框架 机器google jax
Spring 框架模块深度解析：核心容器、数据访问、Web 层与其他关键模块
Spring 可能成为您的所有企业应用程序的一站式商店。但是，Spring 是模块化的，允许您挑选适用于您的模块，而无需引入其他模块。下面的部分提供了 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。Spring Framework 提供了大约20个模块，可以根据应用程序要求使用。 核心 ......
Qt杂谈7.浅谈Qt日志框架那些事
1 概述 Qt日志框架是Qt提供的用于日志记录和输出的模块。它提供了灵活而强大的日志系统，可以帮助开发者在应用程序中有效地管理和记录日志。 它的主要特性包括： 日志类别和级别： 可以定义不同的日志类别和级别，例如调试、信息、警告、错误等。这样可以更好地组织和分类日志消息。 过滤和记录控制： 可以基于 ......
深度剖析 Spring 框架在 Java 应用开发中的优势与应用
Spring 是用于企业 Java 应用程序开发的最流行的应用程序开发框架。全球数百万开发人员使用 Spring Framework 创建高性能、易于测试和可重用的代码。Spring Framework 是一个开源的 Java 平台。它最初由 Rod Johnson 编写，并于 2003 年 6 月 ......
机器学习笔记（三）简单手写识别
目标 实现一个简单的手写识别的脚本，同样的，流程分五步走： 读入数据 初始化模型 训练模型 训练样本集乱序 校验数据有效性 前期准备 前期需要将库导入，还需要进行一些初始化操作 数据处理部分之前的代码，加入部分数据处理的库 点击查看代码 #加载飞桨和相关类库 import paddle from p ......
内联框架<iframe>
<iframe>（内联框架）是 HTML 中的一个标签，用于在当前文档中嵌入另一个文档。它提供了一种将一个 HTML 文档嵌套到另一个文档的方式，允许在一个页面中显示另一个页面的内容。以下是关于 <iframe> 的一些常见用法和意义： 1. 嵌入其他网页： <iframe src="https:/ ......
10 信息打点——APP&小程序篇&抓包封包&XP框架&反编译&资产提取
一、APP资产收集 对APP进行资产收集，不但要用Fiddler等抓包工具，对外在资产进行分析收集；还要使用AppInfoScanner等工具，对内在资产（源码）进行反编译分析。 安卓APP入手 1、APP-外在资产收集 1. 将APP安装在模拟器中，修改模拟器代理设置，使用Fiddler、Burp ......
Taurus .Net Core 微服务开源框架：Admin 插件【4-5】 - 配置管理-Mvc【Plugin-Admin 后台】
前言： 继上篇：Taurus .Net Core 微服务开源框架：Admin 插件【4-4】 - 配置管理-Mvc【Plugin-CORS 跨域】 本篇继续介绍下一个内容： 系统配置节点：Mvc - Plugin - Admin 后台界面： 配置界面如下： 配置说明如下： 1、Admin.IsEna ......
【eBPF-01】初见：基于 BCC 框架的第一个 eBPF 程序
本文记录了如何零基础通过 `BCC` 框架，入门 `eBPF` 程序的开发，并实现几个简易的程序。
抛砖引玉，如有论述错误之处，还请斧正。 ......
AIKit v4.11.0 – WordPress AI 自动编写器、聊天机器人、写作助手和内容重定向器 / OpenAI GPT 插件
AIKit v4.11.0：WordPress的AI革命 一、引言 AIKit v4.11.0是一款为WordPress用户精心设计的强大插件，该插件集成了OpenAI的GPT-3技术，为用户提供了前所未有的AI写作和聊天机器人功能。此版本的推出，将WordPress的功能扩展到了全新的领域，利用人 ......
【译】自制前端玩具框架
内容来源于“Let’s learn how modern JavaScript frameworks work by building one”，我在本文中不会逐字翻译，只会将关键部分列出。 React 是一个很棒的框架，但本文要实现的“现代 JavaScript 框架”是指“后 React 时代的 ......
机器学习-无监督机器学习-层次聚类-20
目录1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering2. 分裂聚类3. BIRCH 1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering 在不同层次上对数据集进行划分，形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 最初将每个样本点看 ......
机器学习-无监督机器学习-密度聚类DBSCAN-19
目录1. DBSCAN2. OPTICS2. MeanShift 1. DBSCAN Density based clustering DBSCAN不要求我们指定cluster簇的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的cluster簇中工作得非常好。它没有质心，聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的 ......
SRE Google运维解密 4-9章
第四章 服务质量目标 如果不详细了解服务中各种行为的重要程度，并且不去度量这些行为的正确性的话，就无法正确运维这个系统，更不要说可靠低运维了。那么，不管是对外服务，还是内部API，我们都需要制定一个针对用户的服务质量目标，并且努力去达到这个质量目标。 服务质量指标（SLI） 服务质量目标（SLO） ......
