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目录构建过程包含的主要的环节:
Maven 是 Apache 软件基金会组织维护的一款专门为 Java 项目提供构建和依赖管理支持的工具。
如果 A 工程里面用到了 B 工程的类、接口、配置文件等等这样的资源,那么我们就可以说 A 依赖 B。例如:
依赖管理中要解决的具体问题:
该文章参考了,如下博主的分享。我们再此,真诚的感谢博主的技术的热情的分享。
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【1】:兵器|代码重工
视点发自凹非寺 量子位|公众号QbitAI万物互联时代如期而至,据艾瑞咨询测算,2025年将有超过150亿物端设备接入物联网。物联网(InternetofThings,IoT)正在、还将继续深入地影响我们的日常生活。经过多年的发展,物联网行业触及到了瓶颈。过去,以供应链驱动的第一代功能型物联网时代行将结束,未来,以技术创新驱动的智慧型物联网时代即将开启。目前物联网行业存在怎样的问题和挑战?互联网和移动互联网又有什么成功经验值得借鉴?基于这些思考,中科院计算所及产业化公司中科物栖已经在核心芯片、操作系统、开源生态等方面开展了创新工作。围绕人机物互联网的发展、底层技术及“芯片+OS”范式等内容中科物栖创始人兼CEO张磊博士在「量子位·视点」直播中分享了他的从业经验和观点。以下根据分享内容进行整理(未经本人审阅,如有不严谨之处,敬请理解):中科院计算所与“海云计算”中科物栖是中科院计算所孵化的企业。中科院计算所是在中国计算机的事业的发展过程中有着就举足轻重的地位,它是中国计算机事业的摇篮,之前是服务于很多国家的大战略,像制造两弹一星使用的计算机都是当时计算所造出来的,计算所还研制成功了我国第
技术编辑:芒果果丨发自思否编辑部AI是如何修复旧照片的如今,我们用手机就能拍出上亿像素的照片,有了美颜相机、智能算法,无论是景色还是人物都能留下最美的瞬间。但拍照技术不是一开始就那么先进,不能把所有画面完全真实的呈现出来,比如没有彩色照片的时候能留下的只有黑白照片。而随着时光的流逝,那些老照片的细节也不再清晰。几个中国小伙组成的微软研究团队提出了一种修复效果优于目前最先进方法的照片修复方法。这个团队由来自香港城市大学计算机科学系的二年级博士生万紫宇和MicrosoftResearchAsia视觉计算小组的张波等人组成。他们提出的方法与可以通过监督学习解决的常规还原任务不同,因为真实照片的降级很复杂,并且合成图像和真实旧照片之间的域间隙使网络无法推广。因此,他们通过利用真实照片和大量合成图像提出了一种新颖的三重态域翻译网络。他们训练了两个变体自动编码器(VAE),分别将旧照片和清晰的照片转换为两个潜在空间,并使用合成配对数据学习这两个潜在空间之间的转换。此外,为了解决一张旧照片中混和的多种退化问题,研究团队还设计了一个全局分支和局部非全局分支。全局分支针对结构化缺陷(例如划痕和灰尘斑点)
说明:这是根据googlechrome开源项目chromium(Chromium-GoogleCode)的即时生成版(比发布版要新,不过更新很快,一天好几次,不过架构不变,覆盖即可),参考几位大侠制作的绿色便携版。里面包含了版本检查和升级软件chrome_updater,叫做GoogleChromiumNightlyUpdater。改进:运行chrome_launcher即可,会自动找到本目录下软件,运行中无窗口弹出。启动器(用户目录为profile)和升级器下载:纳米盘:http://www.namipan.com/d/chrome-win32-portable-assitant.20080909004847.rar/bee6c7c6e3ad67a95f139bf5c3a4836558c1ca346c4f0300Box.net:http://www.box.net/shared/vqjz0m5urn完整下载地址(build1837):纳米盘:http://www.namipan.com/d/chrome-win32.1837.portable.20080909002610.rar/2
