,可以通过以下步骤实现:
可以看到ivr的动作主要是在entry项里配置完成的,在上述例子中,第一个entry里配置了按键0,通过menu-exec-app执行一个FreeSWITCH的App(transfer),再次通过Dialplan...把并户来话转接到菜单了,在Dialplan中加入一个extension(请注意,你需要加到正确的Dialplan Context中,如果不确定应该加到哪个Context中的话,在default和public...通过上面的ivr.xml的配置,我们已经知道如何配置一个简单的IVR了,接下来我们配置一个带有二级菜单的IVR。...不过我们也看到了,我们上面的XML IVR极其简单,在实际的业务中,我们可能需要和外面的一些服务做交互,比如查询数据库,请求一个Web服务,等等,因此我们需要一种更灵活的方式来配置IVR应用,在此,我们介绍下使用...第一个按键收集之后,可以根据实际再收余下的按键。 上面我们实现了一个很简单常见的IVR场景,学会了简单的流程,读者可以结合实际,写出功能更强大的IVR脚本,好记性不如烂笔头,现在就来动手来写一个吧。
In this post, we will write a minimalistic shell for UNIX(-like) operating syste...
目录: (1).准备jenkinsfile (2).创建测试任务完成构建 (3).参考资料 (1).准备jenkinsfile 先要开一个git工程存放jenkinsfile,我在码云上建了个工程: https...def label = "jenkinsfile-pod-template" #cloud:是之前文章中在jenkins中配置的k8s-cloud的名称。...#nodeSelector:是声明这个jnlp-pod必须在有这个label的node上分布。...'test-just-test'){ container('just-test'){ echo 'hello, I am just-test container.' } } } } (2).创建测试任务完成构建...脚本路径是jenkinsfile在git中的路径。 然后执行构建:发现报错。 因为没有给node打标签,podTemplate中的nodeSelector找不到可以执行的节点。
现在我们可以开始在我们的应用程序中构建和渲染 3D 对象。 创建场景 场景是允许我们设置要渲染的项目的对象。 它就像一个显示区域,可以将对象放在一起并呈现给浏览器。...该库提供了一个 组件,其中包含用于在 Three.js 中创建渲染器和场景的底层代码。...,这些参数可用于微调和操纵其宽度、高度、平滑度和其他视觉特征。...结尾 在本文中,我们介绍了 Lunchbox.js 的核心概念,并演示了如何使用该工具在 Vue 中创建 3D 视觉效果。...在本文中,我们创建了一个场景,构建了不同的网格几何体,为网格添加了纹理,为网格添加了动画,并为场景中的对象添加了事件侦听器。
在Java中创建一个简单的HTTP服务器可以通过利用Java内置的com.sun.net.httpserver.HttpServer类来完成。以下将会对此进行详细的介绍。...使用它可以启动一个监听指定端口的HTTP服务器,并且对请求的URL做出响应。 此类包含start()方法来启动服务器,createContext()方法来指定URL路径和处理该路径请求的回调函数。...最后,通过调用HttpServer.create()并传递一个InetSocketAddress建立服务器。...它只有一个方法void handle(HttpExchange t)。...然后浏览器访问http://localhost:8000/applications/myapp,就会显示出我们在处理程序中定义的响应内容了。
本文主要针对Golang的内置库 net/http 做了简单的扩展,通过添加中间件的形式实现了管道(Pipeline)模式,这样的好处是各模块之间是低耦合的,符合单一职责原则,可以很灵活的通过中间件的形式添加一些功能到管道中...接下来,定义一个 Pipeline 的方法,里面使用嵌套的形式, 使用了上面定义的三个测试的中间件. func Pipeline(next http.Handler) http.Handler {...Chain 的struct,用来接收添加到管道中的中间件,在 AddMiddlewares() 函数中,接收了多个Handle, 然后组装到 Chain 对象并返回, 接下来调用 Then() 函数,...把管道中的中间件和业务的Handler 关联起来。...本文在go web中简单的实现了中间件的机制,这样带来的好处也是显而易见的,当然社区也有一些成熟的 middleware 组件,包括 Gin 一些Web框架中也包含了 middleware 相关的功能,
