课下 Bug_Log 1.模块实例化的信号需先定义 其实testbench见过多次了，自己写的时候还想不清。 若实例化模块时使用的信号，若事先无声明，则会自动生成1bit此名称信号，自然在多位信号传输中便出错了。使用单位信号的模块到可以省略实现声明。 2.assign的对象不为寄存器 细碎的语言基础啊
首先需要获取到代码 把目录全部赋权限0777 ， 防止意外 chmod 0777 -R * 配置nginx文件 ，注意那几个重定向指令 server { listen 80; server_name im.sopans.com; access_log /var/log/nginx/im.sopans.com.access.log main; error_l
class Chat { protected $org_name = 'xxx'; protected $app_name = 'demo'; protected $grant_type = 'XXXX'; protected $client_id = 'XXXX'; protected $client_secret = 'XXXX'; protected
下面的内容内容是关于 python 给目录下的图片批量加水印的内容。 #coding=utf-8import Imageimport os #print list[0]#exit()def getlogo(x1,y1): im =Image.open("./"+"logo.gif") z1=int(x1) z2=int(y1) in2=im.resize((z1,z2)) #in2.show() return in2list=os.listdir("./&
系统环境： 安装的搜狗输入法使用Fcitx框架。 解决方法： 在Clion启动脚本：/opt/clion/bin/clion.sh的开头添加如下代码： export XMODIFIERS="@im=fcitx" export GTK_IM_MODULE="fcitx" export QT_IM_MODULE="fcitx" 参考链接： Ubuntu16.04下Intellij IDEA不能输入中文的问题
启动阶段的数据同步 但凡是社交类或带有一点社交属性的App，其不可避免的一项常规工作就是「好友数据的维护」，常见的好友数据包括但不限于： 好友资料更新新增好友申请好友关系变更(密友/拉黑/删除等)… 当发生诸如此类的好友数据变动时，通常要求能将变动及时同步到用户端。否则一
一、服务器特点 01、傻瓜式部署，一键式启动； 02、单机支持10万以上在线用户聊天（8G内存，如果内存足够大，并发量可超过10万）； 03、支持服务器集群，集群间高内聚、低耦合，可动态横向扩展IM服务器，最大支持200台IM服务器的集群； 04、高并发、高稳定性； 05、支持群组聊天； 06、IM业务完全独立：只需ui
基于easyswoole的简单客服系统 基于easyswoole的简单客服系统，仅用于学习交流，不承担任何责任 演示地址：http://im.ymeoo.com/index.html 客服端：http://im.ymeoo.com/index.html#/worker 预览 服务命令 启动服务 php easyswoole server start 守护进程方式启动 php easys
问题一、 raise OSError(f"cannot write mode {im.mode} as JPEG") from eOSError: cannot write mode RGBA as JPEG 解决方法一： from PIL import Image im = Image.open("image0.png") im = im.convert('RGB') #新加一行 im.thumbnail((128,128)) im.sa
最近在拜读《Deep Residual Learning for Image Recognition》一文的时候，文中提到asymptotically approximate一词。查阅了相关资料后收获颇多，决定将所思所悟付诸笔端，以便以后复习查看。 Asymptotically equivalence 在AoPS online上查找asymptoti
记录一下微信后端的逻辑，方便后来的学弟学妹们继续开发与维护！待填坑 用户的openId与unionId 微信公众号处理用户请求并回复 网页端微信扫码登录 https://shimo.im/boards/QQkQ9JRVgKVQGx6V
Golang搭建即时通信系统 1、基本功能 主要是包括用户上线，用户私聊，用户公聊，超时强踢，查询在线用户，修改用户名等基本socket通信功能。 2、简要介绍 2.1系统结构如下 主要包括两个部分： Client：负责客户端命令解析，请求与服务器的连接，发送消息等 Server：监听，连接创建，主要业务逻辑的处理
vue如何对接网易云信IM即时聊天？ 示例：官方Demo跑不通且API看起来太复杂,这里直接提取直接能跑通的代码,拿去即可使用 使用步骤 1.引入库 首先引入网易云信的Web API： 2.全局引入 代码如下（示例）： 其它的代码不用看,只看引入的部分就可以了 直接能拿来跑通的页面代码: <template>
