本文实例讲述了Thinkphp 框架扩展之应用模式实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
我现在有一个thinkphp文件夹,我需要将文件夹下面所有的.class.php修改为.php
CCI(Cache Coherent Interconnect)是ARM中的cache一致性控制器。
lite-monitor 一款基于 shell 命令的监控系统,可以根据项目中输出的日志定时输出或者统计输出,并发送钉钉机器人报警消息。
程振东,腾讯高级工程师,腾讯云TKE后台研发,负责TKE Edge的功能开发,SuperEdge核心开发成员,lite-apiserver的主要作者之一。 引言 在 SuperEdge 0.2.0版本中,lite-apiserver 进行了重大的架构升级和功能增强。本文将从 lite-apiserver 实现及其与其它 SuperEdge 组件协同的角度,分析 SuperEdge 的边缘自治能力,给大家的研究和选型提供参考。 边缘节点自治 在云边协同的边缘计算场景中,边缘节点通过公网与云端连接。边缘节点
对此,Zilliz 软件工程师 Filip Haltmayer 指出,将 GPTCache 与 LangChain 集成,可以有效解决这一问题。
本文转自 周贺贺,baron,代码改变世界ctw,Arm精选, armv8/armv9,trustzone/tee,secureboot,资深安全架构专家,11年手机安全/SOC底层安全开发经验。擅长trustzone/tee安全产品的设计和开发。
自从注册了github,在上面花的功夫很少,很早之前开源了一个MySQL Group Replication快速测试的小脚本。惭愧,之后就鲜有更新了。 而我自己其实很早就写了一套脚本,我起名叫dbm_lite,其实就是想让DB的维护工作更简单快捷一些,在很多场景中没有图形界面,如果能够高速快捷的发现问题,分析问题,有一套好的工具有如神助,以前我也很依赖plsqldev,toad这样的工具,但是很多问题场景中,网络限制很多,图形工具就有了限制了,跨网络拷贝个脚本其实还能够理解,然而我发现我接触的很
安装Bosh 安装 VirtualBox 略 $ VBoxManage --version 5.1.22r115126 安装Bosh $ wget -c https://s3.amazonaws.com/bosh-cli-artifacts/bosh-cli-2.0.48-linux-amd64 $ chmod +x bosh-cli-* $ sudo mv bosh-cli-* /usr/local/bin/bosh 安装完成后运行下面命令确认安装成功 $ bosh -v version 2.0.48-e
各位小伙伴大家好,我是A哥。这是一篇“插队”进来的文章,源于我公众号下面的这句评论:
在几天前开源的华为 HarmonyOS (鸿蒙)中,提供了一种“微信小程序”式的跨平台开发框架,通过 Toolkit 将应用代码编译打包成 JS Bundle,解析并生成原生 UI 组件。
今天我们来编写一个完整的去中心化应用(Dapps), 本文可以和编写智能合约结合起来看。
这是「进击的Coder」的第 622 篇技术分享 来源:baijiahao.baidu.com/s?id=1723528229727988800 “ 阅读本文大概需要 3 分钟。 ” 虽然目前 PC
这是TensorFlow Lite的实验端口,针对微控制器和其他只有千字节内存的设备。它不需要任何操作系统支持,任何标准的C或C ++库或动态内存分配,因此它的设计甚至可以移植到“裸机”系统。核心运行时在Cortex M3上适合16KB,并且有足够的运算符来运行语音关键字检测模型,总共占用22KB。
