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最近发现 sm.ms 的图床有点不太稳定，很多图片都莫名其妙加载失败了，无奈下只有用 Gitee + PicGo 自己搭一个图床了。 1 新建Gitee仓库 2 获取token 登录 Gitee 后点击头像，选择设置： 生成令牌后需复制并保存好。 3 PicGo配置 4 上传结果 文章作者：GentleTK 原文链接：https:
先聊聊Gitee和GitHub的Pages服务 今天跟大家分享一下利用Hexo+Gitee Pages搭建个人网站的一些经验，之所以用Gitee Pages而不是GitHub Pages，完全是因为GitHub的服务器在国外，国内访问速度慢到令人发指！！不过GitHub虽然慢，但人家不要钱啊，而且你完全能在阿里花一块钱买个域名绑定一下，比如
正常情况下财务部访问数据库服务器需要通过路由器A转发到路由器B，路由器B将数据发送到数据库服务器。有一天在我这个网络中来了一台非法的设备他也开启了OSPF，此时路由器A转发数据包时他会把数据包发送到非法设备上，由这个非法设备进行转发给路由器B，如下图 如何解决上面这个问题呢？
金融风控中使用注解实现一个策略模式 基金，股票，期货，债券，衍生品...... 金融工具多种多样，每种不同的金融工具有不同的风险控制需求，如何实现根据特定的种类自动去找对应的实现策略？ 选用非传统的策略模式 注解+lmada表达式实现，下面以期货策略为例 自定义策略注解 使用自定义注解表
coding make me calm 点击>知乎专栏分享原创计算机视觉和深度学习相关文章领域：算法工程落地/视频分析/目标检测/目标跟踪/行为分析/深度学习/计算机视觉/DeepStream/gstreamer/tensorRT/tensorflow/pytorch/C++/Python/GPU加速/CUDA/编解码流媒体/Java/.NET/Tesla 计算卡/Jetso
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论文原链接：Automation in Construction 自动检测施工人员佩戴的安全帽：深度学习方法和基准数据集. 文章信息：施工现场安全，安全帽佩戴检测，计算机视觉，卷积神经网络，反向渐进式注意力 摘要： 安全帽在保护建筑人员免受事故影响方面发挥着至关重要的作用。但是，由于各种原因，工人没有严格
前言 端口扫描，就是逐个对一段端口或指定的端口进行扫描。通过扫描结果可以知道一台计算机上都提供了哪些服务，然后就可以通过所提供的这些服务的己知漏洞就可进行攻击。其原理是当一个主机向远端一个服务器的某一个端口提出建立一个连接的请求，如果对方有此项服务，就会应答，如果对
我以前写过 《麦克斯韦方程 计算出 的 “光速” 是 什么 ？》 https://tieba.baidu.com/p/7940013939 ， 前段时间 在 《如何彻底搞懂狭义相对论里的“光速不变”？》 https://tieba.baidu.com/p/7758469305 49 楼 回复了一些 麦克斯韦
什么是Wayfire Wayfire是基于现代化的Wayland通信协议的一个3D合成器，基于wlroots构建。与同基于Wayland的Sway不同的是，Wayfire是层叠式窗口管理器，而Sway是平铺式窗口管理器。使用基于X11的i3窗口管理器的用户可以快速切换到Sway。 在Arch的tty上安装Wayfire 参考资料 从零开始安装
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简介： 随着软件复杂度的不断提升，单体应用架构逐步向分布式和微服务的架构演进，整体的调用环境也越来越复杂，仅靠日志和指标渐渐难以快速定位复杂环境下的问题。对于全栈可观测的诉求也变得愈加强烈，Traces、Metrics 和 Logs 的连接也愈发紧密。 作者：夏明 应用架构与可观
打算基于maven管理，搭建微服务。在新版的IntelJ idea 中，强制要求选择子模块的Archetype。 可以根据开发需求选择下方两种情况 如果是纯后端开发可以选择 如果是包含前后端的开发可以选择 仅供参考
在虚拟装配系统的开发过程中，经常遇到任务需求同质化。如果以硬编码的形式将这些同质化的拆装任务进行开发，那么对每一个任务都需要进行定制开发。为了提高开发工作效率，将拆装任务的共性提取出来，并将之数据化，从而解决通用性问题。 拆装任务的共性包括： （1）任务要素：描述该操作步骤在装配
根据我接触到的项目经验来看，需要我们进行检测的不是自然场景下的任意物体，而是特定场景下一类物体。典型的就是钢管识别，这些照片一般都是在厂区里面拍的、是对着钢管拍的，拍摄的目的是识别出钢管的数量。这里就为YOLO一类目标检测技术提供了空间，通过基于自定义数据集的迁移学习，能够
一、NeRF介绍 1. 背景 传统计算机图形学技术经过几十年发展，主要技术路线已经相对稳定。随着深度学习技术的发展，新兴的神经渲染技术给计算机图形学带来了新的机遇，受到了学界和工业界的广泛关注。神经渲染是深度网络合成图像的各类方法的总称，各类神经渲染的目标是实现图形渲染中建模
验证码绕过 前端验证码验证码，没有后端验证，直接抓包进行跑数据包，没有验证码的阻碍 验证码设置了但没有校验，乱输验证码就能登陆成功 验证码可重复使用【登录失败，验证码发生改变，但还是可以使用旧的验证码】 验证码空值绕过【把识别验证码的参数删除】 验证码可识别 验证码会在HTML页
The Foundry MODO 是一款独一无二的高级多边形细分曲面，建模、雕刻、3D绘画、动画与渲染的融合工作流的综合性3D软件。适用于建筑可视化、方案设计、游戏开发、电影、广播、教育和科学研究等工业设计领域的工作。 mac版The Foundry Modo16下载https://www.macw.com/mac/3225.html?i
FusionCloud是华为面向政企业务私有云产品，基于开源的能力，可以帮助企业自建并运营云平台（IaaS, PaaS）。包含云操作系统（FusionSphere）、云上开发平台（FusionInsight）、大数据分析工具（FusionStage）三个产品。 除软件产品之外，网络、服务器、存储等硬件也可一并提供，也算是一站式建云了。 1）Fus
基于多目标粒子群算法的储能容量配置 基于IEEE33节点电网，多目标 分布式电源，配网规划 基于多目标粒子群算法的储能容量配置 基于IEEE33节点电网，建立以储能投资成本 网损成本 峰谷套利收益为成本目标，以电压最小最小为安全指标的多目标规划模型。 模型充分考虑了系统的潮流约束、储能
基于xilinx的FPGA在线升级程序，仅7系列以上支持 YID:71500669728729663ultraTech实验室
基于分时电价，采用改进粒子群算法。 参考论文：基于V2G的电动汽车充放电优化调度策略 有注释简单易懂，可自己调整参数。 YID:4225670254859787fujj2020
10.1 入侵检测概述 入侵检测是网络安全态势感知的关键核心技术，支撑构建网络信息安全保障体系。主要阐述入侵检测的基本概念，入侵检测模型和入侵检测作用。 10.1.1 入侵检测概念 入侵是指未经授权蓄意尝试访问信息，篡改信息使系统不可用的行为。 非法进入信息系统，包括违反信息系统
基于ros的三维扫描与重建测试 本人特别反对用ROS，只是用来测试一下，以后也不会基于ROS做实验，坚持自主开发。 ####################################
