内容来自微信官方文档。 接入微信公众平台开发，开发者需要按照如下步骤完成： 填写服务器配置 验证服务器地址的有效性 依据接口文档实现业务逻辑 微信官方的文档已经写得很详细，官方给出的例子是基于php的，这里给出go实现的消息验证，http框架使用的是gin。 type WeChatVerify st
问题描述 引用报告：（OpenSSL3.x曝出严重漏洞 ： https://www.ctocio.com/ccnews/37529.html ） 最近OpenSSL 3.x 爆出了严重安全漏洞，分别是 CVE-2022-3602 和 CVE-2022-3786. CVE-2022-3602 缓冲区溢
问题描述 使用微软API管理服务(Azure API Management)，简称APIM。 因为公司策略要求只能内部网络访问，所以启用了VNET集成。集成方式见： (在内部模式下使用 Azure API 管理连接到虚拟网络：https://docs.azure.cn/zh-cn/api-manag
问题描述 在Azure的同一数据中心，API Management访问启用了防火墙的Storage Account，并且把APIM的公网IP地址设置在白名单。但访问依旧是403 原因是： 存储帐户部署在同一区域中的服务使用专用的 Azure IP 地址进行通信。 因此，不能基于特定的 Azure 服
## 国内文章 ### 如何正确实现一个自定义 Exception https://www.cnblogs.com/kklldog/p/how-to-design-exception.html 最近在公司的项目中，编写了几个自定义的 Exception 类。提交 PR 的时候，sonarqube 提
notepad++下载安装 找到浏览器输入：notepad或者 https://notepad-plus-plus.org/downloads/ 官网下载即可使用 如果官网崩了，可以在微信公众号：A软件安装管家，找到安装notepad++，下载安装即可。 typora下载安装 找到浏览器输入：typ
论文将Multiscale Vision Transformers (MViTv2) 作为图像和视频分类以及对象检测的统一架构进行研究，结合分解的相对位置编码和残差池化连接提出了MViT的改进版本 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: MViTv2: Improved Multiscale Vi
在大部分企业里，自动化测试框架落地都肯定会集成到Jenkins服务器上做持续集成测试，自动构建以及发送结果到邮箱，实现真正的无人值守测试。 不过Jenkins搭建一般都会部署在公司的服务器上，不会在私人电脑里，而服务器大部分都是Linux操作系统的。所以，我们如果要在Linux上的Jenkins服务
最新技术资源（建议收藏） https://www.grapecity.com.cn/resources/ 集算表 （Table Sheet）是一个具备高性能渲染、数据绑定功能、公式计算能力的数据表格，通过全新构建的关系型数据管理器结合结构化公式，在高性能表格的基础上提供排序、筛选、样式、行列冻结、自
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:/
Serverless无服务应用架构纵横谈2 前言 6年前，我写了一篇《Serverless无服务应用架构纵横谈》。 文中说到无论是公有云FaaS还是私有云FaaS，都不是云计算的未来。 因为无论是Kubernetes还是PHP、Python、Node这些传统技术栈都太重了。 那么，6年来，Serve
论文基于实验验证，为数据需求预测这一问题提供了比较有用的建议，详情可以直接看看Conclusion部分。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: How Much More Data Do I Need? Estimating Requirements for Downstream Tasks 论
前言 最近有个网友问了我一个问题：系统中大事务问题要如何处理？ 正好前段时间我在公司处理过这个问题，我们当时由于项目初期时间比较紧张，为了快速完成业务功能，忽略了系统部分性能问题。项目顺利上线后，专门抽了一个迭代的时间去解决大事务问题，目前已经优化完成，并且顺利上线。现给大家总结了一下，我们当时使用
作者：林冠宏 / 指尖下的幽灵。转载者，请: 务必标明出处。 GitHub ： https://github.com/af913337456/ 出版的书籍： 《1.0-区块链DApp开发实战》 《2.0-区块链DApp开发：基于公链》 例子 切片作为函数参数传递的是值 用来误导切片作为函数参数传递的
作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题，提出了新颖的Re-attention机制来解决，计算量和内存开销都很少，在增加ViT深度时能够保持性能不断提高 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer 论文地址：https
以前，我看到一个朋友在对一个系统做初始化的时候，通过一组魔幻般的按键，调出来一个隐藏的系统设置界面，这个界面在常规的菜单或者工具栏是看不到的，因为它是一个后台设置的关键界面，不公开，同时避免常规用户的误操作，它是作为一个超级管理员的入口功能，这个是很不错的思路。其实Winform做这样的处理也是很容...
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 参考 论文：https://arxiv.org/abs/2101.02118 更多内容，见微*公号往期文章： 审稿人：拜托，请把模型时间序列去趋势！！ 使用 Python 快速上手 LS
DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理，根据proposal选择不同复杂度的算子，加速整体推理过程。从实验结果来看，效果非常不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio
一、WTM是什么 WalkingTec.Mvvm框架（简称WTM）最早开发与2013年，基于Asp.net MVC3 和 最早的Entity Framework, 当初主要是为了解决公司内部开发效率低，代码风格不统一的问题。2017年9月，将代码移植到了.Net Core上，并进行了深度优化和重构，
