化测试无法执行...，需要手动去下载对应的驱动版本，并替换原有的驱动，可能还会遇到跨操作系统进行测试的时候，以及浏览器自动升级后，也会导致与驱动不匹配的问题。...为了解决这个问题，可以使用 webdriver-manager，它可以帮助我们自动识别当前运行环境下的系统信息以及对应浏览器信息，并自动下载对应浏览器驱动。...ChromeDriver 与当前浏览器版本不匹配，无法执行。...更新代码（导入webdriver-manager，运行脚本，webdriver-manager 将检查当前使用的浏览器版本，并自动下载/更新匹配的浏览器驱动程序，这样将始终保持浏览器版本与驱动程序是互相匹配的
本文记录一个 UWP 或 WinUI3 的开发过程中的问题，当开发者调用 AddHandler 时，所需的 Handler 参数类型为 RoutedEventHandler 类型，然而实际上正确类型是需要与所监听事件匹配才能符合预期工作...其实这个 -2147024809 需要使用 16 进制去看，结果是有名的 0x80070057 错误号。...不支持此接口 的描述信息，合起来就是：遇到参数错误了，因为底层不支持参数传进来的此接口 但是就是不告诉大家，具体错误的是哪个参数，且错在哪里了。...其实方法很简单，只需要使用对应的事件，看看对应的事件定义是什么。...一个推荐的优化方法就是将 handler 存放在字段里面，手动防止被回收 本文代码放在 github 和 gitee 上，可以使用如下命令行拉取代码 先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹
我们还是以手写数字识别为例，代码改为使用keras框架实现，这里不贴代码，有兴趣的话请至我的github: https://github.com/mogoweb/aiexamples 查看，本文的示例代码位于...事实上并非如此，经过尝试，比如在隐藏层数为5时，在训练集、验证集和测试集上的准确率分别为96.5%、95.99%、96.05%，而隐藏层数增加到10时的准确率依次为95.41%、95.47%、95.14%...所以神经网络的层数并非越多越好，层数过多，对提升准确率并没有什么帮助，由此还有可能带来模型复杂、训练时间增加等不良后果。...与此同时，我们也需要了解到，增加模型的复杂性，运行时间也显著增加，因为有更多的参数需要优化。 ? 这幅图显示了神经元数量与训练参数数量之间的关系。 ?...使用dropout策略 简单说，dropout策略就是随机丢弃一些神经元节点，不参与计算，为什么这种策略能够奏效，在Andrew NG的改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化课程中有很清晰的讲解：
由于 Spektral 是作为 Keras 的一个扩展被设计出的，这使得我们能够将任意一个 Spektral 层加入现有的 Keras 模型中，而不用进行任何更改。...搭建 GNN 这里我们使用 GraphConv 网络层以及其他一些 Keras 的 API 来搭建 GCN： from spektral.layers import GraphConv from tensorflow.keras.models...import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dropout 搭建 GCN 的方式与搭建其他 Keras 模型没有任何区别，只是需要注意...接下来我们就可以使用 Keras 中提供的 fit() 方法来训练模型了： # Prepare data X = X.toarray() A = A.astype('f4') validation_data...机器之心实测经过一些简单的超参数调整（如增加 epoch），几乎能达到与论文中一样的准确率，感兴趣的读者可自行测试一番。
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