首先介绍一下安装的环境：Win 10 Python 3.6 CUDA 10.0 cuDNN 7.6.0安装参考Mark的教程用git将tf-pose-estimation clone下来。也可以直接在网页上点clone or download，然后Download ZIP。 conda create -n tfpose python=3.6创建一个新的conda环境，后用activate tfpo
《软件技术基础》之《图》图的概念图的存储结构邻接矩阵（数组表示法）邻接链表图的邻接矩阵与邻接表表示的比较图的遍历深度优先搜索（DFS）广度优先搜索（BFS）DFS与BFS的比较 图是常用的重要的一类数据结构，树可以看成是图的特例，树中每个数据元素至多允许一个前驱，只能反映数据元素之间一对多的关系，而图没有该限制，允许数据元素有多个前驱，因此可以反映数据元素之间多对多的关系。 图的概念图是由顶点
使用DIV窗体来动态显示内容的原理：首先採用CSS和HTML隐藏弹窗中的内容，然后利用JavaScript(本教程中是JQuery)来动态显示它们。这样的效果不仅可以充分利用有限的版面空间，并且可以提高用户体验；更重要的是，它并不影响SEO效果(由于它实际存在于页面中。仅仅是初始为不可见状态)1、在html页面中定义一个div，并在div实现我们须要展示的内容。 站点登录 帐 号：
专题1. CCS中如何下载并调试程序1.1 选择 Window->Show View->Target Configurations 1.2 打开之后界面如下 1.3 右键单击User Defined，选择New Targe Configuration因为我原来配置过，所以User Defined 下已经有两个target Configurations 文件。如果第一次使用的话，该文件夹
数据挖掘的基本任务数据挖掘是从大量数据中发现模式、关系和趋势的过程，旨在提取有用的信息以支持决策和预测未来趋势。数据挖掘的基本任务涵盖了多个方面，其中一些主要的任务包括：任务任务描述任务目的方法与算法应用场景分类将数据划分到预定义的类别中识别和归纳数据模式，便于对未知数据进行标签预测决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等垃圾邮件过滤、文本分类、疾病诊断等聚类将数据实例分组，组内相似度高发现数据内在的结构
你的配置玩起CS来说不错了，这点从你FPS100可以看出来的，遇到烟雾弹FPS自然就会降低，就算是好机器也会有影响的，这个不是你机器的问题的，放心好啦，FPS的高低不能完全反应卡不卡的，网络也是一个很重要的因素的！先说CPU和显卡，这对FPS数值影响很大，而FPS又影响你的射击准度和反应力。我发现准星的恢复速度与CPU速度成正比，实际值最好大于缺省的72FPS，显示器的刷新率也要在之以上。不然遇到
文章目录一、检索数据二、排序检索三、过滤数据四、数据过滤4.1 组合WHERE子句1. AND操作符2. OR操作符3. 计算次序4.2 IN操作符4.3 NOT操作符五、用通配符过滤LIKE操作符1. 百分号（%）通配符2. 下划线（_）通配符使用通配符的技巧六、正则表达式搜索七、创建计算字段1. 计算字段2. 拼接字段3. 执行算术计算八、使用数据处理函数1. 使用函数2. 处理函数九、汇总
安装环境Linux 服务器：SuSe11-linux 64/32位Oracle服务器：Oracle11gR2 64/32位系统要求内存：必须高于1G的物理内存交换空间：一般为内存的2倍，例如：1G的内存可以设置swap 分区为3G大小硬盘 ：5G以上系统配置一、在ro
2. java是如何做到跨平台的？源程序（java）--字节码（二进制class）--类装载器（加载）—字节码检验器—解释器（不同版本，跨平台根本原因）---操作系统平台（编译加解释语言）编译：产生一个新文件。解释：没有新文件产生。3.java程序员的执行过程是怎样的？先由程序员书写java源文件，再由javac（编译）命令操作源文件将其编写为class文件，在通过java（运行）命令进入类加载器
这篇文章对优秀的开源项目Rich的源码进行解析，OMG，盘他。为什么建议阅读源码，有两个原因，第一，单纯学语言很难在实践中灵活应用，通过阅读源码可以看到每个知识点的运用场景，印象会更深，以后写代码的时候就能应用起来；第二，通过阅读优秀的开源代码，可以学习比人的代码规范、设计思路；第三，参与到开源社区，获得更广阔的的发展前景；第四，面试加分项。所以，有时间的话还是建议大家多读读优秀开源项
