前言 手头有一台十年老苹果,MacBook Pro,A1286,连视网膜屏都没有,电池也早就衰减以后直接拆掉了(减重). 早些年用得还挺多,后来家里也弄了台式,用得逐渐少了,再后来时不时Windows会蓝屏,查了是内存的问题,觉得用得少又懒得换内存,就用得更少了. 中间间或还用Mac系统处理一下Mac办公套件出来的文件,直到OS Catalina出来,发现连这个版本也不让我升级了,只允许High Sierra了,再想想早几年换了个固态进去,把原来的机械放到了光驱位,现在固态也便宜不少了,以及本本

背景 自上次发布十年老苹果(A1286)强升Catalina及Win10踩坑记以来,因为后半部分-----系统安装上的细节描述过于简略,一些朋友在安装过程中总是又遇到坑,由此特意详述这一过程,让园友少走弯路. Case情形 我原在A1286里装的是一块250G的固态: 原有光驱位硬盘架,原来硬盘架内是一块机械硬盘: 适逢固态很便宜,买了块1T固态,目的上就是希望两块硬盘都能工作,且装Catalina和Win10双系统 准备工作 需要准备的东西: 原装光驱 必不可少,本人努力尝试过外接USB光驱.

<腾讯桌球:客户端总结> 本次分享总结,起源于腾讯桌球项目,但是不仅仅限于项目本身.虽然基于Unity3D,很多东西同样适用于Cocos.本文从以下10大点进行阐述: 架构设计 原生插件/平台交互 版本与补丁 用脚本,还是不用?这是一个问题 资源管理 性能优化 异常与Crash 适配与兼容 调试及开发工具 项目运营 1.架构设计 好的架构利用大规模项目的多人团队开发和代码管理,也利用查找错误和后期维护. 框架的选择:需要根据团队.项目来进行选择,没有最好的框架,只有最合适的框架. 框架的使用:

上文说到HTTPS的三次握手:http://www.cnblogs.com/wh4am1/p/6616851.html 不懂的再回头去看看 三.中间人攻击 https握手过程的证书校验环节就是为了识别证书的有效性唯一性等等,所以严格意义上来说https下不存在中间人攻击,存在中间人攻击的前提条件是没有严格的对证书进行校验,或者人为的信任伪造证书,下面一起看下几种常见的https“中间人攻击”场景. 1.证书未校验 由于客户端没有做任何的证书校验,所以此时随意一张证书都可以进行中间人攻击,可以使用

作者:吴秦出处:http://www.cnblogs.com/skynet/本文基于署名 2.5 中国大陆许可协议发布,欢迎转载,演绎或用于商业目的,但是必须保留本文的署名吴秦(包含链接). (转)<腾讯桌球:客户端总结> 本次分享总结,起源于腾讯桌球项目,但是不仅仅限于项目本身.虽然基于Unity3D,很多东西同样适用于Cocos.本文从以下10大点进行阐述: 架构设计 原生插件/平台交互 版本与补丁 用脚本,还是不用?这是一个问题 资源管理 性能优化 异常与Crash 适配与兼容 调试及开

1.先创建一个 _theme.scss文件 作为各类主题颜色的整理 $themes: ( light: ( //字体 font_color1: #414141, font_color2: white, $color-yellow: rgb(238, 255, 0), //背景 background_color1: $color-red, background_color2: #f0f2f5, background_color3: red, background_color4: #2674e7,

目前我们所接触到的许多项目开发,大多数都应用了 ORM 技术来实现与数据库的交互,ORM 虽然有诸多好处,但是在实际工作中,特别是在大型项目开发中,容易发现 ORM 存在一些缺点,在复杂场景下,反而容易大大增加开发的复杂度及牺牲灵活度.使用 ORM 不写 SQL 而使数据库交互变得简单易行,是否能够达到预期效果,要画一个问号. 主要问题可能存在于以下几点: 1.大幅度牺牲性能. 2.虽然隐藏了数据层面的设计,但并没有从根本上降低数据访问复杂度,只是将复杂纬度从一个点(SQL,存储过程)转移到另一

成都亿合科技:本月22日蚂蚁金服联合新浪微博宣布“智慧城市”战略,用户可通过新浪微博.手机淘宝.支付宝三大客户端完成医疗.市政缴费以及相关信息查询工作,首批入驻城市有上海.太原.深圳.青岛等12个城市.而此前微信也已经在佛山.深圳.上海等地开启了腾讯版的“智慧城市”工程,与蚂蚁金服项目基本无任何本质区别,两大智慧城市的战火刚刚开启.       智慧城市战役的O2O玄机 市政服务的完全线上化的推进有些年头了,但如摇号.缴费.挂号等服务在一线城市都可通过线上直接完成,而此次双方共推智慧城都注意一点

https://wppbaz.com/admin/uploads/files/BZ_Global_2016_Report.pdf Millward Brown编制的BrandZ最新排行榜(2016 BrandZ Top 100 Global Brands),全球100个最具价值品牌的品牌价值仍远远领先于其他品牌,今年它们的总价值上升3%,至3.4万亿美元. 过去10年,全球最具价值品牌100强的品牌价值增长一倍多,增幅达到133%.品牌价值是根据收入和盈利能力等财务指标,结合消费者品牌认知调查计

