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Blazor允许您使用C#而不是JavaScript构建交互式Web用户界面。Blazor应用程序由使用C#、HTML和CSS实现的可重用的Web用户界面组件组成。客户端和服务器代码都是用C#编写的，允许您共享代码和库。 更多信息请参阅官方Blazor网站[22]。
NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架。可惜的是，这个项目被开源出来一年后就草草停止维护了。
实际生产环境中，为了稳定和高可用(晚上睡觉踏实)，我们并不会把mysql装在k8s集群中，一般是用阿里云的RDS或者自己在高性能机器上搭建mysql。
在kubernets1.13之前，收集资源指标是Heapster，它是一个收集者，它从cAdvisor中收集数据并暂时存储，如果要永久存储，则要借助时序数据库，比如InfluxD，然后用Grafana展示。其架构如下：
代码和使用说明可以看这里： http://github.com/daviddengcn/gosl
LeetCode是一个美国的在线编程网站，收集了各个大厂的笔试面试题，对找工作的毕业生和开发者来说，非常有价值。不过LeetCode上面的题目很多都是考察应聘者对基础知识的应用，适合进行练习编程基础或者准备面试。
最近看到一个面试题，问ClassNotFoundException和NoClassDefFoundError的区别。平时没有专门思考过这个问题，藉此机会分析一下。
大家好，又见面了，我是全栈君。 十三、ColorPickView ColorPickerView 颜色选择器，支持PopupWindows或新的Activity中打开 项目地址：https://code.google.com/p/color-picker-view/ 效果图： HoloColorPicker 颜色选择器 项目地址：https://github.com/LarsWerkman/HoloColorPicker Demo地址：https://docs.google.com/f
我们很高兴在今年之内进行第四次——也是最后一次版本更新公告，即Kubernetes 1.9的诞生！
前面一篇文件 https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103344658 讲述了如果将多个影像拼接为一个大的影像，本文将讲述 一些上面工具在使用过程中的问题及其优化 1. 问题出现： 首先直接说一下工具上的缺陷： 1.1 该工具依赖的是 x86库，包括opencv 2.4.3 ，cholmod 1.6.0 都是32位的，32和64都会影响工具在处理影像时的性能，比如在处理索尼相机的照片时，分辨率是 6000*4000,20多张照片，在处理到一半时会爆出 申请内存失败的情况。(本地环境为 i5处理器四核，16G内存)，处理索尼相机时每张照片都会申请 6000*4000 字节内存块，直接内存爆出内存申请失败。 1.2 该工具迁移到其他机子上会出现不兼容的问题，应为opencv 底层设计到 GPU，CPU等指令，所以在其他机子上 运行，稍微大一点的图片 都会爆出 内存申请失败的问题。 2. 问题定位： 接下来说一下问题的定位 刚开始一直以为是内存的问题，因为在处理小一点的图片时，是没有问题的。在处理所以相机时才会出现；但是当迁移到其他机子上的时候，当地环境是 200G的内存，任然会报出 内存问题，这个就不是内存问题了。然后网上查询，大部分的解决思路 都是 32与64的不兼容。知其然不知其所以然，最后通过仔细的查看爆出来的原因，才豁然大悟，opencv底层调用到了cpu、gpu的指令，然后opencv对底层32/64的支持并不是很好，也就是说 在64环境下调用32 的指令，会出现不兼容的问题，从而导致频繁的爆出内存问题，到此为止，已经定位的差不多了，爆出内存问题只是表象，底层是msvcp.dll/msvcr.dll的执行。 3. 解决之道： 既然问题已经定位到，那么解决之道又是什么，毫无疑问：从底层实现对64的支持，不依赖32位的相关东西。说白了就一句话：重新编译mosaic的所有依赖库，全部换为 64版本 应该就能解决问题。 4. OpenCV 2.4.9 64位的编译 4.1 OpenCV下载： Opencv库的编译相对来说简单，通过Cmake直接可编译，问题是Opencv的源码获取比较麻烦，通过github获取，在git下载过程中时常会出现git下载失败，原因是github连接到了外网，会有网路断开等情况，所以通过github上查找 opencv来下载 还是比较麻烦的，需要多试几次。好在opencv2.4.9 有可执行程序，直接安装 opencv2.4.9 即可安装 他的源码，这个比较好，一下子全部搞定。 4.2 OpenCV工程生成： 在选择 Visual Studio 编译版本的时候需要注意下，Opencv 有区分 X86，X64 和 IA及RAM的编译，这个需要根据自己的情况进行选择，64位环境下一定选择 X64，因为我用的时候 Visual Studio 2010，所以我选择的是 Visual Studio 2010 X64版本，然后点集 Configure，Generate，OpenProject 即可在 Visual Studio 2010中 打开 Opencv 的工程。 4.3 OpenCV 工程编译： OpenCV 工程打开后，找到 ALL_BUILD工程，选择Debug/Release版本，右键build，这个工程只会生成对应的lib库和dll库，并不会生成头文件。 INSTALL工程，该工程首先会执行ALL_BUILD工程，然后复制相关库(lib/dll)到install下的 lib目录和bin目录，复制指定头文件到 include目录，这个工程满足要求，右键 build ，工程执行完毕后会在install目录下生成include目录，bin目录和lib目录。 4.4 Opencv编译完成 5. Cholmod 3.1.0 64位的编译 5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少，在网上找了很久，找到了SuiteSparse这个产品，SuiteSparse是一个产品套件，里面包含了很多图像相关的处理库，Cholmod只是其中的一部分，而且SuiteSparse目前代码都是针对Linux下的开发，没有针对Windows做 相关的操作，源码目录下不存在cmaketext.txt 文件，不能在windows下直接编译。难道要全部
