上一节和大家分享了WireShark对Modbus TCP/IP的解析（点击查看），本节和大家来聊一聊西门子工业以太网，谈到西门子工业以太网，我认为有些工程师还是比较混淆，会很简单的认为西门子工业以太网就是ProfiNet，其实不然，西门子工业以太网包含如下几种：
我们开发的时候 往往都是 三层架构 即 controller、service、dao层。
Docker 是基于Go语言实现的开源容器项目。利用操作系统本身已有的机制和特性，可以实现远超传统虚拟机的轻量级虚拟化（通俗解释：Docker内嵌极小型系统，例如Linux只有5M多，windows也是）。它是内核级的虚拟化。期望达到使项目运行环境“一次封装，到处运行的目的”。
Linux作为网络服务器，特别是作为路由器和网关时，数据的采集和分析是不可少的。TcpDump 是 Linux 中强大的网络数据采集分析工具之一。
Charts 介绍 包含了各种详细信息图表，比 GUI 模式的图表好看且易懂多了！ 做性能测试，如何发现是否有性能瓶颈？必须从结果图表中找到鸭！ 而 html 报告将性能测试可能需要用到的图表都加进去
在本文中，我们将深入探讨 cURL，这是一个强大的命令行工具，用于发送和接收 HTTP 请求。作为猫头虎博主，我将带你领略 cURL 的强大功能，以及如何通过它来与 RESTful API 进行交互。cURL 是网络开发和测试的重要工具，熟悉它将帮助你更好地理解 HTTP 协议和 Web 通信机制。本文将逐步展示如何使用 cURL 发送各种类型的 HTTP 请求，包括 GET、POST、PUT 和 DELETE 请求，并提供实际的代码示例和场景。希望通过本文的阅读，你能够熟练掌握 cURL 的使用，优化网络请求过程，提升开发效率。
原文地址:https://cloud.tencent.com/developer/article/1846309
Mac安装adb，如果电脑上没有装android studio 那么最简单的办法是用homebrew
今天我要给大家介绍一个生产力工具(装逼神器)Shell，它叫Nushell，它是用Rust写的，安全性提高的同时，Bug率也降低了，NuShell 专注于实现以下目标：
AI研究与应用不断取得突破性进展，然而高性能的复杂算法、模型及系统普遍缺乏决策逻辑的透明度和结果的可解释性，导致在涉及需要做出关键决策判断的国防、金融、医疗、法律、网安等领域中，或要求决策合规的应用中，AI技术及系统难以大范围应用。XAI技术主要研究如何使得AI系统的行为对人类更透明、更易懂、更可信。
当我们使用 curl 进行网络请求时，了解如何有效地使用参数是非常重要的。curl 提供了许多参数，用于控制请求的行为和配置。在这篇博客文章中，我们将详细解释一些常用的 curl 参数，帮助你更好地理解如何利用这个强大的工具。
我现在经常在实验室服务器上跑程序，而老师要求我们使用SLURM作业管理系统，网上资料零零散散，这篇文章算是一个简单的汇总
比较容易理解吧，简单来说。客户端访问服务器并不是直接访问的，而是通过中间代理服务器，代理服务器再去访问服务器。就像一个中转站一样，无论什么，只要从客户端到服务器，你就要通过我。
Curl 是一款强大的命令行工具，用于与各种网络协议进行通信。它支持多种选项，使得我们能够以多种方式定制和控制请求。本文将介绍 Curl 命令的十个常用选项，并提供相应的代码示例和输出结果，帮助您更好地了解和使用 Curl。
最近，我对人们如何学习新事物感兴趣。我正在读 Kathy Sierra 的好书《Badass: Making Users Awesome》，它探讨了有关“刻意练习”的想法。这个想法是，你找到一个可以用三节 45 分钟课程内能够学会的小技能，并专注于学习这项小技能。因此，作为一项练习，我尝试考虑一项能够在三节 45 分钟课程内学会的计算机技能。