本文先介绍如何从源代码编译安装 Greenplum、初始化 Greenplum 集群。然后介绍SQL在 Greenplum 中的典型执行路径，最后介绍一些调试技巧。源代码使用 Greenplum 开源社区最新源代码 6X_STABLE 分支：https://github.com/greenplum-db/gpdb，内核代码基于 PostgreSQL 9.4。目前(2019/04/23) 主干分支的
Spring Session作为Spring社区官方推荐的一个比较简单快速的Java Web分布式session解决方案，帮我们搞定了长期以来比较蛋疼的session分布式的问题。Spring Session解决的基本思路很简单，即将用户的session信息全部存放到一个redis数据库中，所有的session都从这个数据库拿。由于redis是一个内存数据库，数据信息读写是非常快速的。如此一来，多
DOM（选择器，属性，筛选，文档处理） 选择器（基本，层级，简单，内容，可见性，属性，子元素，表单及表单对象属性） 基本 #id 根据给定的ID匹配一个元素。返回值为Element id(String)用于搜索的，通过元素的 id 属性中给定的值 示例 查找ID为"myDiv"的元素。 <div id="notMe"><p>id="notMe"</p>&l
论文信息 Subjects:新闻推荐;长短期用户表示;多视角学习;联合学习; 目录主要研究内容：1 多视角学习的方法特征映射方法2 两种方法的原理3 两种方法的实现3.1基于长短期用户表示和多视角学习的新闻推荐3.2基于特征映射和联合学习的可解释新闻推荐4.系统的设计与实现4.1.新闻推荐页实现 主要研究内容：1 多视角学习的方法本文提出一种使用多视角学习的方法来改进新闻编码器，即利用不同类型的
IDEA 控制台乱码问题 文章目录IDEA 控制台乱码问题一、首先总结下网上大多编码问题解决方式？二、乱码原因三、解决方式四、为什么推荐控制台使用 GBK1.我的编码设置思想2.第一种解决方案的弊端end 关于这个乱码问题网上的解决方法大同小异, 但是即便你照着网上配置完之后, 也未必能够解决控制台乱码问题.接下来由我从乱码角度来分析乱码问题, 让大家确保能够解决乱码问题.。一、首先总结下网上大多
不管是新老用户都可能掉进同样的陷阱里。下面我们列举了觉的问题同时也给出了解决办法。在Freenode的IRC频道#nginx里，我们经常遇到这类问题。导言这些常见问题，一般是因某人试图从别人的配置里直接拷贝后拿来用，并不是所有拷贝的都有问题，可惜的是，大部分都有问题。即使是Linode文档库里也存在因社区成员不去维护导致质量差的信息。这个文档由大量NGINX社区成员创建和审查，这个特殊
DSP滤波器理论涉及到复数代数，也就是涉及到复数的代数。 复数包含实部和虚部。与其简单地把一堆方程和代数扔给你，我更愿意从检查、刺激和测试一个DSP滤波器的方法开始，轻松地了解这个理论，而不用复杂的数学。我们还可以通过在这个过程中收集的数据来预测其频率和相位响应。这个方法只需要一些表格的记账。你通过表格洗刷音频样本的方式最终将对应于你最终需要编写的C++代码，使这个过程更容易理解。我们已经用复杂的
如何理解工程测量中的各种误差？对于工程测量来讲，基础就是学会操作各种仪器，能够将图纸与现场结合起来。再进一步，就是要理解测量规范中的各种误差，知道测量时的精度，以能够保证一个项目的顺利进行，当然如果能达到这个要求，那么你离升职加薪就不远了。今天就来谈谈工程测量规范中的各种误差，以及如何将其转换为测量时的限差。1、什么是中误差？什么是相对中误差？极限误差？ 中误差就是有限次数观测的偶然误差求得的标准
Ｃ＋＋ 代码：#include #include using namespacestd;classParent {public:voidfun() {cout< {cout< {cout< };class Child:publicParent {public:voidfun() {cout< };intmain() { Child x; x.fun();//x.fun(0)
有时候，按照视觉图做出来效果后，发现点击区域过小，不好点击，用户体验肯定不好。扩大视图，就会导致整个视觉图变得不好看。那么有没有什么办法在不改变视图大小的前提下扩大点击区域呢？答案是有！能够解决这个问题的前提你要对 View 的事件分发机制有一定的了解。下面我将简单介绍一下View 的事件分发机制，方便大家理解后面的解决办法。为了更清楚的说明整个机制，采用如下的视图来说明点击的事件分发机制。下图是
