import socket import re import os def handle_client(socket_con): """ 接收来自客户端的请求，并接收请求报文，解析，返回...""" # 1、服务器接收客户端的请求报文 request = socket_con.recv(4096).decode() # 以行切割请求报文为列表 res...，如果没有则判断服务器是否开启了目录浏览 # 默认文件：index.html default.html # 是否可以访问默认文件开关...default_document = False if default_document: # 判断用户访问的文件夹下是否有...dir_browsing = True if dir_browsing: # 把用户请求的文件夹中所有的文件和文件夹以目录的形式返回到页面中
不少用户也会直接采用EasyCVR来对接自研的国标平台，这种对接方式也十分适合已经具备自有平台的项目采用。...但是在我们参与的类似项目中，有用户用EasyCVR对接自研平台出现了invite消息没有消息返回、无法播放的问题。...image.png image.png 通过对比抓包文件发现是用户代码中subject字段发送不标准，详细字段解释看下图： image.png 这里规定，发送发媒体流序号0首字符代码直播，1代表历史录像
作者：十方 当我们在做推荐系统模型时,有考虑过模型推荐结果的可解释性吗?...比方说推荐系统给用户推荐了item A,并在推荐结果后标明该用户最要好的朋友喜欢item A,或者和该用户有着相似兴趣(协同过滤)的人喜欢A,这使得推荐结果非常透明且具有说服力,能够提升用户的接受度.这篇论文...向量表示物品i的特征,vij的向量表示两物品的几何平均.然后我们就可以为这样的假节点使用cos相似度寻找k近邻.最终我们就要优化下式: 生成推荐结果:该文使用了RECWALK,一个基于随机游走的方法,该模型的输入是一个异质图...,由上式我们可以看到,一次游走有1-alpha的概率返回用户节点u ,item中PPR(u,v)分最高的将被推荐给用户u....,item之间相似度用矩阵S显示表达: 为了包含用户反馈Fu,式(2)引入了用户向量矩阵wu,式(2)中的g将item的统一向量表达转变成了用户表达: 代入到式(2)就是: 最终我们的推荐模型如下: 从实验看
，而几乎忽略了“是否为新用户”特征，那么改变就无法发挥上面我们期望的作用。...从理论上说，如果网络的能力只能做好一种用户的预估，或者在某些点上两类样本的梯度有冲突，网络一定会偏向样本多的用户。...假如用模型 A 专门服务新用户，用模型 B 专门服务老用户，那么我们就能解决“淹没”的问题，因为一定有一个模型对新用户负责，不管它的数据有多稀疏。...比如有 3 个模块，门网络对新用户的输出是 3、1、0，对老用户的输出是 0、1、2。我们就可以说，1 号模块主要负责新用户，3 号模块主要负责老用户，而 2 号模块则既服务新用户又服务老用户。...目前常见的精排模型中存在 MLP、MHA、MMoE 这三种模块，根据我们在模型篇和前沿篇中的讲解，MHA 用来对序列特征进行抽象，MLP 是从嵌入到预测值的重要抽象环节，而 MMoE 则是多任务学习的重要工具
如果下载多个文件的时候，有时候莫名其妙的出现500服务器错误，很有可能是没有设置KeepAlive 属性导致的。...出现应用程序未处理的异常：2015/1/6 11:40:56 异常类型：WebException 异常消息：远程服务器返回错误: (500) 语法错误，无法识别命令。
IPD（集成产品开发）模型的核心价值在于它改变了企业对于产品研发的固有观点，将企业产研的重点由“技术为导向”升级为“用户需求为导向”，强调企业在产品的研发过程中坚持以用户/客户为中心。...在这种模式下，企业的产品研发、交付过程，都相应地从产品层面、研发层面，统一聚焦到用户和市场层面，也就是我们所说的：“从用户中来，到用户中去”！...从用户的角度分析各要素之间的内在关系，由新产品功能分解出支撑关键技术以及功能给用户带来的利益，确定待开发的技术项目和产品卖点。...使用FFAB工具的的步骤如下：1、搭建一个从“FF—FA—AB”彼此相互关联的流程。F→F：将技术语言转化为用户语言；F→A：将用户的语言转化为产品的优点；A→B：将产品的优点转化为用户利益。...5、以此类推，PDT团队成员共同讨论确定完成FFAB模型的“AB”流程，即选取某一项产品的每一项作用产品作用、优势和竞争力A，会形成哪些产品用户群所更关注的利益点B（Benefits），然后继续找出其他项的作用