原则 RPC-DUBBO 命名约定 参数约定 其他约定 示例 HTTP 命名规范 协议规范 示例 状态码 其他 版本发布 版本升级 超时时间 ---- 原则 如无必要，勿增接口； 强调API的可理解性，可发现性和可用性； 从具体的实施和用例中抽象出来。 RPC-DUBBO 命名约定 【Must】接口以XXXRemoteService命名； 【Must】请求响应以XXXRequest、XXXResponse接口； 【Must】请求响应参数命名统一驼峰。 参数约定 【Must】接口入参和返回参数是一个大对象，不
佐治亚理工学院、康奈尔大学和肯塔基大学合作开发了一种AI智能体，可以实时自动生成自然语言解释，以传达其行为背后的动机。这项工作旨在让人类与AI智能体或机器人合作，确保智能体正在正确地执行任务，并且可以解释错误或错误的行为。
事实上，要实现可理解性是复杂的，它高度依赖许多变量和人为因素，排除了任何“一刀切”的方法。可理解性是一个前沿的、跨学科的研究领域，它建立在机器学习、心理、人机交互以及设计的思想上。
近年来，函数式编程发展突飞猛进。探讨该主题的书籍和会议数量激增、Scala 和 Clojure 等语言在快速普及，还有 John Carmack、Bob Martin 等名人的支持，都说明了这一事实。
发布于 2018-06-30 09:23 更新于 2018-08-12 08:04
curl 查看 HTTP Header 响应头信息，可参见米扑博客：curl 查看 HTTP Header 响应头信息
大家好，我是山月，这是我最近新开的专栏：「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容，大纲图示如下：
1、最初的协议版本是HTTP1.0，不支持长连接，导致每个请求都需要建立单独的TCP连接。对于小文件来说，每次请求进行TCP建连的时间占整个文件响应时间的比重较大，即该协议版本对小文件的访问效率影响较大。
文章首发于安全客：https://www.anquanke.com/post/id/231448
近年来, 深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展, 这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型, 训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能, 能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案. 然而, 由于分布式的特征编码和越来越复杂的模型结构, 人们始终无法准确理解卷积神经网络模型内部知识表示, 以及促使其做出特定决策的潜在原因. 另一方面, 卷积神经网络模型在一些高风险领域的应用, 也要求对其决策原因进行充分了解, 方能获取用户信任. 因此, 卷积神经网络的可解释性问题逐渐受到关注. 研究人员针对性地提出了一系列用于理解和解释卷积神经网络的方法, 包括事后解释方法和构建自解释的模型等, 这些方法各有侧重和优势, 从多方面对卷积神经网络进行特征分析和决策解释. 表征可视化是其中一种重要的卷积神经网络可解释性方法, 能够对卷积神经网络所学特征及输入–输出之间的相关关系以视觉的方式呈现, 从而快速获取对卷积神经网络内部特征和决策的理解, 具有过程简单和效果直观的特点. 对近年来卷积神经网络表征可视化领域的相关文献进行了综合性回顾, 按照以下几个方面组织内容: 表征可视化研究的提起、相关概念及内容、可视化方法、可视化的效果评估及可视化的应用, 重点关注了表征可视化方法的分类及算法的具体过程. 最后是总结和对该领域仍存在的难点及未来研究趋势进行了展望.
