Games101 lecture4-lecture5 考虑将三位物体转换二维图像需要的步骤，我们需要以下变换来达成目的， model transformation(模型(基础)变换–Object就位) view/camera transformation(视图变换–调整相机) projection transformation(投影变换–变换到[−1,1]3[-1,1]^3[−1,1]3,忽略深度信息zzz,变成[−1,1]2[-1,1]^2[−1,1]2) viewport transformation(视口变换–投影到屏幕空间) 如下图所示(Fundamentals of Computer Graphics (3rd Edition) 7.1 Viewing Transformations Figure 7.2)：
在本文下留言回答，先全部答对者得分。1. [多选]针对这个图，以下说法中错误的有：
B) 向短信平台发请求才对，所以应该把“短信平台接口”的实例改成“短信平台”执行者的实例。
[改错题]很多书中的建模示例都存在问题。请根据《软件方法（上）》第2版的知识，指出以下材料存在的问题。
TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。
MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing
很多书中的建模示例都存在问题，包括一些“名著”。请根据《软件方法》知识，列举以下所给资料中和Request a Chemical用例相关的内容（包括用例图和用例规约）存在的问题。
1.-bash-3.00$ prtconf | more //查看配置信息可以看到大部分配置信息。
面纱掩盖了过去、现在和将来，历史学家的使命是发现它现在是什么，而不是过去是什么。 ——Henry David Thoreau
我估摸着这个应该是关于形状匹配或者模版匹配的最后一篇文章了，其实大概是2个多月前这些东西都已经弄完了，只是一直静不下来心整理文章，提醒一点，这篇文章后续可能会有多次修改（但不会重新发文章，而是在后台直接修改或者增加），所以有需要的朋友可以随时重复查看。
CDH的高级功能"群集利用率报告"(Cluster Utilization Report)是整个多租户方案体系里的一部分，可以用来查看租户的资源使用情况，并可以通过Cloudera Manager的API导出资源使用报表。
例如: 现在vue.js使用很广泛，饿了么的element-ui基于vue.js开发的ui框架。官方提供了unpkg的访问地址https://unpkg.com/element-ui@2.4.6/。 可以直接在项目中使用cdn引入!
前面有两篇文章谈到了模板匹配算法，分别是【工程应用一】 多目标多角度的快速模板匹配算法（基于NCC，效果无限接近Halcon中........) 以及【工程应用二】 多目标多角度的快速模板匹配算法（基于边缘梯度)，那么经过最近2个多月的进一步研究，也有了更多的一些心得和体会，这里也简单分享一些在这个过程中属于我个人的理解的一些东西。
最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。
最近在调研 小米开放平台 API 的能力，发现能力支持的实在有点少，没办法只能另辟蹊径去逆向 Consule UI 的能力。
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
1月的最后一天，英特尔官方宣布新CEO人选确定：现在的临时CEO罗伯特·斯旺（Robert Swan）转正，成为第七位正式CEO，掌舵这家50岁的芯片航母。
https://juejin.cn/post/6950487211368251399
1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程
深度学习是一个计算需求强烈的领域，您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下，这可能看起来像是等待实验结束的几个月，或者运行一天或更长时间的实验，只是看到所选参数已关闭。 有了一个好的，坚实的GPU，人们可以快速迭代深度学习网络，并在几天而不是几个月，几小时而不是几天，几分钟而不是几小时的时间内运行实验。因此，在购买GPU时做出正确的选择至关重要。那么你如何选择适合你的GPU呢？这个博客文章将深入探讨这个问题，并会借给你的建议，这将有助于你做出适合你的选择。 拥有高速GPU是开始学
很多人初学编程时，总是担心自己数学不行，潜意识里认为数学好才能编程。实际上， 大多数程序员打交道最多的是“字符串”而不是“数字”。因为，编程是用来解决现实问题 的，因此逻辑思维的重要性远远超过数学能力。 字符串的本质是：字符序列。Python 的字符串是不可变的，我们无法对原字符串做任 何修改。但，可以将字符串的一部分复制到新创建的字符串，达到“看起来修改”的效果。 Python 不支持单字符类型，单字符也是作为一个字符串使用的。
