GSAP 3Blue1Brown给我留下了深刻印象。利用动画制作视频，内容简洁，演示清晰。前两天刚好碰到一件事，我就顺便学习了一下怎么用代码做动画。 以javascrip为例，有两个动画引擎，GSAP和Animajs。由于网速的原因，询问了GPT后，我选择了GSAP来制作我的第一个动画视频。 制作动
Florence-2 是微软于 2024 年 6 月发布的一个基础视觉语言模型。该模型极具吸引力，因为它尺寸很小 (0.2B 及 0.7B) 且在各种计算机视觉和视觉语言任务上表现出色。 Florence 开箱即用支持多种类型的任务，包括: 看图说话、目标检测、OCR 等等。虽然覆盖面很广，但仍有可
哈喽大家好，我是咸鱼。 好久没发文了，最近这段时间都在学 K8S。不知道大家是不是和咸鱼一样，刚开始学 K8S、Docker 的时候，往往被 CRI、OCI、CRI shim、containerd 这些名词搞得晕乎乎的，不清楚它们到底是干什么用的。所以今天，咸鱼打算借这篇文章来解释一下这些名词，帮助
本文介绍了Python编程语言中关于for循环和if条件控制的一些基本使用。包含了单层循环的退出机制和多层循环的退出机制，使得我们在满足特定条件时，可以直接结束多层循环。
一、前言 大家好呀，我是summo，之前有自学过Shrio框架，网上一搜就有SpringBoot整合Shrio+ JWT的文章，我是在学习Shrio框架的时候顺带学的JWT。后来我还看见有很多博主专门写文章介绍JWT，说这个东西的优点很多，安全性好、去中心化、方便啥的，我就把JWT也应用在我们自己的
前言 好久没有更新技术文章了 这个月开箱和随笔倒是写了不少，又忙又懒的 基础的文章不太想写，稍微深入一点的又需要花很多时间来写 虽然但是，最终还是想水一篇 最近做了一个基于 wagtail 的项目，有不少东西可以记录。本文先记录一下把 tailwindcss 支持添加到 DjangoStarter
1. Spring MVC 中的拦截器的使用“拦截器基本配置” 和 “拦截器高级配置” @目录1. Spring MVC 中的拦截器的使用“拦截器基本配置” 和 “拦截器高级配置”2. 拦截器3. Spring MVC 中的拦截器的创建和基本配置3.1 定义拦截3.2 拦截器基本配置3.3 拦截器的
条形码和二维码是现代信息交换和数据存储的重要工具，它们将信息以图形的形式编码，便于机器识别和数据处理，被广泛应用于物流、零售、医疗、教育等各领域。本文将介绍如何使用Python快速生成各种常见的条形码如Code 128、EAN-13，以及生成二维码。 Python条码库 本文需要用到 Spire.B
一、数据集介绍 Maple-IDS数据集是一个网络入侵检测评估数据集，旨在增强异常基础入侵检测系统（IDS）和入侵预防系统（IPS）的性能和可靠性。随着网络空间安全领域攻击的日益复杂化，拥有一个可靠和最新的数据集对于测试和验证IDS和IPS解决方案至关重要。 数据集由东北林业大学网络安全实验室发布，
MoneyPrinterPlus现在支持批量混剪,一键AI生成视频，一键批量发布短视频这些功能了。 之前支持的大模型是常用的云厂商，比如OpenAI,Azure,Kimi,Qianfan,Baichuan,Tongyi Qwen, DeepSeek这些。 支持云厂商的原因是现在大模型使用基本都很便宜
一，引言 Azure Function 上的默认使用UTC 运行程序，我们在获取时间，或者通过时间执行某些逻辑时，返回UTC 时间，导致业务数据不正常，由于 Azure Function 是微软提供的 IaaS 托管服务，我们无法登录服务器来修改时区，那么我们今天将来实践操作，如何通过配置达到更改
引言 在现代的互联网应用中，数据安全和隐私保护变得越来越重要。尤其是在接口返回数据时，如何有效地对敏感数据进行脱敏处理，是每个开发者都需要关注的问题。本文将通过一个简单的Spring Boot项目，介绍如何实现接口数据脱敏。 一、接口数据脱敏概述 1.1 接口数据脱敏的定义 接口数据脱敏是指在接口返
如何减少Host Bound模型的Device空闲时间，从而优化模型执行性能显得尤其重要，GE（Graph Engine）图引擎通过图模式的Host调度和模型下沉调度的方式，可提升模型调度性能，缩短模型E2E执行时间。
重构代码的一些想法 模块设计 需要明确服务的核心功能 执行时机（被谁驱动） 执行内容 和非核心功能的关系 从模块话的角度看，这三个部分其实都可以独立实现，这样更利于单元测试用例的编写，扎实的单元测试覆盖率大大提高对稳定性的信心。 执行时机一般都是外部驱动，如收到任务、请求甚至内部定时器驱动。 核心功
前段时间写过一篇介绍神经网络的入门文章：神经网络极简入门。那篇文章介绍了神经网络中的基本概念和原理，并附加了一个示例演示如何实现一个简单的神经网络。 不过，在那篇文章中并没有详细介绍神经网络在训练时，是如何一步步找到每个神经元的最优权重的。本篇介绍神经网络训练时，常用的一种权重更新的方式--梯度下降
CaiT通过LayerScale层来保证深度ViT训练的稳定性，加上将特征学习和分类信息提取隔离的class-attention层达到了很不错的性能，值得看看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Going deeper with Image Transformers 论文地址：https:/
在现代信息社会，密码学在保护信息安全中扮演着至关重要的角色。而归约证明（Reduction Proof）作为密码学中的一个重要工具，通过将一个问题的安全性归约为另一个已知问题的难解性，从而证明新问题的安全性。本文将详细介绍归约证明的概念、步骤及其在密码学中的应用。
大家好，我是三友~~ 今天继续探秘系列，扒一扒一次RPC请求在Dubbo中经历的核心流程。 本文是基于Dubbo3.x版本进行讲解 一个简单的Demo 这里还是老样子，为了保证文章的完整性和连贯性，方便那些没有使用过的小伙伴更加容易接受文章的内容，这里快速讲一讲Dubbo一个简单的Demo 如果你已
本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法~
在机器学习中，我们经常会使用余弦函数来计算向量之间的相似性。从推荐系统到自然语言处理，再到计算机视觉，余弦相似性在多种机器学习应用中都有其独特的价值。它不仅限于特定领域，而是几乎可以在任何需要比较向量相似度的场景下使用。
