前言 最近在开发项目的过程中，遇到了多个环境：本地开发环境，测试环境，qal 环境和线上环境区分的问题，每个环境对应的变量有所差别，比如对接公众号时候，appId 就跟不同的环境挂钩。...但是使用 Create React App 搭建的项目，npm run start 指向本地环境 development，npm run build 指向线上环境 production，那么还有其他两个环境应该怎么做呢...首先，想到了 NODE_ENV - 其通常被用来区分开发与生产环境，加载不同的配置。...NODE_ENV=prd react-scripts build" } 项目基于 apple m1 开发，未考虑到 window 系统 当我们配置好命令行后，在项目入口文件 src/index.js 中进行区分环境调用...，调用方法 getPrefixPathUrl 就会根据不同的环境获取该环境的接口服务路径。
一，查看环境变量 1，查看 env 查看全局环境变量 set 查看所有环境变量 echo $SHLVL 查看单个环境变量 unset name 删除环境变量 针对本次会话有效 2，设置...设置环境变量 PHP_ENV=dev ，将环境变量提升为全局 export PHP_ENV 针对本次会话有效，下次登录消失 长久有效，写入文件 /etc/profile 全局 ~/.bash_profile...局部 文件结尾加入：export PHP_ENV=dev source /etc/profile 重新加载 二，通过环境变量区分测试环境正式环境 1，机器 在正式环境设置环境变量 PHP_ENV...=prod 在测试环境设置环境变量 PHP_ENV=test 2，程序 在PHP的代码中，获取环境变量 getenv() 函数 根据不同变量，引入不同的配置文件 从而达到同一次构建，自动引入不同的配置文件
@Author ：By Runsen 1、Jupyter notebook历史 Jupyter 创始人 Fernando Pérez 的说法，他最初的梦想是做一个综合 Ju （Julia）、Py （Python...，需要创建虚拟环境，下面是conda创建虚拟环境的常用命令 conda info --envs //查看安装好的环境 # deeplearn代指克隆得到的新环境的名称，base代指被克隆的环境的名称...#查看安装好的环境 conda info --envs ?...4、虚拟环境搭建 在创建的虚拟环境上运行jupyter notebook,但发现在notebook中的python其实并没有运行在指定的虚拟环境引擎上，只需要安装nb_conda_kernels插件即可解决...，注意是在base环境下安装，而不是虚拟环境 (base) conda install nb_conda_kernels 安装成功后，在kernel -> change kernel中即可切换到指定的虚拟环境
kubectl get secret -n kubernetes-dashboard kubectl describe secret dashboard-admin-token-xp78c(自己的东西（...docker #暴露端口，给外部访问 kubectl proxy --port=8001 --address='0.0.0.0' --accept-hosts='^.*' & #8001是待会外网访问的端口...，0.0.0.0代替的是127.0.0.1 #在阿里云开放端口 http://47.243.166.91:8001/api/v1/namespaces/kubernetes-dashboard/services...###########istio################################################################# #minikube 是doc用户添加的，...192.168.49.2 # 那就变成了代理，minikube的IP了 curl -s http://localhost:20001/kiali #设置nginx 正向代理 #kiali的配置：
重采样方法估计一个不可视的数据模型的性能，特别是TimeSeriesSplit。 Python环境安装 本节将为您提供有关设置Python环境，并将之用于进行时间序列预测的一般建议。...用您的平台的包管理手动安装。 确认已安装环境。 如果您已经有一个正常运行的Python环境，请跳到确认步骤以检查您的软件库是否是最新的。...它包括Python，SciPy和scikit-learn——您所需要的用于学习，练习和使用Python环境下的时间序列预测的所有环境。...诸如一下内容： Pandas，statsmodels 和 scikit-learn 库是使用Python预测时间序环境中最重要的部分。 如何自动和手动设置Python SciPy环境用于开发。...如何确认您的环境已正确安装，并准备好开始开发模型。 还为您介绍了如何在工作站上安装用于机器学习的Python环境。