1、次数为0的适用于电话激活，有次数的在线联网激活2、零售版密钥激活需要碰运气！ 适用于在线联网激活或电话激活 一、Windows 10 系列 MAK激活密钥Windows 10 Enterprise MAK激活密钥： [Key]：VKB72-CNBVW-98YMV-48R2T-683F4 [剩余次数：0] [Key]：PHNTB-X764H-YVM29-VPB2T-683F4 [剩余次数：0] [Key]：VGPGV-WHNDT-DTDHC-W466G-683GY [剩余次数：0] [Key]：643N6-RYB3W-CDJGG-W2JRM-G3BPF [剩余次数：0] [Key]：7CN8R-7MYQR-9QGB9-8MKCY-B4G44 [剩余次数：0] [Key]：7PYQ7-9NB7R-FJFWM-R3T2Q-3PFCF [剩余次数：0] [Key]：7VMN2-YQBXJ-R7WM3-YKWKC-DDBPF [剩余次数：0] [Key]：8BNTK-3DXGX-FRXJP-TTFR9-MG9R4 [剩余次数：0] [Key]：BFYNC-J7R2Y-8YKFD-D272K-RM48R [剩余次数：0] [Key]：BT8JG-XNY7M-QVR4Q-2VBWT-GMT44 [剩余次数：0] [Key]：CCCNW-F86YB-BKVTV-9G8RG-PDKR4 [剩余次数：0] [Key]：D8XHG-DN22K-2YVGQ-2688X-C7JWR [剩余次数：0] [Key]：DCGBG-NY6YF-4YGKD-483J7-PWF8R [剩余次数：0] [Key]：DCK27-TNT76-YWB3H-YC42K-RM48R [剩余次数：0] [Key]：DNPX3-M984M-4M6PW-YH47T-HFR8R [剩余次数：0] [Key]：F8H7N-WCW7B-KGPTK-YKFYQ-BG9R4 [剩余次数：0] [Key]：FD6GM-NDM9Q-PGY2T-XM7VB-MY48R [剩余次数：0] [Key]：GYBV2-N9BMY-V96XJ-4GP9C-27JWR [剩余次数：0] [Key]：N89JK-GMP7R-XTDFG-J7WG6-J2QF4 [剩余次数：0] [Key]：P4QHM-YNBTG-VP2XP-CM6P4-CR4CF [剩余次数：0] [Key]：XCBWP-GN2BX-QJDYV-XQV7K-C7JWR [剩余次数：0] [Key]：XMND9-Y82X8-JXDGK-WW2WP-YKMPF [剩余次数：0] Windows 10 EnterpriseN MAK激活密钥： [Key]：FBHD9-WTNQT-HD8TG-H83QX-HCFCT [剩余次数：0] [Key]：2GXVN-7629C-MJYXB-W4THR-KBT6G [剩余次数：0] Windows 10 EnterpriseS 2019 MAK激活密钥( Enterprise LTSB )： Windows 10 EnterpriseSN 2019 MAK激活密钥： Windows 10 EnterpriseS 2016 MAK激活密钥( Enterprise LTSB )： [Key]：CRN6V-BX2WV-8F4YH-WQBT8-78R8Q [剩余次数：0] Windows 10 EnterpriseSN 2016 MAK激活密钥： [Key]：3YTVM-Y7N9H-VXC46-GH6WX-2YV2F [剩余次数：0] Windows 10 EnterpriseS 2015 MAK激活密钥( Enterprise LTSB )： [Key]：JNJ8Y-QQPM2-KRDTP-BXKM6-FVV2X [剩余次数：400+] [Key]：P76N4-YPWHH-C7MCT-FYFYJ-WB48Y [剩余次数：400+] [Key]：HP7NG-HT8BX-WJRFP-BRMMY-CWF8Y [剩余次数：0] [Key]：BYV8H-44N87-BYHXF-JHPDJ-D9MPM [剩余次数：0] [Key]：XNVW6-6J4GX-XCQYH-F23H7-46YPM [剩余次数：0] [Key]：XFNFX-H72Q4-Y3HY2-X8J8V-M4G6B [剩余次数：0] Windows 10 EnterpriseSN 2015 MAK激活密钥： [Key]：7NTPF-Y3KGX-34K3X-WKMP7-46YPX [剩余次数：0] [Key]：NJFG4-6DM44-2YY63-H98QC-3YH2X [剩余次数：0] [Key]：JKNHT-HFY3W-98X8B-PRC4T-8TYPX [剩余次数：0] Windows 10 Professional MAK激活密钥： [Key]：PFRB
1998年英伟达宣布GPU的研发成功，是计算机显示的历史性突破。此后，20世纪70年代末到1998年被称为pre-GPU时代，即前GPU时代，1998年以后则被称为GPU时代。
