-Xms 设置堆的初始值-Xmx 设置堆的最大值-Xss 设置线程栈(thread stack)的大小 同-XX:ThreadStackSize默认大小为1M左右，设置时值不能小于最小值144k和最大值...1g线程栈用于保存方法的参数、本地变量、返回结果影响线程虚拟机栈的栈帧(stack frame)数量，即方法调用的层级深度；每调用一个方法，新增一个栈帧-Xmn设置年轻代的大小-XX:NewSize 设置年轻代的初始值...区的比例-XX:MaxTenuringThreshold对象进入老年代的阈值（年龄），经过一次youngGC仍然存活，年龄会加1-XX:PermSize-XX:MaxPermSize设置永久代的初始值和最大值...java8以后已被元数据区取代，使用堆外内存，主要存放类的信息、常量、静态变量以及JIT编译后的代码。...后元数据区的空闲比例的最小值和最大值，不在这两个值范围内，将触发元数据区的内存扩张参考文献https://www.baeldung.com/jvm-configure-stack-sizeshttps:
@Scheduled注解的使用这里不详细说明，直接对8个参数进行讲解。...参数详解 1. cron 该参数接收一个cron表达式，cron表达式是一个字符串，字符串以5或6个空格隔开，分开共6或7个域，每一个域代表一个含义。...例如:在分的字段上设置 *,表示每一分钟都会触发。 ? 表示不指定值。使用的场景为不需要关心当前设置这个字段的值。...如果在”L”前加上数字，则表示该数据的最后一个。例如在周字段上设置”6L”这样的格式,则表示“本月最后一个星期五” W 表示离指定日期的最近那个工作日(周一至周五)....如果在日字段上设置”LW”,则表示在本月的最后一个工作日触发；周字段的设置，若使用英文字母是不区分大小写的，即MON与mon相同。 示例 每隔5秒执行一次：*/5 * * * * ?
参数介绍 参数名称 参数说明 缺省值 最低版本要求 user 数据库用户名（用于连接数据库） password 用户密码（用于连接数据库） useUnicode 是否使用Unicode字符集，如果参数...characterEncoding设置为gb2312或gbk，本参数值必须设置为true false 1.1g useSSL MySQL在高版本需要指明是否进行SSL连接 在mysql连接字符串url中加入...，否则自动转成Java的Integer。...也就是说，默认情况下，把字段的数据类型定义为tinyInt(1) ，是用来代表Boolean含义的字段，对应的是Java的Boolean类型，如果插入true,数据库会自动保存1，插入false数据库会自动保存...0 inyInt1isBit参数名区分大小写，否则不生效 在使用数据库连接池的情况下，最好设置如下两个参数： autoReconnect=true&failOverReadOnly=false 在xml
如果dir_module加载了的话，就执行标签包裹里的内容。 ? 可以看到，已经加载了，这就是默认的索引页面index.html （2）files ?...禁止访问所有以.ht开头的文件 （3）错误日志文件 ? （4）错误级别 ? （5）访问日志的ifmodule ?...访问日志的目录在/etc/httpd/logs/access_log，前面的logformat是输出日志的格式 ?...可以看到访问日志的基本信息 （6）IfModule alias_module ? （7）AddDefaultCharset 响应的编码格式 ?
