现在开发、写文章基本上已经离不开 vim了,写代码idea + vim 配合,写文章就是直接上 vim。vim 有一定的学习曲线,但是习惯了就好。 习惯以后,再使用这些插件就会更好用。
阅读目录 数据维护通用流程 数据的加载 数据的修改 数据的添加 自动交换机制 使用PageX来完成数据的自动加载 非标准数据的处理 只要使用了数据库,那么管理和维护数据的工作就是不可避免的。应用程序中,对于数据库中数据的管理和维护,有两种情况。一种是与业务逻辑密切相关的数据,往往通过关系-对象映射的方法转换为对象,应用程序的运行就围绕这些对象进行,所以这类数据的管理维护的过程其实就是应用程序的运行过程。另外一种,就是很多的资料性的数据,涉及到数据表和数据字段都很多,但使用频度不高。对
#include “opencv2/features2d/features2d.hpp” #include “opencv2/highgui/highgui.hpp” #include “opencv2/opencv_modules.hpp” #include “opencv2/calib3d/calib3d.hpp”
木马也叫RAT,或者叫远程管理软件,关于如何隐藏IP地址,应该有不少人在研究,比如ROOTKIT实现文件隐藏、进程隐藏、网络连接隐藏等等。本人才疏学浅,没有深入研究过ROOTKIT,只是谈谈应用层的技术。 下面给出流程图: 解释一下流程图的原理,UDP网络协议是面向无连接的,和TCP协议的三次握手不同。 用系统自带的查看网络连接的命令 netstat -ano 是查看不到远程IP地址和端口的,用第三方软件或者工具也同样查看不到,如以前的冰刃、360网络连接查看器等等。 下面结合源代码和效果图来说明下
ideavim是JetBrains官方开发的模拟vim插件,熟练ideavim的人可以更快的进行操作,大部分操作都可以用键盘来代替。 纯vim也能进行更高效的开发,但是一款适合自己深定义的配置,能够让人更加高效。配合ide的智能补全,就一个字爽
大多数开发人员随着经验的增长,会进入一个管理层的岗位(开发小组的组长,当然啦博主才毕业大半年,还不是开发组长,只是提前了解了一下分享给大家),需要负责软件系统的设计(系统功能设计和数据库设计)。然后将你的设计思路传递给其他同事(也是一个讨论并完善的过程),让他们协助编码完成软件的开发。在设计思路的传递时,图文结合表述会更加直观清晰些。
本文主要介绍如何使用OpenCV中的结构光(Structured-Light)模块完成三维重建。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
随着社会的不断发展和变迁,人们对于各种社会问题的关注也在不断扩大。在这个信息爆炸的时代,数据分析成为了深入理解和解决社会问题的有力工具之一。在这篇博客中,我们将聚焦于一个备受关注的话题——suicide rate,并通过对 2023 年全球各国的suicide rate进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis, EDA),来了解这一问题在不同国家的表现。
---- 新智元报道 来源:reddit 编辑:LRS 【新智元导读】GPT又又又有新成员了!这次是宾夕法尼亚大学的一个本科生带来的模型GPT-J。采用JAX库编写,并行效率显著提升,并且也是公开模型中zero-shot性能最强的! GPT家族又添了一个新成员GPT-J! 在zero-shot任务上,这个GPT-J的性能和67亿参数的GPT-3(中等模型)相当,也是目前公开可用的Transformer语言模型中,在各种下游zero-shot任务上表现最好的。 与 Tensorflow + TPU
我们目前所看到的仿射变换和透射变换是一些更为一般的处理过程中特殊的例子。本质上,这两种变换有着相似的特性:它们把源图像的像素从一个地方映射到目标图像的另一个地方。事实上,其他一些操作也有着相同的结构。本文学习一些类似的变换,而后学习如何让OpenCV实现自己的映射变换。
我们将 JAX 发布为两个独立的 Python 轮子,即纯 Python 轮子 jax 和主要由 C++ 组成的轮子 jaxlib,后者包含库,例如:
JavaScript 中除了 Array 之外,ES6 还新增加了 Map、Set 结构,当我们需要操作这些数据时,就需要一种统一的接口来处理这些不同的数据结构。ES6 中新增加的 Iterator(迭代器)就提供了这样一种机制。
