神器 英语学习 服务器anki
开源的文件同步软件推荐，可本地使用，无需自建服务器
开源的文件同步软件推荐，可本地使用，无需自己搭建服务器： 1. Syncthing：开源的文件同步工具，支持多个操作系统，使用点对点的方式进行同步，无需中央服务器。 2. FreeFileSync：开源的文件同步和备份工具，支持Windows、macOS和Linux操作系统。 3. Resilio ......
学习 | App自启动和关联启动
# 一、监管要求 ### 1.1 监管条例 164号文（[《工业和信息化部关于开展纵深推进APP侵害用户权益专项整治行动的通知》](https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-08/02/content_5531975.htm)）中有提到，App在无合理场景、 ......
c#学习笔记-------------------c#中的委托
一、什么是委托 委托是C#中类型安全的，可以订阅一个或多个具有相同签名方法的函数指针。 委托可以把函数做为参数传递，其实际意义便是让别人代理你的事情。 委托可以看做是函数的指针，整数可以用整数变量指向它，对象可以用对象变量指向它， 函数也可以用委托变量指向它。我们可以选择将委托类型看做只定义了一个方 ......
opencv学习笔记（十）
图像中的直方图：hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) images：输入的图像，可以是单张图像或图像列表。在函数中需要用中括号 【】,且原图像格式应该是uint8或者fl ......
Pickle反序列化漏洞学习
模块 pickle实现了对一个 Python 对象结构的二进制序列化和反序列化。 pickling 是将 Python 对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程，而 unpickling 是相反的操作，会将（来自一个 binary 或者 bytes-like object的）字节流转化回一个对... ......
基于select机制的Socket服务端
1、基于Select机制的服务端代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <arpa/inet.h> #include <sys/socket.h> #incl ......
Windows电脑为例，设置minio文件服务分布式部署
**下面以Windows电脑为例，设置minio文件服务分布式部署。** # 1.安装[Minio](https://so.csdn.net/so/search?q=Minio&spm=1001.2101.3001.7020) 比较简单，自行百度查询。 # 2.运行分布式Minio 启动分布式Min ......
在本地搭建小程序服务器，以MacOS为例
# 在本地搭建小程序服务器，以MacOS为例 已知小程序的请求url需要为域名，并且为https。不过可以开启请求ip地址和只使用http（需要在小程序开发工具中开启“不校验合法域名。。。HTTPS证书。。。”） ![](https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/ ......
JavaScript学习笔记：Web Components
## 组件的概念 组件是对可重用的HTML与JS功能的封装。 在没有组件的时候，同样的HTML结构会在文档中多次出现，使代码变得复杂。 在使用组件封装后，就像使用一个HTML标签那样使用这些HTML结构，HTML文档变得清晰易维护。 它主要由三项技术实现： - Custom Element： 自定义 ......
springboot 学习框架
### 李兴华，springboot开发书籍配套视频 * https://www.bilibili.com/video/BV1wL411H7W8?p=172&vd_source=debae4e77e1cafd283cb9668d2acb3a7 ......
Java学习-流程控制介绍
什么是流程控制呢，就是计算机在进行代码执行时，对于代码执行的顺序。这一章一笔带过吧，感觉有点基础。 java中代码执行的顺序主要有三种： 1.顺序执行 2.分支执行（一般是有判断语句）： 3.重复执行： 这个一般就是用的循环，常用的三种循环分别是：while循环，do...while循环，for循环 ......
spring 学习框架知识结构
### b站上，spring开发实战，书籍配套视频 * https://www.bilibili.com/video/BV1144y1g7Q2/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=debae4e77e1cafd283cb9668d2acb3a7 ......
"ntoskrnl"代表"NT Operating System Kernel"，它是Windows操作系统的主要核心模块之一，负责管理系统的内存、进程调度、设备驱动程序和系统服务等关键任务。它是Windows内核的主要部分，提供操作系统的基本功能和支持
Windows内核是微软Windows操作系统的核心组件，它负责管理操作系统的核心功能和提供关键的系统服务。Windows内核是运行在计算机硬件上的软件，它与硬件交互并管理资源分配、进程管理、设备驱动程序和系统安全等任务。 Windows内核采用了一种称为“**混合内核**”的设计，结合了传统的单内 ......
[算法学习笔记] Tarjan LCA
在讲解之前，我们先来看一道模板题：[Luogu P3379 最近公共祖先（LCA)](https://www.luogu.com.cn/problem/P3379) ### What is LCA LCA,即最近公共祖先。什么意思呢，我们举个例子： ![image](https://img2023. ......
