还是select update for
mac M2下面的 docker for desktop 镜像保存位置
mac 位置 images : ~ /Library/Containers/com.docker.docker/Data/ Linux cd /var/lib/docker images /var/lib/docker/image Containers : /var/lib/docker/conta ......
mybatis数据层的三种实现方式(xml、@Select注解、代码实现)
mybatis数据层的三种实现方式(xml、@Select注解、代码实现) 引言 在平常的日常java开发过程中，功能之间的交互，不可避免的要与数据库打交道，这中间就涉及到数据层的实现问题，有xml、@Select注解、Java代码三种实现方式，具体的可以根据自己的业务难易程度来选择某个实现方式，接 ......
02.Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities
Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities 量化交易的深度强化学习：挑战与机遇 IEEE 背景 量化交易：量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资 ......
SpringMVC：在尝试POST请求调用重定向时抛出415不支持的媒体类型(SpringMVC : Throws 415 Unsupported Media Type while attempting POST request call for redirection)
浏览器响应如下： 服务器拒绝此请求，因为请求实体的格式不受所请求方法所请求资源的支持。 而不是重定向到主页（home.jsp） welcome.jsp文件： <form method ="POST" action = "<c:url value='/login'/>" > <input id="na ......
Oracle在select中写入子查询并限制唯一
select ta.*, (select filed1 from (select row_number() over(partition by tt.fl_id order by tt.fd_date desc) fl_rn, tt.fl_id, filed1 from table_name2 tt ......
ant design vue 2.0 select 二次封装组件
//a-select 组件文件 <template> <a-select placeholder="请选择" :value="defaultValue" :disabled="disabledSelect" @change="changeSelect"> <a-select-option value ......
论文阅读笔记：Parallel Iterative Solvers for Real-time Elastic Deformations (迭代法求解方程组 / 弹性形变仿真)
材料来源于 Siggraph Asia 2018 的 course note Parallel iterative solvers for real-time elastic deformations, SIGGRAPH Asia 2018 Courses, 2018. 0. 概述 在形变仿真中，许 ......
CentOS7 template for Docker
selinux、iptables、firewalld相关介绍 https://blog.csdn.net/weixin_47019016/article/details/109535074 [apollo@localhost ~]$ su - root Password: Last login: M ......
Go语言 ：使用简单的 for 迭代语句进行 TDD 驱动测试开发与 benchmark 基准测试
前提准备与运行环境请参考：（新手向）在Linux中使用VScode编写 "Hello，world"程序，并编写测试-Ubuntu20.4 在 Go 中 for 用来循环和迭代， Go 语言没有 while，do，until 这几个关键字，我们只能使用 for。这也算是件好事！ 让我们来为一个重复字符 ......
论文翻译：2023_THLNet: two-stage heterogeneous lightweight network for monaural speech enhancement
论文地址：THLNet: 用于单耳语音增强的两级异构轻量级网络 代码：https://github.com/dangf15/THLNet 引用格式：Dang F, Hu Q, Zhang P. THLNet: two-stage heterogeneous lightweight network f ......
为了安装alien，我更新了yum源，结果还是没装上
前几天把自己的thinkpad E430C从win7系统装成了centos7，看过《周末折腾了两天，踩了无数个坑，终于把win7装成了centos7》的小伙伴都知道，为了把win7装成centos7我花费了整个周末2天的时间，着实费了劲。但centos7却没有win7那么友好，很多软件没有，这不我就 ......
【Vue】style和class 列表渲染 使用v-for进行循环 监控失效 双向数据绑定 过滤案例 事件修饰符
昨日回顾 # 1 前端发展历史 -vue react -谷歌flutter，Dart语言 -uni-app：小公司 -vue： 3.x 2.x -3.x :ts -2.x :js # 2 vue: -渐进式 -MVVM: M层：model，数据层，js V层：view，视图层，html，css VM ......
零基础解读ChatGPT：对人类未来工作是威胁还是帮助？
摘要：火到现在的ChatGPT到底是什么？它背后有哪些技术？对于我们的工作和生活会有啥影响？快来一起了解吧~ 本文分享自华为云社区《零基础解读ChatGPT：对人类未来工作是威胁还是帮助？》，作者：关耳山石。 前言 年前到现在，一直被ChatGPT的新闻轰炸，现在还越来越热闹了，关于ChatGPT技 ......
AKS for Gitpod
实习期间做的一个小项目 距今一个多月两个月 1.First Week local k8s 命令行：kubectl ✅ 运行Kubernetes： kind，minikube✅，kubeadm first step: minikube（need Container or virtual machine ......
OPENMP FOR CONSTRUCT GUIDED 调度方式实现原理和源码分析
OPENMP FOR CONSTRUCT GUIDED 调度方式实现原理和源码分析 前言 在本篇文章当中主要给大家介绍在 OpenMP 当中 guided 调度方式的实现原理。这个调度方式其实和 dynamic 调度方式非常相似的，从编译器角度来说基本上是一样的，在本篇文章当中就不介绍一些相关的必备 ......
