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10月22日

(东方若谷莫伯儒)纨绔少爷女王妻完结版免费在线阅读_东方若谷莫伯儒全本小说

发布 : hao1 | 分类 : 《资源分享》 | 评论 : 0 | 浏览 : 689次
(东方若谷莫伯儒)纨绔少爷女王妻完结版免费在线阅读_东方若谷莫伯儒全本小说

小说:纨绔少爷女王妻类型:现代言情作者:橙听故事馆角色:东方若谷莫伯儒网络上备受关注的[类型]小说,《纨绔少爷女王妻》主人公:东方若谷莫伯儒,小说情感真挚,本书正在持续编写中,作者“橙听故事馆”的原创佳品,内容选节:度,我的确不想让琉佳去道歉。”说到这里,章志浩的脸上出现一丝得意的表情,莫伯儒重重的叹了口气。“我相信琉佳这孩子若不是因为有特殊的原因,是不会做出这样的事情的。”东方若谷努了努嘴,“所以我决定继续‘沿江地计划’不去理会陶氏。我倒是想看看他能泛起多大的浪花!”章志浩得意的笑着撤出会议室,莫伯儒最后才走书评专区美美-月亮湾铁艺:很好看,就是更新得有点慢。平哥:好看,更新慢,我有的是时间,反正不能出门,哈哈哈哈dame:加油啊,这是我最喜欢的两本书的其中一本,加油写啊

10月21日

《弃女翻身惊艳天下》凤羽珩王树根大结局在线阅读_凤羽珩王树根完整版小说

发布 : hao1 | 分类 : 《资源分享》 | 评论 : 0 | 浏览 : 666次
《弃女翻身惊艳天下》凤羽珩王树根大结局在线阅读_凤羽珩王树根完整版小说

小说:弃女翻身惊艳天下类型:穿越重生作者:杨十六角色:凤羽珩王树根书荒的小伙伴们看过来!这里有一本杨十六的《弃女翻身惊艳天下》又名《神医皇妃:弃女翻身惊艳天下》等着你们呢!本书的精彩内容:大顺朝,天武,二十一年。月朗星晴的夜晚,突然,一声惊雷当空炸响,震得皇宫大内的屋脊都跟着颤了几颤,却不见雨。钦天监正匆匆赶往乾坤殿,扑通一声跪在天武帝面前:“皇上,天相异动,西北方向……凤星临世!”天武帝端着茶盏的手微微一颤:“西北……”目光顺着半开的窗子就看了出去,“说起来,冥儿也该回来了。”……晴天的惊雷在大顺西北边境的一个山坳子里,炸了一下,直接将乱葬坑里的一具女尸给炸了起来。书评专区平缓的盼头:作者,加油!我等你人气破亿。mingshu20底的天青王:作者以老练的文笔刻画出的人物鲜活接

10月20日

MD5退出历史舞台你知道吗?

发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 327次
MD5退出历史舞台你知道吗?

说到密码学,现在真的是非常的头大,为啥呢?因为密码学真的是有点难度呀,各种各样的加密手段,各种各样的解密手段,像MD5呀,还有RSA呀,还有DES呀,反正就是一大堆,接下来的几天,就来逐个的分析一下这个关于密码中的各种加密手段,以及他们是如何使用的。MD5的前世今生实际上,MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特(RonaldLinnRivest)设计,于1992年公开,用以取代MD4算法。也就是说,在他之前,还有MD4算法,而MD4是麻省理工学院教授RonaldRivest于1990年设计的一种信息摘要算法。它是一种用来测试信息完整性的密码散列函数的实行。其摘要长度为128位,一般128位长的MD4散列被表示为32位的十六进制数字。当时设计出来MD4之后

10月20日

生成式对抗网络(GAN)【第六章】

发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 300次
生成式对抗网络(GAN)【第六章】

文章目录GeneratorNetworkGANUncoditionalgenerationGeneratorDiscriminatorBasicIdeaofGANAlgorithmTheorybehindGANWGANWassersteindistanceConditionalGenerationConditionalGANGeneratorNetwork将Network拿来当Generator来使用现在Network的输入会加上一个random的variable(z),z是从一个分布中取样出来的,现在的Network是同时看x跟z得到输出。由于z的值随机,所以y的输出也就不一样,此时Netwo

10月18日

从零开始搭建仿抖音短视频APP-构建后端项目

发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 316次
从零开始搭建仿抖音短视频APP-构建后端项目

目录聚合工程构建父工程构建子工程构建接口工程并且暴露api接口优雅Restful相应封装Lombok与多环境profile数据层配置数据库逆向生成工具配置mybatis整合SpingBoot使用Knife4j实现接口文档聚合工程构建父工程项目采用meavn创建一个聚合工程,采用meavn的分层结构。构建一个父工程,pom:代表总工程,用于管理的配置完按常理,在Meavn中应该会有坐标,但这里没有。 我们这里用的dependencyManagement,是一种父子的关系,面向对象的一种思想。 使用dependencyManagement的目的是为了保证父工程的干净,也就是说父工程他只负责管理依赖,以及依赖的版本,而不会导入额外的jar依赖。如此一

