ArcGIS如何自动获得随机采样点？

React 源码深度解读（十）：Diff 算法详解

一、前言React是一个十分庞大的库，由于要同时考虑ReactDom和ReactNative，还有服务器渲染等，导致其代码抽象化程度很高，嵌套层级非常深。阅读React源码是一个非常艰辛的过程，在学习过程中给我帮助最大的就是这个系列文章。作者对代码的调用关系梳理得非常清楚，而且还有配图帮助理解，非常值得一读。站在巨人的肩膀之上，我尝试再加入自己的理解，希望对有志于学习React源码的读者带来一点启发。本系列文章基于React15.4.2，以下是本系列其它文章的传送门： React源码深度解读（一）：首次DOM元素渲染-Part1 React源码深度解读（二）：首次DOM元素渲染-Part2 React源码深度解读（三）：首次DOM元素渲染-Part3 React源码深度解读（四）：首次自定义组件渲染-Part1 React源码深度解读（五）：首次自定义组件渲染-Part2 React源码深度解读（六）：依赖注入 React源码深度解读（七）：事务-Part1 React源码深度解读（八）：事务-Part2 React源码深度解读（九）：单个元素更新 React源码深度解读（十）：Dif

fileio_network_adapters

往期专题请查看www.zhaibibei.cn 这是一个坚持Oracle，Python,MySQL原创内容的公众号今天为： fileio_network_adapters 大家点击阅读原文查看点击阅读原文获得更好的阅读体验,推荐在PC端阅读 也可在公众站内搜索中回复Oracle搜索相关内容或直接打开个人网页搜索http://www.zhaibibei.cn 往期专题包括: Python自动化运维MySQL安装mysqldump命令详解mysqlbinlog命令详解xtrabackup工具详解打造属于自己的监控系统Python爬虫基础Oracleawr报告全解析OracleASM全解析OracleDataGuard全解析OracleClusterWare全解析Oracle常见参数解析Oracle常见故障处理OracleSQL优化案例

特朗普近百条推文，被 Twitter 标记为「不实消息」

By超神经内容提要：自从2016年美国大选之后，各社交平台因虚假消息误导选民而备受批评。近几年来，Twitter在消除虚假信息上投入了大力气，最近晒出了今年的成果。关键词：Twitter消除虚假消息算法政策全球可能没有第二家互联网公司，像Twitter这么霸气，对自己的国家领导人如此不留情面。尤其这位大V，不仅仅作为现任总统，还是Twitter全站粉丝数排行榜的第六位。截止目前，特朗普已有接近100条推文或转推，被Twitter官方打上「不实消息」的标签。大选前后，30万条推文被标记不实向来「推特治国」的特朗普，每天都会发布数十条推文，每一条都会引起一阵舆论风波。尤其是大选前期至近日败选，特朗普推文的画风日渐夸张，终于引来了Twitter的高频干预。滑动查看被标记的推文Twitter为特朗普推文打上的标签主要有两类：一是「关于选举舞弊的说法存在争议」，还有一类是「多方消息与推文中的观点不同」。 除了特朗普，其他涉嫌虚假信息的推文也没有放过。在大选日前后两周时间，Twitter将与总统大选有关的30万条推文标记为「潜在误导」，这些内容占所有选举相关推文的0.2％。根据Twitter的说法

ECCV2020 | DDBNet：目标检测中的Box优化

这篇文章收录于ECCV2020，作者团队是香港中文大学、腾讯优图、思谋科技等。整体文章思路通过深入了解box来优化anchor-free目标检测的性能，整体分为box分解和重组（D&R）模块和语义一致性模块，首先进行边界框的重组选择更准确的边界框，之后选择一致性强的像素来更精确地拟合目标范围，从而提高目标检测性能。思路还是不错，只是效果一般般。论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.14350.pdfAnchor-free目标检测方法中精确的边界框估计是这些方法成功的关键。但是，即使边界框具有最高的置信度得分，在定位环节仍然有一些瑕疵。为此，本文提出了一种boxreorganization方法（DDBNet），该方法可以深入到box中以进行更准确的定位。具体来说，第一步将漂移的框（driftedbox）过滤掉，因为这些框中的内容与目标语义不一致。接下来，将选定的框划分为边界（boundaries），并搜索排列整齐的边界，将其分组为更精确的框，从而更精确地拟合目标实例范围。实验结果表明，本文的方法是有效的，可实现最新的物体检测性能。简介在目标检测领域，尽管