数据库学习笔记
1、数据库索引失效的原因 数据量太小：当数据库表中的数据量很小的时候，使用索引反而会变得比全表扫描更慢，因为索引需要进行额外的查找操作。 数据分布不均：如果数据分布不均匀，比如某些值的重复率很高，那么索引可能会失效。因为对于这些值，使用索引查找所需要的次数增加了，反而不如全表扫描效率高。 索引字段类 ......
Freertos学习01-Task Creat & Delete
## 一、Freertos介绍 FreeRTOS是一个开源的实时操作系统内核，它是由英国的Real Time Engineers Ltd.开发的。它提供了一些基本的内核功能，如任务管理、时间管理、信号量、队列和软件定时器等，可以帮助开发人员更容易地构建嵌入式系统。FreeRTOS是一个非常流行的实时 ......
MOTDPE 服务器状态卡片
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="wi ......
opencv学习笔记（九）
模板匹配：在模板匹配中，我们引入函数cv2.matchTemplate（）函数来执行模板匹配的操作 res = cv2.matchTemplate(image, template, method, result=None, mask=None) image: 输入的源图像，可以是灰度图像或彩色图像。 ......
操作系统学习笔记
进程线程区别 进程线程调度切换开销 进程和线程都是用于实现多任务的方式，但它们之间有很大的区别。 进程是程序执行过程中的一个实例，是操作系统进行资源分配的基本单位。每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈等，进程之间互相独立，彼此之间不能直接访问。可以说，进程是操作系统中的一个独立的个体，它拥有自己 ......
Kafka学习之四_Grafana监控相关的学习
# Kafka学习之四_Grafana监控相关的学习 ## 背景 ``` 想一并学习一下kafaka的监控. 又重新开始学习grafana了: 下载地址: https://grafana.com/grafana/download https://prometheus.io/download/ htt ......
文档在线预览（五）在服务器部署组件来实现在线预览
kkfileview是一个开源的文件文档在线预览项目解决方案。该项目使用流行的spring boot搭建，易上手和部署以及二次开发，并提供Docker镜像发行包，方便在容器环境部署。基本支持主流办公文档的在线预览。支持word excel ppt，pdf等办公文档支持txt,java,php,py,... ......
Python学习笔记
1.装饰器 # 不带参数的装饰器 def welcome(fn): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"welcome") res = fn(*args, **kwargs) return res return wrapper @welcome def my_ ......
机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案
[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 ......
半监督学习：让机器学习模型更好地应对新任务和场景
[toc] 半监督学习是一种让机器学习模型更好地应对新任务和场景的技术。它结合了监督学习和无监督学习的优点，能够利用已有的数据集来指导模型的学习，从而更好地应对新的任务和场景。在这篇文章中，我们将介绍半监督学习的核心概念和技术原理，以及如何在实践中应用该技术。 首先，我们需要了解什么是半监督学习。半 ......
从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响
[toc] “从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响” 随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也在逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在这篇技术博客文章中，我们将探讨人脸识别技术的发展历程，以及深度学习技术在人脸识别领域的应用和未来趋势。 引言 - 1.1. 背景介绍 - 人脸识别技术：一种基于图 ......
深度学习在智能制造中的挑战与机遇
[toc] 《深度学习在智能制造中的挑战与机遇》 引言 智能制造是未来经济发展的重点和方向，而深度学习作为人工智能领域的关键技术之一，在智能制造中具有广泛的应用前景。本文将介绍深度学习在智能制造中的技术原理和应用场景，以及如何优化和改进深度学习模型，为智能制造的发展提供参考。 一、背景介绍 智能制造 ......
【神经网络】基于自注意力机制的深度学习
[toc] 标题：《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......
SparkMLlib机器学习实践：基于聚类的社交媒体分析
[toc] 《Spark MLlib 机器学习实践：基于聚类的社交媒体分析》 一、引言 社交媒体作为现代营销的一种重要手段，已经被广泛应用于市场调研、品牌监控、内容分析、用户互动等领域。在这个领域中，聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，可以帮助我们更好地理解用户行为和关系。本文将介绍基于Spark M ......
Python与TensorFlow：如何高效地构建和训练机器学习模型
[toc] 标题：《Python 与 TensorFlow：如何高效地构建和训练机器学习模型》 一、引言 随着人工智能的快速发展，机器学习作为其中的一个重要分支，受到了越来越多的关注和应用。而Python作为一门广泛应用于机器学习领域的编程语言，其与TensorFlow的结合也变得越来越重要。本文将 ......
模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境
[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......