public static class Extension { #region [编码/解码统一转换] /// ///...return Microsoft.JScript.GlobalObject.unescape(str); } /// /// js编码解码...JSCodingEntity(o, isEscape); } } /// /// js编码解码...} } } } /// /// js编码解码...JSCodingEntity(t, isEscape); } } /// /// js编码解码
我需要对值进行 url 编码，以确保特殊字符得到正确处理。最好的方法是什么？ 这是我到目前为止的基本脚本: #!/bin/bash host=${1:?'...将脚本保存为 curl-test.sh 文件，在一个窗口使用 tcpdump 对上网的网口开启过滤抓包，在另一个窗口执行命令 bash curl-test.sh example.com "ABC efg" 进行测试...，抓包截图如下： 可以发现参数 "ABC efg" 被编码成为 ABC%20efg，即字符空格被编码为 %20。...等特殊字符都有其对应的 URL 编码。 参考文档： stackoverflow question 296536 https://manpages.org/curl
假设有字符串“朱元璋”，截取限定的长度为7字节 截取编码为utf-8 结果为“朱” 截取编码为gb2312时 结果为“朱” 字符串为“hello朱元璋”，截取限定的长度为13字节 截取编码为...utf-8 结果为“hello朱元” 这里的问题就是gbk编码占位2个字节，而utf-8占位3个字节，完整的示例代码： 1: 2: <!
这导致了一个异常稀疏的现象，这使得它很难进行最优化。这对于神经网络来说尤其如此，它的优化器在几十个空维度的情况下很容易进入错误的优化空间。 更糟糕的是，每个信息稀疏列之间都存在线性关系。...这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测，从而导致并行性和多重共线性的问题。 ? 最优数据集由信息具有独立价值的特征组成，而独热编码创建了一个完全不同的环境。...也称为均值编码，将列中的每个值替换为该类别的均值目标值。这允许对分类变量和目标变量之间的关系进行更直接的表示，这是一种非常流行的技术(尤其是在Kaggle比赛中)。 ? 这种编码方法有一些缺点。...但是，这种编码方法对y变量非常敏感，这会影响模型提取编码信息的能力。 由于每个类别的值都被相同的数值所取代，模型可能会倾向于过拟合它所看到的编码值(例如，将0.8与某个与0.79完全不同的值相关联)。...这将消除异常值的影响，并创建更多样化的编码值。 ? 由于模型对每个编码类不仅给予相同的值，而且给予一个范围，因此它学会了更好地泛化。
第一步：根据叶绿体基因组的genbank注释文件获得蛋白编码基因序列 提取序列的python脚本 import sys from Bio import SeqIO input_file = sys.argv...fw.write(">%s\n%s\n"%(a,b)) 使用方法 python extract_CDS_from_gb.py input.gb output.fasta 第二步：使用diamond将叶绿体的蛋白编码基因与...diamond blastx --db uniprot_sprot -q output.fasta -o cp_Protein_coding.xml --outfmt 5 第三步：使用TBtools进行...这样GO注释就做好了，TBtools也会对应有可视化工具，这里我选择使用R语言的ggplot2进行展示 library(ggplot2) df<-read.csv("Bhagwa_cp_protein_coding.csv...image.png 对结果进行可视化遇到的问题 数据框如何根据指定列分组排序，比如我的数据 X Y 1 A 1 2 A 2 3 B 3 4 B 4 5 C 5 6 C 6 我想ABC分别从大到小排序
最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行复现，例如我们将一个图片输入到一个网络中，自编码器的 encoder 对图片进行压缩，得到压缩后的信息，进而 decoder...本篇文章将实现两个 Demo，第一部分即实现一个简单的 input-hidden-output 结的自编码器，第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。...Encoder 卷积层 Encoder 卷积层设置了三层卷积加池化层，对图像进行处理。 ?...我们知道卷积操作是通过一个滤波器对图片中的每个 patch 进行扫描，进而对 patch 中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型对图片进行降噪，因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。 ?
今日锦囊 特征锦囊：如何对类别变量进行独热编码？...很多时候我们需要对类别变量进行独热编码，然后才可以作为入参给模型使用，独热的方式有很多种，这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧，这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个（N为枚举值数量）新字段...我们还是用到我们的泰坦尼克号的数据集，同时使用我们上次锦囊分享的知识，对数据进行预处理操作，见下： # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from...那么接下来我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段： # 我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段 dummies_title...对了，这里有些同学可能会问，还有一种独热编码出来的是N-1个字段的又是什么？
什么是公证 MacOS应用公证 在进行详细的说明之前,需要解释一下什么叫公证,公证这个概念在Windows以及MacOS上都存在....MacOS 以MacOS来说,有两种方式发布应用.一种是上架到AppStore,让用户在AppStore搜索及下载应用;还有一种是发布独立的DMG格式的安装文件,让用户下载DMG进行安装....对于发布独立的DMG格式的场景下,最好对应用进行公证,否则用户安装未公证的DMG应用时,MacOS会提示已损坏，无法打开。...您应该将它移到废纸篓,用户需要在安全设置中主动信任这个应用,才能正常使用这个应用. 很多人下载过MacOS的盗版或破解应用,相信对这个提示或如何解决这个问题比较熟悉了....MacOS公证的前提 做为一个MacOS应用的开发者,能够对MacOS进行公证的前提是: • 需要一个Apple开发者帐号(个人或公司都可以) • 安装Xcode 13及后续的相关版本 其实,做为一个iOS
机器人对物体进行移动跟随 1.物体识别 2.移动跟随 1.物体识别 本案例实现对特殊颜色物体的识别，并实现根据物体位置的改变进行控制跟随。...2.移动跟随 结合ROS控制turtlebot3或其他机器人运动，turtlebot3机器人的教程见我另一个博文：ROS控制Turtlebot3 首先启动turtlebot3，如下代码可以放在机器人的树莓派中
package com.shi.tool; import java.io.UnsupportedEncodingException; //工具类 对字符串进行编码 public class NewString...UnsupportedEncodingException e) { e.printStackTrace(); } return newstr; } } #有时候需要对json字符串进行...url编码， 在controller中不要对齐解码 var ids = JSON.stringify(shopIds)+""; window.kk = Feng.ctxPath+"/shopInfo
最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现，例如我们将一个图片输入到一个网络中，自编码器的encoder对图片进行压缩，得到压缩后的信息，进而decoder再将这个信息进行解码从而复现原图...本篇文章将实现两个Demo，第一部分即实现一个简单的input-hidden-output结的自编码器，第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。...Encoder卷积层 Encoder卷积层设置了三层卷积加池化层，对图像进行处理。 ?...我们知道卷积操作是通过一个滤波器对图片中的每个patch进行扫描，进而对patch中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型对图片进行降噪，因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。 ?
