Hello Laravel! 准备 目录Hello Laravel! 准备什么是 Laravel？为什么选择 Laravel？优雅的语法丰富的功能强大的社区支持安全性易于扩展Laravel 的流行程度其他流行的 Web 框架对比环境准备下载 Laragon设置工作目录添加 PHP 版本设置环境变量C
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 咳嗽检测是一种很有前途的检测呼吸道疾病各种病理严重程度的技术。自动咳嗽检测系统的开发将成为早期诊断的最佳跟踪工具。长期以患者为中心的远程咳嗽严重程度监测将改变医疗基础设施的游戏规则，因为在过去几十年中，远
NumPy NumPy 是一个用于处理数组的 Python 库。它代表“Numerical Python”。 基本 随机 ufunc 通过测验测试学习 检验您对 NumPy 的掌握程度。 通过练习学习 NumPy 练习 练习： 请插入创建 NumPy 数组的正确方法。 arr = np. ([1,
引言 在我们之前的文章中介绍过使用Bogus生成模拟测试数据，今天来讲解一下功能更加强大自动生成测试数据的工具的库"AutoFixture"。 什么是AutoFixture? AutoFixture 是一个针对 .NET 的开源库，旨在最大程度地减少单元测试中的“安排（Arrange）”阶段，以提高
记得大一学Python的时候，有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写，就琢磨了一个偷懒的好办法，用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码（偷懒）。以下是判断整数和复数的两段小代码： 相信看到这里，你也有所顿悟，能拓展出更多有意思的方法~
https://zhuanlan.zhihu.com/p/138887210 IPC的意义 一般来说IPC是越高越好, 这意味着单位时间执行了更多的指令, 通过观测IPC可以一定程度上了解软件的执行效率. 但是多高才算高呢? 这并没有标准答案, 它需要有基线进行对比, 有的代码逻辑就决定了不可能有太
https://zhuanlan.zhihu.com/p/138887556 队列广泛应用在性能分析领域, 通过观察队列可以知道当时系统的繁忙程度和请求的延时, 甚至可以用排队论去做容量规划等. 对存储有一定了解的同学都或多或少听说过, 当iostat的util大于70%以后, 响应时间会如下图所示
## 关于SPEC2006CPU和RedisBenchmark的理解 ``` 最近研究过硬件CPU的性能和Redis这样单线程重IO服务 突然想对比一下CPU算力提升占Redis性能提升的比率情况 性能很大程度由CPU决定,但是其他部分的提升也会有一些促进作用. 比如内存带宽,IO调度算法优化等.
https://www.cnblogs.com/a00ium/p/13177272.html 人类都是视觉动物，讲究一图胜千言。如果没了可视化，那么你在跟领导汇报工作时，很大程度会鸡同鸭讲。其实 excel2016+已经是一个不错的数据分析及可视化工具了(支持几十种数据源),但是，不方便权限控制，集
前言 监控指标诚然是发现问题于微末之时的极佳手段，但指标往往有其表达的极限。在很多情况下，单独看一个黄金指标并不能表征系统的健康程度，反而有可能被其迷惑，进而忽略相关问题。(本文所提及的Linux Kernel源码版本为4.18.10) Bug现场 某天中午，某应用的999线突然升高。由于是个QPS
说到 Hybrid App（混合应用）大家都不陌生，因为这种开发模式大行其道发展的这些年取代了很多原生和 Web 应用，为什么大家对这种「Native + HTML5」的开发模式额外偏爱呢？ 因为一方面在一定程度上兼顾了原生应用的优质体验，另一方面又兼顾到了 HTML5 灵活的开发模式。 这种模式的
2023年，网络安全仍然是企业在加强数字防御任务中的重点。随着勒索软件攻击持续上升，零信任模型变得更加普遍，越来越多的公司开始使用在线技术来自动化他们的运营，而这也导致大量数据存在于互联网中，在一定程度上造成了数据的泄露和失窃，这对于小型企业、个人和大公司来说竟已经是司空见惯的事情。在2022年第一
在过去的几年中，企业一直忙于应对远程办公模式下的安全要求。展望2023年，疫情局面将与过去3年大不相同。根据目前的趋势，未来一年的网络攻击的数量和严重程度都将增加，这将对各规模企业，尤其是未做好准备的企业产生重大影响。本文将结合 BlackBerry 2022威胁报告的关键结果，谈谈 CISO 们在
之前使用的是鼠标双击的方法，但是只适用于少量调整时。 今天给同事编辑公众号文章，有一大篇表格在word中，直接从word中复制到公众号的话，格式会有一定程度的错位。 于是先粘贴到excel中处理，但到excel中行高和列宽默认都很不合适。 有一个小技巧，Ctrl + A 全选表格以后， 格式 ->
每每谈到Oracle MAA，大家条件反射般就会想到Oracle的RAC和ADG等核心选件，当然，这些技术有口皆碑，也的确是MAA的构建基础，但本文我们不再过多谈这些耳熟能详的技术，而是来跟大家探讨下在此基础之上，我们如何将基础MAA优化到业务连续性MAA这个程度，最终实现应用程序的连续可用性。 在
最近给客户做架构评估写报告时，需要画一些架构示例简图，需求很简单，没到非要用付费软件的程度。 同事推荐一款开源免费的绘制软件drawio，实际体验不错，可以满足我的使用需求。 drawio官方网站： https://www.drawio.com/ 不但有提供Windows的版本，也有我需要的macO
VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，
摘要：Java是如何实现和管理线程池的? 本文分享自华为云社区《JUC线程池: ThreadPoolExecutor详解》，作者：龙哥手记 。 带着大厂的面试问题去理解 提示 请带着这些问题继续后文，会很大程度上帮助你更好的理解相关知识点。@pdai 为什么要有线程池? Java是实现和管理线程池有
摘要：解决数据问题的本质，还要从数据层面入手，数据库的价值就十分关键。 过去很长一段时间，不动产行业的数字化程度都是比较低的，特别在业务层面，存在大量碎片化和多主体的问题，导致在数据层面的标准化和数据结构统一化不足；而且在不动产行业全生命周期中，每个阶段都频繁涉及到数据流转问题，对数据一致性和安全性
摘要：神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个
