语言学习 变量 函数 框架
Django框架：1、手撸web框架、Django框架简介、安装与使用和小白必会三板斧
Django框架 一、Django推导流程 1、纯手撸web框架 web框架本质 web框架的本质就是socket服务端，用来连接前端（socket客户端）与数据库的中间介质 手写web框架 1.编写socket服务端代码 2.浏览器对服务端进行访问，访问响应无效>>>:HTTP协议 3.根据网 ......
可视化编排的数据集成和分发开源框架Nifi轻松入门-上
如何你正在为数据采集做技术选型，今天介绍一款功能极其强大性能也高且采用可视化编排的数据集成框架nifi可以列入选型范畴，是数仓开发的强大工具之一，只要使用后就能体会到其丰富的处理器和扩展性。先了解其特性、核心概念和架构，也支持分布式集群，了解常见处理器分类，最后通过源码安装并使用两个简单的处理器演示... ......
Django框架：10、Ajax补充说明、多对多三种创建方法、Django内置序列化组件、批量操作数据方法、分页器思路
Django框架 一、Ajax补充说明 1、针对前端回调函数接受值的说明 主要针对回调函数args接收到的响应数据 1、后端如何判断请求发出方式 关键词：is_ajax() 通过request点的方式可以判断请求是否由Ajax发出 def home(request): print(request.i ......
gtest学习教程(从0到1)
gtest使用教程 1 简介 之前对gtest一无所知,最近,找了些相关的资料,学习了下.这里主要记录了学习过程和相关知识点. 什么是gtest: gtest测试框架是在不同平台上（Linux，Mac OS X，Windows，Cygwin，Windows CE和Symbian）为编写C++测试而生 ......
rate-limit 一款 java 开源渐进式分布式限流框架使用介绍
项目简介 rate-limit 是一个为 java 设计的渐进式限流工具。 目的是为了深入学习和使用限流，后续将会持续迭代。 特性 渐进式实现 支持独立于 spring 使用 支持整合 spring 支持整合 spring-boot 内置多种限流策略 快速开始 需求 jdk 1.7 maven 3. ......
UIAutomator测试框架介绍
uiautomator简介 UiAutomator是Google提供的用来做安卓自动化测试的一个Java库，基于Accessibility服务。功能很强，可以对第三方App进行测试，获取屏幕上任意一个APP的任意一个控件属性，并对其进行任意操作，但有两个缺点：1. 测试脚本只能使用Java语言 2. ......
MIT6.828学习笔记3(Lab3)
在这个lab中我们需要创建一个用户环境（UNIX中的进程，它们的接口和实现不同），加载一个程序并运行，并使内核能够处理一些常用的中断请求。 ......
（数据科学学习手札147）Python GIS利器shapely全新2.0版本一览
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，我写过很多篇介绍geopandas相关技术的文章，而geopandas之所以如此高效易用，成为Python GIS生态中的翘楚，离 ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
Jvm上如何运行其他语言？JSR223规范最详细讲解
一 在Java的平台里，其实是可以执行其他的语言的。包括且不仅限于jvm发展出来的语言。 有的同学可能会说，在java项目里执行其他语言，这不吃饱了撑着么，java体系那么庞大，各种工具一应俱全，放着好好的java不写，还要去执行其他语言干嘛。 写java的都知道，java是需要事先编译的，这意味着 ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列十六——排序
在本篇文章我们来学习如何进行对列表按标题进行排序。
通过前面的教程学习，你可以实现一个简单的书籍管理系统。 在本教程将向图书列表页面中添加排序功能。 ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列十七——文件上传（上）
从本篇文章开始我们来讲在图书租赁系统中如何使用内置的文件上传组件进行文件上传功能的开发。本文的示例适合上传小型文件。本篇文章演示如何通过Blazor的内置组件InputFile将文件上传至服务器。 ......