动手学深度学习(十一) NLP循环神经网络

循环神经网络本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量，用表示在时间步的值。的计算基于和，可以认为记录了到当前字符为止的序列信息，利用对序列的下一个字符进行预测。 ImageName循环神经网络的构造我们先看循环神经网络的具体构造。假设是时间步的小批量输入，是该时间步的隐藏变量，则：其中，，，，函数是非线性激活函数。由于引入了，能够捕捉截至当前时间步的序列的历史信息，就像是神经网络当前时间步的状态或记忆一样。由于的计算基于，上式的计算是循环的，使用循环计算的网络即循环神经网络（recurrentneuralnetwork）。在时间步，输出层的输出为：其中，。从零开始实现循环神经网络我们先尝试从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，这里我们使用周杰伦的歌词作为语料，首先我们读入数据：importtorch importtorch.nnasnn importtime importmath importsys sys.path.append("/home/

记不住命令行？用这个开源项目一次性解决问题！

命令行是非常高效的工具，但一个很常见的现象是，很多命令行过一段时间就容易忘。举个栗子，如果我们常用git命令行管理代码、利用conda命令管理开发环境，如果过一段时间没用了，那么你还记得如何用git将本地代码同步到GitHub，还记得如何用conda命令删除一个本地环境吗？当然，我们可以在网上搜索一下，也能快速找到答案，但总之还是挺不方便的。我们常见的做法是，将容易忘记的命令行写到笔记中去，忘了再查就是。但现在，有一个新的开源项目navi，它提供了一个交互式的备忘录。看看下面的动图，可以说，不用做笔记、不用查History，我们再也不用担心忘记命令行了。如上所示，navi允许我们查阅所有的备忘录并执行对应的命令，值得注意的是，备忘录是实时匹配的，如果我键入git，那么差不多就剩下git相关的命令行。项目地址：https://github.com/denisidoro/navi神奇的命令行备忘录：navi机器之心也尝试了该工具，从安装到使用，总体感觉非常便捷。我们可以使用已有的命令行备忘录，也能自己导入以前常用的备忘录。我们可以配置可以直接运行的命令行，只需要手动加上参数就行；也可以写上

CentOS上搭建MariaDB复制

一直没有自己配置过mysql复制，这两天空闲一些，在电脑上装了免费的VMWareWorkstationPlayer，然后下载CentOS的最新版，开始配置一下。只记录了用到的命令，权当作流水账吧。1基础系统1.1系统信息#ipaddr//查看IP地址复制1.2安装必须软件#yumsearchifconfig #yuminstallnet-tools #yuminstallvim #yuminstalltelnet #yuminstallwget #yuminstallgpm//鼠标驱动 #systemctlenablegpm #systemctlstartgpm复制1.3三台服务器信息主服务器:192.168.5.128/24从服务器1:192.168.5.129/24从服务器2:192.168.5.130/242数据库MariaDB主要参考了图书《高性能MySQL》第3版。图书中介绍的是Mysql，但CentOS缺省集成了MariaDB的YUM源，也就懒得换了，直接用MariaDB就好。2.1数据库基础安装#yuminstallmariadb-server;mariadb-clien

