Sublime Text 3配置 Node.js 开发环境
文章浏览阅读1k次，点赞35次，收藏29次。本篇Huazie介绍了配置Node.js开发环境的相关内容，感兴趣的朋友赶紧配置起来，有任何问题可以随时评论区沟通。
【Kotlin】Kotlin基本数据类型
文章浏览阅读1.2k次，点赞9次，收藏7次。本文介绍了Kotlin中整型（Int、Byte、Short、Long等）、浮点型（Float、Double）、字符型（Char）、字符串型（String）等基本数据类型变量及其运算符、函数等。
论文阅读-Transformer-based language models for software vulnerability detection
文章浏览阅读688次，点赞22次，收藏8次。例如，将用户自定义的函数名称替换为"FUNC"（或者使用连续的自然数作为后缀，如"FUNC_1"、"FUNC_2"等，以区分多个函数）；Group 1 包含BE及其非易受攻击的代码gadgets，Group 2 包含RME及其非易受攻击的代码gadgets，Group 3 包含BE、RME及其非易受攻击的代码gadgets。通过这个框架，可以利用Transformer-based语言模型来自动检测软件漏洞，并且相比传统的基于RNN的模型，语言模型在漏洞检测方面具有更好的性能表现。
Linux环境下配置HTTP代理服务器教程
文章浏览阅读603次，点赞7次，收藏5次。简单来说，它就像一个中间人，帮你把网络请求从你的电脑传递到目标服务器，然后再把响应传回给你。有了它，你可以隐藏自己的真实身份，加速网络访问，甚至在某些情况下突破网络封锁。请注意，这不是一次火箭科学的实验，而是一次简单而有趣的冒险。在Linux下，有很多优秀的HTTP代理软件可供选择，比如Squid、Varnish等。这里我们以Squid为例，因为它简单易用，而且功能强大。最后，希望你在配置HTTP代理服务器的过程中既学到了知识，又感受到了乐趣。在这里，你可以设置代理服务器的监听端口、访问控制、日志等。
api接口是什么意思,api接口该如何防护呢?
文章浏览阅读1k次，点赞6次，收藏9次。总结,上述10种方案均是保证接口数据安全的重要措施,但是需要强调的是,以上方案不能保证百分之百的安全性,还是需要一款可靠的安全性产品,安全加速SCDN,OWASP TOP 10威胁防护,有效防御 SQL注入、XSS攻击、命令/代码执行、文件包含、木马上传、路径穿越、恶意扫描等OWASP TOP 10攻击。对于API接口的请求，需要记录下来请求的IP地址、请求的接口、请求的时间以及请求的用户信息等，以便于监控和溯源。因此，开发者需要定期更新API接口及其相关的安全控制措施，以保证API接口及其数据的安全。
论文阅读——MP-Former
文章浏览阅读618次，点赞10次，收藏3次。去噪训练的关键思想是将带噪声的GT坐标与可学习查询并行地送到Transformer解码器中，并训练模型去噪和恢复GT边框坐标。MPFormer去噪训练的思想从DN-DETR来，改进的mask2former模型。MPformer送入class embeddings作为查询，给每层解码层送入GT masks作为attention masks，然后让模型重建类别和masks。作者把mask2former看做一个掩码不断精细化的过程，一层的预测作为下一层的attention masks。
On the Spectral Bias of Neural Networks论文阅读
文章浏览阅读1.1k次，点赞19次，收藏12次。众所周知，过度参数化的深度神经网络(DNNs)是一种表达能力极强的函数，它甚至可以以100%的训练精度记忆随机数据。这就提出了一个问题，为什么他们不能轻易地对真实数据进行拟合呢。为了回答这个问题，研究人员使用傅里叶分析来研究深层网络。他们证明了具有有限权值(或训练有限步长)的深度网络天生偏向于表示输入空间上的平滑函数。具体地说，深度ReLU网络函数的特定频率分量(k)的衰减速度至少与O(k^2)一样快，宽度和深度分别以多项式和指数的方式帮助建模更高的频率。
03、全文检索 -- Solr -- Solr 身份验证配置（给 Solr 启动身份验证、添加用户、删除用户）
文章浏览阅读3.3k次，点赞22次，收藏20次。全文检索 -- Solr -- Solr 身份验证配置（给 Solr 启动身份验证、添加用户、删除用户）
实例分割论文阅读之：FCN：《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》
文章浏览阅读1k次，点赞18次，收藏19次。卷积网络是强大的视觉模型，可以产生特征层次结构。我们证明，经过端到端、像素到像素训练的卷积网络本身超过了语义分割的最新技术。我们的主要见解是构建“全卷积”网络，该网络接受任意大小的输入并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。我们定义并详细介绍了全卷积网络的空间，解释了它们在空间密集预测任务中的应用，并与先前的模型建立了联系。我们将当代分类网络（AlexNet [20]、VGG 网络 [31] 和 GoogLeNet [32]）改编为完全卷积网络，并通过微调 [3] 将其学习到的表示转移到分割任务。
