原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_189 笔者投入M1的怀抱已经有一段时间了,俗话说得好,但闻新人笑,不见旧人哭,Intel mac早已被束之高阁,而M1 mac已经不能用真香来形容了,简直就是"香透满堂金玉彩,扇遮半面桃花开!",轻抚M1 mac那滑若柔荑的秒控键盘,别说996了,就是007,我们也能安之若素,也可以笑慰平生.好了,日常吹M1的环节结束,正所谓剑虽利,不厉不断,材虽美,不学不高.本次我们尝试在M1 Mac os 中搭建Python3的…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_201 前段时间,业界鼎鼎有名的动漫风格转化滤镜库AnimeGAN发布了最新的v2版本,一时间街谈巷议,风头无两.提起二次元,目前国内用户基数最大的无疑是抖音客户端,其内置的一款动画转换滤镜"变身漫画",能够让用户在直播中,把自己的实际外貌转换为二次元"画风".对于二次元粉丝来说,"打破次元壁,变身纸片人"这种自娱自乐方式可谓屡试不爽: 但是看多了就难免有些审美疲劳,千人一面的&…

缘起 哈喽大家好,兜兜转转终于来到了Vue实战环节,前边的 6 篇关于Vue基础文章我刚刚简单看了看,感觉写的还是不行呀,不是很系统,所以大家可能看上去比较累,还是得抽时间去润润色,修改修改语句和样式,至少也得对得住粉丝哈,应该给博客园官方提个小建议,要是能允许好友或者其他人修改文章的功能就好了,比如百科和Wiki 那种就挺好哈哈,今天呢,终于到了安装环境的一章了,网上的栗子和文档也是很多,本来打算跳过这一章节,但是想想,本系列还是需要这一块来完善的,这才是整体教程嘛,好啦,废话不多说,准备好电…

1. 前言 <论语·魏灵公>:"工欲善其事,必先利其器.居是邦也,事其大夫之贤者,友其士之仁者." 工欲善其事必先利其器.我们在熟悉一个陌生项目的时候,首先会大概去看一下功能简介,浏览一下代码.如果还比较中意的话,就会下载下来,搭个环境跑一跑,仔细研究里面的功能和代码实现. 基础环境都搭建不好,那就别谈后面如何去学习和研究项目. 废话不多说,在这里总结一下,我们在学习项目开始之前,就先把基础环境该配好的配好.这样就避免在中途学习的时候,我们又来搞环境. 2. 基础环境配置清…

山东省滕州市木石镇化石沟村QQ群116528924…

近期下了个游戏叫木石世纪(Timber and Stone),沙盒游戏类,看着还不错. 搜了下游戏资料,有人求汉化可是因为是小众游戏,没人出汉化.看了眼是Unity3d的,既然是.Net的,仅仅要资源不是在资源包里,应该都还是蛮简单的. 刚開始做了个字符串替换,发现有些地方还是比較麻烦,还不如拿UnityEngine里面的GUI函数开刀,也就是有了这么一次简单的哦汉化过程. 首先写个简单的类用于注入 public class TxtInjection { public static string…

前后端分离这个词一点都不新鲜,完全的前后端分离在岗位协作方面,前端不写任何后台,后台不写任何页面,双方通过接口传递数据完成软件的各个功能实现.此种情况下,前后端的项目都独立开发和独立部署,在开发期间有2个问题不可避免:第一是前端调用后台接口时的跨域问题(因为前后端分开部署):第二是前端脱离后台服务后无法独立运行.本文总结最近一个项目的工作经验,介绍利用grunt-contrib-connect和grunt-connect-proxy搭建前后端分离的开发环境的实践过程,希望能对你有所帮助. 注:…

安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译.网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便. 选择MXNet的原因是因为看了<Caffe.TensorFlow.MXNet三个开源库的对比>这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习…

工欲善其事必先利其器,着手开始学习写代码之前,我们需要先准备好需要用到的工具.这篇文章会教大家部署好环境,同时会告知前期我们需要知道的一点内容(可以不用特别理解,只要记住用法就行,后续会深入展开介绍),最后走出编码第一步,实践一下Hello World小程序. 一.准备环境 前期的入门学习,我们暂时使用VB6.0精简版,适应一下基础的编程内容. 直接找百度或其他搜索引擎,输入关键字:VB6.0 ,找其中的精简版下载,文件在5~6M左右.下载后一直点击下一步直至安装成功.基本上安装无难度,全程无障…

android的开发环境早期要自己去去官网下SDK,ADT,AVD等.不仅在一开始要面临国内防火墙的阻拦,四处奔波之后都下载好了,还得自己Linked,可谓困难重重.随着android开发的火热,上面那些基本随处都可以下到了,而且随着众多优秀的开发软件的完善,现在进行android开发环境的配置已经很简单了.就举我自己用的myeclipse来说,就可轻松将这些linked在一起,完全不用我们去写Linked文件. 这里我就不从头一步步介绍如何安装Myeclipse已以及上面的SDK和ADT如何下…

