接着进行配置,配置包含两部分,小程序端和云函数端。「这两部分是独立的,可以理解为前后端了」
首先是mini_member,用于记录会员相关的汇总数据,以openId作为唯一索引,其中也预留了一些属性,比如积分,未读消息等,用于后期的功能迭代中。
积分功能花了点时间,对整体功能有一些侵入性,加上个人时间也比较少,有些地方还不是很完善。
对于完全依赖云开发的博客来说,文章的发布还是比较麻烦的,毕竟不能在小程序上直接写文章吧,效率太低,所以我利用公众号作为的文章数据源,利用云函数写了个定时同步的方法「当然你也可以修改这个云函数,替换成你的文章数据源,比如github,wordpress等」。
开源不易,Python良心之作,真心送给广大朋友,恳请给予支持,不胜感激!
nodejs环境「云开发&调试需要使用到nodejs环境」,若第一次进行安装,可自行google安装教程
腾讯团队官方的教程demo,对于云开发不太了解的可以在熟悉云开发文档之后学习下demo代码
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/75008380
http://blog.devtang.com/blog/201:4/05/25/use-cocoapod-to-manage-ios-lib-dependency/
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77848503
随着 3G 网络的发展,手机已经成为人们生活中越来越重要的网络终端,越来越多的人开始使用手机来浏览网页,但是很多网站其实并不是适合手机浏览,其中就包括我们大家使用 WordPress 构建的博客。以前我推荐使用 FeedM8 这个服务给博客创建适合手机浏览的版本,但是 FeedM8 毕竟是第三方服务,自己不能做太多的控制,并且还需要让用户记住你在 FeedM8 的地址和用户名,并不是很方便。其实对于 WordPress 博客的用户,我们可以使用 MobilePress 这款 WordPress 插件,让你的博客适合手机浏览,用户只需在手机浏览器中输入你博客的地址即可。
在 Database Mesh 中,Pisanix 是一套以数据库为中心的治理框架,为用户提供了诸多治理能力,例如:数据库流量治理,SQL 防火墙,负载均衡和审计等。在 Pisanix 中,Pisa-Proxy 是作为整个 Database Mesh 实现中数据平面的核心组件。Pisa-Proxy 服务本身需要具备 MySQL 协议感知,理解 SQL 语句,能对后端代理的数据库做一些特定的策略,SQL 并发控制和断路等功能。在这诸多特性当中,能够理解 MySQL 协议就尤为重要,本篇将主要介绍 MySQL 协议和在 Pisa-Proxy 中 MySQL 协议的 Rust 实现。
https://img-blog.csdnimg.cn/20200824143538219.gif#pic_center
作为一名 Java 后端程序员经常会有封装一些调用第三方接口的实际需求。比如胖哥最近对微信支付 V3 的封装。
vue3 作为目前最火的技术,大家除了学会如何使用以外,肯定是想在深入到源码里面,看看这些 nb 的功能到底是如何实现的,或者是增加自己的核心竞争力搞懂原理,面试的时候装个13
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77649026
Asurplus-Vue:【SpringBoot】五十四、SpringBoot+VUE后台管理系统开发脚手架
我们在训练神经网络模型时,最常用的就是梯度下降,这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种(mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent),关于Batch gradient descent(批梯度下降,BGD)就不细说了(一次迭代训练所有样本),因为这个大家都很熟悉,通常接触梯队下降后用的都是这个。这里主要介绍Mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent(SGD)以及对比下Batch gradient descent、mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent的效果。
前面已经通过这种方式实现过瀑布流了。看到慕课网上有一个类似的视频教程,就仔细看了一下。就大体实现思路来说,基本是没差的。但是就实现方法来说,慕课网上的教程(http://www.imooc.com/learn/101)我感觉还是繁琐冗余了。尤其是javascript原生实现方法。 但其jquery方法,我还是学到一点的。就是如何查找数值在数组中的索引。
众所周知,大多数 Mac 产品都是生产力工具,你甚至可以用它们训练神经网络。去年 11 月推出的,搭载 M1 芯片的 Mac 更是将这种生产力水平提到了一个新的高度。
登录q.qq.com直接按照步骤注册即可,注册完之后有个开发者资质认证,申请后才能发布QQ小程序,一般两天审核通过。
---- 新智元报道 来源:jeffgeerling 编辑:Emil 【新智元导读】随着苹果发布自研的M1处理器以来,它无情碾压各种Inter和AMD成了人们津津乐道的话题。如今又有好事者做了一项有意思的测试,结论是M1比i9处理器快了30%?! 自苹果的M1芯片发布以来,关于它的性能究竟多强悍激起了所有人的兴趣。于是人们开始使用装备了M1芯片的Mac设备PK各种售价高昂的x86架构的电脑,乐此不疲。并且无论是在普通测试,还是在GeekBench、X86-specific code等排行榜中,M1
