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What's new in Dubbo 3.1.5 and 3.2.0-beta.4
在 1 月 27 日，新年伊始，Dubbo 3.1.5 和 3.2.0-beta.4 正式通过投票发布。本文将介绍发布的变化一览。 Dubbo 3.1.5 版本是目前 Dubbo 3 的最新稳定版本，我们建议所有的用户都升级到最新的稳定版本。Dubbo 3.2.0-beta.4 版本是目前 Dubb ......
Dubbo 入门系列之快速部署一个微服务应用
本文将基于 Dubbo Samples 示例演示如何快速搭建并部署一个微服务应用。 背景 Dubbo 作为一款微服务框架，最重要的是向用户提供跨进程的 RPC 远程调用能力。如上图所示，Dubbo 的服务消费者（Consumer）通过一系列的工作将请求发送给服务提供者（Provider）。 为了实现 ......
Dubbo 入门系列之基于 Dubbo API 开发微服务应用
目标 从零上手开发基于 Dubbo 的微服务 难度 低 环境要求 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上（推荐使用 JDK17） Git IntelliJ IDEA（可选） Docker （可选） 动手实践 本章将通过手把手的教程一步一步教你如何从零开发一个微服务应用。 1 ......
机器学习入门总结
交叉验证是机器学习当中的概念，一般深度学习不会使用交叉验证方法，原因是深度学习的数据集一般都很大。但是也有例外，Kaggle 的一些医疗类比赛，训练集一般只有几千张，由于训练数据很少，用来作为验证集的数据会非常少，因此训练的模型在验证集上精度可能会有很大波动，这直接取决于我们所选择的验证集和训练集划... ......
阿里云产品-图像搜索快速测评
本文介绍了图像搜索产品的背景、原理和使用过程都已经叙述完毕了，个人感觉阿里云的图像搜索这款产品的识别准确率还不错，但是返回结果的可视化功能还有待提升，目前是纯 `json` 形式的字符串返回结果，不如直接图片上添加文字和方框形式的返回结果直观。 ......
神经网络基础部件-BN层详解
训练深度神经网络的复杂性在于，因为前面的层的参数会发生变化导致每层输入的分布在训练过程中会发生变化。这又导致模型需要需要较低的学习率和非常谨慎的参数初始化策略，从而减慢了训练速度，并且具有饱和非线性的模型训练起来也非常困难。网络层输入数据分布发生变化的这种现象称为内部协变量转移，BN 就是来解决这个... ......
深度学习炼丹-数据标准化
当我们处理的数据具有不同尺度时，执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化，并给出相关代码实现。 ......
2022数据分析： 电商天猫维生素类药品销售分析
前言 这篇数据分析记述了一次关于天猫维生素类的药品(2020-2021)销售数据的分析。 有些不足的地方，希望大家斧正。 题目 随着国家政策的逐步开放，越来越多的药品可以在网络上购买，医药电商平台蒸蒸日上，受新冠疫情的影响，线下药店购买困难，更让医药电商进入了更多消费者的视野，各大药企也纷纷加大力度 ......
基于Docker安装的Stable Diffusion使用CPU进行AI绘画
基于Docker安装的Stable Diffusion使用CPU进行AI绘画 由于博主的电脑是为了敲代码考虑买的，所以专门买的高U低显，i9配核显，用Stable Diffusion进行AI绘画的话倒是专门有个CPU模式，不过安装过程经历了许多坎坷，特此记录一下 博主的环境是Windows 11附带 ......
Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别
Java实现BP神经网络，内含BP神经网络类，采用MNIST数据集，包含服务器和客户端程序，可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果，界面有画板，可以手写数字 ......
python处理apiDoc转swagger
使用apidoc包生成apidoc的json格式数据，然后使用python读取出接口地址、名字、组名、输入参数格式和例子、输出参数格式和例子等，然后根据swagger格式填入对应的数据即可生成swagger的json格式 ......
嵌入式Linux—Framebuffer应用编程
Framebuffer 应用编程 Frame的意思是帧，buffer的意思是缓冲区。Framebuffer就是一块内存(硬件设备)，里面保存着一帧图像。 ioctl()函数解析 ioctl()函数非常强大。不同的驱动程序内部会实现不同的 ioctl() ，可以使用各种 ioctl() 跟驱动程序交互 ......
Java集合 Map 集合 与 操作集合的工具类: Collections 的详细说明
Map 接口与 Collection 并列存在的，用于保存具有映射关系的数据：key-value 被称为 键值对 。Java集合可分为 Collection 和 Map 两种体系。Map 中的 key 和 value 都可以是任何引用类型的数据。Map 中的 key 用 Set 集合存储的，不允许... ......
Java JDK1.5： 泛型 新特性的讲解说明
Java JDK1.5： 泛型 新特性的讲解说明 每博一文案 听到过这样一句话：“三观没有标准。在乌鸦的世界里，天鹅也有罪。” 环境、阅历的不同，造就了每个人独有的世界观、人生观、价值观。 三观并无对错高下，只有同与不同。恰如飞鸟不用和游鱼同行，高山不必同流水相逢。 总用自己的尺子去度量别人，无疑是 ......
"万字" Java I/O 详解
Java 平台的基础 I/O 类。它首先关注 I/O Streams，这是一个强大的概念， 可以大大简化 I/O 操作。该课程还可以看到序列化，这使得程序可以将整个对象写入流并再次读取它们。 然后，该课程将查看 文件 I/O 和文件系统操作，包括随机访问文件。
I/O Streams 大多数都是讲... ......
五种传统IO模型
五种传统I/O模型 作者:tsing 本文地址:https://www.cnblogs.com/TssiNG-Z/p/17089759.html 简介 提起I/O模型, 就会说到同步/异步/阻塞/非阻塞乱七八糟一大堆, 这里简单整理一下, 做个备忘. 正文 传统I/O模型一共有5种 : 阻塞I/O, ......