Jupyter Notebook介绍Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。IPython notebook 是一个基于 IPython REPL 的 web 应用，安装 IPython 后在终端输入 ipython notebook 即可启动服务。jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物，将逐渐替代 IPython 独立
We have put significant effort into efficiency. One of our primary use cases is handling web activity data, which is very high volume: each page view may generate dozens of writes. Furthermore we assu
有些时候,我们需要对于数据进行定时处理或者需要一个程序常驻内存,进行相关任务的处理, 这个时候,就会用到定时任务crontab 1. 定时任务crontab crond是linux下用来周期性的执行某种任务或等待处理某些事件的一个守护进程，与windows下的计划任务类似，当安装完成操作系统后，默认会安装此服务工具，并且会自动启动crond进程，crond进程每分钟会定期检查是
目录 1. Kafka生产者发送消息的过程2. 分区策略3. 数据可靠性保证1. Kafka生产者发送消息的过程Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象， ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容，同时还可以指定键和分区。在发送 ProducerRecord 对象前，生产者会先把键和值对象序列化成字节数组，这样它们才能够在网络上传输。接下来
随着云计算的发展，越来越多企业产品业务向软件服务平台转型。其中系统的权限设计是十分关键和重要的部分，本文以O2O业务为例讲解SaaS系统权限设计。1、系统需求平台管理员只能管理租户的账号和相关信息，不能操作租户的内部业务。各租户拥有自己的角色和权限，相互不能影响。不同租户的数据、服务在物理上共享，而在逻辑上完全隔离，对于每个租户来说这个系统好像只为自己服务。为了确保系统数据的安全性，使用户能放心地
$(function(){ var mydate = new Date(); var t=mydate.toLocaleString(); /*alert(t);*/ $("#time").text(t); $("#time").load("Untitled-1.html"); }); <P id="time">afwef</P> 获取JavaScript 的时
内网IP和公网IP的区别 什么是内网IP：一些小型企业或者学校，通常都是申请一个固定的IP地址，然后通过IP共享（IP Sharing），使用整个公司或学校的机器都能够访问互联网。而这些企业或学校的机器使用的IP地址就是内网IP，内网IP是在规划IPv4协议时，考虑到IP地址资源可能不足，就专门为内部网设计私有IP地址（或称之为保留地址），
简述：Temu是拼多多旗下的跨境电商平台，于2022年9月1日正式上线。该平台定位偏中端用户，首站面向北美市场，后续逐渐扩展到加拿大、新西兰、澳大利亚以及英国等地。Temu的名字含义为“Team Up, Price Down”，与拼多多的理念相似，强调通过团购等方式降低商品价格。Temu的页面风格简洁明了，商品图片质量较高，橙色Logo中除了TEMU的英文，还有裙子、玩具马、高跟鞋和箱包图案，与平
Linux集群概述 集群是个热门话题，在企业中越来越多地应用Linux操作系统提供邮件、Web、文件存储、数据库等服务，随着Linux应用的日益增长，高可用及负载均衡Linux集群也在企业中逐步地发展起来。Linux平台的低成本、高性能、高扩展性使得Linux集群能够以低廉的价格很好地满足各种应用的需求。 &nb
随着Android日趋红火，其用户 数也节节上升，同时还催生了一批和官方 Andriod市场类似的第三方应用软件 商店。这些第三方应用商店进一步丰富了Android软件的数量，但是因为它们的准入门槛较低，监管相对宽松，让不少盗版/克隆应用混迹在正规软件应用里。7 ~" c# f4 a* G4 e ) W! Q- e7 U9 G3 O) q2 f 令人担心的是，在这些发布盗版应用的人中，有部分居
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