程序员修神之路--redis做分布式锁可能不那么简单

这两天我刚基于redis写了一个分布式锁，很简单不管你基于什么做分布式锁，你觉得很简单吗？来来来在计算机世界里，对于锁大家并不陌生，在现代所有的语言中几乎都提供了语言级别锁的实现，为什么我们的程序有时候会这么依赖锁呢？这个问题还是要从计算机的发展说起，随着计算机硬件的不断升级，多核cpu，多线程，多通道等技术把计算机的计算速度大幅度提升，原来同一时间只能执行一条cpu指令的时代已经过去。随着多条cpu指令可以并行执行的原因，原来不曾出现的资源竞争随着出现，在程序中的体现就是随处可见的多线程环境。比如要更新数据库的一个信息，如果没有并发控制，多个线程同时操作的话，就会出现互相覆盖的现象发生。锁要解决的就是资源竞争的问题，也就是要把执行的指令顺序化01为什么需要分布式锁随着互联网的兴起，现代软件发生了翻天覆地的变化，以前单机的程序，已经支撑不了现代的业务。无论是在抗压，还是在高可用等方面都需要多台计算机协同工作来解决问题。现代的互联网系统都是分布式部署的，分布式部署确实能带来性能和效率上的提升，但为此，我们就需要多解决一个分布式环境下，数据一致性的问题。当某个资源在多系统之间共享的时候，为

点击图片放大至原始图片大小

有些时候为了排版的整洁，页面展示的图片不得不都是限定宽高的，如果想要点击图片放大至原始大小进行预览，再次点击回到原来样子，就要用到下面的代码了：var_w=parseInt($(window).width());//获取浏览器的宽度 $("#abcimg").each(function(i){ varimg=this; varrealWidth;//真实的宽度 varrealHeight;//真实的高度 $("<img/>").attr("src",$(img).attr("src")).load(function(){ realWidth=this.width; realHeight=this.height; }) varflag=1; $(img).on("click",function(){ if(flag==1){ if(realWidth>=_w){ $(img).css({ "width":"100%", "

无人驾驶 | 剑桥大学深度学习系统助力无人驾驶取得新突破(附论文、视频)

汽车要实现真正的无人驾驶，它必须能够感知和识别周围的物体，并且要知道自己的确切位置。这两方面都是无人驾驶技术的核心。英国剑桥大学的一个团队利用图像识别和深度学习技术在这两个方面取得了一定的突破。他们针对这两个方面分别研发了SegNet系统和PoseNet系统。尽管它们目前还不能控制无人驾驶汽车，但是它们能让机器“看见”，精确定位和识别所看之物，这种能力是开发自动驾驶汽车和机器人的关键因素。1.SegNet系统在无人驾驶汽车对周边物体的感知方面，传统的思路是使用雷达传感器，或雷达与LIDAR（一种遥感技术）相结合的设备，但是这些设备价格非常高，所有设备加起来甚至比整辆车还贵。这对于无人驾驶技术的快速发展非常不利。剑桥大学研发团队的SegNet系统避开了这些昂贵的设备，利用传统的相机来实现对周围物体的识别。它能拍下街景照片，实时将照片中的物体分成12个类别，例如路面、路标、行人、建筑物和骑自行车的人等。它能应对不同的光照和阴影条件，以及夜间环境，标记像素的准确度达到90%以上。研究人员运用了深度学习的技术来训练SegNet系统，希望它能在更复杂的环境及气候条件下能识别出物体。剑桥大学的一组

cocos2d怎么设置屏幕朝向？横屏 or 竖屏设置

在Cocos引擎里面找了好久，没找到相关接口，网上也搜索了好久，最后发现，原来需要根据各个平台分别进行设置。Android修改项目根目录 proj.android\AndroidManifest.xml文件中的android:screenOrientation属性值，portrait为竖屏，landscape为横屏 Windows直接用cocos引擎接口中的GLView::createWithRect方法指定窗口大小，需要注意的是，该方法在android环境下会报错，并导致程序崩溃，所以我们需要在代码里面这么写bool AppDelegate::applicationDidFinishLaunching() {   // initialize director     auto director = Director::getInstance();       auto glview = director->getOpenGLView();   if(!glview) {   #ifdef WIN32         glview = GLView::createWithRec

多漏洞组合实现百G数据泄漏

这是几年前的一次内部渗透测试案例，通过几个小漏洞组合起来获得了大量敏感信息，起初在一个小的内网进行nmap扫描，没有发现什么特别有价值的信息，只发现一个SMB共享，如图：看上去像是开发人员创建，用于计算机之间的文件共享，接下来使用impacket的smbclient.py访问该共享，获得了一些内容：通过命令行窗口没看到啥特别有用的文件，尝试下载回本地，发现了一个jar文件：看着像是自己写的程序，然后使用java的反编译软件jd-gui，下载地址：https://github.com/java-decompiler/jd-gui.git将代码克隆回本地然后编译：编译好之后启动：启动之后出现一个界面，打开要反编译的jar文件即可：在翻看了代码之后，找到了几个数据库的链接信息，如图：在全部尝试之后发现，这些IP均无法访问，我想，这些账号密码可能存在通用的，所以开始对整个内网进行扫描，探测所有运行mysql服务的端口，然后使用收集到的账号密码进行登录尝试，最后发现10.40.0.0/16网段一台电脑的3033端口登录成功。成功连接后发现，有五十多个与业务相关的数据表，包含的数据超过700G：为