10月18日

【一年总结】我的大三

发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 364次
【一年总结】我的大三

文章目录前言一、软件设计与创新协会会长1.实验室招新2.协会招新3.比赛宣传、活动举办4.回顾,亦是遗憾二、校企合作项目三、字节跳动青训营四、腾讯云智的实习生活启程,开启实习之路初入公司实习工作业余生活转正失败,夜游武汉离开,亦是归途五、惨不忍睹的秋招历程六、未来结语前言实习结束从外省回到学校,才发现自己已然是大四,回顾一年的大学生活,脑海中更多的是自己忙碌的身影,似乎做了很多,又似乎什么也没做。过去一年,亦有欣喜、亦有失落;亦有期待,亦有焦虑。临近就业,不得不在这个人生的十字路口,找一条属于自己的未来之路。PS:最近一年很少有机会静下心来好好回顾总结了,正好今天没有笔试面试,也趁此机会来回顾一下我过去的大三生活。一、软件设计与创新协会会长很多时候我们会不

10月18日

【数据库迁移系列】使用pg_chameleon将数据从MySQL迁移至openGauss数据库

发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 495次
【数据库迁移系列】使用pg_chameleon将数据从MySQL迁移至openGauss数据库

概述数据库迁移是实际工作中经常遇到的问题,比如由于磁盘空间、业务性能、项目改造等等原因,有从甲服务器迁移到乙服务器,从A种数据库迁移到B种数据库,从源路径迁移到另一个目标路径、同一个机器下从一个用户迁移到另一个用户等各种场景,有时需要整个数据库所有文件都迁移,有时只需要迁移部分数据文件如REDO、表空间文件等。chameleon是一个基于Python的MySQL到openGauss的实时复制工具。该工具提供了初始全量数据的复制及增量数据的实时复制能力,支持MySQL中各种数据类型的迁移。本文就介绍如何使用pg_chameleon将MySQL数据库迁移至openGauss。文章目录概述一、工具介绍二、工具安装1.whl直接安装:2.源码安装三.chameleon配置文件说明四、

10月18日

【Vue】Axios详解

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【Vue】Axios详解

文章目录1Axios简介1.1什么是Axios?1.2Axios的特性2Axios的使用2.1Axios的安装2.2Axios的创建2.2.1Proxy配置代理2.2.1.1核心代码2.2.1.2代码解释2.2.1.3多个跨域2.2.2Axios的二次封装2.2.2.1为什么要二次封装2.2.2.2Axios实例化2.2.2.2.1引入2.2.2.2.2创建axios2.2.2.2.3配置请求拦截器2.2.2.2.4配置响应拦截器2.2.2.2.5暴露2.2.2.2.6例子2.3Axios的直接使用2.3.1get请求2.3.1.1无参2.3.1.2有参2.3.2Post请求2.3.3通用(常用)2

10月17日

邓荣伟:稳定支撑每秒百万笔支付请求,支付宝数据库架构的过去、现在与未来

发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 324次
邓荣伟:稳定支撑每秒百万笔支付请求,支付宝数据库架构的过去、现在与未来

 8月10日,2022OceanBase年度发布会在京沪深三地同时召开,支付宝资深数据库专家邓荣伟在会上分享了《从“小”到“大”,支付宝分布式升级之路》的主题演讲,为我们带来了支付宝的架构演进以及上线OceanBase的故事。  以下为演讲实录分享: 大家都知道支付宝是OceanBase的“元老级”用户,支付宝的每一次架构演进都与OceanBase的版本迭代息息相关。今天,我将从支付宝的数据库架构演进展开,主要围绕以下三个方面进行分享: 第一,支付宝在线库架构演进; 第二,支付宝历史库架构,面对PB级数据归档,如何横向无限扩展; 第三,面对多样化存储需求,支付宝的未来探索。 支付宝在线库架构演进 过去式:OceanBase1

10月17日

让GPU跑的更快

发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 700次
让GPU跑的更快

作为一个cuda爱好者一定要好好看看不再让CPU和总线拖后腿:Exafunction让GPU跑的更快!确实只用cpu会卡的一比...在云服务中使用GPU是获得低延迟深度学习推理服务最经济的方式。使用GPU的主要瓶颈之一是通过PCIe总线在CPU和GPU内存之间复制数据的速度。对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说,简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟,特别是当非推理任务,如解压缩和预处理也可以在GPU上执行时。在这篇博文中,研究者们将展示如何在TensorFlow中直接通过GPU内存传递模型输入和输出以进行模型推理,完全绕过PCIe总线和CPU内存。 由于大多数GPU代码是用CUDA编写的,本文将使用Tenso

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