每个组织的 Environments 都是独一无二的。但是，环境设置是按项目定义的，因为您可以隐藏每个项目的环境。...创建环境 Sentry 在收到带有 environment 标签的事件时会自动创建环境。环境区分大小写。您还可以在首次初始化 SDK 时创建环境，如每个 SDK 的文档所述。...当您在 releases 页面上选择一个环境时，它会显示部署到该环境的 releases。例如，当按 QA 和 Prod 过滤时，部署到 QA 和 Prod 环境的版本将出现在您的视图中。...当您不再从环境发送事件，或者您不小心创建了不再需要的环境时，隐藏环境会很有用。...如果项目处于隐藏状态，您将不会在环境选择器中看到该环境，除非还选择了具有来自同一环境的事件的另一个项目（并且在其项目设置中没有将其隐藏）。
1.1 安裝 nb_conda_kernels nb_conda_kernels 必须安装在在 Jupyter（Jupyter Notebook 或 JupyterLab）所在的 Conda 环境中，可以直接放在...这里我们建立一哥新的 Conda 环境，专门用于放置 JupyterLab： # 建立 Conda 环境，并安裝 JupyterLab conda create --name jupyterlab python...=3.7 jupyterlab 在此 Conda 环境加装 nb_conda_kernels 扩展功能套件： # 安装 nb_conda_kernels 扩展功能套件 conda install --...name jupyterlab nb_conda_kernels 1.2 安装 Jupyter Kernels 所有需要在 Jupyter 中透过nb_conda_kernels来使用 Conda 环境...In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() Enter password: #填写你的密码（用于访问jupyterlab
摘要 视觉惯性里程计和SLAM算法广泛应用于各种领域，如服务机器人、无人机和自主车辆。大多数SLAM算法都是基于静态环境假设。然而，在现实世界中，存在各种动态对象，并且它们降低了姿态估计精度。...(2) 提出了一种新的BA算法，用于同时估计相机姿态和丢弃动态对象中明显偏离运动先验的特征。 (3) 提出了一种鲁棒的全局优化方法，将约束分组为多个假设，以拒绝来自暂时静态对象的回环。...如果用于匹配的特征来自同一对象，即使匹配的Ck和Cm不同，匹配的估计位姿也会位于彼此接近的位置。因此，通过计算回环位姿之间的欧氏距离，可以将欧氏距离较小的相似闭环进行聚类，结果如图4(c)所示。...图4 多假设聚类的过程 (a)对共享所跟踪功能的最少数量的关键帧进行分组 (b) 用于匹配的特征有两类：静态特征和临时静态特征 (c) 临时静态特征从前一位置移动 4....表1 在VIODE数据集的parking_lot high序列中的消融实验 如表2和图5所示，目前的SOTA方法在静态环境中有精确的姿态估计结果，但在动态环境中性能变差。
采用Python进行时间序列预测的主要原因是因为它是一种通用编程语言，可以用于研发和生产。 在这篇文章中，您将了解到Python环境下的时间序列预测。...重采样方法估计一个不可视的数据模型的性能，特别是TimeSeriesSplit。 Python环境安装 本节将为您提供有关设置Python环境，并将之用于进行时间序列预测的一般建议。...它包括Python，SciPy和scikit-learn——您所需要的用于学习，练习和使用Python环境下的时间序列预测的所有环境。...诸如一下内容： Pandas，statsmodels 和 scikit-learn 库是使用Python预测时间序环境中最重要的部分。 如何自动和手动设置Python SciPy环境用于开发。...如何确认您的环境已正确安装，并准备好开始开发模型。 还为您介绍了如何在工作站上安装用于机器学习的Python环境。
在用到的时候会通过@Value去取。...但是 static静态修饰的变量是无法通过@Value取到的，例如下面： /** * 是否测试模式(1:测试 2生产) */ @Value("${NEOCISDEMO1...NEOCISDEMO1: 1}") public void setISDEMO(String iSDEMO) { this.ISDEMO = iSDEMO; } 可以通过区分...ISDEMO的值，分别赋值，区分不同的变量。...@PostConstruct 注解在微服务启动的时候会执行，可以利用这个初始化值。