之前写过一篇《这个中秋,我开发了一个识别狗狗的app》。图片识别可以算作是深度学习领域烂大街的主题,几乎每本书和教程都会拿来作为入门示例。移动端的图片识别的教程也很多,大多数都脱胎于Google的教程《TensorFlow for Poets》和《TensorFlow for Poets 2: Android》。有了现成的教程,我对实现狗狗的图像识别信心满满,认为重点在于信息的展示及狗狗信息的收集。
老铁们,今天营长手把手带你们开发一款去中心化应用(Dapp)—— 宠物商店,来来来,先看下效果图:
在前面一篇文章《从人工智能鉴黄模型,尝试TensorRT优化》我谈到了TensorFlow模型的优化,这是针对服务器端的优化,实际上优化结果并不理想。这篇文章我将谈谈将TensorFlow模型部署到Android系统上需要注意的几点。
通过逐步的指导和截图举证,一步步带领一个技术小白完成一个宠物商店DAPP应用的开发和部署。
上面两段代码除MyTestConfig类上的注解不同之外其他都相同,但Spring对两者的处理方式是完全不一样的。
OpenSSL心血漏洞吵的风生水起的。起初,公司几台rds的小业务机被通知修补OpenSSL漏洞,这几台机器都是单独小业务,当时停掉,找了个简单的文档便将它升级OK(有的是nginx,有的是resin)。修补完成重启服务后OK。
Facebook发布了一个开源框架,叫QNNPACK,是手机端神经网络计算的加速包。
ZookeeperRegistryCenter,基于 Zookeeper 注册中心。从上面的类图可以看到,ZookeeperRegistryCenter 实现 CoordinatorRegistryCenter 接口,CoordinatorRegistryCenter 继承 RegistryCenter 接口。
濒危动物的追踪识别一直是动物保护和研究的难题,传统的跟踪手法主要是通过研究濒危动物的分布,根据动物的粪便,食物,大致定位动物可能的活动范围,再布置摄像机进行24小时监控,效率较低,尤其是24小时的摄录监控,需要占用大量的存储卡以及需要人工进行繁重的筛选,也不利于大范围分布式布点跟踪。
文 / Khanh LeViet 和 Luiz Gustavo Martins,技术推广工程师
昨天虽然试用了一下唯品会的“土星”,但是我实在没想明白他的Job该怎么用Spring来托管,所以没有使用。今天来说一下当当的Elastic-Job.
自动驾驶要求安全,并提供高性能的计算解决方案来处理极其精确的传感器数据。研究人员和开发人员必须优化他们的网络,以确保低延迟推理和能源效率。多亏了NVIDIA TensorRT中新的Python API,这个过程变得更加简单。
HarmonyOS代码正式开源,9月10日下午朋友圈散布着这条消息,科技圈炸锅了。各种声音的都有,我也挺好奇的,目前Android、iOS一统江湖,HarmonyOS还有机会吗? 有没有机会是一回事,你做不做就是态度问题,你不做,等待你的就是丢盔卸甲,你做了,可能有万分之一的机会。
最近要找个H5的前端写个简单的DApp,聊过几个H5的工程师,都被跟以太坊交互的部分吓住了。虽然网上有N多的教程,但是对于H5工程师来说,还是有些困难。分析其原因,在于不了解ganache-cli(原来叫testrpc)/web3/以太坊节点/metamask之间的架构关系。
我在这里会附上他的测试结果,实际我认为国内某些公众号会把这篇文章翻译成中文(现在TPU和Nano都是炙手可热的热点啊),所以我就先撕为敬!
