前言 先说个小事情，今天试了下做动图，就一张动图都花了我 1 个小时，还做得很难看。。 ? 本文主要内容如下： ?
自己最近正在准备蓝桥杯的比赛刷提，综合网上大神的解法自己写出来了自己的代码 小明为某机构设计了一个十字型的徽标（并非红十字会啊），如下所示： 对方同时也需要在电脑 Dos 窗口中以字符的形式输出该标志
需注意： 理想情况下限界上下文与微服务为1:1 考虑到其他原则和现实约束，实际微服务的划分有可能在限界上下文图的基础上进行合并。 微服务拆分的底线是不能打破聚合，打破聚合会破坏事务一致性和业务约束。
问题描述 小明为某机构设计了一个十字型的徽标（并非红十字会啊）。 输入： 一个正整数n(n< 30)表示要求打印图形的层数。 输出： 对应包围层数的该标志（中心固定）。...图 2.1变化过程 现在可以对被分成八份的图形（也就是直角三角形）进行大致的分析： （注：行列从0开始） 前面两行都为(.)
上次我们讲解了 OpenFeign 的架构原理，这次我们要来进入 Nacos 帝国了，Nacos 作为服务注册中心、配置中心，已经非常成熟了，业界的标杆，在讲解...
像下图这样，识别出关键的实体和它们之间的关系。 ? 用软件工程的方式，解决现实中的问题，是信息时代最明显的特点，这让我们的生活和工作变得更加便利。...这里简要介绍的静态视图包括用例图，对象图，类图，组件图，包图和部署图。...很多朋友在建模的时候只会用到实现层类图，并非他们对问题领域足够了解，而是不清楚类图也分了这么三层。 6.2.1.3 对象图 对象图是类图的实例，标识和类图基本相同。...6.2.1.4 包图 在实际的项目中，建模过程获得的元素可能是非常多的，如果将这些元素的关系都绘制出来，看上去就会特别乱，特别复杂，也难以识别。...这里简要介绍的动态视图包括状态图、活动图、时序图和协作图。
像下图这样，识别出关键的实体和它们之间的关系。 用软件工程的方式，解决现实中的问题，是信息时代最明显的特点，这让我们的生活和工作变得更加便利。...这里简要介绍的静态视图包括用例图，对象图，类图，组件图，包图和部署图。...很多朋友在建模的时候只会用到实现层类图，并非他们对问题领域足够了解，而是不清楚类图也分了这么三层。 6.2.1.3 对象图 对象图是类图的实例，标识和类图基本相同。...（如果捕捉在不同的时间，该值会变化） 6.2.1.4 包图 在实际的项目中，建模过程获得的元素可能是非常多的，如果将这些元素的关系都绘制出来，看上去就会特别乱，特别复杂，也难以识别。...这里简要介绍的动态视图包括状态图、活动图、时序图和协作图。
但是现在遇到一个问题，就是 IDEA 忽然无法识别我引入的包了，之前和 core 库还有其他的都可以，最近由于业务需求，我多加了一个ejs的包就不行了。...routes.js'); const url = require('url'); const ejs = require('ejs'); 如图，以上是我引入的包，ejs'中的方法完全没有提示，也就是没有识别出来...现在再次回到项目中输入关键字即可发现已经有提示了。 ?
这是悟空的第 96 篇原创文章 前言 先说个小事情，今天试了下做动图，就一张动图都花了我 1 个小时，还做得很难看。。...在线求个做动图的好软件～ 本文主要内容如下： 上一篇讲到如何做性能调优的方式：《48 张图 | 手摸手教你微服务的性能监控、压测和调优》，比如给表加索引、动静分离、减少不必要的日志打印。
我们总说阻抗不连续会导致信号反射，今天介绍下信号反射的过程与反弹图。...如果源端与传输线之间阻抗不匹配，反射回源端的信号就会再次反射，向负载端传播，到负载端后再次反射到源端，来来回回，导致振铃，这就是接下来要将的反弹图。...反弹图 下面这个图就是反弹图，B端阻抗无穷大，从B点反射回A的信号会再次反射，A点的反射系数是(10-50)/(10+50) = -0.67，B点的反射系数是1是全反射。...下面右图是实测某信号的振铃波形。
我的思路就是一步一步的分析，首先我想到的就是分配一块内存来储存图案，通过观察知道图案是一个方正，于是想到用字符矩阵。然后分布完成，首先就是把方块字符中...