curl应该还算是一个比较常见的东西吧？比如说，我们在学习Elasticsearch的时候去看官方文档，就可以看到curl的踪影，有的时候看别人的写的文档也会看到curl的踪影。
前面向读者介绍了Elasticsearch的安装和基本配置，同时也向读者介绍了Elasticsearch中的核心概念，相信读者对Elasticsearch的使用已经有了一个初步的了解，接下来，向读者介绍Elasticsearch中的REST命令，Elasticsearch提供了一整套强大的REST命令来操作集群。接下来向读者详细介绍这个东西。
通常，我只需要在终端输入命令并按回车键。 但是，我不知道它在python中是如何工作的。
关于可访问性的错误观念 可访问性影响所有用户，而不仅仅是那些有特定障碍的用户。接受这一点意味着实现可访问性就是建立压力案例。压力案例指的是影响任何一个人的任何医疗或任何情境状况，无论是什么场景时间点。一些常见的压力案例原因是：
我们在用jmeter做性能测试的时候，有一些关键性的性能指标需要去分析。但是由于开源工具本身的局限性，这些指标在工具中的命名极易对我们造成混淆。所以我们需要对这些指标一一进行剖析。
这本系列的第一篇，先解释浏览器的功能以及执行方式。由于大多数客户将通过浏览器与 web 应用程序进行交互，因此必须了解这些出色程序的基础知识。
Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能，但是它的算法结构和 Paxos 不同，使得 Raft 算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解性，Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块，例如领导人选举、日志复制和安全性。同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量。一项用户研究的结果表明，对于学生而言，Raft 算法比 Paxos 算法更加容易学习。Raft 算法还包括一个新的机制来允许集群成员的动态改变，它利用重叠的大多数来保证安全性。
1、UNIX的源代码控制工具(Source Code control System,SCCS)是项目开发中常用的（）。
今天的课程比较快速的讲解了go语言的入门，并配合三个小的项目实践梳理所学知识点，这里详细回顾一下这三个项目，结合课后作业要求做一些代码补充，并附上自己的分析。
对话式AI是一种基于自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）、文字转语音（Text To Speech，TTS）以及自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）等技术的复杂人工智能系统，能够人机之间实现类似于真人的交互。对话式AI系统能够识别语音和文本、识别语言习惯，并能够以适当的自然语言做出回应。
前面我们介绍了一些REST API的基本约定，包括多个索引以及索引名称中的Date Math支持，本文我们来继续上文的话题，主要来看看公共参数和URL访问控制。
上一篇简单聊了下什么是架构，还将架构划分为三个阶段：规划阶段、设计阶段和构建阶段，构建阶段其实也是架构实现的阶段。其实，三个阶段的界限并不明显，而占比最多的是设计阶段；而且，规划和构建阶段其实也会有设计。也可能因此，当我们谈到架构的时候，更多是在谈架构设计。但仔细想想，三个阶段的划分确是合理的。本文先聊聊架构规划。
WebService就是Web服务的意思，对应的应用层协议为SOAP（相当于HTTP协议），可理解为远程调用技术。
提示：文章前面部分是关于nginx下https连接curl请求被reset的处理经历，不想看可以直接跳到最后看nginx快速定位异常，建议收藏！
前言 Flask-restfull 是flask 框架开发接口的一个框架，Flask-RESTPlus 是Flask-restfull 升级版，可以生成swagger 在线文档了。 但是 Flask-RESTPlus 这个项目不再维护了，迁移到 Flask-RESTX 了。Flask-RESTX 与 Flask-RESTPlus 的 API 保持 100% 兼容。 环境安装 Flask-RESTX 目前最新版本0.5.1 （但是不支持最新的flask 2.2.2版本） 以下是可以用的匹配版本 Flask==
AI科技评论按：神经网络长久以来的“黑盒”属性，导致人们一直无法理解网络的内部是如何运作的，针对这个困扰已久的问题，学界主要存在三种研究方向：数据归因模式、特征解码模式以及模型理解模式。
所谓接口（Interface），从硬件角度而言，可理解为电路的输入、输出端口；从软件角度而言，可理解为函数的参数列表也就是形参，进一步分为输入参数和输出参数。如果没有输出参数，而有返回值，那么return的对象可理解为输出参数。这样，两者就对应起来，但并不是简单的对应。如前所述，Vivado HLS需要提取控制逻辑构成状态机，因此会形成一些握手信号，比如ap_start，ap_done，ap_idle，ap_ready等。事实上，Vivado HLS还提供了其他的接口原型供选择，但ap_ctrl_hs（会生成前述4个端口）较为常用。
欧姆定律是电学的一个基本定律，其原义是流过导体的电流与导体两端的电压成正比，与导体的电阻成反比。写成公式就是I=U/R，演变一下也可写成U=I*R。其中U为电压、I为电流、R为电阻。 这个著名的定律虽然是在电路中被发现，但其普遍的应用意义远不限于路。在其他学科领域，可以把欧姆定律推广为 : "流"="势"/"阻"，或"势"="流"•"阻"。这里的"流"可以理解为电流、水流、磁通、传热学中的热流、大街上的人流、车流等等; "势"可以理解为电压、水压、磁势、温度差、车人压力等等; "阻"可理解为电阻水
文章内容来自官方文档：http://pecan.readthedocs.io/en/latest/quick_start.html
上世纪九十年代前，互联网还没有被发明出来，那时候的网络基本以发邮件（Email1965年发明）等形式简单实用
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