所以,接下来就一起看看一个Tensor在OneFlow深度学习框架中的执行过程吧。...cuda") y = flow.relu(x) print(y) 系统首先创建了一个在GPU上的输入Tensor,然后调用了导出到python端的c++ functional接口relu。...OpExpr的指针,然后在构造函数里面调用了OpBuilder函数来创建了一个新的OpExpr。...OpExpr可以简单理解为是OneFlow算子的统一抽象。...每一种指令都会携带一个parallel_desc表示指令在哪些设备上执行(例如只在 1 号卡上执行,或在所有的卡上执行),还会绑定一个 StreamType,表示指令在哪种 Stream 上执行(在我们文章开头举的例子中
在Java中,一个对象的创建涉及以下步骤:内存分配:当使用关键字new调用一个类的构造方法时,Java虚拟机会在堆中分配一块新的内存空间来存储该对象。...返回对象引用:当构造方法执行完毕后,会返回一个指向新创建对象的引用。这个引用可以用于访问和操作该对象的实例变量和方法。...对象的生命周期一般包括以下几个阶段:创建阶段:在Java中,通过使用关键字new来创建一个对象。在这个阶段,对象会被分配在堆上,并初始化为默认值。...在这个阶段,对象已经失去了被使用的价值。终结阶段:在Java中,提供了一个finalize()方法,这个方法在对象即将被垃圾回收时被调用。...总结:对象在Java中通过垃圾回收机制进行销毁,对象的生命周期包括创建、使用、不可达、终结和垃圾回收的阶段。可以通过重写finalize()方法来定义对象在销毁之前需要执行的清理操作。
好了,现在您已经安装了 errbot,是时候在目录中设置所需的所有文件了。 让我们首先创建一个目录。 mkdir chatbot 现在,让我们进入目录。...cd chatbot 一旦你进入你创建的目录,我们就该设置 errbot 了。 errbot --init 仅此而已。您的目录现在包含托管聊天机器人所需的所有文件。...编写插件 当你输入“errbot –init”命令时,它会设置一个名为插件的目录,我们将在那里构建我们的目录。 首先,让我们进行正确的进口。...errbot 在 Python 中构建和设置聊天机器人的基础知识。...结论 Errbot中还有大量其他功能可供开发人员和管理员使用。它们中的每一个都以结构方式记录在 Errbot 的官方文档页面中。
创建一个欢迎 cookie 利用用户在提示框中输入的数据创建一个 JavaScript Cookie,当该用户再次访问该页面时,根据 cookie 中的信息发出欢迎信息。...cookie 是存储于访问者的计算机中的变量。每当同一台计算机通过浏览器请求某个页面时,就会发送这个 cookie。你可以使用 JavaScript 来创建和取回 cookie 的值。...的欢迎词。而名字则是从 cookie 中取回的。 密码 cookie 当访问者首次访问页面时,他或她也许会填写他/她们的密码。密码也可被存储于 cookie 中。...当他们再次访问网站时,密码就会从 cookie 中取回。 日期 cookie 当访问者首次访问你的网站时,当前的日期可存储于 cookie 中。...日期也是从 cookie 中取回的。
文章目录 C#/.NET基于Topshelf创建Windows服务的系列文章目录: C#/.NET基于Topshelf创建Windows服务程序及服务的安装和卸载 (1) 在C#/.NET应用程序开发中创建一个基于...同时,我们也使用一个简单的定时任务演示了Topshelf服务的执行情况。 今天我将继续为大家分享关于Topshelf主题的技术文章。...本文主要演示在C#/.NET应用程序开发中创建一个基于Topshelf的应用程序守护进程(服务)。...这里为了演示方便,没有重新创建服务类,在实际项目中,你也可以根据自己的情况创建不同的服务类。...好了,今天的在C#/.NET应用程序开发中创建一个基于Topshelf的应用程序守护进程(服务)的分享就到这里。 我是Rector,希望本文对C#/.NET开发的你有所帮助。