实际情况是，“科大讯飞的语音识别能力比BAT领先很多。在场景测试中，除了依图和科大讯飞之外，大部分厂家的算法字错率抖动大，意味着场景的通用性差。”...一般认为，中文语音识别的字错率低于3%时不会影响可读性，而超过15%则毫无可读性。这是语音识别的两条红线，在不同场景下，不同算法的表现可能会有很大差异。...，而且字错率几乎全部在15%以下。...其中，在AISHELL2的-2018A-EVAL数据集中，依图的识别准确率高达96.29%，字错率仅为3.71%，领先第二名约20%。...注释 [1] 一般在英文语音识别中用“词错率”（WER），因为最小单元是词；中文语音识别一般使用“字错率”（CER），因为最小单元是字. [2] AISHELL-2是AISHELL Foundation
发现调试信息输出的解析语句中有如：key,value等关键字。...www.mybatis.org/generator/configreference/context.html autoDelimitKeywords 如果设置为true，MyBatis Generator （MBG）将会识别表的列明中的...SQL关键字。...如果个别关键字没有在MBG的的关键字列表里，可以通过来界定。 beginningDlimiter 开始的界定符，endingDelimiter设置结束界定符。 在标签内部设置： 识别数据库关键字，默认false --> <!
小牛说：...问的volatile关键字。 小艾说：volatile关键词的作用一般有如下两个： 可见性：当一个线程修改了由volatile关键字修饰的变量的值时，其它线程能够立即得知这个修改。...volatile关键字保证了两个性质： 可见性：可见性是指当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值。...通过读屏障和写屏障，又发展出了LoadLoad屏障，StoreStore屏障，LoadStore屏障，StoreLoad屏障 JVM也是利用了这几种屏障，实现volatile关键字。
最后再来另画一张图总结execute执行流程 四、线程池中线程实现复用的原理 线程池的核心功能就是实现了线程的重复利用，那么线程池是如何实现线程的复用呢？...从这张图可以看出线程执行完任务不会退出的原因，runWorker内部使用了while死循环，当第一个任务执行完之后，会不断地通过getTask方法获取任务，只要能获取到任务，就会调用run方法，继续执行任务...中不仅存储了线程池的状态还存储了当前线程池中线程数的大小 private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0)); 最后画个图来总结一下这
每个运行链路状态协议的路由器上都有一张完整的网络图。 就好比你有一张地图怎么还会迷路？运行链路状态协议的每一台路由器都会有一张地图库从而避免了环路。 链路状态协议工作原理 ?...OSPF报文头格式： OSPF这五种报文具有相同的报文头格式，长度为24字节。 ?...2、Packet length ：2字节，OSPF报文的总长度，包括报文头在内，单位为字节。 3、Router ID ：4字节，发送该报文的路由器标识。...4、Area ID： 4字节 ，发送该报文的所属区域。 5、Checksum ：2字节，校验和，包含除了认证字段的整个报文的校验和。...6、AuType ：2字节 ，验证类型值有如下几种表示， 0表示不验证；1表示简单认证；3表示MD5认证。 7、Authentication ：8字节 ，鉴定字段，其数值根据验证类型而定。
[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解 [当人工智能遇上安全] 5.基于机器学习算法的主机恶意代码识别研究 [当人工智能遇上安全] 6.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD...BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 作者的github资源： https://github.com/eastmountyxz/AI-Security-Paper https://github.com...当我们拥有更准确的标注，将有利于所有的实体识别研究。 四.数据集划分 在进行实体识别标注之前，我们将数据集随机划分为训练集、测试集、验证集。...下面的代码是构建BiLSTM-CRF模型实现实体识别。...六.基于BiLSTM-CRF的实体识别 人生路是一个个十字路口，一次次博弈，一次次纠结和得失组成。
AQS（ AbstractQueuedSynchronizer ）是一个用来构建锁和同步器（所谓同步，是指线程之间的通信、协作）的框架，Lock 包中的各种锁（...
思维导图 通过下面的思维导图，我们先对JavaScript的this关键字有一些基本的了解。 函数的“this” 我们在对象内部，想要访问对象的属性，就会需要用到this。
甚至有人，让计算机帮自己识别不雅图片。 GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ，通过这个教程，大家可以搭建属于自己的识别小黄图客户端。...得由人先设计好特征，计算机根据设计好的算法提取对应的特征，然后根据特征识别。 即便如此，计算机也只能 “ 看见 ” 某个特定物体而已。。。...每希望计算机识别一种新的东西，都要花大量精力去设计特征、建立模型。 我们生活中有多少东西？简直难计其数。 ? 于是这个事情，就这样止步不前了。。。...摄入像素以后，这些信息会先进入第一层提取边缘特征：识别出汽车的点、线等边缘。 这些在第一层提取出来的描述边缘的信息，会进入第二层，识别出图像中的基本形状或目标的局部：比如车门、车灯等。 ?...在学习了如此庞大的图片库以后，你就有一个阅片无数的小哥帮你识别图片了。
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