参考[1].在前后端分离的SpringBoot项目中集成Shiro权限框架 参考[2]. Springboot + Vue + shiro 实现前后端分离.权限控制   以及跨域的问题也有涉及…

前后端分离后遇到了跨域访问的问题: angular1中使用proxy很麻烦,最后还是失败结束:最后总结3种方法如下: 本人使用的第一种方法,只是开发环境下使用很方便! 1:禁掉谷歌的安全策略(Turn off CORS) For Windows 进入谷歌浏览器的安装目录下(我的目录如下 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe):然后命令行输入 --args --disable-web-se…

Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成. 采用了MVC的框架模式,即模型M,视图V和控制器C. 它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的,即是CMS(内容管理系统)软件.并于2005年7月在BSD许可证下发布.这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的(百度百科). 写在前面: 作为新手,你要知道的是,Python语言的开发环境,是所有后端语言开发环境中最为简单的... 一.python 解释器 当我们编写…

在前面两篇随笔<ABP开发框架前后端开发系列---(7)系统审计日志和登录日志的管理>和<ABP开发框架前后端开发系列---(8)ABP框架之Winform界面的开发过程>开始介绍了权限管理的内容,其中只是列出了内部的权限系统的审计和登陆信息,以及对Winform界面的整合,本篇随笔继续介绍ABP开发框架的权限控制管理内容,包括用户.角色.机构.权限等方面,以及该框架在Winform方面的应用集成. 1.ABP框架的权限控制管理内容 我们知道,权限管理一般都会涉及到用户.组织机构.…

缓存在一个大型一点的系统里面是必然会涉及到的,合理的使用缓存能够给我们的系统带来更高的响应速度.由于数据提供服务涉及到数据库的相关操作,如果客户端的并发数量超过一定的数量,那么数据库的请求处理则以爆发式增长,如果数据库服务器无法快速处理这些并发请求,那么将会增加客户端的请求时间,严重者可能导致数据库服务或者应用服务直接瘫痪.缓存方案就是为这个而诞生,随着缓存的引入,可以把数据库的IO耗时操作,转换为内存数据的快速响应操作,或者把整个页面缓存到缓存系统里面.本篇随笔主要介绍利用ABP框架的支持实现…

RAP2 是一个api管理系统,前后端协作开发的利器. 在线体验地址http://rap2.taobao.org Web接口管理工具,开源免费,接口自动化,MOCK数据自动生成,自动化测试,企业级管理. 有一份一键搭建的docker-compose.yml,但是已经是比较老的前端了,具体可以查看https://hub.docker.com/r/taomaree/rap2 我这里把他的docker-compose.yml贴出来 version: '2.2' services: delos: con…

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从…

原理:开发环境下的跨域:在node.js上实现请求转发,vue前端通过axios请求到node.js上,node.js将请求转发到后端,反之.响应也是,先到node.js上,然后转发vue-cil项目上. 需要在根目录下新建文件vue.config.js. vue.config.js: vue.config.js 是一个可选的配置文件,如果项目的 (和 package.json 同级的) 根目录中存在这个文件,那么它会被 @vue/cli-service 自动加载.你也可以使用 package.…

开发环境: IDE:IntelliJ IDEA 2017+ DB: mysql5.7.4.PostgreSQL.mongoDB.redis JDK:JDK1.8+ Maven:Maven 3.2.3+ 技术框架:前后端分离.微服务等 核心框架:spring boot 2.0.0.springcloud. 持久层:mybatis 1.3.2(ibatis). 日志管理:log4j 2.10.0.SLF4j 1.7 Js框架:Jquery 1.8.0 web框架:bootstrap 3 模板框架:A…

1.ubuntu下让python脚本可直接运行: test.py文件(后缀可省)#!/usr/bin/pythonprint('wwwww') sudo chmod +x ./test.py (sudo chmod 755 ./2)执行./test.py即可可添加为快捷方式:sudo ln -s /home/zh/桌面/test.py /usr/bin/test执行test 2.取出0-20中,能够被3整除的数(列表解析)>>> [x for x in range(0,20) if x…