感谢社区专家Wanger供稿!Wanger|Zabbix开源社区活跃用户Zabbix运维工程师,熟悉Zabbix开源监控系统的架构。乐于分享Zabbix运维经验,个人公众号“运维开发故事”。擅长领域:Zabbix基础设施运维以及Zabbix图形化展示。MQTT协议简介MQTT(消息队列遥测传输)是ISO标准(ISO/IECPRF20922)下基于发布/订阅范式的物联网通信协议。它工作在TCP/IP协议族上,是为硬件性能低下的远程设备以及网络状况糟糕的情况下而设计的发布/订阅型消息协议。MQTT被广泛用于汽车,制造业,电信,石油和天然气等行业以及通过卫星链路与代理通信的传感器、与医疗服务提供者的拨号连接,以及一系列家庭自动化和小型设备场景。它也是移动应用的理想选择,因为它体积小,功耗低,数据包最小,并且可以有效地将信息分配给一个或多个接收器。MQTT有两个组件:MQTT代理:MQTT代理是通信的中心点。代理负责在客户端之间分派所有消息。MQTT客户端:MQTT客户端是连接到broker的任何设备。发送消息的客户端是发布者。接收消息的客户端是订阅者。要接收消息,客户端必须订阅该消息的主题。
作者:xmxiong,PCG运营开发工程师数据仓库的数据统计,可以归纳为三类:增量类、累计类、留存类。而累计类又分为历史至今的累计与最近一段时间内的累计(比如滚动月活跃天,滚动周活跃天,最近N天消费情况等),借助bitmap思想统计的模型表可以快速统计最近一段时间内的累计类与留存类。一、背景数据仓库的数据统计,可以归纳为三类:增量类、累计类、留存类。而累计类又分为历史至今的累计与最近一段时间内的累计(比如滚动月活跃天,滚动周活跃天,最近N天消费情况等),借助bitmap思想统计的模型表可以快速统计最近一段时间内的累计类与留存类。二、业务场景我们先来看几个最近一段时间内的累计类与留存类的具体业务问题,作为做大数据的你建议先不要急着往下阅读,认真思考一下你的实现方案:1.统计最近30天用户的累计活跃天(每个用户在30天里有N天使用微视app,N为1-30,然后将月活跃用户的N天加总)?2.统计最近7天的用户累计使用时长?3.统计最近30天有播放的累计用户数?4.统计最近30天活跃用户有多少在最近30天里有连续3天及以上活跃?5.统计28天前活跃用户的1、3、7、14、28天留存率?三、传统
最新教程下载:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=95243第3章 初学RL-TCPnet的准备工作及其快速上手俗话说万事开头难,学习一门新的知识,难的往往不是知识本身,而是如何快速上手,需要什么资料和开发环境。一旦上手后,深入的学习就相对容易些了。本章节就起到这样的作用,主要说明初学RL-TCPnet需要做的准备工作。3.1初学者重要提示3.2开发环境说明3.3配套例子重要说明3.4RL-TCPnet参考资料3.5RL-TCPnet调试方法3.6总结3.1 初学者重要提示 学习本网络教程,大家没有任何网络基础也没有关系,因为本教程以实战为主。更深入的网络协议知识,需要大家专门去学习,特别推荐书籍《TCP/IP详解》。 网络教程涉及到的实战操作比较多,大家初学一定不要嫌麻烦,其实首次实现电脑端和开发板之间的通信,还是非常兴奋的。 本教程配套的所有例子都使能了DHCP,所以强烈推荐将网线接到路由器或者交换机上面测试,可以自动获取IP地址。如果需要固定IP进行测试,学习附件章节A。最后还是强调一点,搞网络教程,一定
1.认识桥接模式桥接(Bridge)模式的定义如下:将抽象与实现分离,使它们可以独立变化。它是用组合关系代替继承关系来实现,从而降低了抽象和实现这两个可变维度的耦合度。 具体的例子有很多,如不同颜色和字体的文字、不同品牌和功率的汽车等。如果用继承方式,m种颜色和n种字体的文字就有m×n种,不但对应的子类很多,而且扩展困难如果用桥接模式就能很好地解决这些问题。 最大特点就是聚合关系在桥梁里面,具体的业务逻辑由子类完成2.例子比如不同的学生穿不同的服装(1)先定义一个服装接口,并且实例化两个具体的服装publicinterfaceClothes{ StringgetName(); } publicclassUniformimplementsClothes{ @Override publicStringgetName(){ return"校服"; } } publicclassShirtimplementsClothes{ @Override publicStringgetName(){ return"衬衫"; } }复制(2)定义一个虚类,实现桥梁p
