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.NET 全能 Cron 表达式解析库(支持 Cron 所有特性)

前言 今天大姚给大家分享一个.NET 全能 Cron 表达式解析类库,支持 Cron 所有特性:TimeCrontab。 Cron表达式介绍 Cron表达式是一种用于配置定时任务的时间表达式。...https://gitee.com/dotnetchina/TimeCrontab 优秀项目和框架精选 该项目已收录到C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架精选中,关注优秀项目和框架精选能让你及时了解...C#、.NET和.NET Core领域的最新动态和最佳实践,提高开发工作效率和质量。...开发者的开源技术社区,旨在为开发者们提供全面的C#/.NET/.NET Core相关学习资料、技术分享和咨询、项目推荐、招聘资讯和解决问题的平台。...我们致力于构建一个积极向上、和谐友善的.NET技术交流平台,为广大.NET开发者带来更多的价值和成长机会。

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.NET Framework 类库——C#命名空间大全

顶层命名空间和许多子命名空间一起形成 ADO.NET 体系结构和 ADO.NET 数据提供程序。例如,提供程序可用于 SQL Server、Oracle、ODBC 和 OleDB。...其他子命名空间包含由 ADO.NET 实体数据模型 (EDM) 和 WCF 数据服务使用的类。...System.Net System.Net 命名空间包含具有以下功能的类型:提供适用于许多网络协议的简单编程接口,以编程方式访问和更新 System.Net 命名空间的配置设置,定义 Web 资源的缓存策略...子命名空间包含具有以下功能的类型:支持 ASP.NET 窗体身份验证、应用程序服务、服务器上的数据缓存、ASP.NET 应用程序配置、动态数据、HTTP 处理程序、JSON 序列化、将 AJAX 功能并入...ASP.NET, ASP.NET 安全性中,以及 Web 服务。

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全能媒体机—Matrix in Media?

然后分析理想工作和全能之间的差距,描述未来建立机器的工作并缩小差距。 全能媒体机 在本节中,将研究全能机器的各方面性能,包括视频格式、视频传输、处理和存储方式。...对于全能的机器,假定每个函数执行时间为零。...未来的工作有很大的空间来探索更快、更大的集群和优化的客户端实现。 ?...换句话说,虽然不是真正的无限性能,但显然全能可用于探索创新的可能性。本文介绍的全能媒体机的定义是能够处理尽可能多的媒体,及工作流程需要的时间趋于零。...开源物联网框架动力学[2]的开发正在进行中,包括HTTP/S传输、媒体编码和解码、媒体转型与合成、缩放和混合、媒体打包——不同的位模式和色彩空间翻译、文件和流接口等等。

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.NET6新东西--隐式命名空间引用

早在 .NET 6 Preview 7版本中微软就已经引入隐式命名空间引用。...在.NET Preview 7这个版本中这个功能是默认开启的,如果需要禁用它的化就需要配置DisableImplicitNamespaceImports来禁用,但是到了.NET6 RC1版本的时候这个功能是禁用的...到了.NET6正式版中这个功能又又又默认开启了。下面我们以.NET6正式拜为例,来看一下怎么使用它吧!...如果我们要在新加一个命名空间的引用,可以在项目文件中配置增加,如果需要移除一个命名空间可以这么做 我们使用.NET 6创建应用之后,项目文件的内容类似下面这样: <Project Sdk="Microsoft.<em>NET</em>.Sdk.Web...为我们生成必要的命名<em>空间</em>引用的同时,也为我们自动生成了Global Using文件,内容如下: // global using global::System.Collections.Generic;

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数据安全能力建设思路

3.3 数据安全能力建设框架 数据安全能力建设并非单一产品或平台的构建,而是覆盖数据全部使用场景的数据安全体系建设。因此,需要按步骤、分阶段的逐渐完成。...数据安全能力建设并不是一个项目,而更像是一项工程。为了有效地实践数据安全能力,形成数据安全的闭环,我们需要一个系统化的数据安全能力建设框架。 ?...根据不同数据安全能力建设维度匹配不同人员能力要求。...应保证包括鉴别信息、敏感信息、个人信息等重要数据的存储空间被释放或重新分配前得到完全清除。...参考文献 1.《 信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019) 2. 《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》(GB∕T 35274-2017) 2.

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空间金字塔池化Spatial pyramid pooling net,用于语义分割

这篇文章属于小笔记类型,了解空间金字塔的作用就好。 金字塔池化层有如下的三个优点,第一:他可以解决输入图片大小不一造成的缺陷。第二:由于把一个feature map从不同的角度进行特征提取,再聚合。...首先通过选择性搜索(selective search),对待检测的图片进行搜索出2000个候选窗口 进行特征提取 这一步是和R-CNN最大的区别,用卷积神经网络进行特征提取,但是SPP-Net用的是金字塔池化提取特征...这一步骤的具体操作如下: SSP-Net输入是:整张待检测的图片,进入CNN中,进行一次特征提取,得到feature maps,然后在feature maps中找到各个候选框的区域,再对各个候选框采用金字塔空间池化

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