张士玉小黑屋

目录前言第一种第二种 第三种 前言大家好呀！我是爷爷的茶七里香，今天遇到了一件?疼的事，一个vue+vant写的APP，更换了电脑之后运行不起来，就很奇怪很离谱，报错信息如下：ERRORTypeError:Cannotreadpropertiesofundefined(reading'NormalModule')TypeError:Cannotreadpropertiesofundefined(reading'NormalModule')atVueLoaderPlugin.apply(E:\aqy-app\node_modules\vue-loader-v16\dist\pluginWebpack5.js:44:47)

目录一、初始网络1.网络通信基础1.1IP地址1.2 端口号1.3认识协议1.4五元组2.协议分层2.1什么是协议分层2.2 协议分层的好处2.3 TCP/IP五层模型（最核心的概念）3.封装和分用3.1发送过程（以QQ发送消息为例）3.2接收过程3.3真实网络环境中要经理多节点进行转发 一、初始网络1.网络通信基础1.1IP地址1️⃣IP地址主要用于标识网络主机、其他网络设备（如路由器）的网络地址。简单说，IP地址用于定位主机的网络地址。2️⃣IP地址是一个32位的二进制数，通常被分割为4个“8位二进制数”（也就是4个字节），如：01100100.00000100.00000101.00000110。3️⃣127.*的IP地址

01、生物传感器概述1●生物传感器的概念生物传感器（Biosensor）是一种对生物物质敏感并将其浓度转换为电信号进行检测的仪器。用固定化的生物敏感材料（如酶、蛋白质、DNA、抗体、抗原、微生物、细胞、组织、核酸等生物活性物质）作为识别元件，采用适当的理化换能器（如氧电极、光敏管、场效应管、压电晶体等）及信号放大器作为分析工具所构成的检测系统，就是生物传感器。1967年，乌普迪克（S.J.Updike）和希克斯（G.P.Hicks）在Nature第214卷上发表了论文TheEnzymeElectrode（酶电极），称他们研制出了第一个生物传感器——葡萄糖传感器。首先，把葡萄糖氧化酶混合到聚丙烯酰胺胶体中，加以固化；然后，把这个胶体膜固定在隔膜氧电极的尖端上，就制成

CentOS7开启SSH服务在虚拟机（VmwareWorkstation）下，安装了CentOS7，现在想通过SSH工具连接虚拟机中的CentOS71、首先，要确保CentOS7安装了openssh-server，在终端中输入yumlistinstalled|grepopenssh-server此处显示已经安装了openssh-server，如果又没任何输出显示表示没有安装openssh-server，通过输入yuminstallopenssh-server来进行安装openssh-server2、找到了/etc/ssh/目录下的sshd服务配置文件sshd_config，用Vim编辑器打开将文件中，关于监听端口、监听地址前的

一篇很细的排错记录?，排错排了整整一天的经验?目录环境：报错信息：错误分析：解决：/etc/containerd/config.toml:一般到这里就解决了，但是还没有解决的话可以参考下面的！检查服务器： 关闭防火墙/开放端口：关闭SELinux：kubelet配置 1.20.x+docker作为容器运行时排查：确保Kubernetes使用Docker作为容器运行时docker容器运行时:查看Docker的CRI运行时socket更改Docker的默认运行时安装containerd作为容器运行时环境：ubuntu16.0.4kubeadm1.26.3Kubernetes1.

对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小目标。另外一种是相对尺度定义，即以物体在图像中的占比面积比例来判断是否为小目标，例如国际光学工程学会SPIE定义，若目标尺寸小于原图的0.12%则可以判定成小目标。SAHI:SlicingAidedHyperInference（切片辅助超推理）通过图像切片的方式来检测小目标。SAHI检测过程可以描述为：通过滑动窗口将图像切分成若干区域，各个区域分别进行预测，同时也对整张图片进行推理。然后

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1eV411W7V4/?spm_id_from=333.788&vd_source=77c874a500ef21df351103560dada737语音增强（去噪）：消除语音中的噪声，增加语音听感与可懂度。顾名思义，谱减法，就是用带噪信号的频谱减去噪声信号的频谱。谱减法基于一个简单的假设：假设语音中的噪声只有加性噪声，只要将带噪语音谱减去噪声谱，就可以得到纯净语音，这么做的前提是噪声信号是平稳的或者缓慢变化的。提出这个假设就是基于短时谱（25ms），就是频谱在短时间内是平稳不变的。 那噪音是怎么估计出来的呢？文献中一般都假设输入的一段语音中前n帧作为silence时间，也就是说这段时间没有语音输入，

文章目录前言一、数据类型1.1.基本数据类型1.2.引用数据类型1.3.区别二、浅拷贝2.1.定义2.2.浅拷贝特点三、深拷贝3.1.定义3.2.深拷贝特点四、拷贝实现方案4.1.Object.assign()4.2.concat()4.3.slice()4.4.JSON.parse(JSON.stringify())4.5.cloneDeep()五、结论前言在理解浅拷贝和深拷贝浅前，必须先理解基本数据类型和引用数据类型的区别。一、数据类型1.1.基本数据类型字符串（Sring）、布尔值（Boolean）和数字（Number）1.2.引用数据类型数组（Array）和对象（Object）1.3.区别  基本数据类型是存储在栈内存中。而引用

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor·深入浅出Pytorch函数——torch.ones·深入浅出Pytorch函数——torch.zeros·深入浅出Pytorch函数——torch.full·深入浅出Pytorch函数——torch.ones_like·深入浅出Pytorch函数——torch.zeros_like·深入浅出Pytorch函数——torch.full_like语法torch.ones(*size,*,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→T

​?推荐网站(不断完善中)：个人博客​?个人主页：个人主页​?相关专栏：CSDN专栏、个人专栏​?立志赚钱，干活想躺，瞎分享的摸鱼工程师一枚文章目录?前言1.关于GoLand的工具1.1.安装过程1.2.安装完成2.快速上手2.1.创建项目2.2.创建`.go`程序文件2.3.配置`mod`的开启与关闭2.4.用GoLand写第一份代码2.5.代码静态检测（此部分非必要）3.GoLand常用快捷键?写在最后?前言不同的人对于开发工具的习惯还是不一样的，所以博主还是决定，简单出一份关于GoLand的使用教程，方便于在开发过程中不同的开发习惯。但是在此还是希望如果是刚刚入门的小白们，要明白的一点是无论是编程语言还是编程工具，