拿下Web服务器phpmyadmin后台getshell后渗透第一步派生CobaltStrike权限获得System权限获取账号密码远程桌面登录添加路由、挂Socks4a代理域信息收集内网主机信息收集内网存活主机探测内网存活主机端口扫描内网存活主机服务探测内网横向渗透攻击技巧MS17-010CVE-2019-0708psexec攻击哈希传递攻击MS14-068本文章是关于内网方面渗透技巧的一个文章,用的环境是VulnStack1,VulnStack是红日安全团队出的一个内网渗透的靶机环境,感谢红日团队地址:http://vulnstack.qiyuanxuetang.net/vuln/detail/2/复制主要以该环境讲解内网渗透的技术。 拓扑图如下:Web服务器(Windows7): 192.168.10.14、192.168.52.143 主机名:stu1域成员主机(WindowsServer2003):192.168.52.141 主机名:root-tvi862ubeh域控(WindowsServer2008): 192.168.52.138 主机名:owa 其中,Web服务器
本文简要概述一下我的毕业论文思路,完整可执行代码大概在5月左右开源在Github,主要是为了证明学术诚信,而且太早开源不好,等我快要答辩了再开源我在一年前写过一篇论文——基于灰色Markov模型的移动对象位置预测研究当时论文的侧重点主要是研究如何弥补Markov无法揭示整体数据的规律,所以使用了一个简单的回归模型。先用这个回归模型揭示数据的整体规律,然后用Markov对预测结果进行修正,因为Markov能挖掘出相邻时刻数据之间的关系这次毕业论文本来是打算研究关于NLP的相关内容。但是和指导老师商量了下,他还是推荐我继续完善移动位置预测的问题,所以就继续做这个了这次论文的大体思路还是不变,依旧采用回归+Markov,只不过把之前比较low的回归模型换成循环神经网络RNN的变种——LSTMRNN存在的问题是不好训练,很容易产生梯度爆炸或者梯度弥散,具体原因我写在了这篇博客而LSTM由于其内部独特的结构:遗忘门、输入门、输出门可以很好的避免训练困难的问题,而且由于有这些特殊门的存在,还可以很好的控制记住历史数据的能力。所以我的回归模型就选用的LSTM我使用的数据集是微软开放的GeoLife,
顾翔老师开发的bugreport2script开源了,希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript,主文件是:zentao.py。bugreport是禅道,script是python3+selenium3,按照规则在禅道上书写的bugreport可由zentao.py程序生成py测试脚本。来源:http://www.ltesting.net随着移动互联网红利的结束,移动应用开发的爆发期已经结束,现在已经进入稳定期,现在大家讲得最多是用户体验和应用质量,现在各种移动应用功能同质化很严重,所以如何打造出随着移动互联网红利的结束,移动应用开发的爆发期已经结束,现在已经进入稳定期,现在大家讲得最多是用户体验和应用质量,现在各种移动应用功能同质化很严重,所以如何打造出一款高质量的移动应用是留住用户的的先决条件。过去的iOS开发者可能做梦也想不到,现在也要开始适配屏幕和双卡双待,更不用说Android那么多如繁星的机型,厂家和操作系统,如果应用要出海,还要面对几十个国家不同的语言和环境。另一方面,我们的业务越来越复杂,如何管理上十
