log4cplus支持用户自定义日志等级,操作也比较简单,使用之前贴如下宏定义 #define LOG4CPLUS_MACRO_CREASH_LOG_LEVEL(pred) LOG4CPLUS_UNLIKELY(pred) namespace log4cplus {  const LogLevel CREASH_LOG_LEVEL = 55000; } #define LOG4CPLUS_CREASH(logger, logEvent) LOG4CPLUS_MACRO_BODY(logger,

使用中无意出现此情况 无奈重新打开文件时发现brd文件下面有个.brd.lck文件,顺手删掉,回复正常~ 此为bug解bug,具体方法下次遇到再仔细研究是为什么~ 养成隔几分钟手动保存的好习惯,防止bug哪天要作~

先上代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 14 20:34:00 2017 @author: HJL """ # Copyright 2015 The TensorFl

在生产环境中,视频通常是一种重要的文件证据,但是,如果因为各种原因,导致视频在录制到一半过程中失败, 比如:监控到一半,录制设备掉电.虽然,掉电后的视频肯定找不到,但是,有时,长时间工作生产的视频通常是隔一 段时间保存一个文件比如:24小时,每隔一个小时保存一个文件,这时候,如果在最后59分钟掉电,我们如何查看0-59分钟的视频数据呢, 下面方案参考:http://www.spirithy.com/2016/11/26/recover_mp4/ 找到了一款靠谱(且不收费)的视频修复工具:reco

保存和恢复模型(Save and restore models) 官网示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_restore_models 在训练期间保存检查点 在训练期间或训练结束时自动保存检查点.权重存储在检查点格式的文件集合中,这些文件仅包含经过训练的权重(采用二进制格式).可以使用经过训练的模型,而无需重新训练该模型,或从上次暂停的地方继续训练,以防训练过程中断 检查点回调用法:创建检查点回调,训练模型并将ModelC

一.access_token简介 为了使第三方开发者能够为用户提供更多更有价值的个性化服务,微信公众平台 开放了许多接口,包括自定义菜单接口.客服接口.获取用户信息接口.用户分组接口.群发接口等, 开发者在调用这些接口时,都需要传入一个相同的参数 access_token,它是公众账号的全局唯一票据,它是接口访问凭证. access_token是公众号的全局唯一票据,公众号调用各接口时都需使用access_token.开发者需要进行妥善保存. access_token的存储至少要保留512个字符

产品利益相关者: 用户:南通大学各任课老师. 顾客:南通大学(教务处) 工程师:系统的开发,测试,维护,推广人员等 竞争性需求分析: N(需求) A(做法) B(好处) C(竞争) D(推广) 基础性:每人独占一个账号,使用 个人账户登录,能进行学生成绩的录入. 扩展性:提供方便的修改,查找,分类,统计,对比等操作. 创新性:增加有管理学生信息的功能,老师可通过便签等方式对学生进行标注(如记录该生某节课是否违纪) 1.设计登录系统,要保证其安全私密. 2.设计优良的算法,能提高老师使用效率. 3

1. 什么是Activity? 四大组件之一,一般的,一个用户交互界面对应一个activity,界面的容器. setContentView() ,// 要显示的布局 button.setOnclickLinstener{ } , activity 是Context的子类,同时实现了window.callback这个接口可以分发事件那么activity就可以处理事件和keyevent.callback这个接口就可以处理按键的事件, 可以处理与窗体用户交互的事件. Service也是Context的

本节主要学习: 详细分析UBOOT中"bootcmd=nand read.jffs2 0x30007FC0 kernel;bootm 0x30007FC0" 怎么实现nand命令读内核. 1. nand read.jffs2 0x30007FC0 kernel 步骤a: 从NAND FILSHE中kernel分区读出步骤b: 放到0x30007FC0去 1.1 kernel分区: 是flash中内核区 其中在flash中定义了4大分区: | bootloader | :一开机直接运行u

