区块链在物流管理中的应用：让货物管理变得更智能在现代物流管理中，信息的透明性和可追溯性至关重要。随着全球化和供应链复杂性的增加，传统的物流管理模式常常面临着信息孤岛、效率低下和假冒伪劣等问题。...在物流管理中，区块链能够有效地记录货物从生产到交付过程中的每一项信息，并确保这些信息的安全性与透明性。例如，某个货物的出发地点、运输途中每个节点的状态、运输过程中的温湿度等都可以记录在区块链上。2....区块链在物流管理中的核心应用2.1 货物追踪与溯源在传统物流系统中，货物的追踪和溯源通常依赖中心化的数据库，这些数据库信息往往不对外公开，且容易受到篡改。...未来挑战与展望虽然区块链在物流管理中展现了巨大的潜力，但其在实际应用中仍面临一定的挑战：技术复杂性：区块链的实现和维护需要专业的技术团队，尤其是在大规模应用中，系统的设计与管理更为复杂。...结语区块链技术作为一种具有去中心化和不可篡改特性的技术，正在逐步改变物流管理的面貌。从货物追踪、智能合约到防止假冒伪劣产品，区块链为物流管理提供了更高效、更安全的解决方案。
深度学习在资源利用率优化中的应用：让服务器更聪明在现代运维中，随着业务量的不断增长，资源的利用率成为了衡量系统健康与效率的重要标准。...传统的优化方法大多依赖于经验、规则和简单的自动化脚本，而深度学习（Deep Learning）作为一种强大的人工智能技术，凭借其自适应学习和模式识别能力，已经开始在资源利用率优化中展现出巨大的潜力。...深度学习在资源优化中的实际应用2.1 动态负载预测与资源调度传统的资源调度通常依据固定的阈值来判断何时增加或减少资源，然而在高并发、复杂的环境下，工作负载和资源使用情况千变万化。...2.2 自动化容器资源分配在容器化的微服务架构中，容器的资源配置（如CPU、内存等）往往是静态设置的，然而在实际运行中，容器的资源需求是动态变化的。...模型通过不断的试错和学习，最终能够推荐出最优的资源配置策略。3. 总结深度学习在资源利用率优化中的应用，凭借其自动学习、自适应调整和高效预测的特点，正在帮助运维人员提高系统的效率，减少资源浪费。
在本 TypeScript 教程中，除编译以外，我们不会直接介绍 TypeScript 的基础知识。...或者，如果你用了其他 IDE，只需使用 TypeScript 插件中的文件监视器，让你的 IDE 去处理编译。...如果你在服务器通道中输入消息，它应该出现在命令行的日志中，如下所示： 1> node src/index.js 2 3Logged in! 4Message received!...在单元测试中的关键是定义 isPing()：true 或 false 的结果。消息内容是什么并不重要，所以在测试中我们只使用 "Non-empty string"。...在公众号内回复“体系”查看高清大图 长按二维码，加大鹏老师微信好友 拉你加入前端技术交流群 唠一唠怎样才能拿高薪
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。...写在前面 由于在更新其他专题的文章，Spring系列文章有很长一段时间没有更新了，很多小伙伴都在公众号后台留言或者直接私信我微信催更Spring系列文章。 看来是要继续更新Spring文章了。...没有看过Spring其他文章的小伙伴，可以到【冰河技术】公号的【Spring系列】专题中进行阅读，后面我也会把【冰河技术】公号的各专题文章进行汇总整理，分享给各位小伙伴。...适用场景: 针对我们自己写的组件可以通过该方式来进行加载到容器中。...} 标注在构造方法上 @Autowired public CustomAspect(CustomLog customLog) { this.customLog = customLog; } 标注在配置类上的入参中
这让我感到很困惑，因为Hancitor的开发者应该不会做一些无用功。于是，我决定对文档和宏进行了更细致的观察。我注意到，在恶意文档中有一个很小的但很显眼的小黄点。 ?...实际上，6.exe 和 6.pif 是两个完全相同的文件，只是文件扩展名不同而已。 ? 让我想想，如果.pif文件被嵌入在文档中，那么我们该如何提取它呢？又怎样才能找到这个文件的位置呢？...这让我想到了名为hexedit和 CFF Explorer的小工具。我在主机上执行了 hexedit ，看看是否可以通过检查十六进制代码找到嵌入的文件。...简单来说，killo()负责保存Word文档的干净版本（即不包含恶意宏）。为此，它将其保存为XML格式，从而删除文件中的所有宏。最后，killo()会终止程序，让它看起来像是意外崩溃。...概要 l 嵌入在恶意文档中的宏被启用； l 6.exe和6.pif在%TEMP%文件夹中被创建； l 一个干净的文档被创建，并替换恶意文档； l 恶意文档退出，但宏将一直运行到返回为止； l 恶意软件会检查