本文详细介绍如何开始深度学习，首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。...，因此建议使用Anaconda3 现在我们的GPU配置为深度学习，我们需要安装Python解释器，我们将下载Anaconda3 64位发行版，它是一个用于数据科学的开源python包管理器。...下载适用于Windows的Anaconda3（64位）：https://www.anaconda.com/download/ 注意：也可以通过VS2017的Visual Studio安装程序下载Anaconda3...下载PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/ 适用于Visual Studio 2017的Python工具 注意：我没有在Visual Studio 2015...启动时，Visual Studio会自动检测它并使其可用于所有项目。
https://github.com/gsurma/meta_intelligence 关于 鉴于一种深奥的，简约的，虽然图灵完整的编程语言Brainfuck，目标是人工生成执行特定任务的程序。...遗传进化 目标是生成一个输出给定目标字符串的brainfuck程序。...请记住，绝大多数随机生成的程序在语法上都是不正确的，因此需要在添加到填充之前使用解释器对它们进行验证。 然后将进入选择阶段，将选择表现最佳的节目。...ASCII表上从给定字符到所需字符的距离。...一些突变后的程序是无效的，所以我将用随机有效程序替换它们以保持总体大小不变。 将重复步骤1-3，直到找到目标字符串。
Eigen：这是一套开源的线性代数库，提供了常用的矩阵运算和向量运算算法，例如矩阵乘法、特征值分解、SVD 等。Eigen 可以与多种编译器和开发环境配合使用，支持多种嵌入式系统平台。...MLib：这是一套开源的机器学习库，提供了常用的机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、支持向量机等。MLib 可以与多种编译器和开发环境配合使用，支持多种嵌入式系统平台。...Caffe2：这是一套针对嵌入式系统的深度学习库，提供了常用的深度学习算法，例如卷积神经网络、循环神经网络等。Caffe2 可以与多种编译器和开发环境配合使用，支持多种嵌入式系统平台。...CMSIS-DSP 库可以与多种编译器和开发环境配合使用，支持多种嵌入式系统平台。...OpenCV：这是一套开源的计算机视觉库，提供了常用的图像处理和计算算法，例如图像滤波、特征提取、目标检测等。OpenCV 可以与多种编译器和开发环境配合使用，支持多种嵌入式系统平台。
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。...重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。...凭借其多维结构和交互式数据处理功能，OLAP 为理解数据和推动业务成功提供了强大的工具。 Hive：事实上的 SQL-on-Hadoop 引擎 Hive 是专为大数据环境设计的功能强大的软件项目。...HiveQL 允许用户编写查询以结构化且高效的方式检索和操作数据。 数据组织对于大数据环境中的高效查询至关重要，Hive 提供了多种机制来实现这一点。其中一种机制是使用表格。...总之，Hive 是一个多功能软件项目，它提供类似 SQL 的接口，用于在大数据环境中查询和管理大型数据集。它提供表、分区和存储桶等功能来组织数据并提高查询性能。
表达矩阵标准化 cellassign识别的是scater对象example_sce的slots部分内容，需要用户提供量化因子用于表达矩阵的标准化。...中提供了其它的计算方法和计算原理) 同时由于用于cell assign分析的scater对象只是原始表达矩阵的一部分，标准化时建议用原始表达矩阵所有基因进行标准化。...#> Group1 236 0 #> Group2 0 264 肿瘤微环境Marker基因示例 对于人肿瘤微环境中的常见细胞类型，cellassign包中提供了一组示例标记...，未知的细胞类型或细胞状态可能是不可见的； 2.作者在两种不同细胞类型中的相同标记的中等或高表达之间没有先验区分。...，最好用的在线GO富集分析工具 运行环境 sessionInfo() #> R version 3.6.0 (2019-04-26) #> Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0
