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① C++ Visual Studio 2022 中的改进、行为更改和错误修复(@会敲代码的史蒂夫.)
[质量分:85;难度等级:初;新鲜技术:81]
摘要:Visual Studio 2022 版本 17.4 中的一致性改进Visual Studio 2022 版本 17.4 中的一致性改进。
① 【微服务】SpringCloud轮询拉取注册表及服务发现源码解析(@卡布奇诺-海晨)
[质量分:87;难度等级:中;新鲜技术:99]
摘要:上一篇我们讨论了关于周期性任务的一些应用等,本篇文章我们来探究一下这些内容:周期性刷新注册表?全量拉取注册表还是增量拉取注册表、更新本地缓存?服务发现的入口、获取本地服务列表?
② 【微服务解耦之事件启动】Spring Boot 解耦之事件驱动(@人工智)
[质量分:84;难度等级:中;新鲜技术:99]
摘要:很简单并且很常见的一段业务逻辑:首先将产品先保存数据库,然后发送通知。随着业务需求的变化,代码也需要跟着一遍遍的修改。而且还会存在另外一个问题,如果通知系统挂了,那就不能再新增产品了。
③ Docker guide(@jiangcx_cpy)
[质量分:83;难度等级:中;新鲜技术:99]
摘要:docker学习记录,内容参考。
④ 微服务与中间件系列——GateWay整合Swagger3增强Knife4j(@简明编程)
[质量分:88;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:匹配上,比如我这个就是去除3个前缀,如果是/api/hello/**,就是去除2个前缀,这个一定不能错,因为这和swagger请求地址有关。统一进行文档管理,查看,避免swagger文档在微服务中使用繁琐的问题。注意路由的ID要对应服务的名称。
⑤ kubernetes集群安装Ingress-nginx(@carroll18)
[质量分:87;难度等级:初(关键词:安装);新鲜技术:99]
摘要:Ingress 公开从集群外部到集群内服务的 HTTP 和 HTTPS 路由。流量路由由 Ingress 资源上定义的规则控制。
① 基于MATLAB的Kmeans聚类算法的仿真与分析(@fpga和matlab)
[质量分:81;难度等级:高;新鲜技术:99]
摘要:同样的方法,分别计算所有对象到C2的欧式距离d,并且计算每个对象在半径R的范围内包含的对象个数W,所得到的最大的P值所对应的的对象作为第二个初始聚类中心C3。然后分别计算所有对象到C1的欧式距离d,并且计算每个对象在半径R的范围内包含的对象个数W。
② pytorch中tensor、backward一些总结(@牵一发而动全身)
[质量分:91;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:gradient。
③ 计算机视觉算法——基于Transformer的语义分割(SETR / Segmenter / SegFormer)(@Leo-Peng)
[质量分:91;难度等级:初(领域:算法;匹配程度:0.03);新鲜技术:99]
摘要:那么作者任务卷积正好就满足了上述这些特性,于是就设计了如下的Conditional Position Embedding模块:
④ 机器学习笔记之高斯分布(四)关于高斯分布的推断问题(@静静的喝酒)
[质量分:90;难度等级:初(关键词:学习笔记);新鲜技术:99]
摘要:在概率图模型——推断任务介绍中提到推断的本质就是求解变量的概率。已知随机变量集合X\mathcal XXX=(x1,x2,⋯,xp)TX=(x1,x2,⋯,xp)T给定。
⑤ 生成对抗网络GANs15个常用训练技巧(@沉迷单车的追风少年)
[质量分:83;难度等级:初(关键词:常用);新鲜技术:99]
摘要:本篇博客仅做翻译和简单解释!!!并且用红颜色的字标出,黑色字的是原文。
① 二十三种设计模式(@杀手不太冷!)
