全网 路径 深度 流量
C++可执行文件绝对路径获取与屏蔽VS安全检查
前言 前几天写新项目需要用到程序所在绝对路径的时候，发现网上居然一点相关分享都没有。 > _pgmptr 翻箱倒柜找出了几本教程，发现了一个叫_pgmptr的东西。 进去看了一下，在stdlib.h里拓展到了函数__p__pgmptr()，函数原型： _CRT_INSECURE_DEPRECATE_ ......
Flutter异常监控 - 叁 | 从bugsnag源码学习如何追溯异常产生路径
如果觉得文章对你有帮助，点赞、收藏、关注、评论，一键四连支持，你的支持就是我创作最大的动力。 ❤️ 本文原创听蝉 公众号：编程黑板报 欢迎关注原创技术文章第一时间推送 ❤️ 前言 没错，继Flutter 异常监控 | 框架 Catcher 原理分析 之后，带着那颗骚动的好奇心我又捣鼓着想找其他 Fl ......
微服务12：流量策略
★微服务系列 微服务1：微服务及其演进史 微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略 微服务4：服务注册与发现 微服务5：服务注册与发现（实践篇） 微服务6：通信之网关 微服务7：通信之RPC 微服务8：通信之RPC实践篇（附源码） 微服务9：服务治理来保证高可用 微服务10：系统服务熔断、 ......
TKE 注册节点，IDC 轻量云原生上云的最佳路径
林顺利，腾讯云原生产品经理，负责分布式云产品迭代和注册节点客户扩展，专注于云原生混合云新形态的推广实践。 背景 企业在持续业务运维过程中，感受到腾讯云 TKE 带来的便捷性和极致的使用体验，将新业务的发布以及老业务都迁移到云上 TKE 来实现。但很多企业数据中心建设较为早期，选型上采取了自建 IDC ......
【深入浅出Sentinel原理及实战】「基础实战专题」零基础实现服务流量控制实战开发指南（2）
你若要喜爱你自己的价值，你就得给世界创造价值。 Sentinel的组成部分 Sentinel 主要由以下两个部分组成。 Sentinel核心库（Java客户端） ：Sentinel的核心库不依赖任何框架或库，能够运行于Java 8及以上的版本的运行时环境中，同时对 Spring Cloud、Dubb ......
使用JsonConverter处理上传文件的路径
场景 我们上传一个文件，把文件保存到服务器上，会有一个明确的物理路径，由于需要从前端访问这个文件，还需要web服务器中的一个虚拟路径。这个虚拟路径的存储会有一个问题，我们应该在数据库里存什么？是带域名的全路径，还是相对于web根目录的相对路径？ 现在很多架构都是前后分离的，所以前端访问的url是全路 ......
[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别
对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小 ......
深度学习之Transformer网络
【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
从源码层面深度剖析Spring循环依赖
作者：郭艳红 以下举例皆针对单例模式讨论 图解参考 https://www.processon.com/view/link/60e3b0ae0e3e74200e2478ce 1、Spring 如何创建Bean？ 对于单例Bean来说，在Spring容器整个生命周期内，有且只有一个对象。 Sprin ......
【深度思考】如何优雅的校验参数？
在日常的开发工作中，为了保证落库数据的完整性，参数校验绝对是必不可少的一部分，本篇文章就来讲解下在项目中该如何优雅的校验参数。 假设有一个新增学员的接口，一般第一步我们都会先校验学员信息是否正确，然后才会落库，简单起见，假设新增学员时只有2个字段：姓名、年龄。 @Data public class ......
分支路径图调度框架在 vivo 效果广告业务的落地实践
使用基于有限有向图的调度框架，可以控制在线服务中异步调度的流程，但这对分支路径的管理不够友好，随着节点增多，调度流程会越来越复杂而难以控制。因此我们实现了支持分支路径的图调度框架，解决普通图调度框架可扩展性差的问题。 ......
精华推荐 |【深入浅出Sentinel原理及实战】「原理探索专题」完整剖析Alibaba微服务架构体系之轻量级高可用流量控制组件Sentinel（1）
伴随微服务的的越来越成熟和稳定发展，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 ......
深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析（攻克盲点及混淆点）「 1 」
相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代，Full GC会先触发一次Minor GC，不知对否？我参考了R大的分析和介绍，总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
二叉树的最小深度问题
二叉树的最小深度问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树的最小深度问题 CSDN：二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见：LeetCode 111. Mini ......
深度学习炼丹-数据增强
在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transforma... ......
深度学习炼丹-超参数调整
所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......
SpringBoot向Excel模板中写入数据并下载 （无需获取file对象及模板绝对路径）
之前用获取模板路径的方式测试没问题打包后就有问题了 莫名出现一个！ 找了很多教程尝试无果 最终使用下面这个方式 无需获取file对象以及模板路径的方式进行写入下载 （那个设置浏览器编码没有测试不知道能不能用！！！） public void export(SampleFilterAO filter, ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统（同时测试 win10)——（附带深度学习环境搭建）
对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到）， 于是我自己在尝试中，将自己 ......
【开源】全网首个支持国密算法的微信支付 C#/.NET SDK（附 SM2/SM3/SM4 跨语言联调的踩坑要点）
前言 前文回顾：《【开源】这可能是封装微信 API 最全的 C#/.NET SDK 了》 自 2021 年 8 月公开发布后，本项目已开源一年有余。在此期间，受到了很多开发者的关注和使用，也接收了很多热心开源的开发者给予的帮助，无论是上报了缺陷或建议，还是发起了 PR，亦或是在社群内回答他人的提问， ......
深度解析KubeEdge EdgeMesh 高可用架构
摘要：通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。 本文分享自华为云社区《KubeEdge EdgeMesh 高可用架构详解|KubeEdge云原生边缘计算社区》，作者：南开大学｜达益鑫。 EdgeMesh项目解决了边 ......
JavaScript入门⑤-欲罢不能的对象原型与继承-全网一般图文版
JavaScript 中的所有对象本质上都是通过new ()创建出来的，包括字面量的{obj}，也是new Object()的语法糖。每一个实例对象都有自己的原型，基于原型创建这个对象，Function本身也是一个对象。 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......
[最短路径问题]Dijkstra算法(含还原具体路径)
#前言 在本篇文章中，我将介绍 Dijkstra 算法解决 单源最短路径问题 ，同时还包含了具体路径的还原。以下是我自己的全部学习过程与思考，参考书籍为 《数据结构》(C++语言版) 邓俊辉 编著 。 (本文作者： Amαdeus，未经允许不得转载哦。) #最短路径问题 ##最短路径概述 在当今这个 ......
一文深度解读边缘计算产业发展前景
算力在云端澎湃，云计算技术日新月异。 过去十年间，全球云计算市场快速扩张，市场规模爆发性增长。 中心化的云计算架构提供了集中、大规模的计算、网络和存储等资源，解决了泛互联网行业在前二十年快速发展所面临的业务迅速增长、流量急剧扩张和大规模计算需求等问题。 边缘计算是构筑在边缘基础设施之上，位于尽可能靠 ......
深度学习数学基础-概率与信息论
概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明（statement）的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用，是学习这两门学科的基础。 ......