论文阅读-通过云特征增强的深度学习预测云工作负载转折点
文章浏览阅读689次，点赞7次，收藏10次。云工作负载转折点要么是代表工作负载压力的局部峰值点，要么是代表资源浪费的局部谷值点。预测这些关键点对于向系统管理者发出警告、采取预防措施以实现高资源利用率、服务质量（QoS）和投资收益至关重要。现有研究主要只关注于工作负载未来点值的预测，而没有考虑基于趋势的转折点预测。此外，在预测过程中最关键的挑战之一是，传统的趋势预测方法在金融和工业领域等方面虽然取得了成功，但它们表示云特征的能力较弱，这意味着它们无法描述高度变化的云工作负载时间序列。本文提出了一种基于云特征增强的深度学习的新型云工作负载转折点预测方法。
基于Linux的HTTP代理服务器搭建与配置实战
文章浏览阅读512次，点赞8次，收藏8次。在数字化世界中，HTTP代理服务器扮演着至关重要的角色，它们能够帮助我们管理网络请求、提高访问速度，甚至在某些情况下还能保护我们的隐私。而Linux系统，凭借其强大的功能和灵活性，成为了搭建HTTP代理服务器的理想选择。这些软件各有特点，比如Squid功能全面、易于配置，Varnish则更侧重于缓存和性能优化，而Nginx则可以作为反向代理和负载均衡器使用。现在，你可以根据自己的需求进行进一步的配置和优化，享受代理服务器带来的便利和高效。定期清理Squid的缓存文件，以避免占用过多的磁盘空间。
论文阅读-GROUP：一种聚焦于工作负载组行为的端到端多步预测方法
文章浏览阅读1k次，点赞12次，收藏18次。首先，我们为云原生应用程序定义工作负载组行为。假设容器 ci 的原始工作负载数据序列从 t0 到 tN是。为了识别容器的工作负载组行为，我们将每个容器的工作负载特征建模为包含以下四个组成部分，这些部分代表了每个容器的数据、趋势、季节和细节方面的工作负载变化。数据分量D 表示工作负载系列的原始数据值，直接描述工作负载的数据变化关系。趋势分量T 表示工作负载系列的长期活动，排除季节和不规则影响，并可以近似表示原始工作负载系列。季节分量S 指定定期发生的模式，由至少一个或多个间隔组成。
thinkphp6入门（18）-- 中间件中除了handle函数，还可以有其它函数吗
文章浏览阅读794次，点赞9次，收藏7次。方法外，还可以定义其他方法。这些额外的方法可以用于执行中间件中的不同逻辑，但是只有。这样的设计可以使中间件代码更加模块化，提高代码的可读性和可维护性。方法是中间件的主入口点，负责接收请求和返回响应。其他方法则可以用于辅助性的操作。请注意，虽然你可以定义其他方法，但是中间件的核心逻辑通常应该在。方法是中间件的入口点，其他方法则需要在。在ThinkPHP 6的中间件中，除了。是一个自定义的方法，可以在。
ShardingSphere 5.x 系列【3】分库分表中间件技术选型
文章浏览阅读608次。在使用分库分表时，已经有成熟的开源解决方案，接下来我们进行相关技术选型。首先MyCat不考虑，被吹的太过，基本属于没人维护状态，听说该项目现在只是用来引流，加群付费，营销卖课。Vitess国外开源，生态良好，更新频繁，但是只支持MySql，对于现在国内某些有数据库要求的产品来说，不太友好。不是大型公司开源类的，不用考虑，现在经济形势这么差，谁也说不好能走多久，而且大部分都是给商用引流。大厂开源类的，不用考虑，基本都是他们不玩了，然后拿出来乐呵乐呵的。所以最后，只有一个选择，就是，背靠Apache。
数据采集接口分类：数据采集、数据的采集有哪些?
文章浏览阅读714次，点赞9次，收藏9次。比如我们要让机器学习认知汽车，我们直接给机器一个汽车的图片它是无法识别的，我们必须对汽车图片进行标注打上标签注明“这是一个汽车”，当机器获得大量打上标签的汽车图片进行学习之后，我们再给机器一个汽车的图片，机器就能知道这是一个汽车了。采集类项目一般不会通过平台进行大部分都是在线下进行，使用工具也比较多样，常见的类型有语音采集，视频采集，人脸采集，采集的数据一般都会进行清洗后才能投入使用。数据标注的类型非常多，比如文本采集，图片采集，语音采集，人像采集等。常见的采集有人体采集，互联网电商平台。
13. UE5 RPG限制Attribute的值的范围以及生成结构体
文章浏览阅读618次，点赞12次，收藏26次。前面几章，我们实现了通过GameplayEffect对Attribute值的修改，比如血量和蓝量，我们都是有一个最大血量和最大蓝量去限制它的最大值，而且血量和蓝量最小值不会小于零。之前我们是没有实现相关限制的，接下来，我们需要在AttributeSet函数里面实现一下对实际值的范围限制。
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