Redux.js Redux 并非 React 人专用，它借用函数式编程思想，旨在提供可预测的状态管理； 具体的，在 Redux 中的 state 没有 setter 方法，取而代之的是：state 经过一个接一个的...reducer 函数计算后得值，state 只读，不可修改； 这正是 FP 中 把原始不可变的数据放入不同函数组合成的管道进行计算 的思想！...Discord.js discord.js 是一个强大的 Node.js 模块，可让您轻松与 Discord API 交互； Discord 是一款专为社群设计的免费网路即时通话软体与数位发行平台，拥有...，核心原理奇妙，官网也做得特别精美，叫人爱之尤甚； 还是那句老话：工具选的好，下班下的早；开发工作分两类：写轮子的为一类，用轮子的为一类；写轮子也是从用轮子做起的，因为找不到更适用的轮子，才想自己写一个...愿君有所获~ 我是掘金安东尼，公众号同名，输出暴露输入，技术洞见生活，再会！
在图像、文本、视频、语音等领域，AI 已在各行各业落地应用。我们熟知的自动驾驶、语音助手、智能质检，背后就大量运用了 AI 技术。 在AI产业化进程中，如何快捷落地一直是大家关注的问题。...边缘开发环节，分散、轻量、低算力、异构多样是常见的基本情况。AI模型数据本身对算力、网络的要求比较高。如何在精度、性能、成本之间取得平衡是AI开发者在边缘部署过程中面临的巨大挑战。...灵魂拷问一：我的使用场景需要我将模型部署到端上，但是端上开发可能会面向嵌入式设备，操作系统也可能是Android、iOS，有一定的上手成本，怎样才能更轻松地把模型落地到硬件设备上？...灵魂拷问三：我训练好的模型适配XX芯片，要在各种模型格式之间转来转去，有点头大，好不容易模型格式对齐了，又有算子OP不支持，我该怎么办才能让它跑起来？...灵魂拷问五：费了九牛二虎之力，模型在端上跑起来了，可是速度不是太理想，我想让它跑得更快，更省内存。听说量化、剪枝、蒸馏这方面挺有用，但是好像自己研究代码耗时太久。
作者 | Ben Linders 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 具备适当的编程基础有助于改进你的测试自动化，使维护测试代码变得更容易，并减少测试压力。...掌握编程的理论和基本原则有助于让测试自动化水平更上一层楼。面向对象编程原则有助于消除代码坏气味。 Christian Baumann 在 2022 年敏捷测试日 上谈到了测试自动化。...测试对象是如何被创建、如何从数据库中删除、在测试期间如何被修改——所有这些对于用户来说都是不需要知道的，用户只需要知道这些方法存在并且可以被调用。...Christian Baumann：在测试自动化代码中应用面向对象编程原则有很多好处，它让代码更不容易出错，更容易阅读、理解和维护。 InfoQ：怎样才能管理好测试数据？...Baumann：在测试自动化中，我相信处理测试数据最好的方法是让每个测试管理好自己的数据。这意味着每个测试都会创建它所需要的测试数据，在测试结束时从系统中删除它们，让测试环境处于干净的状态。
在本文中，我想向您介绍Joshua Bloch写的“Effective Java”。...但是你怎样才能做得更好呢假设您可以让世界上最好的Java开发人员向您解释他们如何回答这些问题?...那么微服务呢在过去两年的职业生涯中，我一直在使用Spring Boot和基于Grails的微服务。...这两种都是很好的技术(如果你要求的话，我更喜欢Spring Boot)，可以让你快速交付……这两种技术都不能让你免于编写糟糕的代码! 根据我的经验，微服务体系结构是相当困难的。...为了使它们变得简单，您不仅需要正确划分域模型，还需要编写干净的可维护代码。 我们从现代微服务框架中获得的速度不应该阻止我们编写高质量的代码。服务的编写速度可能很快，但可能会维持数年。