Brief 习惯在VS上按<F5>来编译运行程序,刚用上VIM上就觉得无比的麻烦,而随着对VIM的学习我们分阶段的简化这一操作 1. 退出VIM,在shell下编译&&运行程序 :wq [root@fsjohnhuang ~]# gcc main.c -o main [root@fsjohnhuang ~]# ./main 2. 在VIM的命令行模式下编译&&运行程序 :!gcc % -o main :!./main 3. 快捷键绑定一
ZoomEye是一款针对网络空间的搜索引擎,收录了互联网空间中的设备、网站及其使用的服务或组件等信息。
ZoomEye 支持公网设备指纹检索和 Web 指纹检索。网站指纹包括应用名、版本、前端框架、后端框架、服务端语言、服务器操作系统、网站容器、内容管理系统和数据库等。设备指纹包括应用名、版本、开放端口、操作系统、服务名、地理位置等直接输入关键词即可开始检索。
这一次我们讲讲paddlepadle这个百度开源的机器学习框架,一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。
Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,专注于实时处理的异步任务队列,同时也支持任务调度。本文目的是看看 Celery 的 task 究竟是什么,以及 如果我们想从无到有实现一个 task 机制,有哪些地方需要注意,应该如何处理。
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/263255
想必很多人都对自己的颜值到底怎样充满好奇,也有很多软件为大家提供了颜值打分的趣味功能。其实,颜值打分也可以视为一个图像分类问题,今天就向大家介绍如何利用飞桨搭建一个VGG网络,实现一个简单的颜值打分demo。
前言 ZoomEye是一款针对网络空间的搜索引擎,收录了互联网空间中的设备、网站及其使用的服务或组件等信息。 ZoomEye 拥有两大探测引擎:Xmap 和 Wmap,分别针对网络空间中的设备及网站,
这里把c映射成了a,在map生效的情况下,按下c就等同于按下了a 当然,常用的Ctrl,Shift,Alt自然也是支持的。
本周大热点无疑是前几天 GitHub 发布的 Copilot,帮你补全代码,给你的注释提出建议,预测你即将使用的代码组件…如此神奇的 AI 技术,恰巧本周微软也开源了他们的机器学习入门课程,你在 12 周之内完成 24 堂课程即可入门机器学习。除此之外,本周的特点主题之一 DevOps 和 SRE,包括 Google、百度在内的多家科技公司在本周特推给出了他们的最佳实践。
一般认为Jax是谷歌为了取代TensorFlow而推出的一款全新的端到端可微的框架,但是Jax同时也集成了绝大部分的numpy函数,这就使得我们可以更加简便的从numpy的计算习惯中切换到GPU的计算中。Jax除了支持GPU的张量运算,更重要的一个方面是Jax还支持谷歌自己的硬件TPU的张量运算。关于张量计算,可以参考前面写过的这一篇博客。
前面配置好rust开发环境后,还需要一个调试功能就能用了。 不清楚的可以回看我的rust-vim安装记录 调试器,找了几款,最后还是觉得还是使用vimspector这个用的习惯,捣鼓两个整合了一下基于vimspector的调试环境,快捷键不用重新再配置。
“zabbix network map”可以简单的理解为动态网络拓扑图,可以针对业务来配置zabbix map,通过map可以了解应用的整体状况:服务器是否异常、网络是否有故障、应用当前什么状态。如果你不需要这些东西,至少你可以通过network map绘制一张网络拓扑图。看看效果
如果你听说过Ramda,它也提供了和Array.prototype.map方法类似的map方法。
中央民族大学创业团队巨神人工智能科技在科赛网公开了一个TibetanMNIST正是形体藏文中的数字数据集,TibetanMNIST数据集的原图片中,图片的大小是350*350的黑白图片,图片文件名称的第一个数字就是图片的标签,如0_10_398.jpg这张图片代表的就是藏文的数字0。在本项目中我们结合第四章所学的卷积神经网络,来完成TibetanMNIST数据集的分类识别。
2. Workers 命令行实用工具 celery 还可以用来检查和管理工作节点和某种程度上的任务。列出所有可用的命令
这些网络安全搜索引擎提供有关每个设备或服务的信息,如操作系统、开放端口和IP地址。以下是安全研究人员用来查找有关暴露的物联网设备、安全漏洞、泄露的个人数据等特定信息的11款搜索引擎。
本章将介绍如何使用PaddlePaddle训练自己的图片数据集,在之前的图像数据集中,我们都是使用PaddlePaddle自带的数据集,本章我们就来学习如何让PaddlePaddle训练我们自己的图片数据集。