【YOLOv5】手把手教你使用LabVIEW ONNX Runtime部署 TensorRT加速，实现YOLOv5实时物体识别（含源码）

  前言 上一篇博客给大家介绍了LabVIEW开放神经网络交互工具包【ONNX】，今天我们就一起来看一下如何使用LabVIEW开放神经网络交互工具包实现TensorRT加速YOLOv5。 以下是YOLOv5的相关笔记总结，希望对大家有所帮助。 内容地址链接 【YOLOv5】LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来 https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16802248.html 【YOLOv5】LabVIEWOpenCVdnn快速实现实时物体识别（ObjectDetection） https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16788146.html 一、TensorRT简介 TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几

APScheduler

说到定时任务，你会想起linux自带的crontab，windows自带的任务计划，都可以实现守时任务。没错，操作系统基本都会提供定时任务的实现，但是如果你想要更加精细化的控制，或者说任务程序需要跨平台运行，最好还是自己实现定时任务框架，Python的apscheduler提供了非常丰富而且方便易用的定时任务接口。本文介绍如何使用apscheduler实现你的定时任务。 apscheduler使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务，我们可以在主程序的运行过程中快速增加新作业或删除旧作业，如果把作业存储在数据库中，那么作业的状态会被保存，当调度器重启时，不必重新添加作业，作业会恢复原状态继续执行。apscheduler可以当作一个跨平台的调度工具来使用，可以做为linux系统crontab工具或windows计划任务程序的替换。注意，apscheduler不是一个守护进程或服务，它自身不带有任何命令行工具。它主要是要在现有的应用程序中运行，也就是说，apscheduler为我们提供了构建专用调度器或调度服务的基础模块。 安装 pininstallap

线上直播 | 未来金融研究所——以应用为中心，重塑金融研发效率

LOJ6807 「THUPC 2022 初赛」最小公倍树

LOJ6807「THUPC2022初赛」最小公倍树 题目大意 题目链接 给定两个正整数\(L,R​\)。考虑一张\(R-L+1​\)个节点的无向图，节点编号分别为\(L,L+1,\dots,R​\)，任意两个节点之间都有连边，边权为两点点权的最小公倍数（\(\mathrm{lcm}​\)）。求这张图的最小生成树的边权和。 数据范围：\(1\leqL\leqR\leq10^6\)，\(R-L\leq10^5\)。 本题题解 考虑用Kruskal算法求最小生成树，也就是贪心，每次取出两个端点不在一个连通块的、边权最小的边。问题是，这张图里的边实在是太多了，所以我们要考虑，什么样的边有可能成为被选中的边。从最小公倍数的特殊设定入手。 “最小”公倍数，这个要求太严格了，有点烦人。不妨这样重建一张新图：对于每个正整数\(k\)，在所有点权为\(k\)的倍数的点里，两两连边，边权为点权之积除以\(k\)。也就是说，我们现在只关心“公倍数”，而不关心“最小”的要求。所以，这张新图里会包含原图所有的边，同时多出一些边。不过，多出的边边权一定大于原有的边，所以不会对答案产生影响。接下来我们只需要在这张新