Educational Codeforces Round 143 (Rated for Div. 2) A-E
比赛链接 A 题意 有两座塔由红蓝方块组成，分别有 $n,m$ 个方块，一次操作可以把一座塔塔顶的方块移动到另一座塔的塔顶，问通过操作是否能使每座塔中没有颜色相同的相邻方块。 题解 知识点：贪心。 注意到，操作最多能拆掉一对相邻的方块，因此统计两座塔不合法的对数。 如果超过 $1$ 对，那么无解。 ......
【Azure Cache for Redis】Python Django-Redis连接Azure Redis服务遇上(104, 'Connection reset by peer')
问题描述 使用Python连接Azure Redis服务，因为在代码中使用的是Django-redis组件，所以通过如下的配置连接到Azure Redis服务： CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", " ......
论文翻译：2022_Time-Shift Modeling-Based Hear-Through System for In-Ear Headphones
论文地址：基于时移建模的入耳式耳机透听系统 引用格式： 摘要 透传(hear-through，HT)技术是通过增强耳机佩戴者对环境声音的感知来主动补偿被动隔离的。耳机中的材料会减少声音 500Hz以上的高频成分。HT算法利用麦克风和用户耳朵之间的相对传递函数(RTF)产生人造声音，从而弥补环境声音的 ......
论文翻译：2022_2022_TEA-PSE 2.0：Sub-Band Network For Real-Time Personalized Speech Enhancement
论文地址：TEA-PSE 2.0：用于实时个性化语音增强的子带网络 论文代码： 引用： 摘要 个性化语音增强(Personalized speech enhancement，PSE)利用额外的线索，如说话人embeddings来去除背景噪声和干扰语音，并从目标说话人提取语音。此前，Tencent - ......
论文翻译：2022_腾讯DNS 1th TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab personalized speech enhancement system for ICASSP 2022 DNS CHALLENGE
论文地址：TEA-PSE: 用于ICASSP 2022 DNS挑战赛的Tencent-ethereal-audio-lab 个性化语音增强系统 论文代码： 引用格式：Ju Y, Rao W, Yan X, et al. TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab pers ......
论文翻译：2022_PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real-Time Speech Enhancement
博客地址：凌逆战 (转载请注明出处) 论文地址：PercepNet+: 用于实时语音增强的相位和信噪比感知 PercepNet 引用格式： Ge X, Han J, Long Y, et al. PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real ......
OpenMP For Construct dynamic 调度方式实现原理和源码分析
在本篇文章当中主要给大家介绍 OpenMp for construct 的实现原理，以及与他相关的动态库函数分析，与 for construct 非常相关的是循环的调度方式，在 OpenMP 当中一共有四种调调方式，auto, dynamic, guided, runtime, 在本篇文章当中主要是... ......
一看就会的 Anaconda 搭建 OpenCV for Python 环境（全平台通用）
OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，几乎可以在所有市面上的主流系统上运行，也有很多的语言接口。但是安装过程漫长、花式报错已成为常态。 ......
【LeetCode字符串#03】图解翻转字符串中的单词，以及对于for使用的说明
翻转字符串中的单词 力扣题目链接(opens new window) 给定一个字符串，逐个翻转字符串中的每个单词。 示例 1： 输入: "the sky is blue" 输出: "blue is sky the" 示例 2： 输入: " hello world! " 输出: "world! hel ......
琐碎的想法（五）for 的前世今生
for 的前世今生 起因 记得大学上C语言的课，第一次遇到的问题就是循环结构里面的 for。 在此之前，选择结构的 if 非常易懂，和日常生活的判断没有区别。 循环结构的 while 同样比较好理解。 本质上是一个判断 如果为真，继续循环。 如果不假，则退出循环。 而 for 会不好理解一些。 fo ......
Cesium for Unreal加载倾斜摄影
本文介绍UE4中通过Cesium插架加载本地倾斜摄影模型。Cesium for Unreal插件运行在UE环境何总运行Cesium，这样方便做一个GIS应用。 安装Cesium for Unreal插件 在UE 虚幻商城中，搜索 “Cesium for Unreal”， 然后下载插件，下载完成后，可 ......
迁移学习（DIFEX）《Domain-invariant Feature Exploration for Domain Generalization》【已复现迁移】
论文信息 论文标题：Domain-invariant Feature Exploration for Domain Generalization论文作者：Wang Lu, Jindong Wang, Haoliang Li, Yiqiang Chen, Xing Xie论文来源：TMLR 2022论 ......
迁移学习（JDDA） 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》
论文信息 论文标题：Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation论文作者：Chao Chen , Zhihong Chen , Boyuan Jia ......
【Surface Detection】Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection
物体表面缺陷检测现状 传统机器学习局限性 传统机器学习方法对于特定的算法只能解决特定的问题，不够灵活，无法快速适应新产品； 不同的问题有不同的特征，当需要解决新问题时，需要重新设计特征，开发周期长； 深度学习遇到的问题 训练数据数量需求大； 标注精度、耗时需求严格； 计算能力需求高。 该篇paper ......