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分布式文件存储 - FastDFS 工具类
一、FastDFSClient package com.changgou.file.util; import org.csource.common.NameValuePair; import org.csource.fastdfs.*; import org.slf4j.LoggerFactory; ......
JS必学的11个工具方法(避免重复造轮子)
1. 计算距离下次生日还有多少天 注意这里借助 moment 实现 getBirthdayFun(){ // 首先要获取到今年的生日 let birthdayTime = moment().format('YYYY-') + '12-19' // 通过时间戳 去判断当前的时间戳是否大于今年生日的时间 ......
cs9444 神经网络模型
In this assignment, you will be implementing and training various neural network modelsfor three different tasks, and analysing the results.You are to ......
八期day03-反编译工具和hook框架
# 一 反编译工具 ## 1.1 常见反编译工具 ```python 常见的反编译工具：jadx（推荐）、jeb、GDA 反编译工具依赖于java环境，所以我们按照jdk ``` ## 1.2 JDK环境安装 ```python # 官方地址：（需要注册-最新java 21） https://www ......
9.模型优化
## 模型三角形数量增加 - 增加模型三角形数量目的是使模型表面更加光滑 - 调整三角形的位置 ### 路普细分Loop Subdivis ，对于企业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理、转换、迁移的场景。
今天特地给大家汇总了一些目前市面上比较常用的ETL数据迁移工具，希望对你会有所帮助。 ......
Sprite导出工具
用于导出选中的Sprite #if UNITY_EDITOR using System.IO; using UnityEditor; using UnityEngine; public static class SpriteTool { const string Output_Dir_Path = ......
R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=4333 最近我们被客户要求撰写关于LDA模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 主题建模 在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法， ......
一篇带你了解JVM内存模型和垃圾回收机制
JVM内存模型 根据Java虚拟机规范，Java数据区域分为五大数据区域。 JVM的结构 其中方法区和堆是所有线程共享的，虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器则为线程私有的。 有的博客称方法区是永久代，那是因为前者是JVM的规范，而后者则是JVM规范的一种实现，并且只有HotSpot才有永久代， JDK ......
VisionPro学习笔记（2）——图像转换工具ImageCovertTool
众所周知，VisionPro是一款功能强大的机器视觉软件，用于开发和部署机器视觉应用程序。其中ImageConvertTool是其中一个重要的工具，用于图像转换和处理。本文将介绍如何使用ImageConvertTool进行图像转换，并探讨其背后的原理。 写之前先吐槽一下，引出自己的原因，哈哈哈（当然 ......
IDEA工具使用
Ctrl+Alt+h 表示查看当前方法的实现类或者说当前类的继承关系  Ctrl+Alt+b 表示当前方法有哪些实 ......
使用numpy实现bert模型，使用hugging face 或pytorch训练模型，保存参数为numpy格式，然后使用numpy加载模型推理，可在树莓派上运行
之前分别用numpy实现了mlp，cnn，lstm，这次搞一个大一点的模型bert，纯numpy实现，最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行，推理数据 本次模型是随便在hugging face上找的一个新闻评论的模型，7分类 看这些模型参数，这并不重要，模型占硬盘空间都要40 ......
WDM（Windows Driver Model）驱动程序模型和WDF（Windows Driver Foundation）驱动程序框架，区别 最详细
WDM（Windows Driver Model）驱动程序模型和WDF（Windows Driver Foundation）驱动程序框架是微软在Windows操作系统中使用的两种不同的驱动开发框架。它们有以下区别、特点和应用领域。 区别： WDM是传统的驱动程序模型，它建立在Windows内核模式驱 ......
红队工具使用
抓到数据包后要fuzz某个参数(接口,参数等)进行测试 例如对这个数据包进行fuzz 可以利用FUFF工具进行测试 fuff -request file.req -request-proto http -w /opt/xx/dictionary -mc all -sf 36 参数解释 request ......