3.解放业务，使业务方专注于业务逻辑本身：通过注解以搭积木方式引入各式资源，每个资源都是一行注解，极大提升业务方产出效率。
我们很高兴地宣布ML.NET 1.2 和模型生成器和 CLI 的更新。ML.NET是 .NET 开发人员的开源和跨平台机器学习框架。ML.NET还包括模型生成器(Visual Studio 的简单 UI 工具)和ML.NET CLI(命令行界面),以便使用自动机器学习 (AutoML) 构建自定义机器学习 (ML) 模型变得超级简单。
自带插件loader：src/sentry/conf/server.py 里的INSTALLED_APPS tuple
https://link.springer.com/article/10.1186/s13059-022-02742-7#availability-of-data-and-materials
DeepStream SDK是一个通用的流分析SDK，它使系统软件工程师和开发人员能够使用NVIDIA Jetson或NVIDIA Tesla平台构建高性能智能视频分析应用程序。
原理分析 核心代码位置 https://github.com/52inc/Scoops/tree/master/scoops/src/main/java/com/ftinc/scoop 可以看到主要文件 Flavor.java 存储每个主题信息 Scoop.java 主文件，主要提供接口，作为对外调用。 SugarCone.java 解析注释的主文件，通过使用bind方法，去反射找到编译出来的Toppings类，通过这个来关联上来。 Topping.java 自定义注释方法。标记在属性上面，然后
https://github.com/zhangyue0503/html5js/blob/master/singlepagewebapplications/spa1.html
https://github.com/DataDog/documentation/blob/master/content/en/agent/faq/how-do-i-uninstall-the-agent.md
有个汇总vc库的开源项目在不定期更新，https://github.com/abbodi1406/vcredist/tree/master/source_links
官方描述: Windows Projected File System (ProjFS) 允许名为“provider”的用户模式应用程序将备份数据存储中的分层数据投影到文件系统中，使其显示为文件系统中的文件和目录。例如，简单的提供程序可以将Windows注册表投影到文件系统中，使注册表项和值分别显示为文件和目录。更复杂的提供程序示例是用于虚拟化非常大的git存储库的VFS for Git。
可参考：https://kubernetes.io/zh-cn/docs/reference/using-api/client-libraries/
注意：要在release模式(或者自定义的其他的打包模式)下分析，原因在release模式下：
这篇文章记录一次给 gin-gonic/gin[1] 提交了一行代码的经历，虽然没什么含金量，但是对我而言还是挺开心的哈哈。
本文关键字：git更新失败tlsv1，源码编译nodejs，提取sandstorm中的davros为免sandstorm版本
于是在网上查了RSS，�RSS简易信息聚合(也叫聚合内容)是一种RSS基于XML标准，在互联网上被广泛采用的内容包装和投递协议。RSS(Really Simple Syndication)是一种描述和同步网站内容的格式，是使用最广泛的XML应用。RSS搭建了信息迅速传播的一个技术平台，使得每个人都成为潜在的信息提供者。发布一个RSS文件后，这个RSS Feed中包含的信息就能直接被其他站点调用，而且由于这些数据都是标准的XML格式，所以也能在其他的终端和服务中使用，是一种描述和同步网站内容的格式。RSS可以是以下三个解释的其中一个: Really Simple Syndication;RDF (Resource Description Framework) Site Summary; Rich Site Summary。但其实这三个解释都是指同一种Syndication的技术。
今天在win10.me看到一个rss，不知道是什么东西，打开看到 是一种RSS基于XML标准，在互联网上被广泛采用的内容包装和投递协议。RSS(Really Simple Syndication)是一种描述和同步网站内容的格式，是使用最广泛的XML应用。RSS搭建了信息迅速传播的一个技术平台，使得每个人都成为潜在的信息提供者。发布一个RSS文件后，这个RSS Feed中包含的信息就能直接被其他站点调用，而且由于这些数据都是标准的XML格式，所以也能在其他的终端和服务中使用，是一种描述和同步网站内容的格式。RSS可以是以下三个解释的其中一个: Really Simple Syndication;RDF (Resource Description Framework) Site Summary; Rich Site Summary。但其实这三个解释都是指同一种Syndication的技术。