ThinkPHP3.2.3版本数据库驱动采用PDO完全重写,配置和使用上面也比之前版本更加灵活和强大,我们来了解下如何使用。 首先,3.2.3的数据库配置信息有所调整,完整的数据库设置包括:
需要注意的是,从server2016开始没有桌面体验之说,安装虚拟声卡并启动Windows Audio服务后,右下角的喇叭图标才会ok。如果你啥都没干预过,那Server系统默认就是喇叭红叉
本文主要内容是介绍移动端优化会涉及到的绑定cpu(cpu affinity)[2,3]的概念和相关验证实验。
今天突然发现用IE访问博客的首页没问题,但是只要点文章就会跳到移动版网站,很不舒服。
来源:Google blog 编译:马文 Cecilia 【新智元导读】谷歌宣布推出 TensorFlow Lite,这是 TensorFlow 的针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。这个框架针对机器学习模型的低延迟推理进行了优化,重点是小内存占用和快速性能。利用TensorFlow Lite,即使在半监督的设置下,也可实现在手机端跨平台训练ML模型。 今年早些时候,谷歌推出了 Android Wear 2.0,这是“设备上”(on-device)机器学习技术用于智能通讯的第一款产品。这使得基于云的
今年 5 月,谷歌曾在 I/O 大会上宣布即将推出 TensorFlow Lite,今日,谷歌终于发布了新工具的开发者预览版本,这是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在多个平台上运行,从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用,出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。而 TensorFlow Lite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。在本文中,TensorFlow 团队将向我们介绍 TensorFlow Li
选自Google 机器之心编译 机器之心编辑部 今年 5 月,谷歌曾在 I/O 大会上宣布即将推出 TensorFlow Lite,今日,谷歌终于发布了新工具的开发者预览版本,这是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在多个平台上运行,从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用,出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。而 TensorFlow Lite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。在本文中,TensorFlo
1. 引子 今年6月底,在上海举办的中国国际物联网大会上,微软中国面向中国物联网社区推出了Microsoft IoT Starter Kit ,并且免费开放1000套的申请。申请地址为:http://aka.ms/iotkits,目前仍然有效。当时一开放申请,我就在线填写了申请表,接下来就是长长的等待。相信很多朋友都是一样,在经过几个月的等待之后,终于拿到了这个开发套件,而有些朋友估计还在等待中。因为官方是一个月处理并邮寄一批,速度不是很快。但是,在经过了一段时间使用以后,我可以说,如果朋友们期待在
执行全部用例,第一次部分用例执行失败,此时当被测系统修复后,可执行上次失败的用例。
我们在学习OpenHarmony的时候,如果对系统的目录结构了解,那么无疑会提升自己对OpenHarmony更深层次的认识。
笔者接触嵌入式领域软件开发已近五年,几乎用的都是 ARM Cortex M 内核系列的微控制器。在这五年期间,感谢 C 语言编译器的存在,让我不用接触汇编即可进行开发,但是彷佛也错过了一些风景,没有领域到编译器之美和 CPU 之美,所以决定周末无聊的休息时间通过寻找资料、动手实验、得出结论的方法来探索 ARM CPU 架构的美妙,以及 C 语言编译器的奥秘。(因为我个人实在是不赞同学校中微机原理类课程的教学方法)。
自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了,TensorFlow Hub 是一个开源代码库,可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。自推出以来,Google发布了数百个模型,有些是通用模型,并可针对特定任务进行微调,而一些模型则更为专业,即使在数据较少或计算能力较弱的情况下,也可以帮助您获得更快、更智能的 ML 应用。
Paddle Lite是飞桨的轻量化推理引擎,为手机、IoT端提供高效推理能力,且广泛整合跨平台硬件,满足端侧部署及应用落地的需求。本文将描述Paddle Lite在模型转换过程(模型转换opt工具)中,静态Kernel选择的策略以及一些思考。
RMS7688A WiFi模块应用于家庭自动化的桥接中心。它集成了 1T1R 802.11n Wi-Fi radio、 580MHz MIPS
相信web前端开发的伙伴们,在职业道路上,十有八九会受到这样的质疑或者嘲讽(大多数其实还是调侃之意)。写几个标签,懂一些HTML CSS 就是程序员? 你们知道CPU、存储、网络、集群吗? 你们了解过并发、业务架构、数据库、性能调优、分布式计算、集群架构、容灾、安全、运维吗
交流、工作、活动、分析、管理、审批...等的功能均集成于简约轻便的 Magic<Lite>Planet。
Spring5 源码学习 (4) refresh 方法 中讲到了refresh()方法中的invokeBeanFactoryPostProcessors(beanFactory)方法主要在执行BeanFactoryPostProcessor和其子接口BeanDefinitionRegistryPostProcessor的方法。
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