【docker容器技术与K8s】
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RT-DTER 引入用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块 SPD-Conv
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf 代码地址：https://github.com/labsaint/spd-conv 卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而，在图像分辨率较低或对象较小的更困难的任务中，它们的性能会迅速下降。 这源于现有CNN…...
Folw + Room 实现自动观察数据库的刷新
1、Room ：定义数据结构、创建数据库 // 定义实体 Entity data class TestModel ()// 定义数据库 Dao interface TestDao { Query("SELECT * FROM TestTable") fun getAll(): List<TestModel> }// 获取数据库 abstract class TestDatabase: RoomDat…...
黑马程序员微服务Docker实用篇
Docker实用篇 0.学习目标 1.初识Docker 1.1.什么是Docker 微服务虽然具备各种各样的优势，但服务的拆分通用给部署带来了很大的麻烦。 分布式系统中，依赖的组件非常多，不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。在数百上千台服务中重复部署…...
虚拟化服务器+华为防火墙+kiwi_syslog访问留痕
一、适用场景 1、大中型企业需要对接入用户的访问进行记录时，以前用3CDaemon时，只能用于小型网络当中，记录的数据量太大时，本例采用破解版的kiwi_syslog。 2、当网监、公安查到有非法访问时，可提供基于五元组的外网访…...
FlinkSQL聚合函数（Aggregate Function）详解
使用场景： 聚合函数即 UDAF，常⽤于进多条数据，出⼀条数据的场景。 上图展示了⼀个 聚合函数的例⼦ 以及 聚合函数包含的重要⽅法。 案例场景： 关于饮料的表，有三个字段，分别是 id、name、price࿰…...
TensorFlow学习笔记--（3）张量的常用运算函数
损失函数及求偏导 通过 tf.GradientTape 函数来指定损失函数的变量以及表达式 最后通过 gradient(%损失函数%,%偏导对象%) 来获取求偏导的结果 独热编码 给出一组特征值 来对图像进行分类 可以用独热编码 0的概率是第0种 1的概率是第1种 0的概率是第二种 tf.one_hot(%某标签…...
RT-Thread：嵌入式实时操作系统的设计与应用
RT-Thread（Real-Time Thread）是一个开源的嵌入式实时操作系统，其设计和应用在嵌入式领域具有重要意义。本文将从RT-Thread的设计理念、核心特性，以及在嵌入式系统中的应用等方面进行探讨，对其进行全面的介绍。 首先&a…...
SpringBoot学习笔记-创建菜单与游戏页面（下）
笔记内容转载自 AcWing 的 SpringBoot 框架课讲义，课程链接：AcWing SpringBoot 框架课。 CONTENTS 1. 地图优化改进2. 绘制玩家的起始位置3. 实现玩家移动4. 优化蛇的身体效果5. 碰撞检测实现 本节实现两名玩家即两条蛇的绘制与人工操作移动功能。 1. 地…...
STM32一
0.前言 在B站经常看见有人用stm32做出了有趣的电子小玩艺儿，感到很羡慕，于是想了解一下。 1.什么是stm32 STM32 是一系列由STMicroelectronics（意法半导体）公司设计和制造的32位ARM Cortex-M微控制器。这一系列的微控制器广泛用…...
GPT-4 Turbo Assistants API
Assistants API Assistants API 允许您在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手有指令，可以利用模型、工具和知识来响应用户查询。Assistants API 目前支持三种类型的工具：代码解释器、检索和函数调用。未来，我们计划发布更多 OpenAI 构建的工…...
day08_回顾与课程概括
回顾与课程概括 一、上节课复习 一、上节课复习 1、osi七层与数据传输 2、socketsocket是对传输层以下的封装ipport标识唯一一个基于网络通讯的软件3、tcp与udptcp：因为在通信之前必须建立双向连接，通常都是客户端主动连接服务端的，所以必须…...
iptables、netfilter、firewalld、ufd简单介绍
参考：...
