SavedRequestAwareAuthenticationSuccessHandler类是SpringSecurity提供的登录成功处理器，登录成功后该处理器会从Session中获取认证之前访问的url，然后将用户重定向到该url地址， 设置认证之前的url RequestCache.java /** * Caches the current request for later retrieval, o
RISC-V assembly a0-a7存放参数，13放在了a2中 编译器内联了这两个函数，从li a1,12可以看出来，编译器直接算出了结果，做了内联优化 0x630 0x38，即函数的返回地址 57616=0xE110 0x00646c72小端存储则为72-6c-64-00 对照ASCII码表 72:r 6c:l 64:d 00:字符串结束标识 输出为：HE110
tensorflow的版本问题，跟python是否匹配 https://zhuanlan.zhihu.com/p/350995478 https://zhuanlan.zhihu.com/p/363110359 具体版本匹配可以看看这两个 不过我是在colab训练不知道怎么用python3.6 用3.7+tensorflow1.15.0也解决了这个问题 终于出了结果人脸图像成功输出
import os from glob import glob from sklearn.model_selection import train_test_split saved_path = "/home/wxd/CP/train/VOCdevkit/VOC2007/" # 保存路径 # 2.创建要求文件夹 if not os.path.exists(saved_path + "ImageSets/Main/"): os.makedirs(sav
iptables的限速测试总结 一、iptables的简介 iptables 是用来设置、维护和检查Linux内核的IP数据包过滤规则的。 iptables 在对信息包进行过滤处理时，是遵循一定的规则的，这些规则被存放在信息过滤表里面，防火墙会根据这些表里的规则对信息包进行
首先建一个.NET的类库项目（Model层） 然后安装EF 新建数据模型 选择“来自数据库的EF设计器”，下一步 连接数据库 选择对象 生成之后就有了edmx 新建DAL数据访问层，引用Model层 新建BaseService类 public class BaseS
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安装 下载并安装docker桌面：链接 默认勾选即可，安装完成后会强制要求重启 重启后可能会报一些错误，不用管直接全关掉，然后右击托盘区的小鲸鱼图标，选择Switch to Windows Containers 此时docker即可正常启动了 在Settings里的Docker Engine里，将experimental项置为true，否则会报错:no ma
基础语法 注释 单行注释 //  多行注释 /**/ 中间写要注释的文字  文档注释javadoc /**+回车 格式 以/**开头， 中
tensorflow模型的格式通常支持多种，主要有CheckPoint(.ckpt)、GraphDef(.pb)、SavedModel。 1. CheckPoint(*.ckpt) 在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示： 这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save() 生
调用DLL函数，出现错误 Run-Time Check Failure #0 - The value of ESP was not properly saved across a function call. This is usually a result of calling a function declared with one calling convention with a function pointer declared with a different callin
前置条件说明： 1：原来项目所在位置：D:\workspace01\class 如下图：  2：放git项目所在文件夹目录：D:\workspace01\kgautocode 好了，接下来，我们就开始将autocode这个项目上传到gitee上面 一：码云上新建一个项目 XXXX （项目名） 登陆
想把saved_model.pb里的metagraph转成可读。代码如下： #将.pb文件load到session中，导出到.pbtxt可视化 import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile tf.compat.v1.disable_eager_execution() model = './savedmodel/VGG16/1/' export_dir = './test/'
目录 基本方法 不需重新定义网络结构的方法 saved_model方式 附件一：sklearn上的用法 一、基本方法 1.1 保存 定义变量 使用saver.save()方法保存 import tensorflow as tf import numpy as np W = tf.Variable([[1,1,1],[2,2,2]],dtype = tf.float32,name='w') b =
Python 这门语言最大的优点之一就是语法简洁，好的代码就像伪代码一样，干净、整洁、一目了然。但有时候我们写代码，特别是 Python 初学者，往往还是按照其它语言的思维习惯来写，那样的写法不仅运行速度慢，代码读起来也费尽，给人一种拖泥带水的感觉，过段时间连自己也读不懂。 要写出
REPORT zview_saved_query. DATA: lt_saved_query TYPE STANDARD TABLE OF crmd_shortcut, ls_saved_query LIKE LINE OF lt_saved_query, ls_d_query TYPE crmt_dyn_query, lv_guid TYPE char4 VALUE 'guid', lv_type
reset saved-configurationreboot
ORM—对象关系映射器，是一个数据抽象层，描述存储在数据库中的表，行和列。处理数据库时，可以使用熟悉的面向对象方式，写出更好的代码。 在ORM的概念中，类对应数据库中的表，属性对应列，类的单个实例表示数据库中的一行数据。 Django对ORM提供了良好的支持，学习ORM的绝佳方法是单元测试中使用
1、Putty下载地址 https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html 2、双击【putty.exe】，打开 PuTTY 客户端。 3、在 PuTTY Configuration 窗口中，输入以下内容。如下图所示： 参数举例说明如下： Host Name（or IP address）：服务器IP。 Port：云服务器的端口，必
