与#了不起#相关的内容第7页 - PmDaddy

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Python从零到壹丨带你了解图像直方图理论知识和绘制实现

摘要：本文将从OpenCV和Matplotlib两个方面介绍如何绘制直方图，这将为图像处理像素对比提供有效支撑。本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十.图像增强及运算篇之图像直方图理论知识和绘制实现》，作者：eastmount。一.图像直方图理论知识灰度直方图是灰度级的函数，描述

理论+实操，带你了解多沙箱容器运行时Kuasar

摘要：华为云DTSE技术布道师张天阳结合沙箱容器发展历程，介绍华为云多沙箱容器运行时 Kuasar 项目优势，开启多沙箱容器运行时上手实践体验。本文分享自华为云社区《理论+实操，带你了解多沙箱容器运行时Kuasar》，作者：华为云社区精选。本期《多沙箱容器运行时Kuasar开发上手实践》主题直播

Python从0到1丨了解图像形态学运算中腐蚀和膨胀

摘要：这篇文章将详细讲解图像形态学知识，主要介绍图像腐蚀处理和膨胀处理。本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 四十七.图像增强及运算篇之腐蚀和膨胀详解》，作者： eastmount 。一.形态学理论知识数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特征，并出去不相干的结构。数学

HStore表全了解：实时入库与高效查询利器

摘要：本文章将从使用者角度介绍HStore概念以及使用。本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)HStore表讲解》，作者：大威天龙:- 。 HStore表简介面对实时入库和实时查询要求越来越高的趋势，已有的列存储无法支持并发更新入库，行存查询性能无法做到实时返回且空间压缩表现不佳。Gau

quarkus数据库篇之二：无需数据库也能运行增删改查(dev模式)

来了解quarkus官方提供的一个小工具，就算没有数据库，也能让应用顺利的运行增删改查(dev模式)

一文了解MySQL中的多版本并发控制

最近在阅读《认知觉醒》这本书，里面有句话非常打动我：通过自己的语言，用最简单的话把一件事情讲清楚，最好让外行人也能听懂。希望借助今天这篇文章，能用大白话说清楚这个相对比较底层和复杂的MVCC机制

一文带你读懂设计模式之责任链模式

翻了一下之前刚入职时候的学习笔记，发现之前在熟悉业务代码的时候曾经专门学习并整理过过设计模式中的责任链模式，之前只是对其简单了解过常用的设计模式有哪些，并未结合实例和源码深入对其探究，利用熟悉代码契机进行系统学习并整理文档如下。

深入了解Elasticsearch搜索引擎篇：倒排索引、架构设计与优化策略

首先，我们介绍了Elasticsearch（ES）的倒排索引，这是一种用于快速检索的数据结构。其次，我们了解了ES集群的架构，包括主节点、数据节点和协调节点的功能和作用。然后，我们探讨了中文分词器的选择，其中包括IK、HanLP和Jieba等常用的分词工具。接着，我们解释了写入数据和查询数据的工作原理，包括请求的分配和预处理，数据的存储和查询结果的处理过程。最后，我们讨论了ES部署的优化方法，包括调整JVM内存、分片布局和数量、节点身份设计以及配置Ingest节点等方面的策略。

Rapid SCADA v6安装常见问题

用了很多年的Rapid SCADA v5，现在官网已经推出了v6，就简单写一下有关v6的安装指南吧。本指南面向Windows用户，不适用于linux用户步骤从官网下载Rapid SCADA最新的RC版本的v6，然后运行压缩包内的ScadaSetup.exe程序。 FAQ 提示端口占用 Rapi

scanf、cin及其优化、快读性能测试

为了让大家了解C++各种IO方式的性能，于是就有了这篇文章。本次测试采取的数据均为 \(10^6\) 个不超过 \(10^8\) 随机正整数。测试代码： #include using namespace std; int x; int main(){ freopen

解密prompt系列34. RLHF之训练另辟蹊径：循序渐进 & 青出于蓝

前几章我们讨论了RLHF的样本构建优化和训练策略优化，这一章我们讨论两种不同的RL训练方案，分别是基于过程训练，和使用弱Teacher来监督强Student 循序渐进：PRM & ORM 想要获得过程

新做了一个MySQL 数据库 DDL 差异对比的网站

MySQL 数据库 DDL 差异对比的网站摘要新做了个网站，用来对比不同环境下的 DDL 差异，生成变更点和迁移 DDL 网站地址：https://ddlcompare.com/ 对比过程中如果有问题，可以通过邮箱联系我 huiyuanai709@gmail.com，下班后我会密集的修一波 b

ScaleDet：AWS 基于标签相似性提出可扩展的多数据集目标检测器 | CVPR 2023

论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet)，可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同，论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间，通过视觉文本对齐进行训练，能够学习跨数据集的

前端太卷了，不玩了，写写node.js全栈涨工资，赶紧学起来吧！！！！！

首先聊下node.js的优缺点和应用场景 Node.js的优点和应用场景 Node.js作为后端开发的选择具有许多优点，以下是其中一些：高性能： Node.js采用了事件驱动、非阻塞I/O模型，使得它能够处理大量并发请求而不会阻塞线程，从而具有出色的性能表现。轻量级和高效： Node.js的设计

SURE：增强不确定性估计的组合拳，快加入到你的训练指南吧 | CVPR 2024

论文重新审视了深度神经网络中的不确定性估计技术，并整合了一套技术以增强其可靠性。论文的研究表明，多种技术（包括模型正则化、分类器改造和优化策略）的综合应用显着提高了图像分类任务中不确定性预测的准确性来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文: SURE: SUrvey REcipes for buil

一文全懂：Linux磁盘分区

本篇文章讲了linux磁盘管理中的分区相关知识，mbr和gpt分区有何不同？从添加一块硬盘到最后挂载到系统，经历了哪些步骤？如何创建交换分区并给交换分区扩容？

使用Cloudflare Worker加速docker镜像

前言开发者越来越难了，现在国内的docker镜像也都️了，没有镜像要使用docker太难了，代理又很慢现在就只剩下自建镜像的办法了 GitHub上有开源项目可以快速搭建自己的镜像库，不过还是有点麻烦，还好Cloudflare暂时还活着‍ 本文记录一下使用 Cloudf

全网最适合入门的面向对象编程教程：20 类和对象的 Python 实现-组合关系的实现与 CSV 文件保存

本文主要介绍了在使用Python面向对象编程时，如何实现组合关系，同时对比了组合关系和继承关系的优缺点，并讲解了如何通过csv模块来保存Python接收/生成的数据。

WCF异常System.ServiceModel.ProtocolException问题处理

现象：最近遇到了WCF 服务无法调用的错误，异常如下。 System.ServiceModel.ProtocolException, System.ServiceModel, Version=4.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b77a5c561934

CSS：弹性布局（display:flex）

道友请了~ 最近小道在修练主修功法《嘉蛙》之余，偶然从一名散修手中得到了一本《CSS秘籍》，刚好近期有自己做微信小程序的打算，这不是瞌睡了给递枕头么。欣喜若狂，翻开第一章，拜读之后受益匪浅。韩老魔说过：好记性不如烂笔头。（韩老魔：我没说过！）遂誊抄一份，分享给各位道友。 @目录容器的属性justif

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