最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现，例如我们将一个图片输入到一个网络中，自编码器的encoder对图片进行压缩，得到压缩后的信息，进而decoder再将这个信息进行解码从而复现原图...本篇文章将实现两个Demo，第一部分即实现一个简单的input-hidden-output结的自编码器，第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。...Encoder卷积层 Encoder卷积层设置了三层卷积加池化层，对图像进行处理。...我们知道卷积操作是通过一个滤波器对图片中的每个patch进行扫描，进而对patch中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型对图片进行降噪，因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。
在我们日常使用高可用集群时，都会使用到负载均衡工具对多个节点的负载进行转发。...这里就不得不提到我们常用的一个负载均衡工具Nginx，Nginx官方提供的免费版本功能相对简单，大部分情况下我们都是用其进行负载均衡，对于应用的状态主要是依赖于其他的监控工具。...如果对于小型的团队来说，部署专门的监控工具还需要资源，使用Nginx对应用进行探活监控可以节约这部分成本。...location /status { check_status; access_log off; }} 探活配置成功之后访问，预置的location可以看到当前负载应用节点的健康状态...图片3.png 图片4.png 并且还支持json格式查看，方便我们进行数据采集 图片5.png
sendevent可以，是因为它本身就是系统应用，拥有系统权限。
= createApp(vue3Composition).use(ElementPlus).mount("#app");通过 Object.assign(window, Vue) 进行挂接然后就可以开展各项应用了在页面...mount的时候接入然后实现vue的应用觉得有用可以经常看看我的文章让我们共同进步
waveform = decode_audio(audio_binary) return waveform, label 在加载.wav文件后，可以用tf.audio.decode_wav函数来对它们进行解码...接下来，我们需要从文件中提取标签，在这个特定的用例中，我们可以从每个样本的文件路径中获取标签，之后只需要对它们进行一次编码。...我们得到一个像这样的文件路径： "data/mini_speech_commands/up/50f55535_nohash_0.wav" 然后提取第二个"/"后面的文本，在这种情况下，标签是UP，最后使用commands列表对标签进行一次编码...结论 现在你应该对将深度学习应用于音频文件的工作流程有了更清楚的了解，虽然这不是你能做到的唯一方法，但它是关于易用性和性能之间的权衡的最佳选择。...如果你打算对音频进行建模，你可能还要考虑其他有前途的方法，如变压器。
VP9编解码器早已用于YouTube，而且最近被Netflix用于编码低比特率的移动视频流。近期，Ittiam与Google，Netflix合作解决vp9开源实现libvpx的一些关键问题。...与广泛使用的H.264相比，先期的改进使得在最高质量设置下对视频文件进行编码的turnaround时间大幅减少。...更优的编码器配置： 除了上述两种编码标准外，Netflix为移动视频流编码提供了优化的编码器配置： 1....更多连续的B帧或更长的Alt-ref距离：允许编码器灵活选择更多的B帧(H.264/AVC)或更长的Alt-ref距离(VP9)，对缓慢的场景变换更为有效 3....Netflix新的两种移动视频流编码方案在相同视频质量的情况下能够节省更多的比特率，为带宽较低以及网络费用昂贵的用户带来福音。
) print(response) encoding = chardet.detect(response)['encoding'] print('正在对服务器返回body进行解码...') if encoding == 'GB2312': body = response.decode('gbk') # decode函数对获取的字节数据进行解码...body = response.decode('unicode_escape') print(body) else: print('解码失败，未知编码
“什么样的应用程序是一个伟大的应用程序呢?”这个问题困扰行业专家多时，大家各执己见一直到现在都还没有定论。 如果要说“一个成功的移动应用程序开发的关键因素是什么?”...通过了解客户在使用应用程序时的具体行为及其与应用程序的交互方式，移动应用程序开发人员可以实现增强现有应用程序的解决方案，并为新应用程序制定以用户为导向的理念。...营销的新时代 商业智能和大数据让基于知识的移动应用程序变得有径可循，所以一些产品人员就尝试找到电子邮件平台和移动应用程序之间的链接，例如建立营销云电子邮件工作室，敏捷数据信息平台等等。...·通过应用分析来预测未来 ·在丰富的移动界面中提供完整的用户体验地图。 ·大数据是未来应用的关键一环 由于大量用户转向平板电脑和智能手机，移动应用市场预计到2020年将超过1000亿美元。...因此，开发更好的移动应用显然是数字技术的未来。 与计算机应用程序相比，移动应用程序的波动性更大。简单易操作使其广受用户欢迎。分析大数据是同等获取信息的最有效方式，所以企业在这方面要多多投入。
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