不需要写规则的采集工具-简数采集器
【简数采集器】是采集和导出非常简单、高效的网页采集器，浏览器直接登录使用无需下载，不用手写规则，智能识别+鼠标点选快速生成采集规则。 简数采集器不仅提供网页文章全自动采集、定时采集、定时自动导出等基本功能，还创新实现了智能识别和鼠标可视化点选生成采集规则(不用手写规则)、书签采集等特色功能，大幅提升 ......
我不知道的threejs(4)-材质
通透性_厚度_衰减 物理MeshPhysicalMaterial材质下： 参数： { transparent：true, transmission:1, // 透光率 0-1【1表示透光最强，0表示完全不透光】但是如果设置完全透光时， 物体有可能还是不会透明， 这是因为没有设置粗糙度roughnes ......
深度学习 训练模型 指标不变
在深度学习实验中遇到一个问题就是虽然loss有变化，但是在验证集中准确率一直没变， 且值接近你的验证集的正负样本比例。 这是因为，在模型中某一个位置使用看ReLU激活函数，导致值全都变换到了 非负数，再最后用sigmoid的时候全是>0.5的结果。 还有一种情况就是loss一直不变，这类情况说明反向 ......
git图形化工具gitk
使用图形化工具 gitk： 确保你已经安装了 Git，并且 gitk 命令在你的系统路径中可用。 在命令行中导航到你的 Git 存储库所在的目录。 运行命令：gitk --all 这将打开一个图形界面，展示当前所有分支和提交记录的关系。 ......
狂收 3.2k star！百度开源压测工具，可模拟几十亿的并发场景，太强悍了！
dperf 是一款基于 DPDK 的 100Gbps 网络性能和负载测试软件，能够每秒建立千万级的 HTTP 连接、亿级别的并发请求和数百 Gbps 的吞吐量。 ## 优点 ### 性能强大： - 基于 DPDK，使用一台普通 x86 服务器就可以产生巨大的流量：千万级的 HTTP 每秒新建连接数， ......
Linux-GCC-内存检测工具
## Git & Tig - 相比于Git，Tig管理更加效率方便 ## 内存泄漏检查工具 - 【内存泄露检测工具（25款）】【https://www.cnblogs.com/findumars/p/5353538.html】 ......
我的日常软件工具分享
# 我的软件生态圈 ## 1.代码 - Visual Studio Code - Visual Studio 2019 - TortoiseGit - TortoiseSVN ## 2.远程与服务器管理 - Xshell - SecoClient - ToDesk ## 3.通讯协作 - 钉钉（已被 ......
SpinEdit数字编辑器 DateEdit时间 FontEdit字体 CalcEdit含计算器的数字编辑器
SpinEdit DateEdit DisplayFormat :在未获取焦点时的格式 FormatType=>Custom FormatString=>yyyy-MM-dd EditMask:选中的格式 Mask=>EditMask=>yyyy-MM-dd CalendarDateEditing: ......
实时备份工具之inotify+rsync
1.inotify简介 inotify 是一个从 2.6.13 内核开始，对 Linux 文件系统进行高效率、细粒度、异步地监控机制， 用于通知用户空间程序的文件系统变化。可利用它对用户空间进行安全、性能、以及其他方面的监控。Inotify 反应灵敏，用法非常简单，并且比 cron 任务的繁忙轮询高 ......
1.1 Metasploit 工具简介
Metasploit 简称（MSF）是一款流行的开源渗透测试框架，由`Rapid7`公司开发，可以帮助安全和IT专业人士识别安全性问题，验证漏洞的缓解措施，并管理专家驱动的安全性进行评估，提供真正的安全风险情报。并且该框架还提供了一系列攻击模块和`Payload`工具，可用于漏洞利用、及漏洞攻击。同... ......
【QoS预测】基于上下文的深度神经模型的多属性QoS预测
论文题目： Wu H, Zhang Z, Luo J, et al. Multiple attributes QoS prediction via deep neural model with contexts[J]. IEEE Transactions on Services Computing, ......