[质量分:90;难度等级:中;新鲜技术:23]
摘要:你兴致勃勃的和你的主管说你的想法。但是换来的确实你的主管的一顿臭骂,你主管说,你如果这样设计的话,那么所有的子类鸭子都会获取到会飞的行为,到时候在用户的电脑屏幕上,当他玩你设计的鸭子游戏的时候,在屏幕上就会出现会飞的木头鸭子,或者是会飞的纸盒鸭子。
① SpringBoot自动装配原理(@心里裹着光的人)
[质量分:91;难度等级:中;新鲜技术:99]
摘要:为什么要用Springboot?SpringBoot相比Spring有什么优点?说到这个问题,必然会牵扯到自动装配,无需手动添加很多配置,开箱即用。首先我们都知道,在spring中约定大于配置。所以我们首先要有一个约定。
② [Spring MVC 8]高并发实战小Demo(@三金C_C)
[质量分:92;难度等级:中(领域:Java;匹配程度:0.12);新鲜技术:97]
摘要:很多公司后端架构必会采取很多措施来解决这种高并发场景,比如引入缓存提升读的性能、使用MQ队列进行异步处理。本章没有复杂的前端页面和业务,主要是部分功能,理解高并发的架构设计。
① React router(v6)(@丿小丸子巛)
[质量分:87;难度等级:初;新鲜技术:74]
摘要:连接的那部分内容)(不是state传参的state对象,也不是params对象),需要用get方法获取上面的属性;(可以看下面动态路由的示例)(1)直接传入数字(1,-1),模拟的是浏览器的前进回退,相当于history.go()。
② vue3的面试题(@田江)
[质量分:83;难度等级:初(关键词:面试);新鲜技术:65]
摘要:ref用来定义:基本类型数据。reactive用来定义:对象(或数组)类型数据。备注:ref也可以用来定义对象(或数组)类型数据, 它内部会自动通过reactive转为代理对象。
① 跨模态神经搜索实践VCED 基于Streamlit实现前端页面设计和逻辑(@includeSteven)
[质量分:85;难度等级:中(领域:Python入门;匹配程度:0.03);新鲜技术:99]
摘要:Streamlit的架构每当修改了源代码或用户与Streamlit的任意组件进行交互,都会产生一个on_change或on_click的回调(callback),它会尝试执行剩下的代码(通常是整个代码文件)。这里首先设计页面,然后再设计整个页面的逻辑。
① zkSync一个 L2 块和一个 L1 汇总块深入分析(@FeelTouch Labs)
[质量分:81;难度等级:中(关键词:深入);新鲜技术:26]
摘要:L2 块,或只是“块”,只是在 L2 上创建的块,即在 zkSync 网络上。一个 L1 汇总块,我们称为“批次”,是一组连续 (L2) 块,它包含所有事务,并且以相同的顺序,从批次中的第一个块到批次中的最后一个块。在这一步之后,交易被认为是最终的。
① SpringCloud系列(一)Eureka 注册中心(@Fug_Lee)
[质量分:86;难度等级:中;新鲜技术:99]
摘要:
② Zookeeper学习笔记(@飘零书剑)
[质量分:91;难度等级:初(关键词:学习笔记);新鲜技术:99]
摘要:namespace参数:创建节点的根目录,下面创建节点的根目录是在lmx目录下创建,指定namespace可以省略不写根目录 *
③ RabbitMQ-笔记(@Fantasy`)
[质量分:86;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:AMQP,即 Advanced Message Queuin Protocol (高级消息队列协议),是一个网络协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计。
④ MySQL进阶实战8,分区表详解(@哪 吒)
[质量分:90;难度等级:中(关键词:进阶);新鲜技术:64]
摘要:可以通过批量操作的方式来降低单个操作的此类开销。当更新一条记录时,分区层先打开并锁住所有的底层表,先确定需要更新的记录在哪个分区,然后取出数据并进行更新,再判断更新后的数据应该放在哪个分区,最后对底层表进行写入操作,并对原数据所在的底层表进行删除操作。
⑤ 分布式缓存(@来世做春风嘛)
[质量分:81;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:1.1 RDBRDB 全称 Redis Database Backup file(Redis 数据备份文件),也被叫做 Redis 数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当 Redis 实例故障重启后,从磁盘读取快照文件,恢复数据。
① Material Design之CoordinatorLayout 与AppbarLayout与CollapsingToolbarLayout(@jxq1994)
[质量分:87;难度等级:初;新鲜技术:86]
摘要:注意:AppbarLayout 严重依赖于CoordinatorLayout,必须用于CoordinatorLayout 的直接子View,如果你将AppbarLayout 放在其他的ViewGroup 里面,那么它的这些功能是无效的。
① 【毕业设计】45-基于单片机的智能温度/超温报警计的系统设计(原理图工程+仿真工程+源代码+答辩论文+答辩PPT)(@叫我Eric)
[质量分:88;难度等级:高(关键词:论文);新鲜技术:2]
摘要:本次系统主要有硬件和软件两个部分组成。硬件部分由STC89C51单片机最小系统单元,温度检测电路单元,报警单元,人机交互单元,电源单元,液晶显示器单元组成,在设计上硬件需要考虑到系统的稳定性以及可靠性。