花下猫语:Python 中很多内置函数的作用都非常大,比如说 enumerate() 和 zip(),它们使得我们在作迭代操作时极为顺手。这是一篇很多年前的 PEP,提议在 Python 2.3 版本中引入 enumerate(),该文档整合了其它几篇 PEP 的想法(包括当时新引入的迭代器与生成器),提出了更好的实现方案以及函数名。经过这么多年的发展,enumerate() 不可避免地有了一些变化,但不变的是,它跟 19 年前一样,还是很有必要、很好用,用着真香!
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】问世6年来,Transformer不仅成为NLP领域的主流模型,甚至成功向其他领域跨界,一度成为风靡AI界的机器学习架构。恰在今天,Transformers库在GitHub上星标破10万大关! 2017年,谷歌团队在论文「Attention Is All You Need」提出了开创性的NLP架构Transformer,自此一路开挂。 多年来,这一架构风靡微软、谷歌、Meta等大型科技公司。就连横扫世界的ChatGPT,也是基于Transformer
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「理论基础」:是从Hector&Kenneth在1987年发表的《Sagas》论文中演化而来:
Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,专注于实时处理的异步任务队列,同时也支持任务调度。本文我们来说说Celery Worker Consumer 组件的启动。
本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程,主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学,帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中,你将学习到:
如果我们要训练自己的数据集的话,就需要先建立图像列表文件,下面的代码是Myreader.py读取图像数据集的一部分,从这些代码中可以看出,图像列表中,图像的路径和标签是以\t来分割的,所以我们在生成这个列表的时候,使用\t就可以了.
注意:全部代码为PaddlePaddle1版本的代码 Helloworld # helloworld示例 import paddle.fluid as fluid # 创建两个类型为int64, 形状为1*1张量 x = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype="int64", value=5) y = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype="int64", value=1) z = x + y # z只是
机器之心报道 编辑:泽南 视觉模型有很大的提升空间,研究者们在以往的 LLM 中学到经验教训,认为扩展是一个很有前途的方法。来自谷歌的研究者将 ViT 扩展到 22B 参数量,这是迄今为止报道的最大的视觉主干。 与自然语言处理类似,对预训练视觉主干的迁移提高了模型在各种视觉任务上的性能。更大的数据集、可扩展的架构和新的训练方法都推动了模型性能的提升。 然而,视觉模型仍然远远落后于语言模型。具体来说,迄今为止最大的视觉模型 ViT 只有 4B 参数,而入门级语言模型通常超过 10B 参数,更别说具有 540B
与自然语言处理类似,对预训练视觉主干的迁移提高了模型在各种视觉任务上的性能。更大的数据集、可扩展的架构和新的训练方法都推动了模型性能的提升。
近年来,快速发展的深度学习技术已经渗透进了各行各业,医疗方面也不例外。这篇文章我主要介绍如何使用深度学习计算机视觉方法对CT扫描中的肝脏和肝脏肿瘤进行分割。
我们在第五章学习了循环神经网络,在第五章中我们使用循环神经网络实现了一个文本分类的模型,不过使用的数据集是PaddlePaddle自带的一个数据集,我们并没有了解到PaddlePaddle是如何使用读取文本数据集的,那么本章我们就来学习一下如何使用PaddlePaddle训练自己的文本数据集。我们将会从中文文本数据集的制作开始介绍,一步步讲解如何使用训练一个中文文本分类神经网络模型。
vimrc 是 Vim 的配置文件, Vim 在启动时会加载 vimrc 文件, 你能想到的几乎所有的配置(包括主题, 快捷键, 插件设置等等), 都可以配置在 vimrc 中, 所以, vimrc 在 Vim 使用过程中有着至关重要的地位. Vim 是极其依赖 vimrc 配置的, 没有经过配置的 Vim 又丑又难用, 但是你如果懂得怎么配置, 就可以把 Vim 变成你想要的样子.
