03 2019 档案
摘要：将图片的分辨率提高，并且保持画质，业界叫做super revolution，去年有一个新算法WDSR赢得了2018年NTIRE超分辨率冠军竞赛。 github上有一个keras的实现工具，可以拿来用一下。 地址为：https://github.com/krasserm/super resolutio
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摘要：go中的切片有两个特性： 底层的数据结构是数组 包括从切片和数组派生出来的切片都是公用一个底层数组的 当往切片append的元素超过容量时，即len(s)
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摘要："How to Gracefully Close Channels " ,这篇博客讲了如何优雅的关闭channel的技巧，好好研读，收获良多。 众所周知，在golang中，关闭或者向已关闭的channel发送数据都会引发panic。 谨遵优雅关闭channel的原则 不要在接受一端关闭channel
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摘要：Keras api 提前知道： "BatchNormalization" , 用来加快每次迭代中的训练速度 Normalize the activations of the previous layer at each batch, i.e. applies a transformation tha
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摘要：之前都没有用过ps去切图，然后做成网页，这次有机会体验了一次。其实重点工作在ps的使用上。 工具使用adobe cs6，vscode即可。设计师直接给了用ps设计的psd工程。用ps软件打开后，用里面的裁剪工具，先人工将整张网页裁剪，然后保存成html网页格式。 ps软件生成的网页是以table为骨
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摘要：[Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs ](http://www.wildml.com/2015/09/recurrent neural networks tutorial part 1 introduct
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摘要："Keras中文文档" "github Keras example" 官方博客 "A ten minute introduction to sequence to sequence learning in Keras" 其他链接： [Keras之文本分类实现 ](https://zhuanlan.z
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摘要：CTC，Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。语音识别端到端解决方案中应用的技术。主要是解决以下两个问题 解决语音输入和标签的对齐问题。对于一段语音输入，将其转化为声学频谱图，传统的声学模型需要对其频谱图上的每一帧对
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摘要：elementui框架自带icon在开发大型前端应用时显得捉襟见肘。淘宝开源的 "iconfront" 的图标库上有很多优秀的icon图标。elementui支持整合iconfront到应用中，步骤如下： 1. 首先需要在iconfront注册登陆，新建项目，然后把心仪的icon添加到项目中。 )
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摘要：Go语言内置encoding/json包支持JSON序列化和反序列化，有如下转换规则 基本的数据结构映射关系 当有指针出现在数据结构中时，会转换成指针所指的值。 chanel，complex和函数不能转化为有效的JSON文本 JSON序列化时，需要定义一个struct结构，支持json tag来扩展
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摘要："预先在django中配置好celery" ，接下来着手配置下 "定时任务" 。 时区修改为本地时区 如果使用了django celery beat持久化到数据库，那么需要手动执行更新命令 使用periodic_task启用定时任务， "这里可以看具体的crontab参数" 然后使用celery A
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摘要："官网详尽的django结合celery的配置步骤" 在django项目settings.py所在的目录中新建一个celery.py，内容如下 from __future__ import absolute_import, unicode_literals import os from celery
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摘要：pipenv可以为不同的路径创建python环境和依赖包，结合 "pyenv" 可以达到为不同项目使用不同python版本，不同依赖包的目的。 pip install pipenv 安装pipenv 使用pyenv为当前目录指定python版本后，直接使用pipenv shell进入环境，第一次会拉
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摘要：使用pyenv可以很方便的切换python版本，而不会影响系统的python版本，对需要使用supervisor(仅支持python2)托管程序，项目使用python3开发的情况十分有用 pyenv的一些认识 pyenv通过在系统路径PATH前添加shims目录来工作 这样系统因为先找到pyenv预
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摘要：puppet是什么？ puppet是一款用ruby语言编写的，采用C/S架构的自动化运维管理工具或配置管理工具。puppet客户端从服务器(使用puppet apply manifestname子命令可以从本地获取配置文件)获取配置文件manifestname，然后执行相应的操作。 例子1: 创建新
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摘要：这里的f string指的是以f或F修饰的字符串，在字符串中使用{}来替换变量，表达式和支持各种格式的输出。详细的格式化定义可以看 "官方文档"
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摘要：Sentry是一个异常日志集中收集系统，它可以捕捉到 stack trace, stack locals, preceding events和引发该异常的commit号。而当bug fix后，sentry会自动追踪上次异常是否在本次提交中复现，当出现时，再次通知该bug修复人员去处理。 Sentry
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摘要："在 Linux 命令行中使用 tcpdump 抓包" "通过实例学习tcpdump命令" "聊聊 tcpdump 与 Wireshark 抓包分析" tcpdump常用参数 n 显示IP地址和端口号 v 显示更多信息，ttl，长度，其他选项等，tcpdump的详细信息有3个级别，因此 vvv显示最
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摘要：go generate命令其实就是用来生成代码用的，一般情况下需要配置其他工具和库一起使用 go官网有个实例： painkiller.go 假设我们现在需要为painkiller.go 中的常量添加String方法，我们可以这样写 如果我们用go generate 来自动化生成代码呢？ 在 pain
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摘要：练习：等价二叉查找树 1. 实现 Walk 函数。 2. 测试 Walk 函数。 函数 tree.New(k) 用于构造一个随机结构的已排序二叉查找树，它保存了值 k, 2k, 3k, ..., 10k。 创建一个新的信道 ch 并且对其进行步进： go Walk(tree.New(1), ch)
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摘要：题目： 练习：rot13Reader 有种常见的模式是一个 io.Reader 包装另一个 io.Reader，然后通过某种方式修改其数据流。 例如，gzip.NewReader 函数接受一个 io.Reader（已压缩的数据流）并返回一个同样实现了 io.Reader 的 gzip.Reader（
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摘要："题目是Go指南中的闭包求斐波那契数列" package main import "fmt" // 返回一个“返回int的函数” func fibonacci() func() int { var last = 0 var cur = 1 var count = 0 return func() in
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摘要：条件概率（英语：conditional probability）就是事件A在事件B发生的条件下发生的概率。 条件概率表示为P（A|B），读作“A在B发生的条件下发生的概率”。 联合概率表示两个事件共同发生的概率。 A与B的联合概率表示为 ${\displaystyle P(A\cap B)} P(A
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摘要：使用channel同步 package main import ( "fmt" ) func printNumber(num int, c chan struct{}) { fmt.Println(num) c
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摘要：MySQL支持下面的索引类型： 1. 哈希索引，只有memory引擎支持 2. 全文索引，MyISAM支持，Innodb(mysql5.6后支持) 3. BTree，B+Tree。B+Tree的非叶子节点不存储data，就可以存储更多的key 什么时候要使用索引？ 1. 主键自动建立唯一索引； 2.
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