环境：Python 3.8.8 64-bit; VS Code; tensorflow 2.0 数据集：https://momodel.cn/explore/60e6b9babb5ba072ad72755d?type=dataset 文件结构： 使用GPU加速训练： 然而我的输出为0，只能用CPU，寄！ 卷积层和池化层的区别？ 略。 卷积层主要提取图像特征（F不宜过大
IM社交聊天软件开发，即时通讯聊天源码软件多少钱 社交IM即时通讯要多少钱，IM社交聊天软件大致要多少钱？一款社交IM软件费用是动态变化过程，而非固定价格。至于IM社交软件价格是多少，还是跟你功能有很大关系。 情形一：社交IM即时通讯系统源码费用较低 好处：价格便宜 劣势：社交IM软件功
V831显示图片 ADB将图片保存到使用jupyter测试效果 之前成功的在jupyter上显示了拍摄的图像，这次我们来试试显示传上去的图片。注意的是我们显示的是在V831内部的图片，而不是电脑上的图片。jupyter相当于一个编辑器没有文件传输功能，所以还要借助一下ADB ADB将图片保存到
本文由阿里闲鱼技术团队有攸分享，原题“向消息延迟说bybye：闲鱼消息及时到达方案”，有修订和改动，感谢作者的分享。 1、引言 IM消息作为闲鱼用户重要的交易咨询工具，核心目标有两点： 1）第一是保证用户的消息不丢失；2）第二是保证用户的消息及时送达接收方。 IM消息根据消息的接收方设备是
#加载飞浆和相关类库 import paddle from paddle.nn import Linear import paddle.nn.functional as F import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #设置数据读取器，API自动读取MNIST数据集训练 train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train'
构建手写数字识别模型 import numpy as np import random import math w1 = np.random.random() w2 = np.random.random() x1 = np.array([0,0,1,1]) x2 = np.array([0,1,0,1]) t = np.array([0,0,0,1]) # y = sum(w1*x1+w2*x2) # sigmod = 1/(1+np.exp(y)) # delta= 2*s
一个简单的小程序，用于将指定JPG格式的文件转换成PNG格式的。分成终端版本和GUI版本。 首先是终端版本： # !/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ @author : 、一叶孤城 @contact : svipdragon@vip.qq.com @version : 1.0.0 #@license
更新 sudo apt update && sudo apt upgrade 安装中文语言 sudo apt install language-pack-zh-hans sudo dpkg-reconfigure locales sudo apt install fontconfig vim /etc/fonts/local.conf <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE fontconfig SYSTEM &qu
本文要谈的IM通信协议指的是应用层通信“语言”，并非指传输层协议（如TCP、UDP）。IM通信协议的制定是IM开发中起点，也是贯穿设计、开发、运维始终的核心所在，通信协议设计的好坏，直接影响后绪环节的用户体验（数据流量、耗电量、通信速度）、兼容性（新老版本的无缝融合）、扩展性（后绪的版本升级
随着5G落地，音视频在互联网中的比重越来越高，5G宽带的提速，必然加速整个音视频领域的应用，未来音视频人才缺口达30万，音视频高端领域严重短缺 像前几年，我们70%-80%的应用都是在网络请求、UI界面、文字、图片上；在以后，95%的应用场景主要是来自于计算机视觉领域，计算机视觉领域又是跟音视频
在做时间序列重建工作中，由于实验中必须用到A-G滤波和D-L滤波，这两种经典方法在python中实现很难，资料也很少，所以只能用TIMESAT软件封装好的函数，在此过程中遇到了非常多的坑和问题…记录一下。 正常的操作流程可以参考文章TIMSAT拟合LST数据，NDVI处理方式类似。 1.首先是TIMESAT
```bash 简单换脸、人脸对齐、关键点定位与画图 有人将其进行中文翻译也有将其进行一定改编有以下两个案例： 1.《川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换)-2》 变脸 变脸贴图： 从这张： 这里写图片描述 变为这张： 这里写图片描述 因为原文里面内容丰富，我觉得