Apache的配置文件在/etc/httpd/conf目录下的httpd.conf下可以查看： ? 配置文件里有注释的文件说明，还有些全局配置，还有的是标签包裹起来的配置（区域配置）。...导入后面路径里的配置文件： ? 可以看到这些都是要导入的配置文件 ? 随便进入一个模块conf可以看到都是加载的模块： ?...可以刚才我们访问的欢迎界面就是welcome.conf： ? （5）user和group ? 前面也提到过会自动创建一个apache用户和用户组。 （6）管理员邮箱 ?...如果该目录结构吓什么都没有，就会显示刚才的welcome界面，FollwSymLinks是是否允许访问符号链接，如软链接。
调整ARP缓存大小 这个参数通常需要在高负载的访问服务器上增加。...需要调大gc_thresh参数，下面是参考值： 下面是服务超过 6,000 个客户端的服务器的配置参考值: sysctl -w net.ipv4.neigh.default.gc_thresh3=24456...，还可以调整下面两个参数以应对繁忙的网络，下面是200~500个客户端请求的网络服务器的配置参考值： # 强制 gc 快速清理 net.ipv4.neigh.default.gc_interval =...该内核参数的作用是设置目的地条目的缓存。...IPv4 的等效设置默认为“百万”，甚至在现代内核中动态调整大小。 解决方案：将内核参数net.ipv6.route.max_size置为2147483647。默认为4096。
wordpress主题制作时，常常会在不同的位置调用不同的菜单，使用下面的这个代码，再加上CSS给菜单做新的样式，可满足wordpress模板制作时对菜单调用的所有需求。...wp_nav_menu( array('theme_location' => '',//导航别名'menu' => '', //期望显示的菜单'container' => 'div', //容器标签'container_class
考虑到价格因素，vps走入大家的视野。那么什么是vps？日本私人vps该如何选购呢？下面就来为大家介绍一下有关的知识。 image.png 一、vps的工作原理简述 vps，即虚拟专用服务器。...与此同时，虚拟服务器独立运行的特点也使得物理服务器的各项配置得到了最大化的利用。 二、日本私人vps的选购攻略 在日本这个网络体系建设发达的国家，该去如何选择合适的日本私人vps呢？...首先，要先知道自己购买vps的具体目的。如果是用来下载的，就可以选择宽带的带宽较大的vps；如果是来执行业务的，就可以选择网速快的vps。之后，就是要选择合适的操作系统。...一般的vps分为Windows和linux两种操作系统，要根据自己所使用的编程语言来选择。最后最关键的就是要根据自己的预算来选择，这就要学会去货比三家，从中选出性价比较高的vps。...以上就是关于日本私人vps工作原理以及选择vps的方法的全部内容。在选购vps时，只要大家都多多思考不同vps间的区别，就可以选择到自己专属的vps。
前情提要：作为刚入门机器视觉的小伙伴，第一节课学到机器视觉语法时觉得很难理解， 很多人家的经验，我发现都千篇一律，功能函数没解析，参数不讲解，就一个代码，所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总！！!...三种滤波器的对比： 滤波器种类 基本原理 特点 均值滤波 使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值 易收到噪声的干扰，不能完全消除噪声，只能相对减弱噪声 中值滤波 计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值...对噪声不是那么敏感，能够较好的消除椒盐噪声，但是容易导致图像的不连续性 高斯滤波 对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值 对图像进行平滑的同时，同时能够更多的保留图像的总体灰度分布特征...，后面的参数中 cv2.COLOR_BGR2GRAY 其实就是色彩模式，所以函数名为cvtColor（色彩模式转换） cvtColor()用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间的转换（目前常见的颜色空间均支持...到此这篇关于python+opencv边缘提取与各函数参数解析的文章就介绍到这了,更多相关python opencv边缘提取内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