在上一篇文章中，我们和您一起了解了vRouter的内部结构和进程，今天继续Tungsten Fabric其它组件的内部探秘旅程。
可以看到， k8s api 中都有一个对应的 kind 描述资源类型， 这个正好符合 RESTful 中资源定位的需求。
要开始使用 Dash Bio，请使用 pip install dash_bio 安装，然后转到 Dash Bio 的文档: http://dash.plot.ly/dash-bio
公司在腾讯云有一个大数据集群，用hdp的ambari部署管理的，hdp面有hadoop、hive、spark等常用的大数据组件，公司的报表都从这里生成。
CocoaPods是一个用来帮助我们管理第三方依赖库的工具。它可以解决库与库之间的依赖关系，下载库的源代码，同时通过创建一个Xcode的workspace来将这些第三方库和我们的工程连接起来，供我们开发使用。这么说可能还不是很理解，当我们开发iOS应用时，会经常使用到很多第三方开源类库，比如JSONKit，AFNetWorking等等。可能某个类库又用到其他类库，所以要使用它，必须得另外下载其他类库，而其他类库又用到其他类库，A依赖B，B又依赖C......。总之笔者的意思，手动一个个去下载所需类库十分麻烦。另外一种常见情况是，你项目中用到的类库有更新，你必须得重新下载新版本依赖库，然后一个个重新加入到项目中，费时费力，操作繁琐且容易出错。如果能有什么工具能代替我们手工去解决这些依赖和更新问题，那我们开发效率将如有神助。这就是CocoaPods的作用。 总而言之，使用CocoaPods的目的是让我们能自动化的、集中的、直观的管理第三方开源库。
Seed(https://seed-rs.org/) 也是一个前端 Web 开发框架。这是用 Seed 写的一个前端网站（https://seed-rs-realworld.netlify.com/），这里是一些相关的资源（https://github.com/MartinKavik/awesome-seed-rs）。
Lachesis是希腊神话众神之一，负责决定生命之线的长度。但是咱们这个lachesis是2013年发表在nature biotechnology上（https://doi.org/10.1038/nbt.2727 ）由shendurelab开发的用于辅助基因组组装的软件。
KubeVela 作为一个简单、易用、且高可扩展的云原生应用管理工具，能让开发人员方便快捷地在 Kubernetes 上定义与交付现代微服务应用，无需了解任何 Kubernetes 基础设施相关的细节。
Flux CD是一个连续交付工具，正在迅速普及。Weaveworks最初开发了该项目，然后将其开源到CNCF.
这一部分介绍了核心概念，并讨论了如何将Argo CD作为SRE进行操作。 本书的这一部分包括以下章节:
下图是CSPNet中统计的目前的State of the Art的目标检测模型。其中从csresnext50-panet-spp-optimal模型是CSPNet中提出来的，可以结合AlexeyAB版本的Darknet就可以实现。
写在前面 ---- 随着微服务架构的流行，日志也需要由专门的分布式日志组件来完成这个工作，我们项目使用的是 ExceptionLess 这个组件，它是前后端分离的；这篇文章我们就来实践容器化 ExceptionLess 的前端，并为其包含一个 nginx 的宿主，形成一个能够独立运行的、自包含的环境，这样当我们使用k8s集群的时候，就可以使用这个开箱即用的镜像，任意伸缩，滚动更新，按需扩容等等。 ExceptionLess UI 是使用Angular开发的一个纯前端 Web UI，首先我们需要安装环境(gi
作者： Kevin Hannon (G-Research), Michał Woźniak (Google)
visual studio编译的可执行文件，复制到别的机器执行时报找不到MSVCP140D.dll、VCRUNTIME140D.dll、VCRUNTIME140_1D.dll、ucrtbased.dll
Kubernetes 1.24 的发布日期从 4 月 19 日 移至 5 月 3 日[1]。现已正式发布。
1、浅析整个监控流程 ---- heapster是一个监控计算、存储、网络等集群资源的工具，以k8s内置的cAdvisor作为数据源收集集群信息，并汇总出有价值的性能数据(Metrics)：cpu、
在学习Spring的时想了解一些重要接口和类的源码，本文讲述了Spring工程的下载和在IDEA上打开的操作，共需要以下几步：
github的地址：https://github.com/TencentCloud/tencentcloud-sdk-dotnet/tree/master/TencentCloud/Asr/V20190614
向量检索领域有着非常多优秀产品，不同的产品有着各自的特性，适用于不同的场景，接下来将对已了解的8款优秀向量检索产品进行简单的介绍。
OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库，提供了许多强大的功能，包括人脸检测和识别。人脸分类器是OpenCV中用于人脸检测的关键工具之一，能够快速准确地检测出图像中的人脸。
没错这篇又是转发的，因为觉得学习深度学习难免要从别人的代码开始，所以就转发了。不过转发的时候没找到原作者是谁，所以原作者看到不要打我-------QAQ
其实如果打算在实际项目中引入 Flutter，完全将旧有项目改造成纯 Flutter 项目的可能性比较小，更多的是在旧有项目引入 Flutter。
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