- C++使用ZeroMQ和MessagePack实现简单又轻量级的RPC框架
特立独行的猫a
C++c++rpczeromqmessagepack
在现代的分布式系统中,远程过程调用(RPC)是一个非常重要的机制,它允许不同的服务或组件之间的通信,就像调用本地函数一样。本文将介绍如何使用ZeroMQ和MessagePack来构建一个轻量级的RPC框架,并提供一个简单的使用示例。ZeroMQ简介ZeroMQ(也称为0MQ)是一个高性能的异步消息库,旨在使用标准的、对等的传输协议实现消息的发送与接收。ZeroMQ的核心是提供一个消息队列,使得消息
- 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目
xdpcxq1029
技术分享docker开源容器
有些配置项不知道该不该用,不知道该在哪用,不知道怎么用,所以我自己写个文章简单记录一下做个笔记本文介绍的是基于Docker运行frps和frpc,并通过TCP协议简单穿透SSH和HTTP,在观看本文之前请确保你的机器已经安装Docker服务端搭建frps#连接拥有公网IP的服务器,在合适的位置创建frps目录作为工作空间#创建frps目录作为工作空间$mkdirfrps#创建服务端配置文件$tou
- AI编程篇-python基础篇
cv工程师(ctrl+c\v)
AI编程python
转型AI算法后的总结-python基础篇python基础AI算法工程师的日常开发工作离不开python这门语言。python的优点:开源免费、简单易学、丰富的库。以下是我总结的python的一些基础:1.python及IDE工具安装对于初学者来说,python的安装是必不可少的,但是为了方便代码编辑和查看结果及debug,可以安装pycharm社区版暂时用来前期学习:python安装及注意事项:下
- C/C++框架和库推荐
大王算法
C++入门及项目实战宝典C/C++开发实战365C++
值得学习的C语言开源项目-1.WebbenchWebbench是一个在Linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写,代码实在太简洁,源码加起来不到600行。下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/web
- 如何设计一个高并发的秒杀架构?
老程不秃
数据结构Java后端架构java数据结构程序人生spring
写在前面高并发下如何设计秒杀系统?这是一个高频面试题。这个问题看似简单,但是里面的水很深,它考查的是高并发场景下,从前端到后端多方面的知识。秒杀一般出现在商城的促销活动中,指定了一定数量(比如:10个)的商品(比如:手机),以极低的价格(比如:0.1元),让大量用户参与活动,但只有极少数用户能够购买成功。这类活动商家绝大部分是不赚钱的,说白了是找个噱头宣传自己。虽说秒杀只是一个促销活动,但对技术要
- OpenCV | 图像读取与显示
ToBeCertain
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OpenCV对图像进行处理时,常用API如下:API描述cv.imread根据给定的磁盘路径加载对应的图像,默认使用BGR方式加载cv.imshow展示图像cv.imwrite将图像保存到磁盘中cv.waitKey暂停一段时间,接受键盘输出后,继续执行程序cv.destroyAllWindows释放所有资源目录一.OpenCV基本操作函数1.cv.imread()图像读取2.cv.imshow()
- kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记
supernova121
学习笔记
问题描述:通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述:图像+临床文本信息评价指标:pAUC,用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析(文本)基于CatBoost、LGBM和XGBoost三者的组合,为每个算法创建了XX个变体,总共XX个模型,进行集成学习。CatBoost在传统梯度提升决策树(GBDT)基础上,引入了一系列关键技术创新,以提升处理类
- 文件包含漏洞和文件下载漏洞
杨学喜 041740424
安全web安全
什么是文件包含?简单来说,文件包含就是将指定的文件当代码执行,黑客通过执行文件里的恶意代码来获取服务器的信息文件包含有本地包含与远程包含本地包含:执行的文件就在被攻击的服务器上远程包含:执行的文件在黑客自己的服务器上本地包含无限制1新建一个1.php文件,里面有文件包含漏洞?php$filename=$_GET['filename'];include($filename);?>2新建一个1.txt
- opencv图像视频的加载和显示
NDNPOMDFLR
opencvpython
opencv图像视频的加载和显示基于上篇文章,在开始之前需要在上级目录里打开jupyternotebook首先需要进入scrips目录里进行激活,然后如果在该目录下输入jupyternotebook的话,不太好所以需要进入上级目录创建和显示窗口需要牢记的命令namedWindow()创建命令窗口imshow()显示窗口destroyAllwindows()摧毁窗口resizeWindow()改变窗
- 三个简单最短路
L_M_TY
算法最短路DijkstraFloyd
题目一:E-Train题目链接:E-Train给定N个编号为1至N的城市以及M条铁路。第i条铁路连接城市Ai和Bi,每当时间为Ki的倍数时会同时、分别从Ai和Bi发出开往对方的列车,列车从出发至到达花费Ti时间。开始时你在城市X,输出你到达城市Y的最早时间。若无法到达,输出-1。忽略转车所需要的时间。即,当你T时刻到达某个城市时,可以立刻乘坐T时刻从这个城市发出的列车。数据输入范围:2≤N≤105
- 智能化编程新时代,DeepSeek加持下的开发革命
ObsidianRaven13
最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题:智能化编程新时代,DeepSeek加持下的开发革命随着人工智能技术的飞速发展,编程领域正迎来一场前所未有的变革。从传统的手动编码到如今的智能辅助开发,这一过程不仅极大地提升了开发效率,还让编程变得更加简单和高效。在众多新兴工具中,基于DeepSeek模型的智能编程助手正在成为开发者的新宠。今天,我们将探讨这种工具如何
