Andrew703 Andrew703
4年前
快速实现在linux系统上安装Git
一.git介绍Git是用于Linux内核开发的版本控制工具。与常用的版本控制工具CVS,Subversion等不同,它采用了分布式版本库的方式,不必服务器端软件支持(wingeddevil注:这得分是用什么样的服务端,使用http协议或者git协议等不太一样。并且在push和pull的时候和服务器端还是有交互的。),使源代码的发布和交流极其方便
Johnny21 Johnny21
4年前
MySQL DDL--ghost工具学习
GHOST工作流程图:GHOST工作原理:1、首先新建一张ghost表,结构与源表相同2、使用alter命令修改ghost表3.1、模拟从库命令获取主库上该表的binlog(基于全镜像的行模式的binlog包含更改前和更改后的所有数据),并解析成语句到ghost表上执行。3.2、获取源表的数据范围(如按照主键获取到最大值和最小值),然后将数据拆分
Stella981 Stella981
3年前
Spring Security 是如何在 Servlet 应用中执行的?
SpringSecurity是一个强大的认证和授权框架,它的使用方式也非常简单,但是要想真正理解它就需要花一时间来学习了,最近在学习SpringSecurity时有一些新的理解,特意记录下来防止知识忘记的太快,毕竟好记性不如烂笔关,也给即将准备学习SpringSecurity的同志做一个参考。由于我在学习和使用是基于ServletA
Stella981 Stella981
3年前
MoChat企业微信开源系统,能否成为企业微信开源框架项目中的独角兽?
2020年,国内企业服务SaaS领域因疫情加速驶入快车道,一时间企业服务领域的创业项目从成为了兵家必争的赛道。这其中,基于企业微信生态的私域流量运营SaaS工具尤为引人瞩目,作为企业私域流量运营的重要场景和工具,吸引了大批的服务商和企业,行业进入了百花齐名百家开放的阶段。!(https://uploadimages.jianshu.io/uploa
Stella981 Stella981
3年前
C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别
关于人脸识别目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度、开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费)。百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我
Stella981 Stella981
3年前
Beetl2.8 中文文档
1\.什么是BeetlBeetl目前版本是2.8.5,相对于其他java模板引擎,具有功能齐全,语法直观,性能超高,以及编写的模板容易维护等特点。使得开发和维护模板有很好的体验。是新一代的模板引擎。总得来说,它的特性如下:功能完备:作为主流模板引擎,Beetl具有相当多的功能和其他模板引擎不具备的功能。适用于_各种应用场景_,从对响
Stella981 Stella981
3年前
Redis原理与实践总结
Redis原理与实践总结本文主要对Redis的设计和实现原理做了一个介绍很总结,有些东西我也介绍的不是很详细准确,尽量在自己的理解范围内把一些知识点和关键性技术做一个描述。如有错误,还望见谅,欢迎指出。这篇文章主要还是参考我之前的技术专栏总结而来的。欢迎查看:重新学习Redishttps://blog.csdn.ne
Wesley13 Wesley13
3年前
Understand教程
许多团队希望在常规构建过程中快速生成Understand的HTML报告和指标,或者以其他方式自动创建项目。命令行工具“und”提供了许多用于执行此操作的选项。在本演练中,我将使用最新版本的源代码创建一个Understand项目,并为该版本的代码生成html报告和指标。由于und有几种不同的模式,因此我将说明如何在每种模式下完成此操作。!(http
十月飞翔 十月飞翔
3年前
k8s之PV、PVC、StorageClass
PV是对底层网络共享存储的抽象,将共享存储定义为一种“资源”,比如Node也是容器应用可以消费的资源。PV由管理员创建和配置,与共享存储的具体实现直接相关。PVC则是用户对存储资源的一个“申请”,就像Pod消费Node资源一样,PVC能够消费PV资源。PVC可以申请特定的存储空间和访问模式。StorageClass,用于标记存储资源的特性和性能,管理员可以将
文本的深度学习
序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法:理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器:识别推文或评论的情感,对新闻文章