mysqldump是mysql用于转存储数据库的实用程序。它主要产生一个SQL脚本，其中包含从头重新创建数据库所必需的命令CREATE TABLE INSERT等。...下面我们详细介绍一下mysqldump导出的各种实例： 1 导出一个数据库的结构 mysqldump -d dbname -uroot -p > dbname.sql 2 导出多个数据库的结构 mysqldump...-p > dbname.sql 4 导出多个数据库中数据（不包含结构） mysqldump -t -B dbname1 dbname2 -uroot -p > dbname.sql 5 导出一个数据库的结构以及数据...7 导出一个数据库中一个表的结构 mysqldump -d dbname1 tablename -uroot -p > tablename.sql 8 导出一个数据库中多个表的结构 mysqldump...-p > tablename.sql 12 导出一个数据库中多个表的结构以及数据 mysqldump -B dbname1 --tables tablename1 tablename2 -uroot
有很多小伙伴问免费vps是什么，有哪些用途，它和独立的服务器有哪些区别？一个网站，服务器是必备因素，同时也是非常重要的，网速的快慢与服务器是息息相关的。...特别是新手，在选择服务器的时候，不知道vps和独立服务器的区别在于哪里，可能都会感觉是一样的，其实不是的。接下来和小编一起来看看免费vps和独立服务器的区别吧。...免费vps的用途 相信有部分的小伙伴连vps是什么，都不知道吧。vps是虚拟专用服务器，虽然是虚拟，但是网路资源还是非常丰富的，比如计算机，存储，宽带。...除了了解这个vps，估计很多人会比较好奇免费vps的用途有哪些，可以说是非常多的。我先给大家简单举几个例子，比如网络爬虫，建站网，学习服务器环境配置，还有挂游戏等等，就看自己的各自需求。...image.png vps和独立服务器的区别 我们可以通过四个方面去区分，第一个是查看硬件，vps其实是和硬件设备没有多大的关系，我们进入设备管理的时候，只能看到很少设备。
但是面对ImageDataGenerator中众多的参数，每个参数所得到的效果分别是怎样的呢？...图6 平移图片的时候一般会出现超出原图范围的区域，这部分区域会根据fill_mode的参数来补全，具体参数看下文。当参数设置过大时，会出现图7的情况，因此尽量不要设置太大的数值。 ?...而参数大于0小于1时，执行的是放大操作，当参数大于1时，执行的是缩小操作。 参数大于0小于1时，效果如图10： ? 图10 参数等于4时，效果如图11： ?...图18 当设置为“constant”时，还有一个可选参数，cval，代表使用某个固定数值的颜色来进行填充。图19为cval=100时的效果，可以与图18右下角的无cval参数的图对比。 ?...这里给出一段小小的代码，作为进行这些参数调试时的代码，你也可以使用jupyter notebook来试验这些参数，把图片结果打印到你的网页上。
着相是佛家用语，指的是执着于外相偏离了本质。 仙剑奇侠传中有一个故事。讲的是一个成精了的佛珠。想要让更多的人向佛，于是施法，让这些人失去了记忆，只想一心礼佛。...使人向佛，本来是好事，但强人所难，脱离了本质，便是着了相，也可以说反而是入了魔。 这个小故事告诉我们，在认知的世界里，我们很容易被表象所欺骗，忽略了本质。...复用本来是通过消除重复的方式。得到一系列可以复用的组件。从而在未来的开发工作中，更快速的响应需求变化，也就是所谓的提升响应力。 然而很多复用的结果，会造成代码是变少了，改起来却更难了。...这种视角完全没有考虑到，不同的实体，它们其实所在的业务是不一样的，关心它们的人也是不一样的。...我们做的软件都是有它的商业目的。我们的工程实践也都是为商业目的服务的。当我们说tech@core的时候，让我们说技术就是业务的时候。诚然，他给技术人员带来了更多的权利，然而权利越大，责任也越大。
但是面对ImageDataGenerator中众多的参数，每个参数所得到的效果分别是怎样的呢？...效果如图6： 图6 平移图片的时候一般会出现超出原图范围的区域，这部分区域会根据fill_mode的参数来补全，具体参数看下文。当参数设置过大时，会出现图7的情况，因此尽量不要设置太大的数值。...而参数大于0小于1时，执行的是放大操作，当参数大于1时，执行的是缩小操作。...图18 当设置为“constant”时，还有一个可选参数，cval，代表使用某个固定数值的颜色来进行填充。图19为cval=100时的效果，可以与图18右下角的无cval参数的图对比。...这里给出一段小小的代码，作为进行这些参数调试时的代码，你也可以使用jupyter notebook来试验这些参数，把图片结果打印到你的网页上。
