语言学习

ABP微服务系列学习-对接前端界面

前面我们把后端的微服务架子基本搭建完成并成功启动了,现在我们可以对接前端界面了。这里我们直接用ABP模板里面的Angular的前端界面。 创建应用程序模板 使用ABPCli创建一个应用程序模板,前端选择Angular,选择参数--separate-identity-server,分离身份认证和API ......
前端 界面 ABP

ABP微服务系列学习-对接Apollo配置中心

前面我们把服务都已经成功启动,并且对接前端Angular界面。但是在微服务结构中,多个服务意味着需要配置多个配置文件,这时就需要引入配置中心这玩意了。配置中心有很多现成的方案,比如携程的阿波罗,K8S自带的ConfigMap等等。这里介绍一下如何对接携程的阿波罗配置中心。 部署Apollo服务 在开 ......
Apollo ABP

ABP微服务系列学习-使用Tye启动微服务

Tye是微软开源的一款开发人员工具, 能够用于简化微服务以及分布式应用程序的开发、测试以及部署过程。Tye 的首要目标是简化微服务的开发,具体方式包括仅用一行命令执行多项服务、在容器中使用依赖项目,以及使用简单的方法探索其他服务的地址。 安装tye 首先我们安装tye,使用dotnet cli命令。 ......
ABP Tye

ABP微服务系列学习-搭建自己的微服务结构(一)

在原本的结构里面,由于默认服务引用的都是ABP原生的模块,所以结构目录里面没有包含modules目录,这里我们添加一个modules目录,用于存放我们的自定义模块。在shared里面,我们再抽一个EventData的模块,用于消息队列共用数据实体。修改后结构如下图所示: 开始搭建 由于我们没有商业版 ......
结构 ABP

ABP微服务系列学习-搭建自己的微服务结构(三)

上一篇我们基础服务初步搭建完毕,接下来我们整一下认证和网关。 搭建认证服务 认证服务的话,ABP CLI生成的所有模板都包括了一个AuthServer。我们直接生成模板然后微调一下就可以直接用了。 abp new FunShow -t app --tiered 使用命令创建模板后,我们可以找到一个A ......
结构 ABP

ABP微服务学习系列-修复System.Text.Json不支持序列化Exception

前面我们已经把服务都启动了,然后我们试试请求API。发现请求出现500 返回错误 System.NotSupportedException: Serialization and deserialization of 'System.Reflection.MethodBase' instances a ......
序列 Exception System Json Text

Qt 学习笔记 - 第二章 - 添加图片、布局、界面切换

Qt 学习笔记全系列传送门: Qt 学习笔记 - 第一章 - 快速开始、信号与槽 【本章】Qt 学习笔记 - 第二章 - 添加图片、布局、界面切换 Qt 学习笔记 - 第三章 - Qt的三驾马车之一 - 串口编程 + 程序打包成Windows软件 Qt 学习笔记 - 第四章 - Qt的三驾马车之二 ......
布局 界面 第二章 笔记 图片

学习ASP.NET Core Blazor编程系列二十八——JWT登录(2)

JWT只是缩写,全称则是JSON Web Tokens,是目前流行的跨域认证解决方案,是基于开放标准RFC7519,提供一种身份认证与信息交换的解决方案,是一种基于JSON的用于在网络上声明某种主张的令牌(token)。 通俗地说,JWT的本质就是一个字符串,它是将用户信息保存到一个Js... ......
Blazor Core ASP NET JWT

学习ASP.NET Core Blazor编程系列二十九——JWT登录(3)

JWT只是缩写,全称则是JSON Web Tokens,是目前流行的跨域认证解决方案,是基于开放标准RFC7519,提供一种身份认证与信息交换的解决方案,是一种基于JSON的用于在网络上声明某种主张的令牌(token)。今天的文章使用API接口来实现使用JWT登录功能。 ......
Blazor Core ASP NET JWT

自己动手从零写桌面操作系统GrapeOS系列教程——10.NASM汇编语言

学习操作系统原理最好的方法是自己写一个简单的操作系统。 汇编语法主要有两种:Intel语法和AT&T语法。 由于大部分介绍x86汇编的书籍和资料用的都是Intel语法,毕竟x86就是Intel发明的,大家学过的x86汇编大概率也是Intel语法,所以GrapeOS的汇编也用Intel语法。 支持In ......
桌面 GrapeOS 语言 教程 系统

