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字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析｜拥抱开
首页 登录 字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析｜拥抱开源 白泽z 2022-09-013,421 关注 一、前言 Hertz[həːts] 是一个 Golang 微服务 HTTP 框架，在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势， 并结合字节跳动内部的需求， ......
和利时MACS6通过dat文件实现任意时间范围与测点的历史数据提取与科研分析
实现了通过软件程序对任意时间范围、任意测点、任意测点数量、任意数值精度的数据提取（可同时提取任意多个测点）（思路参考: https://bbs.hcbbs.com/thread-1262104-2-1.html） 可私信定制修改分析 原文链接：博客园 https://www.cnblogs.com/ ......
微信小程序 取列表的for循环的第一个值
微信小程序 取列表的for循环的第一个值 infolist=[{name:'11'},{name:'22'}] <text wx:for="{{infolist}}" wx:key="index" wx:if="{{index == 0}}">{{item.name}}</text> 结果： 11 ......
SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION论文阅读笔记
Intro 在训练集上最小化损失很可能导致泛化性低，因为当今模型的过参数化会导致training loss的landscape异常复杂且非凸，包含很多local/global minima，因此优化器的选择至关重要。loss landscape的几何性质（特别是minima的flatness）与泛化 ......
8- for循环与range（）
''' for循环次数 循环的是列表、集合、元组、字典、字符串，这些类型中保存了几个数据值就循环几次 ''' Python对于for循环，可以用range()来控制循环次数 写法：range(次数) name = 'Rocco' # 设置变量name为字符串类型，值为'Rocco' ps = '12 ......
7 - for循环while循环 1+2+...+100和
''' 计算1+2+3+4+....+100的和？ (while循环) ''' u = 1 sum = 0 while u<=100: sum = sum + u u = u + 1 print(sum) 计算1+2+3+4+....+100的和？(for循环) v = 1 sum = 0 for ......
如何让Visual Studio Tools for Unity插件用于调试你自己的Mono嵌入应用程序
最近在测试将mono嵌入到C++应用程序中，苦于没有调试器，有时候还是不怎么方便。网上搜了一下，有VS插件MDebug、VSMonoDebugger，实际试用了一下，有点麻烦，而且似乎对Windows+Visual Studio 2022支持不大好。因此想到了，Unity引擎是基于mono的，Vis ......
4- if 流程语句和案例
''' 流程控制 特点：从上往下依次执行 判断语句：通过判断决定做什么事情 ''' 语法1 if 条件表达式：条件表达式的结果为True，则执行语句1，为False，则不执行语句1 执行语句1 if 1 == 1: # 如果1等于1 print("1 == 1") # 打印"1 = 1" 语法2： ......
6- for循环
''' for循环和while循环的作用是一样的 for循环一般常用于取值循环，循环的过程中，取出下列类型的每一个数据值 字符串、列表、集合、元组、字典 for循环语法： for 变量名 in 字符串/列表/集合/元组/字典 循环的代码(变量名拿到的是数据类型中的一个数据) ''' 获取列表中那些数 ......
Binder系列-5-binder_mmap—1—mmap()分析
一、man mmap 1. 函数声明 #include <sys/mman.h> void *mmap(void *addr, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset); int munmap(void *addr, size ......
数据驱动未来：公司运营数据分析大屏引领企业变革
公司运营数据分析大屏作为数字化时代的产物，正逐渐成为企业决策的新宠。它不仅有助于企业更好地洞察市场、优化流程、提升效率，还能助力企业提高风险管理能力、实现可持续发展。 ......
《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是元学习（Meta Learning）？ 元学习或者叫做“学会学习”（Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称 ......
案例分享：游戏行业各岗位的KPI绩效指标制定
在游戏行业中，岗位种类繁多，每个岗位的职责和要求都有所不同。因此，制定合理的KPI（关键绩效指标）是确保团队高效运作的关键。 在竞争激烈的市场环境中，合理的KPI不仅有助于员工明确工作方向，还能促进团队的高效协作。本文将深入探讨游戏行业中策划、美术、程序、运营、测试、市场营销和客服等七个岗位的KPI ......