一.iOS开发的前景 2012年3月份,苹果公司的市值已经突破5000亿美元,成为世界上市值最大的公司.5000亿是神马概念呢? 可以帮助陷入欧债危机的8个国家偿还债务 可以买下35个天安门广场.34座卢浮宫.109座圆明园 可以同时买下雅虎.戴尔.百思买.摩托罗拉.动视暴雪 超过105个国家一年的GDP 平铺在地上,能覆盖42%的美国领土 每个苹果员工可以分到660万美元 ...... 这个5000亿,真可谓“富可敌国”.在此,我们还要感谢苹果公司给雅安捐款5000万.其实,苹果对我们中国消费…

人生如戏,戏子多半掉泪! 我是一名大四学生,刚进入一家软件件公司实习,虽说在大学中做过好多个实训项目,都是自己完成,没有组员的配合.但是在这一个月的实习中,我从以前别人教走到了现在的自学,成长很多. 以前做过的项目都是springmvc+mybatis,到了公司项目里用的是springboot+mybatis.这两个框架很相似,但是如果你不注重细节,你会输的很惨.细节决定成败,你们相信的! 1.创建maven项目(以eclipse为例,以后再为大家介绍idea) (1)File-New-othe…

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

此前介绍过几篇关于Jenkins配置相关的文章,今天再来说说参数化构建和构建前删除已有的报告.在实际测试过程中,是需要测试几套环境的,不使用参数化构建的话,构建脚本就比较麻烦了:自然,已生成的报告,不删除再构建,发送的报告也就比较冗余.接下来就来说下这两个简单的配置. 参数化构建 参数化,这个词,相信大家都很熟悉,就不啰嗦了.在jenkins配置中,常规配置下,勾选参数化构建过程按钮.添加对应的参数,有凭证参数.字符参数.密码参数等,此处选择Active Choices Reactive Par…

对于神经网络而言,每一个样本的输入与输入直接都是独立的,即预测的结果之间并没有联系 而对于RNN而言:不仅仅是有当前的输入,而且上一层的隐藏层也将进行输入,用于进行结果的预测.因此每一个输入都与之前的输入可以通过隐藏层的输入而产生联系. 这种特性在自然语言的处理中使用较广,即当前输入预测下一个词,与上一层隐藏层的传入有关 RNN的前向传播 比如预测ot结果,即输入xt,预测下一个词的结果即为ot, st表示的是当前隐藏层的个数,V表示将st进行np.argmax求得预测类别, 使用softmax…

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.…

神经网络由各个部分组成 1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值, 得分函数表示最后一层的输出结果,得分函数的维度对应着样本的个数和标签的类别数 得分结果的实例说明:一个输入样本的特征值Xi 1*4, w表示权重参数3*4,这里使用的是全连接y = w * x.T,输出结果为3*1, 这3个结果分别表示3种标签的得分值 代码说明: out = np.dot(x_ro…

通过JSONP实现跨域已是老生常谈,JSONP跨域限制多,最近了解了一下CORS. 参考: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/Access_control_CORS http://newhtml.net/using-cors/ https://www.w3.org/TR/2013/PR-cors-20131205/ CORS是W3c的一个工作草案,定义了在跨域访问资源时浏览器和服务器应该如何沟通.CORS背后的基本思想是使用自定义…

在前面随笔介绍的<ABP开发框架前后端开发系列---(7)系统审计日志和登录日志的管理>里面,介绍了如何改进和完善审计日志和登录日志的应用服务端和Winform客户端,由于篇幅限制,没有进一步详细介绍Winform界面的开发过程,本篇随笔介绍这部分内容,并进一步扩展Winform界面的各种情况处理,力求让它进入一个新的开发里程碑. 1.回顾审计日志和登陆日志管理界面 前面介绍了如何扩展审计日志应用服务层(Application Service层)和ApiCaller层(API客户端调用封装层)…

有一小段时间没有持续升级ABP框架了,最近就因应客户的需要,把ABP框架进行全面的更新,由于我们应用的ABP框架,基础部分还是会使用官方的内容,因此升级的时候需要把官方基础ABP的DLL进行全面的更新,以及对应的引用DLL也同步更新才行.不过在升级过程中还是很多奇奇怪怪的问题,本篇随笔针对出现的情况进行一系列的总结,以便后面有一个对照参考吧. 1.最新案例源码和NugGet程序包更新 ABP官方的基础模块更新速度还是很快的,一段时间过去,就跳过了几个版本号,我是在旧版本的基础上进行手动的NugG…