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从宏观上理解计算机网络模型-坐在直升机上看网络
大家好，我是风筝 今天是轻解计算机网络系列第一解，从宏观上了解网络。主要介绍网络分成模型、基本传输过程。 学习任何一种新技术都应该是这样的顺序，先从宏观上了解这门技术的基本原理和作用。这就好像生物学家研究一种生物，不能上来就解刨吧，一定是从整体上观察了这种生物的体貌和形态。这里的宏观就像是一具动物骨 ......
K8S 实用工具之五-kompose
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇：《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？》 第二篇：《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 第三篇：《K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens》 第四篇：《K8S 实用工具之四 - kubec ......
K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 K8S 集群规模，有的公司倾向于少量大规模 K8S 集群，也有的公司会倾向于大量小规模的 K8S 集群。 如果是第二种情况，是否有一个简单的 kubectl 命令来获取一个 kubeconfig 文件并将其合并到 ~/.kube/config ......
K8S 实用工具之四 - kubectl实用插件
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇：《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？》 第二篇：《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 第三篇：《K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens》 在《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 k ......
K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇：《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？》 第二篇：《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 像我这种，kubectl 用的不是非常溜，经常会碰到以下情况： 忘记命令，先敲 --help，再敲命令，效率 ......
K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇：《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？》 像我这种，kubectl 用的不是非常溜，经常会碰到以下情况： 忘记命令，先敲 --help，再敲命令，效率低 忘记加 -n 指定 namespace 太长的命令经常 ......
深度学习模型压缩方法概述
我们知道，一定程度上，网络越深，参数越多，模型也会越复杂，但其最终效果也越好，而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。之所以必须做模型压缩，是因为嵌入式设备的算力和内存有限，经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、... ......
EF7创建模型入门篇
在EF7中，创建一个模型是非常重要的步骤。本文将使用微软官方文档中的指南，来学习EF7中的创建模型篇，外加一点点个人理解。 实体类型 在 EF7 中，你需要使用 modelBuilder.Entity() 方法来告诉 EF7 你要包含哪些类型。默认情况下，EF7 会将实体类型的名称设置为表的名称。但 ......
EF7创建模型继承映射篇
Entity Framework 7 (EF7)中的继承映射允许您将类层次结构映射到数据库中的表层次结构。具体而言，这意味着您可以创建一个基类，然后从该基类派生多个子类，并将这些子类映射到不同的数据库表。这使得在数据库中存储不同类型的数据变得更加方便，同时还能保持面向对象编程的优雅性。 EF7提供了 ......
EF7创建模型值生成篇
在 EF7 中，生成的值是非常重要的，因为它们决定了数据库表中的数据。在本文中，我们将以人员为例，使用 Fluent API 展示所有 EF7 生成值的功能。 我们先来看一下人员表的属性： public class Person { public Guid Id { get; set; } publ ......
拥抱下一代前端工具链-Vue老项目迁移Vite探索
随着项目的不断维护，代码越来越多，项目越来越大，决定将老项目迁移至vite。本文介绍了Vue老项目像Vite迁移的过程、遇到的问题以及经验总结。 ......
取出预训练模型中间层的输出(pytorch)
1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型，可以采用直接遍历子模块的方法，取出相应name模块的输出，不对模型做任何改动。该方法的缺点在于，只能得到其子模块的输出，而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型，无法获得其指定层的输出。 示例 resnet18取出layer1的输出 from ......
网易数帆数据治理体系、工具、流程、制度与管理概述
导读 本文将介绍网易数帆在数据治理方面的一些总结和思考。文章将围绕以下三点展开： 1. 数据治理解决了什么问题 2. 数据治理体系 3. 浅谈数据治理的实现 01数据治理解决了什么问题 首先看一下数据治理解决了什么问题，可以总结为六个方面： 1. 数据开发与数据治理脱节 在许多企业中存在这样一个现象 ......
阿里云物联网平台专用工具详细说明
阿里云物联网平台专用工具基本涵盖了阿里云物联网平台提供你主要管理功能，可以方便创建产品、设备、物模型，查看设备实时属性，事件，发送服务和查看服务日志等等 ......