这段时间一直有学员和一些正在从事前端开发工作的朋友询问“有没有推荐的前端开源项目?”,因为一直忙于工作没有时间去整理,今天应各位的请求,我整理了一些开源项目 。推荐顺序与项目的好坏无关,框架的推荐顺序就大家询问的比例来分,跟当前市场框架的占有率无关,所以大家不要先入为主的认为我列在前面的可能就是好的。话不多说,我们进入正题。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77748116
经常看我文章的知道,我有两个博客小程序(程序员的博客和我si程序员)。前者基于开源博客框架ghost。
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI艺术家DALL·E达利,竟成梗图之王? 这阵子,国内外社交网络上,都刮起了一阵“达利”meme风。 比如这个,带着14公斤鱼的蜘蛛侠,这不就是我的日常摸鱼状态吗? 恐怖分子皮卡丘,还是很可爱怎么回事? 在Twitter上,有网友专门发起了#DalleMeme话题,同时Reddit上也已经开设了专栏weirddalle,目前已有9万人关注、每天近千人实时在线。 有个账号每天靠发“达利”meme图,几个月时间已经攒粉近百万。 可以说,达利家族真的
实现文章的一些操作功能,最主要的还是评论,这是作者和读者之间沟通的桥梁,评论功能的衍生无非是细化作者和读者之间的互动,或者增加文章的传播,所以在动手开发时需要思考下你期望实现哪些功能,并对应功能进行细化。
刚用 jquery 实现了瀑布流效果。但是其实现方法,我并不满意,所以我还在思考,如何更加简单明了的实现瀑布流效果。与其缠绕在 jquery 里,不如直接跳到 javascript 原生方法里。
https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/86675539
如果你用过 PyTorch 进行深度学习研究和实验的话,你可能经历过欣喜愉悦、能量爆棚的体验,甚至有点像是走在阳光下,感觉生活竟然如此美好 。但是直到你试着用 PyTorch 实现可变大小的 mini-batch RNNs 的时候,瞬间一切又回到了解放前。
前言 最近看完了 LSTM 的一些外文资料,主要参考了 Colah 的 blog以及 Andrej Karpathy blog的一些关于 RNN 和 LSTM 的材料,准备动手去实现一个 LSTM 模型。代码的基础框架来自于 Udacity 上深度学习纳米学位的课程(付费课程)的一个 demo,我刚开始看代码的时候真的是一头雾水,很多东西没有理解,后来反复查阅资料,并我重新对代码进行了学习和修改,对步骤进行了进一步的剖析,下面将一步步用 TensorFlow 来构建 LSTM 模型进行文本学习并试图去生
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/78066082 2.1 Mini-batch 梯度下降法 2.2 理解 mini-batch 梯度下降
https://github.com/MiniSpringBootTutorial/mini_springboot/blob/master/src/main/kotlin/jason/chen/mini_springboot/console/HelloWorld.kt
dora 是一个基于 Rust 的机器人框架,目标是成为一个低延迟、可组合和分布式的面向 SDV 和 无人驾驶的数据流计算平台。,旨在比当前机器人应用标准 ROS/ROS 2 好 10 倍,成为 ROS/ROS2/Autosar 的替代者。
返回一个元组迭代器,其中第i个元组包含每个参数序列或可迭代对象中的第i个元素。当最短的可迭代输入耗尽时,迭代器将停止。使用单个可迭代参数,它将返回1元组的迭代器。没有参数,它将返回一个空的迭代器。
最近用keras跑基于resnet50,inception3的一些迁移学习的实验,遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的,国外已经有人总结并提了一个PR(虽然并没有被merge到Keras官方库中),并写了一篇博客,也看到知乎有人翻译了一遍:Keras的BN你真的冻结对了吗
<script async src="//busuanzi.ibruce.info/busuanzi/2.3/busuanzi.pure.mini.js">
在前一篇文章[2]中,我写了如何用kube-scheduler-simulator[3]开发自己的调度程序。如果你可以实现你的新调度程序,你可能想在一个真实的集群中尝试一下。
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1、揭开Python args和kwargs的神秘面纱[1] 学习如何在Python中使用args和kwargs来为你的函数添加更多灵活性。
http://blog.csdn.net/lvxiangan/article/details/20939379
Many people have recommended me the infoGAN paper, but I hadn't taken the time to read it until recently. It is actually quite cool:
一次性订阅消息最大的优势就是不再受到七天有效期的限制,同时省去了生成formId的动作,而劣势在于必须用户主动允许,且允许一次只能发送一条信息。
机器学习的过程就是通过上面的例子学习一个模型,当再次有数据x进来的时候,能给出对应的y值
1.前言2.算法2.1 概念初识2.2 算法相关概念和定义2.2 DDPG实现框架和算法
大家假期好,好久不见,之前忙于其他事情,公众号暂时搁置了一个月了,新的一年开始了,很多小伙伴开始催更了,粉丝的要求必须满足。
对用户最直观的功能就是新增专题页面,页面UI还是比较简单的,主要没有特别好的想法,所以一切从简了。
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