s*i-delta*e di_dt=delta*e-mu*i#di/dt=delta*e-mu*i return np.array([ds_dt,de_dt,di_dt]) #设置模型参数...number=1e6#总人数 lamda=0.25#日接触率, 患病者每天有效接触的易感者的平均人数 delta=0.1#日发病率，每天发病成为患病者的潜伏者占潜伏者总数的比例 mu=0.1#日治愈率...tdelta={}\mu={}\tsigma={}\ti0={}\te0={}".format(lamda,delta,mu,lamda/mu,i0,e0)) # 绘图 plt.title("SEIR模型的相轨迹...0.25, \delta=0.1, \mu=0.1$",color='black') plt.xlabel('e(t)') plt.ylabel('i(t)') plt.show() 算法：SEIR模型的相轨迹是每一条...e-s曲线从直线 i(t)+s(t)=1上的某一初值点出发最终收敛于s轴上的某一点对应着某一个初值条件下的患病者与易感者比例随时间的变化关系。
这种机器人在X、Y、Z轴上的运动是独立的，运动方程可独立处理，且方程是线性的，因此，很容易通过计算机实现；它可以两端支撑，对于给定的结构长度，刚性最大：它的精度和位置分辨率不随工作场合而变化，容易达到高精度...但是，它的操作范围小，手臂收缩的同时又向相反的方向伸出，即妨碍工作，且占地面积大，运动速度低，密封性不好。 ? ?...但是，它的手臂可以到达的空间受到限制，不能到达近立柱或近地面的空 间；直线驱动器部分难以密封、防尘；后臂工作时，手臂后端会碰到工作范围内的其它物体。...3）球坐标型（2RP） 16 球坐标机器人采用球坐标系，它用一个滑动关节和两个旋转关节来确定部件的位置，再用一个附加的旋转关节确定部件的姿态。...4）关节坐标型/拟人型（3R） 关节机器人的关节全都是旋转的，类似于人的手臂，是工业机器人中最常见的结构。
(3)判别可见性，然后按水平投影各点顺序，将相贯线的正面投影依次连成光滑曲线。因前后对称，相贯线正面投影其不可见部分与可见部分重影。相贯线的水平投影和侧面投影都积聚在圆上。...(4)连曲线 参照水平投影个点顺序，将各点正面投影依次连成光滑封闭的曲线，即得上端相贯线的正面投影(下端相贯线的正面投影作法与上端相同)。...若作一系列的辅助平面，便可得到相贯线上的若干点，然后判别可见性，依次光滑连接各点，即为所求的相贯线。...(4)连曲线 参照各点侧面投影的顺序，将各点的同面投影连成光滑的曲线。...表5-4中各图圆柱面和圆锥面尺寸大小不变，但因其轴线的相对位置不同，故相贯线的形状也随之而有变化。
查看vps详情、测试IO、网络 wget -qO- bench.sh|bash bash <(wget -qO- git.io/ceshi) 测试vps网络 bash <(curl -Lso- https
#di/dt=lamda*s*i-mu*i ds_dt=-lamda*s*i#ds/dt=-lamda*s*i return np.array([di_dt,ds_dt]) #设置模型参数...number=1e6#总人数 lamda =0.2#日接触率, 患病者每天有效接触的易感者的平均人数 sigma =2.5#传染期接触数 mu=lamda/sigma#日治愈率, 每天被治愈的患病者人数占患病者总数的比例...i0=1-s0#i0,患病者比例的初值 Y0=(i0,s0)#微分方程组的初值 ySIR=odeint(dySIR,Y0,t,args=(lamda,mu))#SIR模型...plt.plot(ySIR[:,1],ySIR[:,0]) #绘图 plt.title("SIR模型的相轨迹") plt.axis([0,1,0,1]) plt.plot([0,1],[1,0],'#ffc0cb...plt.ylabel('i(t)-xupt') plt.text(0.8,0.9,r"$1/\sigma$ = {}".format(1/sigma),color='b') plt.show() 算法：SIR模型的相轨迹是研究解的周期性和稳定性
前言 每个API 对应一个接口，每个API 的关键字参数根据httprunner2 框架来定义的 API 描述 我们先看一个简单的登录接口，接口描述如下 访问地址：/api/v1/login/...请求类型：POST 请求头部：application/json 请求参数：{"username":"test", "password":"123456"} 需注意的是接口地址，只需要写相对路径...： request 参数 request 参数对应 requests 库里面的 Request 对象 import requests s = requests.Session() r = s.request...() 可以点进去request 看源码可以支持哪些参数 def request( self, method, url, params=None...，结合上面的源码，那就很清楚每个参数是干什么的了 参数解释： 前面的登录接口示例 这里headers 参数可以不用加，type类型选了json，会自动在请求头部加上application/json
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