神经网络构建好,训练不出好的效果怎么办?明明说好的拟合任意函数(一般连续)(为什么?可以参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/),说好的足够多的数据(https://en.wikipedia.org/wiki/Occam's_razor),仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性呢(当然不是我说的),怎么感觉不出来呢? 很直观,因为神经网络可以随意设计,先验假设较少,参数多,超参数更多,那模型的自由度就非常高了,精心设计对于新手就

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 18 18:02:26 2018 @author: zhen """ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # mn.SOURCE_URL = "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/&qu

目录 一.客户端配置与使用    1.oracle(PLSQL Developer)    2.hive(hive cli)及命令    3.postgre(pgAdmin)   二.注意事项及基础    1.索引使用    2.dblink    3.Driving Table(驱动表)    4.查看解释计划    5.正则表达式   三.基础概念及函数    1.字符处理    2.数字处理    3.日期处理    4.case表达式    5.null值    6.In与Exists

官网 插件列表 Vundle 插件管理器 windows cmder 安装 Vundle git clone https://github.com/VundleVim/Vundle.vim.git ~/.vim/bundle/Vundle.vim vi /etc/vimrc 上,添加Configure Plugins :PluginInstall set nocompatible " be iMproved, required filetype off " required set r

TensorFlow 可以用来实现验证码识别的过程,这里识别的验证码是图形验证码,首先用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 生成验证码 首先生成验证码,这里使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以需要先安装这个库,另外还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可: pip3 install captcha pillow 安装好之后,就可以用如下代码来生成一个简单的图形验证码了: from captcha.image i

举例: 1.针对指定网卡eth0抓包 tcpdump -i eth0 2.过滤主机 tcpdump -i eth0 host 192.168.1.1 tcpdump -i eth0 src host 192.168.1.1 tcpdump -i eth0 dst host 192.168.1.1 3.过滤协议的类型 tcpdump -i eth0 arp tcpdump -i eth0 tcp tcpdump -i eth0 udp tcpdump -i eth0 icmp 4.过滤端口 tcp

Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架,它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data).在实际场景中,Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见,本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者. 1. 目标 本例模拟中将集成Kafka与Flink:Flink实时从Kafka中获取消息,每隔10秒去统计机器当前可用的内存数并将结果写入到本地文件中. 2. 环境准备 Apache Kafka 0.11.0

背景:我们用tcpdump工具循环抓取网卡上的报文,我们会遇到如下情况: 1. 抓取报文后隔指定的时间保存一次: 2. 抓取报文后达到指定的大小保存一次: 本文就这两种情况给出tcpdump的使用方法 tcpdump -x udp port 6789 -i em2 -nn--------------------------------------->可输出从em2 网卡上的详细的数据包  -nn--------------------------------------> 可输出相应源IP地址

转载自 huxihx,原文链接 Kafka与Flink集成 Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架,它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data).在实际场景中,Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见,本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者. 目录 一.目标 二.环境准备 三.创建Flink Streaming工程 四.增加kafka和kafka-connector依赖 五.启动Flink

上一篇博客中介绍了Blogs App的部分后端功能的实现,在这篇博客中,将继续为大家介绍Blogs App中前端功能的实现. 首先来看发布博客功能的前端页面.在blogs/templates/blogs目录下建立名为addBlog.html的文件,作为我们的发布博客页面.addBlog.html内容如下: <!-- addBlog.html --> {% extends "blogTemplate.html" %} {% block content %} <div c

原文链接作者:菩提树下的杨过出处:http://yjmyzz.cnblogs.com Asp.Net中的Session要比Asp中的Session灵活和强大很多,同时也复杂很多:看到有一些Asp.Net开发人员报怨说Session不稳定,莫名其妙的丢失,其实这正是Asp.Net改进的地方之一. 我们知道Session与Cookie最大的区别在于:Cookie信息全部存放于客户端,Session则只是将一个ID存放在客户端做为与服务端验证的标记,而真正的数据都是放在服务端的内存之中的. 在传统we

本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型,用来实现验证码识别的过程,这里我们识别的验证码是图形验证码,首先我们会用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 验证码 首先我们来看下验证码是怎样的,这里我们使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以这里我们需要先安装这个库,另外我们还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可:     1 pip3 install captcha pillow 安装好之后,我们就