深度学习模型压缩方法概述

我们知道,一定程度上,网络越深,参数越多,模型也会越复杂,但其最终效果也越好,而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。之所以必须做模型压缩,是因为嵌入式设备的算力和内存有限,经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。工业界的模型压缩方法有:知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、... ......
深度 模型 方法

为什么 Go 语言 struct 要使用 tags

原文链接:为什么 Go 语言 struct 要使用 tags 在 Go 语言中,struct 是一种常见的数据类型,它可以用来表示复杂的数据结构。在 struct 中,我们可以定义多个字段,每个字段可以有不同的类型和名称。 除了这些基本信息之外,Go 还提供了 struct tags,它可以用来指定 ......
语言 struct tags Go

EF7学习指南

在本文中,我们将探讨从微软文档中如何学习EF7。 以下所包含的文章将持续更新迭代,您也可以加入我,我们一起肝EF。 编辑人目前只有我,欢迎提出宝贵意见,我也是刚开始做这种事情。 为什么要学习EF7? Entity Framework是开源的,是.NET生态系统中最先进的ORM,它提供了简单而强大的方 ......
学习指南 指南 EF7 EF

联邦学习开源框架FATE架构

作者:京东科技 葛星宇 1.前言 本文除特殊说明外,所指的都是fate 1.9版本。 fate资料存在着多处版本功能与发布的文档不匹配的情况,各个模块都有独立的文档,功能又有关联,坑比较多,首先要理清楚各概念、模块之间的关系。 2.网络互联架构 1. 概念解释: RollSite是一个grpc通信组 ......
联邦 架构 框架 FATE

9.4语言是一种实践2

人类符号媒介系统的发展都是尝试性的。开始是为了一些具体有限的目的,人们自觉不自觉地尝试一些媒介工具与方法,方法的有效性会强化与延伸所用的工具与方法,反之则会放弃所用的工具与方法。形成系列的工具与方法,就会固化出一个媒介系统,发展出相应的语言类型。本书对语言机器的构想,把符号媒介系统的发展更多变成了技 ......
语言 9.4

迁移学习(SOT)《Cross-domain Activity Recognition via Substructural Optimal Transport》

论文信息 论文标题:Cross-domain Activity Recognition via Substructural Optimal Transport论文作者:Wang Lu, Yiqiang Chen, Jindong Wang, Xin Qin论文来源:Neurocomputing论文地 ......

Hbase学习二:Hbase数据特点和架构特点

转载请注明出处: 1.Hbase数据特点 大:一个表可以有上亿行,上百万列。 面向列:面向列表(簇)的存储和权限控制,列(簇)独立检索。 稀疏:对于为空(NULL)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计的非常稀疏。 无模式:每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一张表 ......
特点 Hbase 架构 数据

VisionPro学习笔记(1)——软件介绍和基本使用

前言 自己使用visionPro已经有段时间了,最近也一直在研究其算子的理论,为了加深印象,计划将自己的学习笔记整理在博客园,当然其官方文档对如何使用及其各种算子都有详细的介绍,所以这里的笔记仅仅为个人加深理解而做,就当是个个人日记,日后也好查找。 !!! 为了方便,大部分图片来自网络,所以如有侵权 ......
VisionPro 笔记 软件

我好像找到了点学习英文的技巧

在开头,我得先声明一句,学习英语没有捷径,但是有技巧。 在之前的几年,我陆续的也发过 2 篇英语学习的文章《程序员英语高效学习法》和《每次阅读外文技术资料都头疼,终于知道原因了》。 还特地搜集了上千个计算机相关的英语单词,但是很遗憾,最终还是没能坚持下来。 上个月又燃起了学习英语的斗志,所以特在此记 ......
技巧

关于我在学习LFU的时候,在开源项目捡了个漏这件事。

你好呀,我是歪歪。 这篇文章带大家盘一下 LFU 这个玩意。 为什么突然想起聊聊这个东西呢,因为前段时间有个读者给我扔过来一个链接: 我一看,好家伙,这不是我亲爱的老朋友,Dubbo 同学嘛。 点进去一看,就是一个关于 LFU 缓存的 BUG: https://github.com/apache/d ......
时候 项目 LFU