Calico是Kubernetes生态系统中另一种流行的网络选择。虽然Flannel被公认为是最简单的选择，但Calico以其性能、灵活性而闻名。Calico的功能更为全面，不仅提供主机和pod之间的网络连接，还涉及网络安全和管理。Calico CNI插件在CNI框架内封装了Calico的功能。
2 requests: 使用Python访问HTTP资源的必备库
转载于:https://blog.51cto.com/quietnight/1735920
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1.公认端口（Well Known Ports）：从0到1023，它们紧密绑定于一些服务。通常这些端口的通讯明确表明了某种服务的协议。例如：80端口实际上总是HTTP通讯。 2. 注册端口（Registered Ports）：从1024到49151。它们松散地绑定于一些服务。也就是说有许多服务绑定于这些端口，这些端口同样用于许多其它目的。例如：许多系统处理动态端口从1024左右开始。 3. 动态和/或私有端口（Dynamic and/or Private Ports）：从49152到65535。理论上，不应为服务分配这些端口。实际上，机器通常从1024起分配动态端口。但也有例外：SUN的RPC端口从32768开始。
获取网页源代码也获取不了这些动态渲染的数据 所以用简单的，但是有点麻烦的方法 使用selenium执行js，或者直接在浏览器里面执行js
http://www.iana.org/assignments/port-numbers
一 摘要 端口是个网络应用中很重要的东西，相当于“门”了。 二 什么是端口 在 Internet上，各主机间通过TCP/TP协议发送和接收数据报，各个数据报根据其目的主机的ip地址来进行互联网络中
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计算机端口详解(总结) https://blog.csdn.net/qq_17204441/article/details/89063083
最近这几天，学习了一下python，对于爬虫比较感兴趣，就做了一个简单的爬虫项目，因为快过年了么，要买回家的火车票，所以呢，通过分析12306网站，写了一个爬虫，现在，就将代码贴出来，分析的过程就不详细的介绍了，就是通过chorme浏览器进行分析。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 【开始-运行- CMD ， 输入 netstat -an 然后回车就可以查看端口】 端口：0 服务：Reserved 说明：通常用于分析操作系统。这一方法能够工作是因为在一些系统中“0”是无效端口，当你试图使用通常的闭合端口连接它时将产生不同的结果。一种典型的扫描，使用IP地址为0.0.0.0，设置ACK位并在以太网层广播。 端口：1 服务：tcpmux 说明：这显示有人在寻找SGI Irix机器。Irix是实现tcpmux的主要
Python 单词是“大蟒蛇”的意思。但是龟叔不是喜欢蟒蛇才起这个名字，而是正在追剧：英国电视喜剧片《蒙提·派森的飞行马戏团》(Monty Python and the Flying Circus)。
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Paddle Serving作为飞桨（PaddlePaddle）开源的服务化部署服务化方案，提供了C++ Serving和Python Pipeline两套框架，旨在帮助深度学习开发者和企业提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务，助力人工智能落地应用。在最新的Paddle Serving v0.7.0中，提供了丰富的模型示例，总计有42个，具体模型信息可查看Model_Zoo：
本来想用selenium自动化获取页面元素得到车站信息，结果直接F12在network中找到了车站信息，而且没有加密。
Paddle Serving 作为飞桨（PaddlePaddle）开源的服务化部署框架，提供了 C++ Serving 和 Python Pipeline 两套框架，旨在帮助深度学习开发者和企业提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务，助力人工智能落地应用。
from: http://www.iana.org/assignments/port-numbers
Welcome to your final programming assignment of this week! In this notebook, you will implement a model that uses an LSTM to generate music. You will even be able to listen to your own music at the end of the assignment.
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