2016年09月04日 07:38 中国经营报   李凡 在全国工商联“2016年中国民营企业500强”排行榜上夺得头把交椅的华为,向外界描绘了面向未来进一步做大做强的路径. 华为创始人任正非于2016年6月在全国科技创新大会上提到,华为下一阶段的目标是,2020年营业收入超过1500亿美元(折合人民币超过1万亿元).华为2015年营收608亿美元,这就意味着,“十三五”期间,华为营收要在2015年的基础上再增长1.5倍. 如何实现这一目标?任正非曾经说过,当前4K/2k/4G和企业.政府对云服

GitHub: https://github.com/iccb1013/sheng.ADO.NET.Plus 早前分享过,当时没有把代码上传到Github,只是通过邮件的形式分享给了部分需要的朋友,最近终于有时间简单整理一下直接上传到 Github. 目前上传的最新版本有一些新功能特性,还有一些细节调整有兴趣的自己看一下代码. 代码的核心实现简单粗暴,我奉行够用就好,解决问题就好的思路,不会在最初的版本中就考虑上千万上亿数据balabala之类的问题,但是如果我在工作中遇到了这样的场景,我会去升

转自:http://www.hangge.com/blog/cache/detail_1461.html 一.MADVR介绍 MADVR 是一款超强的视频插件,其配合高清播放软件,可以做到目前 PC 上播放高清视频的最强画质. MADVR 这款视频渲染器比市面上大多数播放器自带的渲染器有着更精确的颜色处理,更高质量的图像缩放缩放.以及更低的颜色错误率.这就使得它所渲染出来的视频在颜色上更趋于真实,在画质细节上也要强于其他渲染器. MADVR 支持各类显卡,包括 NVIDIA 和 AMD 的独显以

Github:https://github.com/iccb1013/Sheng.SQLite.Plus Sheng.SQLite.Plus 是一个对直接使用 ADO.NET 方式操作 SQLite 数据库的一个增强组件,它的操作方式介于 Entity Framework 和 ADO.NET 之间,是用于 SQLite 的高度自由和高开发效率的数据库访问层组件. + 支持所有 ADO.NET 原生操作 + 由开发人员定义模型并解除与数据库表一一对应的关系,可由开发人员灵活指定映射关系.同一张表可

GitHub:https://github.com/iccb1013/Sheng.WeixinConstruction因为个人精力时间有限,不会再对现有代码进行更新维护,不过微信接口比较稳定,经测试至今没有变化,功能依然全部可用,你可以在此基础上,二次开发,完成你的业务功能,也可以抽取本平台中的代码复用在你的项目中,请遵循 MIT 开源协议保留我的版权声明和网站链接即可. GitHub:https://github.com/iccb1013/Sheng.WeixinConstruction.We

   升鲜宝V2.0_杭州生鲜配送行业,条码标签管理之批量打印标签与分配配送任务相关操作说明_升鲜宝供应链管理生鲜配送系统    题外话,随着国家对食材安全这个行业重视性越来越强,最近国家又出具了一些相关的行业性的政策法规文件.    ”积极投保食品安全责任保险.因食品安全问题造成损害的,食品生产经营者要依法承担赔偿责任.推进肉蛋奶和白酒生产企业.集体用餐单位.农村集体聚餐.大宗食品配送单位.中央厨房和配餐单位主动购买食品安全责任保险,有条件的中小企业要积极投保食品安全责任保险,发挥保险的他律作

https://new.qq.com/omn/20190210/20190210B0BVK2.html 硅谷最强智库之一的 CB Insights 日前发布 AI 100 2019 报告,在这 100 家最有前景的 AI 初创公司名单上,有 6 家为中国公司:商汤.依图.第四范式. 旷视.Momenta.地平线,另外,估值来到 10 亿美元独角兽等级的公司也成长到了 11 家,其中商汤以估值 45 亿美元登上宝座,在融资金额排名部分,前两名由中国的商汤及旷视包办,排名第 3 的是利用机器学习发现

大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型,他们的模型都是先将数据下采样,也称为特征提取,然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度.这个特征提取的过程我们称为"下采样",这个恢复的过程我们称为"上采样",本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结.写的不好勿怪哈. 神经网络中的降维方法 池化层 池化层(平均池化层.最大池化层),卷积  平均池化层 pytorch nn.AvgPool1d nn.AvgPool2d tensorflow tf.layers

boost.cpp文件下: bool CvCascadeBoost::train( const CvFeatureEvaluator* _featureEvaluator, int _numSamples, int _precalcValBufSize, int _precalcIdxBufSize, const CvCascadeBoostParams& _params ) 函数是boost方法的入口函数. // 部分代码,设置参数 set_params( _params ); // 如果是l

1. 背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化.因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求.大概三年前,在知乎上有这样一个与之相类似的问题:如何用MR实现并查集以对海量数据pair做聚合:目前为止还无人解答.本文将提供一个可能的解决方案--如何用MR计算框架来实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID

原文链接 深度神经网络 (DNN) 培训属于计算密集型项目,需要在现代计算平台上花费数日或数周的时间方可完成. 在最近的一篇文章<基于英特尔® 至强™ E5 产品家族的单节点 Caffe 评分和培训>中,我们展示了基于 AlexNet 拓扑的 Caffe* 框架的性能提升 10 倍,单节点培训时间减少到 5 天. 英特尔继续履行 Pradeep Dubey 的博客中列出的机器学习愿景,在本篇技术预览中,我们将展示如何在多节点.分布式内存环境中将 Caffe 的培训时间从数日减少为数个小时.