设置Git:下载并安装最新版本的Git,下载网址:https://git-scm.com/downloads 在Git中设置您的用户名 Git使用用户名将提交与身份相关联。...在您的计算机在设置您的Git用户名:$ git config –global user.name“ #用户名#” 设置电子邮件地址:$ git config –global user.email“ email...@example.com ” 创建一个回购 要将您的项目放在GitHub上,您需要创建一个存储库才能生存。...在创建公共或私有资源库之间进行选择: 公共仓库是入门的好选择。它们对于GitHub上的任何用户都可见,因此您可以从协作社区中受益。 私有存储库需要更多的设置。...您可以提交拉动请求,以便通过将更改提交到原始项目来帮助其他人的项目更好。分叉是GitHub社交编码的核心。 社会化 GitHub的一个重要功能是能够看到其他人正在工作,以及他们正在连接在一起。
在应用程序中,通过使用 Bean Validation 或是你自己定义的 constraint,例如 @NotNull, @Max, @ZipCode, 就可以确保数据模型(JavaBean)的正确性。...创建一个包含验证逻辑的简单应用(基于 JSP) 在本文中,通过创建一个虚构的订单管理系统(基于 JSP 的 web 应用)来演示如何在 Java 开发过程中应用 Bean Validation。...Controller 负责接收和处理请求,Servlet 扮演 Controller 的角色去处理请求、业务逻辑并转向合适的 JSP 页面。在 Servlet 中对数据进行验证。...用户在创建一条订单记录时,需要填写以下信息:订单编号,客户,电子信箱,地址,状态,产品名称,产品价格 图 3....当然 Bean Validation 还只是提供了一些最基本的 constraint,在实际的开发过程中,用户可以根据自己的需要组合或开发出更加复杂的 constraint
引言 | 最近工作中遇到的一个问题引发了大家的讨论,就是在UI设计中,空心图标和实心图标应该在什么场景下使用?有言论指出,空心图标在视觉上比实心图标看起来更复杂,实心图标比空心图标识别度更高。...而另一种观点认为,图标识别度的高低并不取决于实心空心,而是取决于图形、颜色等其他因素。 一、图标的功能 首先,这次讨论聚焦在一种特定类型的图标:功能性图标。我们先来回顾一下这类图标的基本功能。...另外图标还能强化品牌形象,这一个作用与本文的讨论无关,不做赘述。 二、实心图标比空心图标识别度高? 假设你在逛街的时候突然内急,冲进大商场找洗手间,实心和空心两种图标,那种能更快识别出洗手间的标志?...来看看它们的特征: 举个例子,在一排空心图标中插入一个实心的,和一排实心图标中放置一个空心的,对比之下就会发现,实心的图标相比较空心的而言,视觉注意力更有力度,让用户更容易抓到重点。...继续拿网易云音乐作为案例,列表中的图标做了轻量化处理,使图标和文字形成了一个整体,用户是一行行阅读的;如果将列表中的图标改成实心图标,阅读顺序会被改变,用户就会顺着一排实心图标往下看,原本的列表结构被打散了
在模式识别学科中,模式可以看做是对象的组成成分或影响因素间存在的规律性关系,或者是因素间存在的确定性或随机性规律的对象、过程或事件的集合。...专业术语: 样本(sample),一个个体对象,注意与统计学中的不同,类似于统计学中的实例(instance); 样本集(sample set):若干样本的集合,统计学中的样本就是指样本集; 类或类别(...样本的特征构成了样本特征空间,空间的维数就是特征的个数,每一个样本就是特征空间中的一个点。...需要注意的是,在很多非监督模式识别中,聚类的结果不是唯一的,因为“相似”是从某个角度看上去的相似,这里的角度就是前面提到的特征。根据样本特征向量中的不同特征去聚类,会得到不同的结果。...,y2,y4聚为一类;若按第三个特征(空心/实心)去聚类时,y1,y2,y4聚为一类,y3自成一类。
基尼系数的选择的标准就是每个子节点达到最高的纯度,即落在子节点中的所有观察都属于同一个分类,此时基尼系数最小,纯度最高,不确定度最小。...但是RF的每个树,其实选用的特征是一部分,在这些少量特征中,选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分,将随机性的效果扩大,进一步增强了模型的泛化能力。...在实际使用中,一般会将msub的取值作为一个参数,通过开启oob验证或使用交叉验证,不断调整参数以获取一个合适的msub的值。...优点总结 由于采用了集成算法,本身精度比大多数单个算法要好 在测试集上表现良好,由于两个随机性的引入,使得随机森林不容易陷入过拟合(样本随机,特征随机) 在工业上,由于两个随机性的引入,使得随机森林具有一定的抗噪声能力...在训练过程中,能够检测到feature间的互相影响,且可以得出feature的重要性,具有一定参考意义 由于每棵树可以独立、同时生成,容易做成并行化方法 由于实现简单、精度高、抗过拟合能力强,当面对非线性数据时