家庭局域网文件共享，轻松互联手机与电脑

  所谓局域网文件共享，就是指某个计算机通过网络等连接方式和其它计算机间相互分享的文件的一种方式。通过共享可以方便的在局域网文件共享，有利于提高工作效率。现如今，很多家庭都有很多可以上网的设备，比如台式PC，笔记本，WIFI手机等等之类的，这些设备大多是通过一个路由器上网，从而组成一个小小的家庭局域网。那么我们如何利用这个局域网来达到分享文件的目的呢？ Tips：局域网是指在某一区域内由多台计算机互联成的计算机组。 常见的局域网情景：1.家庭成员共用一个有线或无线路由器2.单位共用集线器、交换机、路由器上网3.学校校内通过一个交换机互联的计算机（比如同一楼层连接校内网的所有计算机或者智能设备）4.通过一根网线互联的两台计算机（注：理论上是交叉网线，但现在网卡一般均支持平行网线）   移动设备访问局域网内的文件：（以Android为例，使用RE文件管理器或ES文件管理器，需要知道共享端的内网IP地址）具体步骤：打开手机文件RE文件管理器，选添加，选择SMB设备，安装如下图添加，确定后即可看到电脑所有的共享，确定后，即可看到刚才的共享文件夹，点击后即可访问。如果用ES文

事件处理

   本节课我学习到了事件处理机制，事件处理机制就是为了实现对事件的处理，事件处理过程主要涉及事件源，事件和事件处理者，事件源是事件发生的场所，通常是各个组件；事件是对用户界面的操作，如操作键盘是触发的键盘事件；而事件处理者则是对收到的事件进行处理的程序，又叫监听器。    创建按钮监听器并注册的代码如下：    ButtonHandlerbtnHandler=newButtonHandler();    btn.addActionListener(btnHandler); //btn为按钮对象   编写按钮的事件处理者，即实现ActionListner接口    classButtonHandlerimplementsActionListener{    publicvoidactionPerformed(ActionEvene){    Syst

vue循环动态绑定图片img地址（require）

html: <divv-for="iteminlunBoArray":key="item.id"> <imgstyle="height:100%;width:100%":src="item.url"/> </div>复制 js--data绑定数据 lunBoArray:[{ url:require('../../assets/img/lunbo1.jpg'), id:"adw" },{ url:require('../../assets/img/lunbo2.jpg'), id:"dwqd" },{ url:require('../../assets/img/lunbo3.jpg'), id:"gfdsfa" },{ url:require('../../assets/img/lunbo1.jpg'), id:"dcs" },{ url:require('../../assets/img/lunbo2.jpg'), id:"2ed" }],复制   本文来自博客园，作者：小刺猬的大宝贝，转载请注明原文链接：https://www

感知器算法

感知器算法是一种可以直接得到线性判别函数的线性分类方法，由于它是基于样本线性可分的要求下使用的，所以先来了解下什么是线性可分？   线性可分与线性不可分 假设有一个包含  个样本的样本集合  ,其中  .我们想要找到一个线性判别函数  将两类样本分开，其中  ,如图1所示： 图1 为了讨论方便，我们将样本  增加了一维常数，得到增广样本向量 ，则 个样本的集合表示为 ，增广权矢量表示为  ，我们得到新的判别函数  对应的决策规则就变为：  ，则决策为第一类；  决策为第二类. 那什么是线性可分？什么是线性不可分？ 假设有一组样本  ，如果存在这样一个权矢量  ，使得任何一个样本满足“属于第一类，  ；属于第二类，  ”这样一个条件，那么我们就说这一组样本是线性可分的，即在样本特征空间中

本地储存

1、Cookie是储存在用户主机浏览器中的一小段文本信息。 2、Cookie的限制： 　　单个cookie大小（4kB）。 　　同一个网站下面cookie总数的限制（20个）、注：域名就是网址。 　　同一个浏览器下cookie总数限制（300个）。 　　每次请求都会再请求头里携带cookie。 3、HTML5的存储（Webstorage-----本地存储）。 支持两种本地存储： *localstorage:永久的本地存储。 *sessionstorage:会话级别的本地存储。 4、会话级别的本地存储：sessionstorage。 特点： 　　sessionstorage中的数据是以key-value(键盘)的形式存储。 　　数据存储时间跟浏览器当前会话（session）有关，会话结束后，数据会自动清楚。 　　session（会话）：打开一个浏览器窗口，如果不关闭，就一直处于会话当中。 5、sessionstorage方法： 　　setItem(key,value):添加本地存储数据。 　　getItem(key):通过key获取相应的value。 　　removeItem(key):