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pure-admin pnpm ERR_PNPM_FROZEN_LOCKFILE_WITH_OUTDATED_LOCKFILE Cannot perform a frozen installation because the version of the lockfile is incompatible with this version of pnpm
事情是这样的，用的开源pure-admin 的框架，用的是pnpm,本地环境都是可以的，但是发布到生成就报以下错误 然后看部署参数，是这样的，强制用了lock文件，本来也没问题 报错的意思是json 文件跟pnpm-lock.json 文件不匹配 但是本地看着是匹配的，随便挑选几个包版本看着也是一致 ......
2.button_control_led
//注意：51单片机是低电平驱动的 #include<REGX52.H> //包含P2 #include<INTRINS.H> //包含延时函数的_nop_ void main() //1.按键按下点亮一个led，松手熄灭。 { while(1) { if(P3_1==0)//默认是高电平，P3_1 ......
gh-ost 报错 ERROR 1236 (HY000): A slave with the same server_uuid/server_id as this slave
使用 gh-ost 对表在线加索引时，第一次发生了下面的报错（使用gh-ost很长时间了，第一次遇到这个报错）： [2023/12/12 11:48:08] [error] binlogstreamer.go:77 close sync with err: ERROR 1236 (HY000): A ......
Java 7妙招：释放你的代码负担，try-with-resources登场
在Java编程的旅途中，资源管理曾是一座棘手的山。然而，随着Java 7引入的try-with-resources语句，我们仿佛找到了一把神奇的解锁钥匙，轻松释放了代码的负担。本文将深入探讨这项妙招，揭示其简洁而强大的魅力。 ......
[论文阅读] Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers
Pre title: Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers accepted: Arxiv 2023 paper: https://export.arxiv.org/abs/2309.08586 code: None 关键词：atten ......
mysql create store procedure for loops, and with parameters respectively
drop procedure if exists insert_into_t2_sp; DELIMITER // CREATE PROCEDURE insert_into_t2_sp() BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 2; WHILE (i <= 1000000) DO I ......
26-进阶SQL-递归查询（with recursive）
MySQL with Recursive是一种基于递归思想的MySQL查询方式，可以实现对数据的递归查询和处理，返回符合条件的数据，在MySQL 8.0版本中，该功能被正式引入。 MySQL with Recursive有什么作用 MySQL with Recursive的作用是基于一组初始数据，进 ......
PostgreSQL - Start a container with docker compose file
Docker compose file: services: postgres: image: postgres:16-alpine environment: - POSTGRES_USER=root - POSTGRES_PASSWORD=aaa - POSTGRES_DB=zimple_bank ......
《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》阅读笔记
论文标题 《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》 作者 Albert Gu 和 Tri Dao 初读 摘要 Transformer 架构及其核心注意力模块 地位：目前深度学习领域普遍的基础模型。 为了解决 ......
16.What are the basic elements of an argument according to Toulmin Model? How do you evaluate evidences with the intellectual standards?
Round 1: Understanding the Basic Elements of Toulmin Model Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! Let's start by discussing the basic elements of the ......
14.Do you have a tentative plan for you reading and/or research writing project for this semester? Create a timetable with specific goals, objectives, ways to realize them and timelines.
Round 1: Discussing the Importance of a Tentative Plan Speaker 1 (Graduate Student A): Greetings, everyone. Today, our topic revolves around having a ......
frida.ProcessNotFoundError: unable to find process with name 'xxx'
前言全局说明 frida 没有 hook 找到指定进程 一、原因 你没有启动 APP 是否开启端口转发 (adb forward) 官方修改了包名 官方把包名由 com.xxxx 改成中文名 二、解决方法 方法1、查看进程名 启动 frida-server 端后，在物理机的 cmd终端命令行 窗口中 ......
ARC169 B Subsegments with Small Sums 题解
Link ARC169 B Subsegments with Small Sums Question \(x\) 是一个序列，定义 \(f(x)\) 为把序列 \(x\) 切成几段，每段的和不能超过 \(S\) 的最小段数 给出序列 \(A=(A_1,A_2,\cdots,A_N)\) 求： \[\ ......
释放资源的方式try-with-resources
1.try-catch-finally 2.try-with-resources 使用方法 try(//这里定义你要使用的资源){} catch(){} 注意：try()里只能存放流对象（资源对象），什么是资源呢？就是会自动实现AutoCloseable接口 使用2方法时会在资源使用完毕后自动对其释 ......