- 【杨乐昆何凯明AI论文】没有归一化的Transformer模型
东临碣石82
人工智能transformer深度学习
摘要:归一化层在现代神经网络中无处不在,长期以来一直被视为不可或缺的组成部分。本研究表明,通过使用一种极其简单的技术,没有归一化的Transformer模型可以达到相同或更好的性能。我们引入了动态Tanh(DyT),这是一种逐元素操作,表示为DyT(x)=tanh(alphax),作为Transformer中归一化层的即插即用替代品。DyT的灵感来源于这样一个观察:Transformer中的层归一
- 芯谷78M05:三端正电压调节器的稳定之选
青牛科技实业01
芯谷单片机嵌入式硬件散热风扇智能家居科技音频限幅便携式音频
在电子电路设计中,稳定的电源供应是确保系统正常运行的关键因素之一。78M05作为一款经典的三端正电压调节器,以其简单、可靠和高效的特性,成为了众多工程师在5V电源设计中的首选。本文将深入探讨芯谷78M05的特性、电气参数、典型应用电路以及使用注意事项,帮助读者全面了解这一经典芯片。一、产品概述芯谷78M05是一款三端正电压调节器,属于78MXX系列固定电压调节器集成电路的一员。该芯片能够提供稳定的
- 深入探究YOLO系列的骨干网路
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深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入,并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列,我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分,负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
- AI开发 - 算法基础 递归 的概念和入门(三)递归的进阶学习
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PythonAI应用与观察算法学习深度优先
前面我们通过2篇文章,一起了解了递归,以及使用递归来解决汉诺塔问题。今天我们在这个基础上,进一步地熟悉和学习递归。这篇学习笔记将涵盖递归的基本概念、应用、优化技巧、陷阱及与迭代的对比,并通过具体的Python代码示例和大家一起来深入理解递归的使用。一、巩固基础1.递归的概念递归,简单来说就是函数自己调用自己。听起来有点绕,但其实就像俄罗斯套娃,一层套一层,直到遇到最小的那个娃娃(基线条件)才停止。
- jqktrader 项目教程
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jqktrader项目教程jqktrader同花顺自动程序化交易项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/jq/jqktrader1.项目的目录结构及介绍jqktrader/├──.github/│└──workflows/├──demo.ipynb├──poetry.lock├──pyproject.toml├──README.md├──LICENSE└──jqkt
- 《Python深度学习》第四讲:计算机视觉中的深度学习
earthzhang2021
2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一,它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下,计算机可以自动识别照片中的物体、人脸,甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇?其实,这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络(CNN)。今天,我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络(CNN)是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
- Python PyQt5 简单的信号和槽 多线程传数据
热爱生活热爱你
python3qtpythonqt开发语言
注:pythonqt的信号与槽和c++qt还是有一些区别的,尤其是在connect方面;pythonqt信号和槽需要关注下对象的生命周期,不然信号发送后槽是接受不到的;1、a.py:多线程及定义信号和发送信号;importtimefromPyQt5.QtCoreimportpyqtSignal,QThread#发送信号classSender(QThread):my_signal=pyqtSigna
- 第5课 树莓派的Python IDE—Thonny
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树莓派之基本应用树莓派ThonnyIDE
1.Thonny的特点Thonny是一款面向初学者的PythonIDE。它由爱沙尼亚的Tartu大学开发,其调试器是专为学习和教学编程而设计的。Thonny具有如下特点易于上手。Thonny内置了Python3.7,因此只需要一个简单的安装程序,你就可以开始学习编程了(如有必要,您还可以使用单独的Python安装)。初始的用户界面会删除可能分散初学者注意力的所有功能。查看变量方便。当写完代码后,可
- 华为OD机试 - 简单的解压缩算法 - 栈(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分)
哪 吒
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述现需要实现一种算法,能将一组压缩字符串还原成原始字符串,还原规则
- 解决OpenCV读取目标图像,cv2.imshow出现闪退的问题
