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本章小结
87
2024-03-10
《区块链技术指南 v1.6.2》
本章小结 本章小结 区块链思想诞生于对更先进的分布式记账技术的追求,它支持了首个自带信任、防篡改的分布式账本系统——比特币网络。这让人们意识到,除了互联网这样的尽力而为(不保证可信)的基础设施外,区块链技术还将可能塑造彼此信任的未来网络基础设施。 从应用角度讲,以比特币为代表的加密货币只是基于区块链技术的一种金融应用。区块链技术还能带来更通用的计算能...
多分辨率适配方案
883
2018-10-06
《Cocos Creator v1.5.x 用户手册》
多分辨率适配方案 设计分辨率和屏幕分辨率 设计分辨率和屏幕分辨率宽高比相同 设计分辨率宽高比大于屏幕分辨率,适配高度避免黑边 设计分辨率宽高比小于屏幕分辨率,适配宽度避免黑边 不管屏幕宽高比如何,完整显示设计分辨率中的所有内容,允许出现黑边 根据屏幕宽高比,自动选择适配宽度或适配高度 Canvas 组件不提供分别缩放 x 和 y 轴缩放率,会使图像...
拓扑感知提示
451
2021-05-14
《Kubernetes v1.21 官方文档(全)》
拓扑感知提示 动机 使用拓扑感知提示 工作原理 EndpointSlice 控制器 kube-proxy 保护措施 限制 接下来 拓扑感知提示 FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [alpha] 拓扑感知提示 包含客户怎么使用服务端点的建议,从而实现了拓扑感知的路由功能。 这种方法添加了元数据,以启用...
高级分析函数支持
139
2023-06-03
《openGauss v3.1.1 使用手册(企业版)》
高级分析函数支持 可获得性 特性简介 客户价值 特性描述 特性增强 特性约束 依赖关系 高级分析函数支持 可获得性 本特性自openGauss 1.1.0版本开始引入。 特性简介 无。 客户价值 我们提供窗口函数来进行数据高级分析处理。窗口函数将一个表中的数据进行预先分组,每一行属于一个特定的组,然后在这个组上进行一系列的关联分...
InMemoryDataset
302
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
InMemoryDataset InMemoryDataset class paddle.fluid.dataset. InMemoryDataset [源代码] InMemoryDataset会向内存中加载数据并在训练前缓冲数据。此类由DatasetFactory创建。 代码示例 : dataset = paddle . fluid ....
进程管理-进程通信
138
2023-02-03
《GoFrame v2.3 开发文档》
目前gproc 组件提供的进程通信特性属于实验性特性! 不要通过共享内存来通信,而应该通过通信来共享内存。 常见的进程通信方式有5 种:管道/信号/共享内存/共享文件/Socket ,这几种方式通常有着各自比较擅长的使用场景。 信号 :信号常用在*nix 系统中,跨平台性比较差,信息传递方式和内容单一。 管道 :包括普通管道 与命名管道 ,这...
Troubleshoot
1119
2019-05-14
《Android Studio 用户指南》
排查 Android Studio 的问题 高密度显示屏 缩放比例设置 在高密度显示屏上元素显示模糊或像素化 高密度显示屏上显示的元素大小不正确 Linux 库 项目同步问题 Windows 上更新 IDE 期间出现问题 minSdkVersion 问题 排查 Android Studio 的问题 本页面包含有关排查 Android ...
信息收集
4130
2018-04-15
《米斯特白帽培训讲义》
米斯特白帽培训讲义 信息收集 收集什么? WHOIS IP 信息 目录信息 服务信息 脚本信息 框架信息 应用信息 子域名信息 个人信息 附录 米斯特白帽培训讲义 信息收集 讲师:gh0stkey 整理:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 收集什么? Whois信息 注册人名字、邮箱等 IP信息(...
5.1. 列表的更多特性
638
2020-10-12
《Python 3.9.0 官方教程》
5.1. 列表的更多特性 5.1. 列表的更多特性 列表数据类型还有很多的方法。这里是列表对象方法的清单: list.append (x) 在列表的末尾添加一个元素。相当于 a[len(a):] = [x] 。 list.extend (iterable) 使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表。相当于 a[len(a):] = iterab...
八、降维
1760
2018-10-25
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
八、降维 八、降维 很多机器学习的问题都会涉及到有着几千甚至数百万维的特征的训练实例。这不仅让训练过程变得非常缓慢,同时还很难找到一个很好的解,我们接下来就会遇到这种情况。这种问题通常被称为维数灾难(curse of dimentionality)。 幸运的是,在现实生活中我们经常可以极大的降低特征维度,将一个十分棘手的问题转变成一个可以较为容...
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