,确保用户有权限访问后端服务器 防火墙功能，确保用户只能访问允许使用的网络部分等等 3.引入负载均衡器 ?...负载均衡器的功能就是把付款请求分发到两台付款服务器上。用户1往左，用户2往右，用户3再往左。。。以此类推。 如果一次有500个用户需要立刻付款，这该怎么解决呢？...这里假设是从数据库读的频率高于写的频率。这个方案的好处是保证了一致性，因为数据只能被单实例写入，之后把写入数据同步到其他部分即可。缺点是我们仍然只有一个写数据库实例。...这使得用户可以从物理上靠近他们的地方来获取网页内容，而不是每次都把数据从源头搬到用户那里。 7.消息队列 ? 你去过游乐园吗？你是否走到售票柜台去买票？也许不是这样，可能是排队等候。...因此，不要让用户等到完成所有步骤，图片接收服务只需要做以下三件事： 存储原始的、未处理的图片 向用户确认图片已经上传 创建一个待办的任务 这个待办事项列表中的任务可以被其他任意数量服务接收，每个服务完成其中一个任务
介绍在这篇教程中，我们将构建一个深度学习模型，用于用户行为预测和个性化服务。我们将使用TensorFlow和Keras库来实现这一目标。...通过这个教程，你将学会如何处理数据、构建和训练模型，并将模型应用于实际的用户行为预测和个性化服务任务。...user_data.csv 包含用户的信息，item_data.csv 包含项目的信息，而 interactions.csv 包含用户与项目的交互数据。...这个模型将根据用户的历史交互数据，预测用户对新项目的兴趣。...from app import appif __name__ == '__main__': app.run(debug=True)总结在这篇教程中，我们使用Python构建了一个深度学习模型，用于用户行为预测和个性化服务
针对EasyCVR安防视频云服务平台的用户管理和角色管理方面，我们发现在一些情况下会出现部分通道或者分组无法查看的情况。...在上一篇博文中，我们解决了EasyCVR管理员用户无法查看分组下通道信息的问题，本文我们主要处理另一个关于通道分组的问题。...在EasyCVR管理员后台，给用户分配通道过后，通过子用户登录无法查看到该通道所属分组的情况。 image.png image.png 通过检查代码，我们发现了问题所在。...现在EasyCVR用户管理的逻辑结构是：用户绑定角色，角色绑定通道。然而近期EasyCVR的版本做了更新，更新过后的逻辑为：用户绑定角色，角色绑定分组，分组绑定设备的步骤。...由于新旧版本中用户的逻辑管理出现了差异，导致按照旧版本配置的内容不生效。 其实这里还需要对代码进行优化，增加判断条件，当用户角色不是管理员的时候，去查询用户所属角色，角色包含分组，分组拥有的通道。
系统版本 问题现象 root账号登陆系统后，双击桌面的自研浏览器启动图标无响应，无法正常启动浏览器访问页面。...问题原因 浏览器内核功能设计规定不允许root下使用沙箱启动浏览器，故root用户无法启动自研浏览器。...解决方案 （方案一）root用户下用命令brower --no-sandbox启动自研浏览器 （方案二）在"Exec=/usr/bin/browser %U"后面添加"--no-sandbox"，保存退出...desktop文件，调整其Exec行参数加入"--no-sandbox"参数项 vim /usr/share/applications/org.deepin.browser.desktop （方案三）root用户下使用火狐浏览器
最近在公司搭建AD域控制器，发现无法在计算机真正添加域用户，也就是添加的用户虽然可以在本地登录，但是无法远程登录，尝试多种方法都无法解决，而最终原因居然是虚拟机导致的服务器的SID冲突。...添加域账户 在域用户里面添加一个用户，如下图： ? （图1） 将用户添加到“开发组”中去，然后让该用户在另外一台服务器远程登录： ?...（图2） 无法登录，甚至使用域管理员，也无法登录，看来必须去远程服务器上增加一个域用户到本地用户组上面去： ?...（图3） 选择Administrators组，点击添加按钮，选择一个域用户，然后添加，最好确定。 用该域用户登录，结果还是前面的界面，无法登录。...再次回到远程服务器上，打开Administrators组，发现之前添加的域用户没有添加进去。 重复上面的操作，问题依旧，并且域用户无法添加到本地任何用户组。