在设计开发这些系统的过程中，我们亲身体验了前述的各种挑战，并将我们在商业IT领域多年积累的经验应用于低资源环境，总结出了一些在这样的环境下开发适用、有用、好用、可靠且可扩展的IT系统的方法。...通过因地制宜地选择和创造工具，ThoughtWorks全球医疗团队得以掌握现场的真实情况，并能快速而频繁地验证软件设计是否合理，从而开发出真正适用于低资源环境与人群的IT系统。...一种怀疑的观点认为，测试驱动开发和持续集成等来自极限编程的技术实践仅适用于资源较为充裕、团队较为成熟的大型企业IT环境，在社会创新等资源局限性大的环境下则不适用。...整个系统的设计开发过程涉及到多套彼此隔离又非常类似的运行环境：开发团队内部用的测试环境；给用户试用的环境；验收测试环境；培训环境；生产环境等。...系统能在快速迭代的节奏中不断演化生长，同时又与开源软件社区紧密合作，从而得到既适用于当地环境、又具备可扩展性的医疗IT解决方案。
开发人员日常游走于各个环境，进行开发、测试、操作；我想每个技术人员多多少少都有过把正式环境当成测试环境操作的窘境；如果是不严重的失误，可能你就偷偷的加加班把失误的操作给恢复回去了；如果是严重的事故，估计现在也看不到这篇文章了...（已祭天） 下面推荐一款前端区分开发、QA 和生产环境的指示器插件；配置之后，如下图效果，在页面的左上角会根据当前的环境，显示一个比较醒目的角标，便于我们快速知道当前所处的环境； 下载 代码仓库地址...一个合法访问google的浏览器插件---集装箱 添加代理访问google插件库进行下载 配置 配置非常的简单 第一步；打开插件配置 第二步；配置环境 支持4种匹配规则：域名包含规则值、域名以规则值开头...、域名以规则值结尾、域名符合正则表达式 下面以个人博客(https://lupf.cn)和百度(https://baidu.com)作为两个环境来进行测试 第三步；测试效果 有了这么醒目的提醒，是不是一下就安心多了...这只是多了一个风险提醒的方式，让你的环境更加醒目；也只能治标，不能治本；治本最终还是得靠自己胆大心细。祝好！
虽然单个单应性约束可以很容易地用于在具有主导平面的场景上跟踪任务，但这种假设严重限制了对更一般环境的应用。 因此，许多贡献探索了多平面表示的使用。...我们的贡献是：（1）一种借助超像素初始化模板跟踪器的新方法，（2）一种用于处理平面分割和姿态估计的均值偏移聚类系统，以及（3）一种用于提高精度和通过合并模板跟踪器估计来实现鲁棒性。...Pirchheim 和 Reitmayr [5]设计并开发了一种用于单平面环境的移动增强现实 SLAM 系统。...Pop-Up SLAM [12]在平面场景中表现出良好的性能，尤其是在环境无纹理的情况下。Yang 和 Scherer [15]提出通过边界框添加 3D 对象检测作为曼哈顿结构化环境的另一个约束。...后来，在 DPPTAM [20]中，超像素被用于半密集跟踪系统。类似于[19]，平面估计以与半密集 SLAM 系统发现的相机姿态解耦的方式处理。三维点上的 Ransac 和 SVD 用于估计平面方程。
最直接粗暴的方法是自己在有读写权限的个人目录中编译安装，但操作很繁琐，需要解决非常多依赖库，整个过程几乎会让人爆炸。还好，有一种简便很多的方法，通过Anaconda的虚拟环境安装。...conda info 安装R 创建一个叫ry的虚拟环境，并安装R和一些常用的软件包： conda create -n ry -c r r-essentials 创建成功后，激活虚拟环境，进入R：...如果要退出虚拟环境，则输入： conda deactivate（推荐） 或 source deactivate 常见问题 如果运行失败，提示缺少某个库，则需要通过conda install安装对应的库...，Jupyter Lab加载的是默认的环境和kernel。...要切换不同的虚拟环境和kernel，需要安装nb_conda_kernels（无需进入虚拟环境）： conda install -c conda-forge nb_conda_kernels 安装完成后
变量的赋值 # 给 x 赋值为 100 julia> x = 100 100 # 数学运算 julia> x + 1 101 # 重新给 x 赋值 julia> x = 1 + 1 2 # 字符串赋值...Julia 的变量名区分大小写和常见语言一样，以字母开头，允许下划线 julia> x = 1.0 1.0 julia> y = -3 -3 julia> Z = "Hello julia" "Hello...julia> HelloJulia = "你好啊Julia" 在 Julia REPL 和其他几个 Julia 编辑环境中，您可以通过输入反斜杠符号名称后再输入标签来键入很多 Unicode 数学符号类似于...Julia 甚至允许重新定义内置的常数和函数： julia> pi π = 3.1415926535897......Lu/Ll/Lt/Lm/Lo/Nl（字母），Sc/So （货币和其他符号），和其他一些可以看做字符的一些输入（例如 Sm 数学符号的子集）是允许的。
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