C#开发PACS医学影像三维重建(十四):基于能量模型算法将曲面牙床展开至二维平面
在医学影像领域中，将三维重建中的人体组织展开平铺至二维，用来研判病灶和制定治疗方案的重要手段之一， 它能够将立体曲面所包含的信息更为直观的展示到二维平面上，常用的情景包括： 牙床全景图、平铺血管、骨骼二维化展开(肋骨平铺)。 众所周知，人体牙床正常情况下是有弧度的，无论是从俯视位还是冠状位观察都是不 ......
下一代编解码技术Ali266在视频超高清领域的应用展望
超高清与各领域的需求融合和创新正在发生。 2022年是一个体育大年，众多世界级体育赛事通过视频直播、转播等形式给观众带来畅爽的观看体验。 2022年北京冬奥会，实现了奥运会历史上首次赛事全程4K制作播出，并在开幕式上提供了8K超高清公共信号，让观众可以享受到超高清视频带来的更加清晰、真实和沉浸的比赛 ......
云端智创 | 聚焦云剪辑核心，一文详述智能生产全链路
本文内容整理自 「智能媒体生产」系列课程第一讲：概念、原理和基本使用，由阿里云视频云媒体服务技术负责人分享智能媒体生产的领域与定位、构架与服务层次、基本概念与技术原理，以及如何一站式开发接入视频制作业务。课程回放视频见文末。 “超视频化”时代，云计算打破产业原有壁垒，推动技术演进发生。媒体生产制作的 ......
云端智创 | 基于视频AI原理的音视频智能处理技术
本文内容整理自「智能媒体生产」系列课程第二讲：视频AI与智能生产制作，由阿里云智能视频云高级技术专家分享视频AI原理，AI辅助媒体生产，音视频智能化能力和底层原理，以及如何利用阿里云现有资源使用音视频AI能力。课程回放见文末。 01 算法演进：视频AI原理 在媒体生产的全生命周期中，AI算法辅助提升 ......
初探富文本之CRDT协同算法
初探富文本之CRDT协同算法 CRDT的英文全称是Conflict-free Replicated Data Type，最初是由协同文本编辑和移动计算而发展的，现在还被用作在线聊天系统、音频分发平台等等。当前CRDT算法在富文本编辑器领域的协同依旧是典型的场景，常用于作为实现文档协同的底层算法，支持 ......
Dijkstra算法详解（朴素算法+堆优化）
定义 Dijkstra（读音：/'daɪkstrə/）算法，是用来求解一个边带权图中从某个顶点出发到达其余各个顶点的最短距离的算法。（为表达简便，下文中“起点（源点）到某个顶点的距离”简称为“某个顶点的距离”） 限制条件：各个边的权不能为负。 原理 假设s，v1，v2，...，vn（以下简称P1）为 ......
GitLab CI-CD 学习笔记
概述 1. CI/CD CI（持续集成）指开发人员一天内进行多次合并和提交代码操作，并通过自动化测试，完成构建 CD（持续部署）指每次代码更改都会自动部署到对应环境 CI/CD 结合在一起，可以加快开发团队交付成果的效率，减少时间成本 2. Gitlab-CI/CD gitlab-ci 是 gitl ......
Docker不做虚拟化内核，对.NET有什么影响？
#引子 前两天刷抖音，看见了这样一个问题。 问题：容器化不做虚拟内核，会有什么弊端？Java很多方法会跟CPU的核数有关，这个时候调用系统函数，读到的是宿主机信息，而不是我们限制资源的大小。 思考：在我们.NET中是否也会出现这种问题呢？ #环境准备 1. 准备程序 在我们.NET中，并行编程（Pa ......
Sqoop导出ClickHouse数据到Hive
背景 公司采购了外部服务，其存储为ClickHouse，按照公司要求需要将其数据采集到Hive。 验证环境 CDH: 6.3.2 ClickHouse: 19.15.4.10 Sqoop: 1.4.7 Driver 需要在脚本中明确指明所使用的Driver完整签名。 ClickHouse使用自定义协 ......
SOFAJRaft源码阅读（肆）-Netty时间轮算法的实践
SOFAJRaft的定时任务调度器是基于Netty来实现的，所以本文将会基于Netty时间轮算法，然后再结合SOFAJRaft源码进行分析。 @Author：Akai-yuan @更新时间：2023/1/29 1.HashedWheelTimer概览 一个时间轮算法的组成成分图： 一个基于Netty ......
分布式协议与算法-Raft算法
本文总结自：极客时间韩健老师的分布式协议与算法实战课程。 大家都知道，Raft算法属于Multi-Paxos算法，它是在Multi-Paxos思想的基础上，做了一些简化和限制。关于Paxos算法，博主在之前的文章有过总结，大家可以从这里跳转：分布式协议与算法-Paxos算法 关于Raft算法相关的开 ......
应用容器引擎-Docker
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。 @Author：Akai-yuan @更新时间：2023/1/31 ......
部署实战-Docker+nginx部署前后端分离项目
本文是基于Docker、Docker-compose、nginx、centos7、springboot进行前后端分离项目部署 关于Docker相关知识，可以查看文章：应用容器引擎-Docker Dockerfile的文章链接：Dockerfile详解 @Author：Akai-yuan @更新时间： ......
Dockerfile详解
本文基于应用容器引擎-Docker继续讲解DockerFile的有关知识。在学习完Dockerfile的知识后，你可以自己独立部署一个前后端分离的项目，具体部署操作可以浏览我之前的博客：部署实战-Docker+nginx部署前后端分离项目 @Author：Akai-yuan @更新时间：2023/2 ......