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目： “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
分布式代码执行分析
SparkContext对象的构建 以及 Spark程序的退出, 由 Driver 负责执行 具体的数据处理步骤, 由Executor在执行. 其实简单来说就是: 非数据处理的部分由Driver工作 数据处理的部分(干活)由Executor工作 要知道: Executor不仅仅是一个, 视集群规模, ......
web项目启动时dubbo报错： No provider available for the service com.davidhu.shopguide.api.service.UserEventService from the url zookeeper ://localhost:2181/org.apache.du
Caused by: java.lang.IllegalStateException: Failed to check the status of the service com.davidhu.shopguide.api.service.UserEventService. No provider ......
基于 Aidlux的智慧教育版面分析场景下的实践
基于 Aidlux的智慧教育版面分析场景下的实践 基于 Aidlux的智慧教育版面分析应用 一、Aidlux环境介绍 所有代码均可通过加课程小助手wx获得:AidLux_Me 官网：https://aidlux.com/ 1.产品优势 AidLux是基于ARM架构的跨生态（Android/鸿蒙+Li ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
day4: BigDecimal类, Arrays类, 包装类, String类 , Collection+迭代器,增强for
作业规范【必读】 命名要求： 1. 类名，接口名，枚举名，注解名使用大驼峰 2. 变量名，方法名，包名均使用小驼峰 3. 常量名全大写，多个单词下划线分割 4. 名字要见名知意，如果不知道对应的英文，可以使用拼音代替。不可使用无意义字符 代码规范： 格式要良好，使用IDEA格式化缩进（快捷键：Ctr ......
for循环
for循环 game_list=['吃','吃饭','吃饭饭','吃饭饭饭','吃烦烦烦放','23','33','77',] # 0 1 2 3 4 5 6 7 index=0 while index<8: print(game_list[index]) index+=1 吃 吃饭 吃饭饭 吃饭饭 ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
TSINGSEE青犀视频智能分析网关V4烟火检测算法解决方案
AI烟火检测算法是安防领域中一种重要的技术手段，它可以有效地检测和预防火灾等危险情况。在安防场景中，烟火检测算法可以应用于多个领域，如森林防火、商场楼宇、工厂工地、校园、社区、仓库等场景中。 ......
TSINGSEE青犀智能分析网关V4：搭建智慧幼儿园视频AI智能监管方案
基于智能分析网关V4内的周界入侵、越界、区域入侵、徘徊等算法，自动实时监测幼儿园周边及内部存在的可疑、安全隐患行为，并能立即抓拍和告警提醒，提升幼儿园安全防范能力。 ......
智能分析网关V4基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案
TSINGSEE青犀智能分析网关V4周界安全防范方案，可以应用于各种场景，如学校、园区、住宅小区、工地、工厂、仓库、机场等。在这些场景中，利用先进的AI技术对周界进行实时监测和预警，可以实时监测周界的安全情况，及时发现异常情况并发出警报，提高安全防范的效率和准确性，保障人员和财产的安全。 ......
安卓之缓存的应用场景以及各种技术优劣分析
本文主要探讨了安卓开发中的缓存技术及其应用场景，通过分析几种常见的缓存技术，包括内存缓存、磁盘缓存和网络缓存，阐述了它们的优点和缺点。此外，本文还提供了相应的代码示例，以帮助读者更好地理解这些缓存技术的实现方式。 ......
One Dynamics One Platform - Dataverse C# Plugin for Dynamics 365 F&O
Hello the Community, back from the D365 FO Summit 2023 in Lisboa, after 3 years it was really good to meet in-person again after Covid ! Thanks all th ......
MD-RED 3.10 (Windows) - 移动取证数据分析
MD-RED 3.10 (Windows) - 移动取证数据分析 Mobile Forensic Software 请访问原文链接：MD-RED 3.10 (Windows) - 移动取证数据分析，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 作者主页：sysin.org MD-RED - 移动取证软件 ......
Invicti v24.1.0 for Windows - 企业应用安全测试
Invicti v24.1.0 for Windows - 企业应用安全测试 Invicti Standard v24.1.0.43324 - 09 Jan 2024 请访问原文链接：Invicti v24.1.0 for Windows - 企业应用安全测试，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 ......