在采用了EF Core的Code First方式下，如果你在数据库中直接添加了新表或存储过程，你需要在项目代码中手动反向工程这些数据库的更改，以保持Code First的代码与数据库同步。这种情况可以通过如下两个步骤来实现： 从现有数据库创建模型： 使用Entity Framework Core的S ...

哈喽大家好，我是咸鱼。 爱车可以说是大部分男人的天性，而我对汽车的热情却远不及对手表的钟爱（痴迷劳力士）。以至于我的朋友掏出车钥匙指着上面的苹果树标志跟我介绍奔驰 AMG 系列的强劲性能和马力时，我只能尽量假装自己听懂不让他尴尬。 不过从今年开始，大数据就时不时给我推一些关于汽车的介绍和评测视频，加 ...

广义随机森林 了解causal forest之前，需要先了解其forest实现的载体：GENERALIZED RANDOM FORESTS[6]（GRF) 其是随机森林的一种推广， 经典的随机森林只能去估计label Y，不能用于估计复杂的目标，比如causal effect，Causal Tree ...

最近还是很喜欢用golang来刷算法题，更接近通用算法，也没有像动态脚本语言那些语法糖，真正靠实力去解决问题。 下面这道题很有趣，也是一道链表题目，具体如下： 24. Swap Nodes in Pairs Solved Medium Topics Companies Given a linked ...

Kafka 线上性能调优是一项综合工程，不仅仅是 Kafka 本身，还应该从硬件（存储、网络、CPU）以及操作系统方面来整体考量，首先我们要有一套生产部署方案，基于这套方案再进行调优，这样就有了可靠的底层保证，才能保证 Kafka 集群整体的稳定性。 1. 线上部署方案 1.1 操作系统 我们知道 ...

最近在搞分布式训练大模型，踩了两个晚上的坑今天终于爬出来了 我们使用 2台 8*H100 遇到过 错误1 10.255.19.85: ncclSystemError: System call (e.g. socket, malloc) or external library call failed ...

前言 文档分割是一项具有挑战性的任务，它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要，但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下： 只能处理文本，无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略，要么是一整个文档全部提取，要么是词粒度的获取 ...

title: RC4Drop加密技术：原理、实践与安全性探究 date: 2024/4/18 20:47:30 updated: 2024/4/18 20:47:30 tags: - RC4算法 - 流加密 - 安全性 - RC4Drop技术 - 密钥流 - 加密解密 - 网络通信 第一章：介绍 1 ...

前言 针对除Mysql的其它数据库的jdbc attack分析 H2 RCE 介绍 H2 是一个用 Java 开发的嵌入式数据库，它本身只是一个类库，即只有一个 jar 文件，可以直接嵌入到应用项目中。H2 主要有如下三个用途： 第一个用途，也是最常使用的用途就在于可以同应用程序打包在一起发布，这样 ...

一、Canvas Canvas组件是一种图形渲染组件，它提供了一个画布（canvas），开发者可以在上面绘制各种图形、文本等。Canvas组件通常用于创建游戏、数据可视化等需要动态绘制图形的应用程序。 Canvas组件提供了多个API，开发者可以使用这些API进行绘制操作。常用的API包括绘制矩 ...

原来没事的时候改了一个这样的功能，当时也没有仔细研究，后来也没继续弄。详细可以参考 https://www.cnblogs.com/liuzx8888/p/17635913.html 当时有1个问题：新增数据源需要每一个节点都去调取API注册，这样非常麻烦，最近闲下来又研究了一下，在原先的基础上做了 ...

1、什么是磁盘 在讲解磁盘IO前，先简单说下什么是磁盘。磁盘是可以持久化存储的设备，根据存储介质的不同，常见磁盘可以分为两类：机械磁盘和固态磁盘。 1.1 机械磁盘 第一类，机械磁盘，也称为硬盘驱动器（Hard Disk Driver），通常缩写为 HDD。机械磁盘主要由盘片和读写磁头组成，数据就存 ...

一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 作为一名从业已达六年的老码农，我的工作主要是开发后端Java业务系统，包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中，我设计过单/多租户体系系统， ...

到目前为止，我们仅讨论了音频的合成与处理，但这仅是 Web Audio API 提供的一半功能。另一半功能则是音频的分析，它播放起来应该是什么样子的。它最典型的例子就是音频可视化，但其实有更多的其它应用场景，包括声调检测，节减检测，语音识别等，这些已大大超出本书范围。 对于游戏或交互式应用开发者来说 ...

特征融合与特征交互的区别 目录特征融合与特征交互的区别前言三者关系三者定义特性融合(Feature Fusion):特征拼接(Feature Concatenation):特征交互(Feature Interaction):特征融合和特征交互关键的不同点数据处理目的应用简单总结 前言 遥感系列第14 ...

一、代码分割 一个大型前端应用，如果所有代码都放在单一文件，体积会特别大，下载时间长，白屏时间久，用户体验差。 代码分割是一种有效的优化方式。提前把代码切分为多个小块，只下载当前必需的部分，用到哪块下载哪块。就像吃自助餐一样，吃多少拿多少。 早期的代码分割一般通过 webpack 实现。随着 ES6 ...

context的历史 context包在Go 1.7版本正式加入Go标准库。在加入之前我们看看Go团队核心成员Sameer Ajmani在2014年发表的一篇关于context介绍博客，地址：https://go.dev/blog/context 下面是介绍的翻译。 在Go服务器中，每个传入的请求都 ...

目录图像比例尺加载图像设置比例尺标注比例尺测量长度面积测量长度测量面积参考资料 图像比例尺 使用ImageJ软件测量图像中的长度、面积等信息时，需要先设置图像的比例尺，比例尺用于将图像中的像素单位转换为真实的世界单位。 加载图像 启动ImageJ程序，从File菜单选择Open Samples，选择 ...

前言 类激活图CAM(class activation mapping)用于可视化深度学习模型的感兴趣区域，增加了神经网络的可解释性。现在常用Grad-CAM可视化，Grad-CAM基于梯度计算激活图，对比传统的CAM更加灵活，且不需要修改模型结构。 虽然计算grad-cam并不复杂，但是本着能导包 ...

不同于符号微分、手动微分和差分法，自动微分方法有着使用简单、计算精度较高、性能较好等优势，因此在各大深度学习框架中得到了广泛的应用。虽然每个框架所使用的自动微分的原理不尽相同，但大致都是基于链式法则计算结合图计算的一些优化。如果是自己动手来手搓一个自动微分框架的话，大致就只能实现一下一阶的链式法则的... ...