Unsourced Multiple Access With Random User Activity论文复现
仿真内容 文件中包含了一个关于无源多用户接入（Unsourced Multiple Access，UMA）系统的 MATLAB 数值例程，用于评估随机用户活动情况下的随机编码界限。 这个工作主要在论文 [1] 中介绍，该论文题为 "Unsourced Multiple Access With Ran ......
如何解决yum安装软件时报错This system is not registered with an entitlement server. You can use……
Red Hat、基于red hat源代码所编译的cent os 都会遇到这种问题，红帽需要对当前的系统进行注册后才能使用yum安装软件，解决方法多种多样，如直接注册+订阅/换yum源/干掉Red Hat Subscription Manager订阅管理器 解决方法：这里介绍最简单的一种：禁用Red ......
PHP ‘Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated’ 错误的原因和解决办法...
其实从错误信息里就看出错误原因了：Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated，这是 PHP 7.4 版本的更新，从 7.4 后，只能使用 $value[0] 的方式来获取字符串偏移，$value{0} 已 ......
Paper Reading: Oversampling with Reliably Expanding Minority Class Regions for Imbalanced Data Learning
为了设计更有效的插值过采样算法，本文提出了一种新的插值过采样方法 OREM。OREM 在原始少数类样本周围找到候选少数类区域，然后利用这些候选区域识别不包含任何多数类样本的干净子区域。它们被认为是潜在的少数类区域，所以通过将合成样本填充到干净子区域可以增强少数类的表达能力。OREM 方法的思路很简单... ......
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning Yuchi Chen 1, Minzhu Xie 1, Jie ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction Junjun ......
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier.
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier. 作者: Lu Cuihong; Xie Minzhu 作者背景: College of Information S ......
Class-Incremental Learning with Generative Classifiers(CVPR2021W)
前置知识：VAE（可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/348498294） Motivation 之前的方法通常使用判别式分类器，对条件分布\(p(y|\textbf{x})\)进行建模（classifier+softmax+ce）。其问题在于分类器会偏向最新学的类别， ......
Using Redis with FastAPI
Using Redis with FastAPI https://developer.redis.com/develop/python/fastapi/ https://github.com/fanqingsong/fastapi-redis-tutorial FastAPI is a Python ......
java中的try-with-resource语法
java的世界千奇百怪。。。当我甩出如下代码段，不知阁下如何应对？ try(A a=new A()){ 和a变量无关的业务代码块 } 没错，这就是“臭名昭著”的try-with-resource语法，乍一看让人不知所云，其实它和try-finally的下述代码等价 A a=new A() try{ ......
论文阅读：2023_Semantic Hearing: Programming Acoustic Scenes with Binaural Hearables
论文地址：语义听觉:用双耳可听器编程声学场景 论文代码：https://semantichearing.cs.washington.edu/ 引用格式：Veluri B, Itani M, Chan J, et al. Semantic Hearing: Programming Acoustic S ......
神经网络入门篇：深度学习和大脑的关联性（What does this have to do with the brain?）
深度学习和大脑的关联性 开始讲故事（手动狗头） 深度学习和大脑有什么关联性吗？ 关联不大。 那么为什么会说深度学习和大脑相关呢？ 当你在实现一个神经网络的时候，那些公式是你在做的东西，你会做前向传播、反向传播、梯度下降法，其实很难表述这些公式具体做了什么，深度学习像大脑这样的类比其实是过度简化了我们 ......
Fine-grained Visual Classification with High-temperature Refinement and Background Suppression
摘要 细粒度视觉分类是一项具有挑战性的任务，因为类别之间的相似性很高，单个类别中数据之间的差异不同。为了应对这些挑战，以前的策略侧重于定位类别之间的细微差异并理解其中的判别特征。然而，背景还提供了重要信息，可以告诉模型哪些特征对于分类是不必要的甚至有害，并且过于依赖细微特征的模型可能会忽略全局特征和 ......
Border 基本使用
Border 基本使用 1单线效果 代码： <Border Grid.Row="0" BorderThickness="0,0,0,1" BorderBrush="Red" /> 说明： BorderThickness="0,0,0,1" 可以分别设置四条边，顺序是：左 上 右 下 2虚线效果 代码 ......