Jetpack Compose学习(11)——Navigation页面导航的使用

原文:Jetpack Compose学习(11)——Navigation页面导航的使用 - Stars-One的杂货小窝 在Android原生的View开发中的,也是有Navigation,原生我之后可能再出篇教程,今天讲解的则是compose版本的Navigation组件的使用 本系列以往文章请查 ......
Navigation Jetpack Compose 页面 11

[AI-ML]机器学习是什么?一起了解!(一)

#机器学习 简单的说,机器学习是一种==让计算机系统从数据中学习并自动改进的算法==。通俗地说,机器学习就是让计算机从数据中“学习”,并使用这些学习成果来做出决策或预测。 学术解释中,==机器学习被定义为一种通过算法让计算机自动学习数据模型和模式,从而实现特定任务的技术。机器学习的主要目标是让计算机 ......
机器 AI-ML AI ML

Jetpack Compose学习(10)——使用Compose物料清单BOM,更好管理依赖版本

原文地址:Jetpack Compose学习(10)——使用Compose物料清单BOM,更好管理依赖版本 - Stars-One的杂货小窝 本期讲解下关于Android推出的BOM来简化我们添加compose依赖过于繁杂的问题 本系列以往文章请查看此分类链接Jetpack compose学习 介绍 ......
Compose 物料 清单 Jetpack 版本

微服务学习计划——SpringCloud

微服务学习计划——SpringCloud 在学习并掌握了众多基础框架之后,我们的项目繁杂且难以掌握,那么我们就需要开启一门新的课程,也就是我们常说的微服务架构 随着互联网行业的发展,对服务的要求也越来越高,服务架构也从单体架构逐渐演变为现在流行的微服务架构。 这篇文章我们将会概括到下面几个知识: 认 ......
SpringCloud

听说大家很感兴趣玮子的学习心得,采访来了

哪有那么多人生开挂,不过都是厚积薄发 —— 哲理熊 上次玮子投稿以后,大家都很好奇,为什么他可以坚持在朋友圈打卡几百天,想技术问题那么有深度,今天就随熊哥走进科学,揭秘玮子的内心世界。 建议收藏反复观看。 学习的心得 记住两个概念,终值和峰值。这是一个心理学专家提出来的。 峰值是指这段体验中的最高峰 ......
兴趣 心得

分布式机器学习:异步SGD和Hogwild!算法(Pytorch)

同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而,当工作节点的计算性能存在差异,或者某些工作节点无法正常工作(比如死机)的时候,分布式系统的整体运行效率不好,甚至无法完成训练任务。为了解决此问题,人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下,各个工作节点不需要互相等待,而是以一个或多个全局... ......
分布式 算法 机器 Hogwild Pytorch

U-Boot 基础概念与学习分享

文章对 u-boot 学习路线进行了简单介绍, 并从 u-boot 构建框架着手解构 u-boot, 以 Kconfig 为索引文件自底向上分析框架。 除此之外还介绍了 Boot Loader 的几个基本流程, 对其中的 TPL 过程进行了剖析。 ......
概念 基础 U-Boot Boot

[学习笔记]SQL server完全备份指南

@ 本文将介绍如何在日常项目中,对SQL server数据库做备份和还原工作,SQL server的备份/还原机制,详情参见官方文档:备份和还原 Linux 上的 SQL Server 数据库 方式一,使用SQL Server Management Studio 准备工作 连接目标数据库服务器 在目 ......
备份 笔记 指南 server SQL

基于深度学习的表格检测与识别技术的优势

引言: 信息时代的高速发展导致数据的大量产生与频繁传输,单单依靠人力很难处理这些数据。依托于人工智能的兴起与发展,数据的利用变得更加高效。表格作为数据的一种重要载体,是人们为了让数据的组织形式更加标准和结构化而使用的一种数据类型。 表格的特点: 信息高度精炼集中,方便信息的检索和比较。表格被广泛用于 ......
表格 深度 优势 技术

基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用

摘要:本文介绍了昇腾计算语言AscendCL的基本概念,并以示例代码的形式介绍了如何基于AscendCL开发AI推理应用,最后配以实际的操作演示说明如何编译运行应用。 本文分享自华为云社区《基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用》,作者:昇腾CANN。 初始AscendCL AscendC ......
AscendCL 语言