我们可以在 Controller 控制器中 添加 一个 Action，通过此Action，即可访问服务器的任何文件。...---- Action 格式 public FileResult Down() { return File(xxx,xxx,xxx); } 返回...设置文件名 var stream = System.IO.File.OpenRead(“F:\a.txt”); //创建文件流 txt 的文件类型为 text/plain 设置文件名为 b.txt 那么返回的
这个接口大体的流程是，我们把图像上传到百度的网站上，然后服务器把这些图像转换成功矢量数据，最后就是拿这些数据传给深度学习的预测接口，比如是PaddlePaddle的预测接口，获取到预测结果，返回给客户端...if __name__ == '__main__': # 启动服务，并指定端口号 app.run(port=80) 然后浏览器访问http://127.0.0.1，返回之前写好的字符串：...，这个函数的参数是根据已经上传并保存到服务器上图片的路径，根据处理对图片进行预处理，并返回处理否的图片数据： # 预处理图片 def load_image(file): img = Image.open...save_path = 'infer_model/' # 从模型中获取预测程序、输入数据名称列表、分类器 [infer_program, feeded_var_names, target_var] =...》十三——自定义图像数生成 下一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》十五——把预测模型部署到Android手机上 参考资料 https://blog.csdn.net/qq_33200967/article
如果你的服务器或本地服务在国内，可以使用 ModelScope，社区已经有同学将 HuggingFace 上的 Llama 3.1 搬运到了模型库中：8B、70B。...通过 llama.cpp 转换模型格式为了能够转换模型，我们还需要安装一个简单的依赖：pip install sentencepiece 接下来，就可以使用官方的新的转换脚本，来完成模型从 Huggingface...启动 Ollama 模型服务通常情况下，如果已经完成了模型的转换，我们可以结合上文中的命令进行调整，在命令后添加要执行的模型，来完成服务的启动：docker run -d --gpus=all -v `...ollama 是无法启动的，我们需要从源码重新构建 Ollama 镜像。...返回 Dify 的主界面，创建一个新的 AI 应用，随便起个名字，我这里使用的是“Llama 3.1 Ollama 接口验证”。在新建的 AI 应用界面，选择刚刚添加的 Ollama 模型。
用户登录 单击应用程序的“登录”或“连接”按钮后，用户首先会看到的是您的授权服务器 UI。由授权服务器决定是要求用户在每次访问授权屏幕时都登录，还是让用户在一段时间内保持登录状态。...如果授权服务器在请求之间记住了用户，那么它可能仍需要请求用户的许可才能在以后的访问中授权应用程序。...一旦用户通过授权服务器进行身份验证，它就可以继续处理授权请求并将用户重定向回应用程序。有时服务器会认为登录成功也意味着用户授权了应用程序。...如果授权服务器需要通过 SAML 或其他内部系统对用户进行身份验证，则用户流程如下所示 在此流程中，用户在登录后被定向回授权服务器，在那里他们会看到授权请求，就像他们已经登录一样。...允许否认 最后，授权服务器应向用户提供两个按钮，以允许或拒绝请求。如果用户未登录，您应该提供登录提示而不是“允许”按钮。 如果用户批准请求，授权服务器将创建一个临时授权码并将用户重定向回应用程序。