以下文章来源于前端工匠,作者浪里行舟君前言从ECMAScript2016(ES7)开始,版本发布变得更加频繁,每年发布一个新版本,好在每次版本的更新内容并不多,本文会细说这些新特性,尽可能和旧知识相关联,帮你迅速上手这些特性。ES7新特性1.Array.prototype.includes()方法在ES6中我们有String.prototype.includes()可以查询给定字符串是否包含一个字符,而在ES7中,我们在数组中也可以用Array.prototype.includes方法来判断一个数组是否包含一个指定的值,根据情况,如果包含则返回true,否则返回false。constarr=[1,3,5,2,'8',NaN,-0] arr.includes(1)//true arr.includes(1,2)//false该方法的第二个参数表示搜索的起始位置,默认为0 arr.includes('1')//false arr.includes(NaN)//true arr.includes(+0)//true复制在ES7之前想判断数组中是否包含一
[2018/9/4]原文链接:https://automotive.electronicspecifier.com/design/make-the-switch-to-service-oriented-e-e-architecturesVector介绍了PREEvision的下一个版本9.0。PREEvision是用于在汽车工业和相关领域开发分布式系统的软件工具。基于模型的开发环境全面装备AUTOSARAdaptive平台,并提供扩展的SysML和UML功能,以建模面向服务的架构。PREEvision9.0允许开发人员基于AUTOSARAdaptivePlatform建模E/E(电子电气)系统。无论工程师是设计服务接口和应用、实例化服务还是描述通过SOME/IP进行的以太网通信,最新版本都为这些任务提供了全面的功能。通过AdaptiveSystemDescription和AUTOSAR其他工件的导入和导出功能,数据交换被简化了。PREEvision9.0还提供了SysML和UML图。设计人员可以使用类图来建模接口和数据类型,用状态图来图形化描绘系统的操作模型。这是两个新引进的图,之前的
写在前面此baseline能达到0.1417的分数,分数一般,可以帮助快速进入到比赛。使用的时lightGBM模型,特征使用了年,月,日三个特征。在此基础上继续加特征分数还能提升。另外训练策略将所有distrcit分开训练,当然还可以使用其它策略。从不同角度去考虑问题,或许会另有一个新的天地比赛介绍【JDD空间站】技能大赛_科技创新大赛_人工智能大赛-京东人口普查是政府在各个时期获取人口资料、掌握国情国力的一种最基本的调查方法。人口普查是非常耗时耗力的,新中国成立后,我国只进行过六次全国性的人口普查。在这个数据爆炸式增长,数据科技快速进步的时代,通过人工智能技术借助大数据来估算城市人口,能够让人口普查工作更加高效的完成,节省大量的时间和人力,甚至有可能做到实时动态的人口预测。赛题数据均为模拟数据。本赛题要求参赛者利用几个邻近城市的移动通信设备用户数历史变动情况,各区县之间的用户转移情况,以及各个区县内移动通信设备的用户占比(决赛阶段提供)等模拟数据,合理建立预测模型,对上述城市各个区县未来15天的总人口变化情况进行动态预测。本赛题假设一个设备唯一代表一个人,选拔赛阶段总人口的计算口径为
1.简介在上一篇文章中,我比较详细的分析了获取bean的方法,也就是getBean(String)的实现逻辑。对于已实例化好的单例bean,getBean(String)方法并不会再一次去创建,而是从缓存中获取。如果某个bean还未实例化,这个时候就无法命中缓存。此时,就要根据bean的配置信息去创建这个bean了。相较于getBean(String)方法的实现逻辑,创建bean的方法createBean(String,RootBeanDefinition,Object[])及其所调用的方法逻辑上更为复杂一些。关于创建bean实例的过程,我将会分几篇文章进行分析。本篇文章会先从大体上分析createBean(String,RootBeanDefinition,Object[])方法的代码逻辑,至于其所调用的方法将会在随后的文章中进行分析。好了,其他的不多说,直接进入正题吧。2.源码分析2.1创建bean实例的入口在正式分析createBean(String,RootBeanDefinition,Object[])方法前,我们先来看看createBean方法是在哪里被调用的。如下:pub