① 教学:制作 GitHub 同步近期博客卡片(@珍儿2022)
[质量分:81;难度等级:初;新鲜技术:45]
摘要:使用了120行左右的代码就实现了这个文章卡片在 Github 主页的展示,完整的代码已经上传至 Github,欢迎你也尝试一下这个小巧的功能~你的支持和肯定,是我坚持写作的动力。
② GitHub使用教程(@哀莫离裳)
[质量分:92;难度等级:初(关键词:安装);新鲜技术:16]
摘要:git reset指令中的hard参数是什么意思?它是否有别的参数呢?softmixedhead先看soft,这是官方文档对其的解释:意思是说,仅仅在本地库移动HEAD指针,完全不触及索引文件或工作树。
③ 轻松玩转树莓派Pico之三、Windows+Ubuntu虚拟机模式下VSCode C语言开发环境搭建(@杭州_燕十三)
[质量分:82;难度等级:初(关键词:环境搭建);新鲜技术:2]
摘要:上一节讲到VSCode插件Remote-SSH可支持连接SSH主机,这样就可以通过安装在Windows下的VSCode,使用SSH连接至Linux主机,进行各种Linux命令操作。选择对应的操作系统进行下载,当前开发模式选择的是Windows操作系统。
① 常见的限流算法与实现(@结构化思维wz)
[质量分:81;难度等级:初(关键词:常见);新鲜技术:77]
摘要:漏桶算法思路很简单,我们把水比作是请求,漏桶比作是系统处理能力极限,水先进入到漏桶里,漏桶里的水按一定速率流出,当流出的速率小于流入的速率时,由于漏桶容量有限,后续进入的水直接溢出(拒绝请求),以此实现限流。滑动窗口算法是对固定窗口算法的改进。
① 【软考软件评测师】第二十九章 可靠性可用性测试(@进击的横打)
[质量分:89;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:在软件系统中,无需在线容错的地方,或不能采用冗余设计技术的部分,如果对可靠性要求较高,故障有可能导致严重的后果,一般采用检错技术,在软件出现故障后能及时发现并报警,提醒维护人员进行处理。根据软件可靠性管理的定义,确定软件的可靠性目标在软件的需求分析阶段。
① ORB-SLAM2 ---- Tracking::CreateInitialMapMonocular函数(@Courage2022)
[质量分:86;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:接着我们遍历所有可以观测到该地图点的关键帧,提取能观测到该地图点的相机坐标与地图点坐标,形成指向地图点的向量并归一化进行累加。方法是先获得当前点的所有描述子,然后计算描述子之间的两两距离,最好的描述子与其他描述子应该具有最小的距离中值。
① gRPC gateway - Http Restful API & gRPC 协议转换(@u013433591)
[质量分:82;难度等级:初(领域:网络;匹配程度:0.09);新鲜技术:99]
摘要:完整项目结构如下。
① 【云原生】设备云之云服务器的配置与使用(@一直在尽头)
[质量分:90;难度等级:初;新鲜技术:97]
摘要:在“Messages–>Topic”填写发布主题:Topic/flexem/fbox/222218030xxx/system/GetInfo,在“Messages–>Messages”填写点的内容“Taglist”,会获取盒子中所有的监控点条目。
① Go学习笔记 -- 函数和高阶函数(@Mingvvv)
[质量分:85;难度等级:初(关键词:学习笔记);新鲜技术:51]
摘要:使用func关键词,第一个括号里面定义参数类型以及参数的标识符,第二个括号里面定义返回值类型。//打印字符串并返回打印的字节数。闭包是可以包含自由变量的代码块,这些变量不在这个代码块内或者任何全局上下文中定义,而是在定义代码块的环境中定义。
① 第N次入门Rust - 12.智能指针(@只想静静发育)
[质量分:91;难度等级:初(关键词:入门);新鲜技术:94]
摘要:这一篇介绍Rust中常用的智能指针以及如何自定义智能指针~
① 芒果改进YOLOv7系列:首发改进特征融合网络BiFPN结构,融合更多有效特征(@芒果汁没有芒果)
[质量分:81;难度等级:中(领域:Python入门;匹配程度:0.06);新鲜技术:99]
摘要:bifpn 头与 EfficientDet 中提出的头相同,与 YOLOv5 PANet 头的差异非常小,我们在 COCO 上性能几乎一致。第二种:另外还有一种使用方式:即 设置权重系数,做过实验,性能表现不如v5作者提供的配置简单直接。
② Mybatis generator实战:自动生成POJO类完整解决方案(@Python&Basketball)
[质量分:85;难度等级:中;新鲜技术:98]
摘要:在用Mybatis generator 生成可以用来访问(多个)表的基础对象,遇到一个问题,就是columnRenamingRule可以替换所有表元素里字段前缀。你看过框架的源码吗?我们做个投票了解一下。
③ 知识蒸馏 | YOLOv7知识蒸馏实战篇 | 2/2*(@迪菲赫尔曼)
[质量分:82;难度等级:初(领域:Python入门;匹配程度:0.19);新鲜技术:99]
摘要:提升网络精度最简单的方式就是增加网络的深度或者宽度,所以当我们训练好了一个模型以后,只要适度增加网络的深度或宽度就可以提升模型的性能,本例子使用。在超参数配置文件中增加一个新的超参数。,这就要求你再训练一个较大的。,这就要求你再训练一个较小的。