搭个ChatGPT算法模型，离Java程序员有多远？
这一篇文章先给我自己以及大家对 ChatGPT 开个门，让对此感兴趣的编程爱好者可以参与进去学习。在我感觉 ChatGPT 的出现会打破某些平衡，对一些事项进行秩序重置。因此也让更多的人获得了大量的机会。 ......
odoo 为可编辑列表视图字段搜索添加查询过滤条件
实践环境 Odoo 14.0-20221212 (Community Edition) 需求描述 如下图，列表网仓记录详情页面(form视图)，编辑内联视图中的货主记录，为货主和仓库字段搜索，添加过滤条件，具体如下： 添加、编辑货主时，下拉列表中只展示选取和当网仓记录所属公司关联的货主，点击搜索更多 ......
python Gui编程工具详解:beeware
#各个gui开发工具对比 Flexx： 可以使用Flexx创建桌面应用程序和web应用程序，同时可以将程序导出到独立的HTML文档中，GitHub推荐 Kivy&BeeWare： 只需编写一套代码便可轻松运行于各大移动平台和桌面上，像Android，iOS，Linux，OS X和Windows,ht ......
CesiumJS PrimitiveAPI 高级着色入门 - 从参数化几何与 Fabric 材质到着色器 - 下篇
书接上文 https://www.cnblogs.com/onsummer/p/cesium-primitive-api-tutorial.html 3. 使用 GLSL 着色器 明确一个定义，在 Primitive API 中应用着色器，实际上是给 Appearance 的 vertexShade ......
C4模型，架构设计图的脚手架，你值得拥有
hi，我是熵减，见字如面。 对于软件开发团队来说，写软件设计文档，花架构图，是日常工作中的关键一项。 而其中，如何画好系统设计的架构图呢？ Simon Brown 就 提出 C4 模型，来解决这个问题。 基于C4模型的脚手架，架构师们就可以统一团队内的不同层级的视角，交付一个成体系的架构设计。 下面 ......
模型预处理层介绍（1） - Discretization
预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示，其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括： class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp ......
Ansible 多机自动化工具 初学笔记
此文档仅张聪明同学个人笔记；新负责KTH-RPL Cluster GPU的漫漫学习长路 English Docs: official https://docs.ansible.com/ansible/latest/index.html 中文相关文档： https://ansible.leops.cn ......
2023年十款开源测试开发工具推荐（自动化、性能、造数据、流量复制）
1、AutoMeter-API 自动化测试平台 AutoMeter 是一款针对分布式服务，微服务 API 做功能和性能一体化的自动化测试平台，一站式提供发布单元，API，环境，用例，前置条件，场景，计划，报告等管理 在项目开发，迭代交付过程中开发人员，测试人员需要针对系统提供的 API 做调试，回归 ......
Java 调用 PaddleDetection 模型
文章地址 介绍 训练好的模型要给业务调用，deepjavalibrary/djl：Java 中与引擎无关的深度学习框架 (github.com) 可以完成这件事，它支持使用 Java 调用 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX、PaddlePaddle 等引擎的模型（也支持部分 ......
Quill编辑器实现原理初探
简介 从事前端开发的同学，对富文本编辑器都不是很陌生。但是大多数富文本编辑器都是开箱即用，很少会对其实现原理进行深入的探讨。假如静下心去细细品味，会发现想要做好一款富文本编辑器，需要对整个前端生态有较深入的理解。在某种意义上说，富文本编辑器是前端一个集大成者。 富文本编辑器根据其实现方式，业内将其划 ......
slate源码解析（二）- 基本框架与数据模型
源码架构 首先来看下最核心的slate包下的目录： 可以看到，作为一个开源富文本库，其源码是相当之少。在第一篇文章中说过，Slate没有任何开箱即用的功能，只提供给开发者用于构建富文本所需的最基本的一套schema及操作API。因此源码的体量自然就要少许多。 我们来预览上图中各个目录下文件所负责的功 ......
Python绘制神经网络模型图
本文介绍基于Python语言，对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可 ......
随机森林RF模型超参数的优化：Python实现
本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~ ......
生产者消费者模型
生产者消费者模型 什么是生产者消费者模型 我们可以把这个模型想象成工厂里的两条流水线，我们管他们叫生产者流水线和消费者流水线，生产者流水线生产出来的产品给消费者流水线使用，其中生产者流水线先把生产出来的产品放在仓库，然后消费者流水线再去仓库拿。这个仓库就叫做阻塞队列。 那么，这个仓库的实现有什么要求 ......
模型压缩-剪枝算法详解
近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation）， 轻量化网络设计（Lightweight Netwo... ......
基于pytorch实现模型剪枝
所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。 ......