写原生SQL和使用ORM框架相比优缺点
一、写原生SQL 1.1 优点 理论上来说更可控，想怎么写就怎么写。 相对来说开发起来可能更快速 1.2 缺点 问题不好排查，可能会耗费更多时间 切换数据库，sql需要重新调整（各个数据库sql写法存在区别） 如果是数据结构中某个字段有修改，所有使用到当前数据库字段的地方都需要修改（特别是通过手写s ......
Microsoft Azure AI 机器学习笔记-1
机器学习的基本内容学习笔记-01，学习链接：https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/ ......
Go 语言学习指南：变量、循环、函数、数据类型、Web 框架等全面解析
学习基础知识 掌握 Go 语言的常见概念，如变量、循环、条件语句、函数、数据类型等等。深入了解 Go 基础知识的好起点是查阅 Go 官方文档 文章链接：Go 编程语言详解：用途、特性、与 Python 和 C++ 的比较 基本语法 了解 Go 语言的基本语法，包括 Go 程序的执行方式、包引入、主函 ......
【用户案例】走进南海法院：点赞数字机器人，见证审执“加速度”
11月27日下午3时，在南海法院一间办公室内，几台无人操作的电脑竟自动模拟人对鼠标键盘的操作，先自动读取办案人员提供的案件列表，一步步地生成文书，后对相应的案件发起财产查询。 这是数字机器人的应用状态。2023佛山口碑榜“品质口碑市民体验游”观察团实地参观南海法院数字机器人管理中心等建设成果，市民们 ......
网络与数据安全领域的框架模型
1.PDR模型 PDR模型是由美国国际互联网安全系统公司（ISS）提出，它是最早体现主动防御思想的一种网络安全模型。 保护（Protection）就是采用一切可能的措施来保护网络、系统以及信息的安全。保护通常采用的技术及方法主要包括加密、认证、访问控制、防火墙以及防病毒等。 检测（Detection ......
Steam验证后提示“您对 CAPTCHA 的响应似乎无效。请在下方重新验证您不是机器人”
解决方法： 用手机l登录此网址：https://store.steamchina.com/join/?snr=1_4_4__more-content-login，进行验证即可 注意：用流量 ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans衍生的算法-18
目录1. k-Medoids2. 二分KMEANS3. KMeans++4. elkan KMeans5. min batch KMeans算法6.小结： 1. k-Medoids 之前的kmeans算法 对于异常点数据特别敏感，更新中心点的时候，是对于该簇的所有样本点求平均，这种方式对于异常样本特 ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans-17
目录1. 什么是聚类2. 代码实现 1. 什么是聚类 无监督机器学习的一种 输入数据只有X 没有y 将已有的数据 根据相似度 将划分到不同的簇 （花团锦簇） 步骤： 随机选择k个簇的中心点 样本根据距离中心点的距离分配到不同的簇 重新计算簇的中心点 重复 2-3直到所有样本 分配的簇不再发生改变 距 ......
26.基于 page object 模式的测试框架优化实战
目录 异常处理（弹窗黑名单） 日志记录 报告生成 测试数据的数据驱动 异常弹框处理 定义黑名单列表 处理弹框 # 声明一个黑名单 def black_wrapper(fun): def run(*args, **kwargs): basepage = args[0] try: return fun( ......
一款基于.NET Core的快速开发框架、支持多种前端UI、内置代码生成器
前言 经常看到有小伙伴在技术群里问有没有什么好用且快速的开发框架推荐的，今天就给大家分享一款基于MIT License协议开源、免费的.NET Core快速开发框架、支持多种前端UI、内置代码生成器、一款高效开发的利器：WalkingTec.Mvvm框架（简称WTM）。 官方项目介绍 Walking ......
用C#也能做机器学习？
前言✨ 说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NET Model Builder（低代码、入门简单）构建一个 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
Python+Selenium框架实战系列003----测试数据分离与ddt技术&断言
一、测试数据分离 1、新建testData文件夹，新建login_data.py文件，如下所示： 2、在login_datas.py文件中存放测试用例数据，如下所示： # 正常场景 success_data = {"mobile": "17839196010", "pwd": "duhui94619 ......
Selenium - 自动化测试框架
Selenium 介绍 Selenium 是目前用的最广泛的 Web UI 自动化测试框架，核心功能就是可以在多个浏览器上进行自动化测试，支持多种编程语言，目前已经被 google，百度，腾讯等公司广泛使用。 开发步骤 1、配置 google 驱动的环境变量，如果不配置需要在代码中指定驱动位置。 2 ......
机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测
目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容 流程 实际上就做了几个事： 数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果 计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数 ......