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前言本文是该专栏的第17篇,后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识,记得关注。最近有粉丝朋友询问到OpenCV读取目标图像出现的一个问题,在基于python语言“使用OpenCV读取目标图像的时候,利用cv2.imshow函数出现闪退”的情况。而本文,笔者将详细介绍针对上述问题,给出一个详细的应对思路以及解决方法。废话不多说,具体的细节部分以及详细的解决方案,跟着笔者直接往下看正文详细内容
- 关于将平板作为副屏的使用
sbuds
平板
我的需求我现在拥有一个联想小新平板(联想小新pad2022),还有一个联想小新电脑(联想小新pro13),原本买联想平板就图个便宜这是真的,但是还有一层就是联想的生态,但是这他喵的,联想的超级互联的生态实在是拉跨,我几乎看了所有的解决方案,还是解决不了连不上的问题.为什么要生态理由应该也很简单,无非就是传输文件比较方便等等,但是作为一个程序员来说,更重要的是我看中的副屏功能,但是联想的生态让我很失
- 如何选择显卡(202408)
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操作系统经验分享1024程序员节
(图片来自网络)显卡,也被称为视频卡、图形适配器或GPU(图形处理单元),是电脑中负责渲染图形输出到显示器的关键硬件组件一显卡的基本作用1.图形渲染显卡的主要任务是处理和渲染图形。无论是浏览网页、观看视频还是使用图形设计软件,所有这些操作都需要显卡来计算图形信息,并将其转化为可在屏幕上显示的图像。显卡包含专门设计用于图形处理的芯片,可以快速执行这些操作,从而提供流畅和高质量的视觉体验。2.加速图形
- python flask 分页_Python的Flask框架中实现分页功能的教程
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BlogPosts的提交让我们从简单的开始。首页上必须有一张用户提交新的post的表单。首先我们定义一个单域表单对象(fileapp/forms.py):classPostForm(Form):post=TextField('post',validators=[Required()])下面,我们把这个表单添加到template中(fileapp/templates/index.html):{%ex
- 【Linux】日志插件
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个人主页~日志插件一、日志文件的重要性二、日志文件的简单实现1、comm.hpp2、log.hpp三、测试用例一、日志文件的重要性故障排查与问题定位快速发现问题:日志能够实时记录系统运行过程中的各种事件和状态信息,当系统出现故障或异常时,通过查看日志可以快速察觉到问题的发生,例如,服务器突然崩溃,日志中可能会记录下崩溃前的错误信息、异常堆栈,帮助运维人员第一时间得知系统出现了故障精准定位根源:详细
- JVMGC的分类详解
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JVMJVMGC的分类详解
JVMGC的分类详解首先JVM有4种GC第一种为单线程GC,也是默认的GC。,该GC适用于单CPU机器。第二种为ThroughputGC,是多线程的GC,适用于多CPU,使用大量线程的程序。第二种GC与第一种GC相似,不同在于GC在收集Young区是多线程的,但在Old区和第一种一样,仍然采用单线程。-XX:+UseParallelGC参数启动该GC。第三种为ConcurrentLowPauseG
- FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架
陆可鹃Joey
FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型,专注于视频去噪。该项目由MatteoTassano开发并维护,旨在提供一种快速且有效的解决方案,以消除视频中的噪声,同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量,确保在
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项目中用到列表的地方很多,二页面列表的显示必然要求分页,所以分页和查询几乎密不可分,如果说你不会分页查询数据,那你基本上还属于菜鸟。分页的原理很简单,从sql上看就是从哪一条开始,往后差几条。所以sql只需要传2个参数,这只是原理罢了,关键是实现。而实现的方法就多了去了,架构师干这个是小菜一碟。在我的项目中,关于分页架构师已经写好了一个管理分页的类,这个类与sql耦合,控制分页只需哟啊控制这个类的
- 算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制
夜半罟霖
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多头注意力机制 一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤:先不分多头,对输入张量分别做变换,得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split;用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果mask利softmax计算注意力得分矩阵atten对注意力得分矩阵施加Dropout将atten矩阵和VVV矩阵相乘再过一道最终的输出变换代码 给出一个d
- Hive SQL 精进系列: JSON_TUPLE 快速提取多键值
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目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object和from_json的对比4.1功能特点4.2语法和使用复杂度4.3性能表现4.4示例对比使用json_tuple使用get_json_object使用from_json五、使用注意事项
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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