本次使用的验证码是方正系统,现在很多的大学的教务系统用的就是这个方正系统,刚好既然那么普遍,我们就用它练一练手。经过观察大量的验证码发现,该系统的验证码只有小写的字母和数字,这样分类就少了很多了。该系统的验证码如下:
Google Hacking,有时也会被称为 Google dorking,是一种利用谷歌搜索的高级使用方式进行信息收集的技术。这个概念最早在2000年由黑客 Johnny Long 提出并推广,一系列关于 Google Hacking 的内容被他写在了《Google Hacking For Penetration Testers》一书中,并受到媒体和大众的关注。在 DEFCON 13的演讲上,Johnny 创造了 “Googledork" 这个词,“Googledork" 指的是“被 Google 透露了信息的愚蠢、无能的人们”。这是为了引起人们注意到,这些信息能被搜索到并不是 Google 的问题,而是由用户或用户安装程序时无意识的错误配置造成的。随着时间的推移,“dork" 这个词成为了“定位敏感信息的搜索”这个行为的简称。
变量之间的线性相关性是所有可能选项中最简单的。 从近似和几何任务到数据压缩,相机校准和机器学习,它可以在许多应用中找到。 但是,尽管它很简单,但是当现实世界的影响发挥作用时,事情就会变得复杂。 从传感器收集的所有数据都包含一部分噪声,这可能导致线性方程组具有不稳定的解。 计算机视觉问题通常需要求解线性方程组。 即使在许多 OpenCV 函数中,这些线性方程也是隐藏的。 可以肯定的是,您将在计算机视觉应用中面对它们。 本章中的秘籍将使您熟悉线性代数的方法,这些方法可能有用并且实际上已在计算机视觉中使用。
本文整理汇总了Python中multiprocessing.cpu_count方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python multiprocessing.cpu_count方法的具体用法?Python multiprocessing.cpu_count怎么用?Python multiprocessing.cpu_count使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在模块multiprocessing的用法示例。
信息收集一般都是渗透测试前期用来收集,为了测试目标网站,不得不进行各种信息收集。信息收集要根据不同目标进行不同方向收集,工具部分会在下节课程进行讲解,根据个人渗透测试经验总结文章。本文只是抛砖引玉,希望可以给大家一个好的思路。如果文章中有环境搭建部分,靶场后续会在公众号中发布。视频在关注公众号以后,回复我要视频,管理员会在最快时间进行回复。
如果创建一个自定义的窗口部件并重新实现它的绘制事件,就可以得到任何想要的图形。但如果需要绘制大量的单个项,或者是需要绘制用户能够进行单独交互的项(例如选中、移动、复制粘贴...) ,又或者需要对项进行动画处理,使用PyQt的图形视图类(QGraphicsView)比重新实现一个窗口部件的绘制事件更方便一些。
我们在第六章介绍了生成对抗网络,并使用生成对抗网络训练mnist数据集,生成手写数字图片。那么本章我们将使用对抗生成网络训练我们自己的图片数据集,并生成图片。在第六章中我们使用的黑白的单通道图片,在这一章中,我们使用的是3通道的彩色图。
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