如果你的服务器或本地服务在国内，可以使用 ModelScope，社区已经有同学将 HuggingFace 上的 Llama 3.1 搬运到了模型库中：8B[3]、70B[4]。...为了不影响我们的服务器或本地的环境，可以创建一个独立的容器镜像环境，来完成模型下载任务。...通过 llama.cpp 转换模型格式 为了能够转换模型，我们还需要安装一个简单的依赖： pip install sentencepiece 接下来，就可以使用官方的新的转换脚本，来完成模型从 Huggingface...启动 Ollama 模型服务 通常情况下，如果已经完成了模型的转换，我们可以结合上文中的命令进行调整，在命令后添加要执行的模型，来完成服务的启动： docker run -d --gpus=all -v...ollama 是无法启动的，我们需要从源码重新构建 Ollama 镜像。
去年年底，我们在EasyCVR视频服务云平台当中增加了用户管理的功能，多个用户可以有同一个角色，每个角色可以分配多个设备，从而形成一个良性的分级管理关系。...在后期的不断实践中，EasyCVR的用户管理和角色管理功能都得到了很多用户的认可，成为了用户的操作习惯。...通过修改sql语句，先查询通道表，再查查询用户角色表，最终角色查询出分组包含的通道。...image.png 此外，EasyCVR支持将直播流推送至指定的CDN，丰富了直播选项，更大程度上开放了用户的使用方式。如果大家有兴趣了解，欢迎联系我们。
既然无法正面争锋，何不迎潮流而上，借助大模型，给语音助手带来一场新的产业革命？ 早在2020年就布局了知识图谱的经验给了OPPO底气。...据小布助手首席研究员杨振宇回忆，OPPO小布是2018年下半年开始研发、2019年正式推出的产品，大概在2020年之际，团队敏锐地注意到，在用户反馈中，存在非常多的信息获取不方便的问题，比如搜很多东西无法返回用户所需要的答案...第一步落在知识图谱方向，构建自己的精品知识图谱，解析用户的问题，如果能够命中知识图谱里面的内容，就可以给出直接给出用户想要的答案。 另外一个是从海量的语料数据里面给它自动化，半自动化的去抽取QA数据。...图1 CLUE1.1总榜，共9个子任务 图2 KgCLUE1.0，知识图谱问答榜 从结果上，OPPO押注大模型这一战，当前交出的成绩单似乎还不错。...大模型的技术迭代非常快，且从技术到产品落地，我们还有很长的路要走。」 而放眼至更长远的未来，OPPO也正在规划AGI智能体的研发投入，致力于发展出能在设备帮助用户智能化、自动化完成任务的超级智能体。
现象 客户端通过授权码模式获取不透明令牌（opaque token），使用令牌访问资源服务器 资源服务器安全配置只能处理客户端scope授权，如果添加用户授权的判定规则，则报错 www-authenticate...error_uri=“https://tools.ietf.org/html/rfc6750#section-3.1” 原因 spring security 5 默认的令牌校验逻辑只处理scope，没有处理用户授权...源码 资源服务器不透明令牌默认配置 org.springframework.boot.autoconfigure.security.oauth2.resource.servlet.OAuth2ResourceServerOpaqueTokenConfiguration...authorities.add(new SimpleGrantedAuthority(this.authorityPrefix + scope)); } } // 授权中只包含scope，用户授权直接作为一般属性传递了...principal.getAttributes(), authorities); } catch (ParseException e) { log.warn("令牌用户授权信息解析失败
从不同维度可以有不同的分类，这里从I/O的阻塞与非阻塞、I/O处理的单线程与多线程角度探讨服务器模型。 对于I/O，可以分成阻塞I/O与非阻塞I/O两大类型。...单线程即服务器端只有一个线程处理客户端的所有请求，客户端连接与服务器端的处理线程比是n:1，它无法同时处理多个连接，只能串行处理连接。...而阻塞I/O是指服务器在读写数据时是阻塞的，读取客户端数据时要等待客户端发送数据并且把操作系统内核复制到用户进程中，这时才解除阻塞状态。...写数据回客户端时要等待用户进程将数据写入内核并发送到客户端后才解除阻塞状态。...这种阻塞给网络编程带来了一个问题，服务器必须要等到客户端成功接收才能继续往下处理另外一个客户端的请求，在此期间线程将无法响应任何客户端请求。
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