基于音视频通话场景深度定制音视频通话SDK提供了通话场景常见的1v1音视频通话、群组多人通话、中途呼叫第三人通话等功能,还提供同平台多端登录、AI通话降噪、户外通话卡顿优化等高级功能特性,提供微信视频聊天同款UI供客户快速集成,轻松实现视频互动聊天场景。含UI快速集成组件提供微信视频聊天同款UI组件快速集成方案,UI界面支持自定义定制替换,仅需三步最快一天完成集成,为您的App轻松添加1v1音视频通话、多人群组通话等能力。低时延提供覆盖全球的高连通、高可靠、强安全的网络连接通道,自研多重最优寻址算法,具有全网调度能力。丰富的高带宽资源储备,全球节点布局,保证国际链路端到端平均时延<300ms。高品质支持720P、1080P高清画质,70%丢包率可正常视频。音频方面支持48kHz采样的高音质,由业内领先的腾讯天籁实验室提供3A处理算法,杜绝回声和啸叫。全链路128kbps高音质、真左右声道立体声音频,实现房间用户听感清晰和沉浸式互动体验。多平台全球互通业界真正实现全平台互通的解决方案,5000+终端完美适配。提供覆盖手机、桌面全平台的客户端SDK以及云端API,支持iOS、Andr
最少硬币组合问题 给出\(n\)中硬币面值,不限定硬币的数量,计算某个金额所需的最下的硬币的数量.对应的递推方程如下:\(Min(x)=\min\{Min(x),Min(x-v(i))+1\}\).Min(x)表示金额为x的硬币所需的最小的数量,v(i)表示第i中硬币的面值. 这里面没有对硬币的数量进行限制,那如果对硬币的数量添加一些限制,有该怎么解决?再添加一些其他条件呢,比如某个两种硬币不能同时使用?用贪心能不能解决这类最小硬币组合问题? 打印最小硬币组合的方案 为了输出最小硬币组合的的方案,需要一个额外的数据记录最后一次选择的硬币的种类.假设Path[x]记录的是金额为\(x\)时需要的最后一枚硬币的种类,其值为v[i],那么可以根据Path[x-v[i]]找到倒数第二枚硬币的种类v[j],重复
1.停掉task项目先删除t_event_report,t_notice和t_send_logs表数据,修改events数据: update`events`evesetSYNCHRO_FLAG=0whereeve.source=0andeve.value=1; 2.注释掉发通知的定时器 cron.com.ovit.quartz.job.SyncEventTaskJob=0/10****?cron.com.ovit.quartz.job.SendIncidentTaskJob=15****?#cron.com.ovit.quartz.job.SendNoticeTaskJob=10****?cron.com.ovit.quartz.job.SyncCIResourceTaskJob=*591**?#cron.com.ovit.quartz.job.SyncHardWareTaskJob=15****?cron.com.ovit.quartz.job.SLATaskJob=59****?cron.com.ovit.quartz.job.InspectionTaskJob=05823**?c
下面以一个小客厅为例,和童鞋们一起讨论Unity3d的室内烘焙,一方面是对前面知识的综合应用,另一方面满足以下做装修童鞋的学习需求。 话不多说,开工!这个例子的3D场景如下图所示:拆分好的UV如下图所示导入Unity3d后的场景情况如下图所示:这个场景比较简单,一个窗户、一个沙发、一个茶几、一个书柜、两个落地灯、一个墙面装饰、还有一个挂画、茶几上一个杯子、两盆绿植,这里我们设想将场景烘焙成阴天的白昼气氛,也就是没有直射太阳光,室外光线完全是大气折射的太阳光,所以我们确定这个场景的主光源为从窗户投射的光线,可以使用Unity3d的面光源置于窗户附近,但我们这里选用Unity3d的材质灯光,也就是将某个模型的材质勾选“自发光”,这个模型就成了灯光了。选中窗户玻璃,勾选其材质中的自发光(Emission),将自发光强度设为1.5,发光颜色设为白色,如下图所示:因为这个场景不可能有运动物体,光线也不会变化,所以选用静态灯光下的静态物体的方式烘焙场景,所以将自发光材质的GlobalIllumination(全局光照)设为Baked,勾选光照面板中的“BakedGlobalIllumination