Python基础入门例程53-NP53 前10个偶数(循环语句)
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v-bind和v-model
目录 前言 v-bind 作用 语法格式 编译原理 简写 v-model 作用 使用方法 v-bind和v-model的区别和联系 前言 本文我们来了解一下模板语法之指令语法中的v-bind和v-model v-bind 作用 v-bind可以让html标签的某个属性的值产生动态的效果 语法格式 <html标签 v-bin…...
Adobe premiere裁剪视频尺寸并转为GIF格式
第 1 步：裁剪视频 修改序列设置以适应裁剪之后的图像区域；序列中的编辑模式不能使用默认的，这里使用的是“ProRes RAW” 第 2 步：设置背景色 需要设置“颜色遮罩”的大小和颜色，颜色遮罩放在下面。 第 3 步࿱…...
关于react输入框回显问题
绑定表单元素的值到组件状态中。例如，对于一个文本框，可以使用onChange事件将用户输入的值绑定到组件状态中。 创建一个处理表单提交的函数。这个函数通常会使用组件状态中的值来更新页面上的数据。 在handleSubmit函数中，防止默认表单提交…...
案例续集留言板
前端没有保存数据的功能,后端把数据保存下来(内存,数据库等等......) 前端代码如下 : <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initia…...
72 内网安全-域横向CSMSF联动及应急响应初识
目录 演示案例:MSF&CobaltStrike联动ShellWEB攻击应急响应朔源-后门,日志WIN系统攻击应急响应朔源-后门,日志,流量临时给大家看看学的好的怎么干对应CTF比赛 涉及资源 权限维持留到后面在补充，先把后面的知识点给大家讲起来，因为权限维持它是我们前期…...
Leetcode—20.有效的括号【简单】
2023每日刷题（二十七） Leetcode—20.有效的括号 C实现代码 class Solution { public:bool isValid(string s) {stack<char> arr;int len s.size();if(len 1) {return false;}for(int i 0; i < len; i) {if(s[i] ( || s[i] [ || s[i] {)…...
Python爬虫实战：研究MechanicalSoup库相关技术
一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库，专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力，提供了直观的 API，让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...
Android Wi-Fi 连接失败日志分析
1. Android wifi 关键日志总结 (1) Wi-Fi 断开 (CTRL-EVENT-DISCONNECTED reason3) 日志相关部分： 06-05 10:48:40.987 943 943 I wpa_supplicant: wlan0: CTRL-EVENT-DISCONNECTED bssid44:9b:c1:57:a8:90 reason3 locally_generated1解析： CTR…...
linux之kylin系统nginx的安装
一、nginx的作用 1.可做高性能的web服务器 直接处理静态资源（HTML/CSS/图片等），响应速度远超传统服务器类似apache支持高并发连接 2.反向代理服务器 隐藏后端服务器IP地址，提高安全性 3.负载均衡服务器 支持多种策略分发流量…...
C++初阶-list的底层
目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...
将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化，来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思？
Otsu 是一种自动阈值化方法，用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理，能够自动确定一个阈值，将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说，传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度，通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...
Spring AI 入门：Java 开发者的生成式 AI 实践之路
一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天，Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量，正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务（如 OpenAI、Anthropic）的无缝对接&…...
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rnn判断string中第一次出现a的下标
# coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import random import json""" 基于pytorch的网络编写 实现一个RNN网络完成多分类任务 判断字符 a 第一次出现在字符串中的位置 """class TorchModel(nn.Module):def __in…...
Aspose.PDF 限制绕过方案：Java 字节码技术实战分享（仅供学习）
Aspose.PDF 限制绕过方案：Java 字节码技术实战分享（仅供学习） 一、Aspose.PDF 简介二、说明（⚠️仅供学习与研究使用）三、技术流程总览四、准备工作1. 下载 Jar 包2. Maven 项目依赖配置 五、字节码修改实现代码&#…...