SpringBoot源码学习2——SpringBoot x Mybatis 原理解析（如何整合，事务如何交由spring管理，mybatis如何进行数据库操作）
阅读本文需要spring源码知识，和springboot相关源码知识 对于springboot 整合mybatis，以及mybatis源码关系不密切的知识，本文将简单带过 系列文章目录和关于我 涉及到spring ioc原理，可移步学习：Spring源码学习笔记12——总结篇IOC，Bean的生命周 ......
深度学习炼丹-数据增强
在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transforma... ......
深度学习炼丹-超参数调整
所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
Gorm源码学习-创建行记录
1. 前言 Gorm源码学习系列 Gorm源码学习-数据库连接 此文是Gorm源码学习系列的第二篇，主要梳理下通过Gorm创建表的流程。 2. 创建行记录代码示例 gorm提供了以下几个接口来创建行记录 一次创建一行 func (db *DB) Create(value interface{}) ( ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......
Qt开发Active控件:如何使用ActiveQt Server开发大型软件的主框架（2）
Qt开发Active控件:如何使用ActiveQt Server开发大型软件的主框架 注：本文更多地是带着如何去思考答案，而不是纯粹的放一个答案上来，如果你需要直接看到完整的答案，请直接看实例和最后的柳暗花明部分，里面由详细的注释可以解答你的问题。 前情提要： Qt的进程间通信,以服务器的形式，手把 ......
STM32与PS2的无线通信和相关函数介绍
PS2采用SPI通信协议 源码和参考文件获取：https://github.com/Sound-Sleep/PS2_Based_On_STM32 接收器接口 DI：手柄->主机，时钟的下降沿传送信号，信号的读取在时钟由髙到低的变化过程中完成 DO：主机->手柄，同步传送于时钟的下降沿 空端口 GND ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构一）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 为什么我们用 Orleans 分布式系统开发、测试的难度（服务发现、通信） 运维的复杂度（伸缩性与可靠性的保障） actor 拥有全局唯一身份 自动伸缩功能 Dapr VS Orlean ......
【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)
在前面的学习之中，我们已经学习了很多的模型，它能够针对特定的任务，接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此，我们甚至希望机器告诉我们，它是如何得到这个答案的，而这就是可解释的机器学习。 Why we need Explainable ML 首先我们要明确，即使我们训练出来的模型能够得到一个 ......
机器学习——人脸性别识别
一、选题背景 人脸识别技术是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近年来的研究热点，人脸性别识别作为人脸识别技术的重要组成部分也受到了广泛地关注。人脸性别识别就是向计算机输入人脸图像，经过某种方法或运算，得出其性别。这种识别对人眼来说很简单，但对计算机却并不是一件容易的事情。 二、机 ......
【机器学习】李宏毅——Transformer
本文详细地介绍了Transformer算法，介绍了其内部重要的Encoder和Decoder，以及具体的实现过程和原理，还介绍了其训练过程以及训练过程中应该注意的种种问题。 ......
【机器学习】李宏毅——线性降维
降维，可以用下面这张图来很简单的描述，就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述，也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征，我们只需要降维，知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function，使得输入x得到输出z，而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面，下面就 ......
【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning
读这篇文章之间欢迎各位先阅读我之前写过的线性降维的文章。这篇文章应该也是属于Unsupervised Learning的内容的。 Neighbor Embedding Manifold Learning（流形学习） 在实际的数据中，很可能会存在这一种分布： 左边这个分布可以看成原先在二维平面上的分布 ......
BUU_RE学习记录1
#一、easyre #1.010打开，直接搜flag,得到flag #二、reverse1 #1.先查壳，得知是64位无壳，直接用IDA打开 #2.shiftF12查找字符串，发现关键语句 #3.查看相应代码，F5反编译 #4.发现关键的比较函数，看一下分别比较的字符串 #5.发现是输入的str1和 ......
【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection（异常检测）
本篇文章主要介绍了Anomaly Detection（异常检测）的思路具体实现方法，以及可能在实际应用中遇到的各种情况。 ......