之前介绍过NST: PNAS:NST方法定量生态过程中的随机性 NST:轻松计算随机性比例的R包 3.最近介绍的Sloan方法: EM:Sloan的随机性模型方法 ISME+Microbiome:Sloan...随机性方法的发展及代码 MicEco:计算Sloan随机性的另一方法 画一个sloan图~ 关于Stegen方法我虽然也看过不少文章,听过不少介绍,但是一直没有看过原文。...因此,最合适的方法是在最近的亲戚中量化系统发育的更替。 所以才会使用βMNTD(定量了一个群落中每个OTU (k)与其在另一个群落中最近亲属(m)之间的系统发育距离)这个参数。...R包picante中的comdistnt函数计算βMNTD。 ? 使用Mantel correlogram 表征系统发育信号的显著性。实心的点为显著的系统发育信号,都在较短的系统发育距离内。...Raup–Crick原本不考虑丰度,本文将其拓展为考虑丰度的形式。简而言之,当地群落是概率聚集的,其中观察到一个给定的OTU个体的概率与OTU所占据的数量和OTU在所有抽样群落中的相对丰度相关。
简单来说,Bagging 方式是通过在样本以及特征空间上随机选取样本以及特征的方式来创建诸多差异性的子模型,然后将这些子模型集成在一起。...在 sklearn 中,除了手动的指定 base_estimator 参数为决策树之外,sklearn 还专门封装了一个随机森林的类,我们可以非常容易的创建一个随机森林这样的集成学习模型,与此同时 sklearn...回忆前面学习过的决策树,在训练决策树的过程中,其实就是在每一个节点上进行划分,划分的依据是找到最好的维度(特征)以及相应的最优阈值。...sklearn 封装的随机森林,在训练每一棵决策树的时,在每个节点上并不是在所有特征上去寻找最优的划分,而是在一个随机的特征子集上寻找最优的划分,这种划分方式增加了集成学习中子模型的随机性。...简单总结一下 Extra-Trees: 相比于随机森林,Extra-Trees 中的决策树子模型在节点划分上,使用随机的特征和随机的阈值; Extra-Trees 能够提供额外的随机性,抑制过拟合,降低方差
为了解决车道线分类任务,作者介绍了一个简单的分类网络分支,除了深度车道线检测网络之外,还可以使用该分支。该分支从网络的顶层获取特定于任务的特征图,并推断车道的类型。...整个模型以端到端的方式进行训练和测试; 为TuSimple数据集提供车道类标注,以及一种简单的标注方法,旨在促进以TuSimple格式创建数据集。...它以不同的Stride在垂直和水平方向上移动特征图。因此,它可以在被遮挡的场景中检测车道。 最后,解码器将低分辨率特征图转换为全图像大小,用于逐像素预测。...尽管它们在作者的特定图像上表现不佳,但这些模型的深层架构本质上是为了从相关数据源中获取复杂的特征而设计的。 通过采用微调技术并利用作者要求苛刻的数据集来集中精力获取显著的特征,作者预计性能会显著提高。...此时,网络分为两个分支:一个用于车道线检测,另一个用于分类。 在分类分支中,Flatten的特征向量被输入到层序列,该层序列被设计为学习和提取用于分类的相关特征。
c.许多细菌种类可以利用其不同的代谢能力来应对环境变化。 d.遗传漂变可以促进低波动环境中种群的基因组减少。 微生物群落水平随机性 自然本质上是随机的。灵活性是微生物种群的一个关键特征。...随机的移民在开放生态系统中是一个关键的过程,可以通过生态位和适应度驱动的选择改变群落聚集,导致入侵,随机灭绝,遗传漂变和物种形成。 扩散限制可以进一步增加群落的随机性,降低环境(确定性)变量的影响。...随机性的挑战 随机度的有限可预测性可以在基因组、表型和生态系统层面带来影响,并可能导致工程生态系统的最佳过程性能出现不可预见的偏差。...稳态(Homeostasis)是微生物群落及其环境之间相互作用的动态平衡的结果,这可以被认为是入侵预防的一个关键特征。...如何处理随机性 需要(i)对随机度的精确监测和(ii)在考虑随机度的系统上设置边界。 监测随机性:一个技术挑战 为了监测随机性,需要检测单一和混合遗传性状和表型性状的变化。
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