各种不同类型的降水对国民经济和国防建设会产生不同的影响.无论农业生产.航空.航海.交通运输.水利建设.防涝防旱等都需要以及准确的降水预报.   分钟级降水预报API,支持国内任一经纬度的预报数据,实时调取某地未来2小时内天气预报,可做到分钟级.公里级,可准确提醒下一场雨何时出现,何时变大,何时停止等预报信息.非雷达覆盖区域或无雷达数据时会返回错误信息,请做好错误处理.   查看接口信息:https://www.apispace.com/eolink/api/678678/api/ APISpac…

一. 活动简介 编程马拉松(Hackathon)是将热爱软硬件开发的人聚集起来所举办的一项比赛,本次活动由腾讯云AI联合云+社区发起,希望让广大开发者体验到腾讯云AI的魅力.比赛过程中,参赛者可以尽情发挥自己的创意及想法,在短时间内用自己所熟悉的代码及环境,调用腾讯云API识别接口,并输出腾讯云AI 接入体验反馈,赢取丰厚奖品. 二. 活动奖品 一等奖1名:腾讯云代金券(3张满200减100券)+罗技键鼠套装 罗技键鼠套装 二等奖3名:腾讯云代金券(2张满200减100券)+腾讯云加社区定制移动…

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel…

Laxcus是Laxcus大数据实验室历时五年,全体系自主设计研发的国内首套大数据管理系统.能够支撑百万台级计算机节点,提供EB量级存储和计算能力,兼容SQL和关系数据库.最新的2.x版本已经实现对当前大数据主流技术和功能的完整覆盖和集成,并投入到国内多个超算项目中使用.Laxcus同时保持了使用和部署的极简性,这将使所有人都能很容易学习和掌握它.下面演示在一台Linux计算机上部署Laxcus demo系统的过程.根据我们的测试,这个部署过程大约需要三分钟,或者您熟悉Linux系统 ,也许不需…

博客好久没有更新了,今天说说微信开发.微信开发的好多初学者都会又这样的迷惑,微信开发到底是什么?其实微信开发本质我和我们的网站开发没有太大的区别.我们常说的微信开发也就是公众号开,微信公众号分为三个类型,订阅号.服务号.企业号.他们之间的具体区别我这里就不详细说了,要想做开发,就要先明白公众号,微信,用户三者之间的关系.用户通过微信这个应用链接到公众号,公众号通过微信拿到用户的信息,这是通信的基本原理! 第一步就是服务器接入,进入微信公众号,点击开发这模式,点击启用,准备域名填入(微信支持80端…

根据业务需求,找到了这个很少使用的图形,话不多说,看看该如何使用.首先要引入支持文件:可根据链接下载. exporting.js:https://img.hcharts.cn/highcharts/modules/exporting.js xrange.js:https://img.hcharts.cn/highcharts/modules/xrange.js <script src="http://cdn.hcharts.cn/highcharts/highcharts.js"…

项目描述:基于微信浏览器的H5页面,接入微信支付接口和微信红包接口 一.接入前准备条件 1.微信公众号 需要基于已认证的微信公众号承载该H5页面.该条件默认已具备,本文重点为红包接口. 2.微信支付商户平台 2.1官方api文档,发放前准备事项,详细阅读! https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/api/tools/cash_coupon.php?chapter=13_3&index=2 2.2重点内容解读 1.在满足开通红包权限的前提条件下,在开通该权限时,微信支…

[转]三分钟学会.NET Core Jwt 策略授权认证 一.前言# 大家好我又回来了,前几天讲过一个关于Jwt的身份验证最简单的案例,但是功能还是不够强大,不适用于真正的项目,是的,在真正面对复杂而又苛刻的客户中,我们会不知所措,就现在需要将认证授权这一块也变的复杂而又实用起来,那在专业术语中就叫做自定义策略的API认证,本次案例运行在.NET Core 3.0中,最后我们将在swagger中进行浏览,来尝试项目是否正常,对于.NET Core 2.x 版本,这篇文章有些代码不适用,但我会在文…

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (上)——前置基础.模型建立与可视化 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复 只保存模型的参数,不保存模型的计算过程 需要导出模型(无需源代码也能运行模型),请参考 SavedModel 可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlow 中所有包含 Checkpointable State 的对象进行保存…

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 学习笔记类似提纲,具体细节参照上文链接 一些前置的基础 随机数 tf.random uniform(shape()) 两个元素零向量 tf.zeros(shape=(2)) 2x2常量 tf.constant([1,2],[3,4]) 查看形状.类型.值 A.shape A.dtype A.numpy() 矩阵相加 tf.add(A,B) 矩阵相乘 tf.matmul(A,B) 自动求导机制  tf.G…