卡里姆•科夏瓦杰是多伦多的一名医生和网络健康顾问，他要从500名医生那里反馈的海量数据中总结出怎样才能更好地治疗病人。...但是要想让电脑去理解它，那就只能祝你好运了。虽然你也可以在电脑上设置‘从不吸烟’或‘吸烟=0’的选项。但是一个患者每天吸多少支烟？这几乎是电脑不可能搞明白的问题。...博思艾伦咨询公司（Booz Allen）副总裁约什•沙利文说：“我对我的客户说，这是个混乱肮脏的世界，没有完全干净的数据集。” 数据分析师一般喜欢先寻找非常态的信息。...即使让人类来破解它也要大为头痛，而对于电脑基本上是不可能完成的任务。比如科夏瓦杰提到有个医生在病历中写下“gpa”三个字母，让他百思不得其解。...电脑虽然可以挑出拼写错误，但是让医生摒弃不良习惯才是朝着正确的方向迈出了一步。 科夏瓦杰的另一个建议是，在电子病历中设置更多标准化的域。这样电脑就会知道到哪里去找特定的信息，从而减少出错率。
大多数有用的文件类型不能通过Office 2016中新的OLE传递阻塞，ASR的子进程创建规则防止在Office应用程序下生成子进程的任何实例。 绕过方法 我们怎样才能绕过这些控制呢？...在尝试获得初始访问权限时，使用不寻常的文件类型穿过目标的周界可能会有风险。理想情况下，这个文件应该放在一个更常见的文件类型的容器中，比如Office文档。...如前所述，Office 2016在嵌入对象链接和嵌入时会阻止预先设置的“已经知道是恶意”的文件类型列表。但是，SettingContent-ms文件格式不包括在该列表中： ?...这让我开始思考ASR是如何在不破坏某些功能的情况下实现这一点的。我首先开始测试随机路径中的随机二进制文件，看看ASR是否基于图像路径阻塞。这是相当耗时的，所以我没有深入。...这让我走上了一条漫长的道路，试图找到一个我可以使用的二进制文件，它存在于路径“C：ProgramFilesMicrosoftOffice”中。
并不是我们没有选择，而是我们没有改变的方法。 我们面临的困难比自己想象的要多。有些是自己没得选的。比如你计划着改变世界，结果世界让你含冤入狱。你改变不了境遇，但你能改变你应对方式。...弗兰克看到，还有另一些人非但活了下来，而且变得更坚强。他们居然每天用玻璃片把胡子刮干净，高贵地面对苦难。...消极，就是把苦难的责任，推卸给命运、基因、环境，然后怨天尤人，寻找心理宣泄，但对现实没有任何帮助。消极，就是在抱怨中臣服于困难。...怎样才能不让外部环境，或者别人左右你，积极地获得主动权呢？史蒂芬在书中介绍了几个方法。 第一，在刺激和回应之间，给自己思考的时间。 别人提了一个大胆的提案，你脱口而出“不可能”。...关注圈中，那些你可以影响和控制的小圈，叫做“影响圈”。 怎么才能积极主动？把时间和精力，专注在影响圈上。
检索阶段：这个阶段的重点是“精准搜索”，通过改进嵌入模型（embedding model）和利用元数据过滤，让向量搜索的结果更准确、更相关。...后检索阶段：这个阶段的任务是“去粗取精”，从检索到的文档中剔除无关信息，压缩提示内容，再把干净、简洁的上下文交给大模型（LLM），让它生成高质量的答案。...数据干净准确了，检索起来自然就更清晰了。 3. 元数据 给数据加点标签，比如日期、URL、外部ID或者章节标记什么的，这样在检索的时候就能更有效地过滤结果了。 4....二、检索阶段 在检索这一步，我们可以通过两种基本方式来优化： 改进嵌入模型：我们可以优化 RAG 提取管道中使用的嵌入模型，让它更好地对文档分块进行编码，同时在推理时更准确地转换用户的输入。...这两种方法都是为了在数据进入 LLM 之前，先把它“打磨”得更干净、更有用，从而让 LLM 的表现更上一层楼。 根据这个分数，我们可以对检索到的内容进行排序，只保留前 N 个最相关的结果。
人工神经网络领域中的嵌入 过去十年间，计算机处理数字效率越来越高（甚至比人类更快）。计算机只能处理数字，因为它们是唯一具有语义编码的实体。我们怎样才能让计算机理解文字、图像、音频或视频这样的概念呢？...如果我想吃点甜的东西，以上六种应该选择哪个？想象一下，如果我们的大脑给出的答案是狮子，显然答案错误，然而我们从不质疑我们的大脑不是吗？ 我相信你们看出来了，第二种表征在这三个问题上的表现都很好。...我们将根据3种主要的嵌入类型来对这些应用进行分类。 词嵌入：在自然语言处理(NLP)中，经常使用到词嵌入。例如情绪分析、主题建模等等。 图像嵌入：图像嵌入也是研究的热门。...One shot learning 为什么在验证或识别任务中我们需要嵌入？为什么我们不能分别为每个面孔或声音训练一个模型呢？我们已经知道神经网络需要大量的数据提高精准度。...我们用这个方法在总体中随机选择两张图片，然后通过共享的CNN堆栈层发送出去。我们得到的输出向量是图像嵌入。然后我们比较两个嵌入之间的差异。将这一差异导入激活函数来检查图像是否属于同一个人。 ?
据外媒报道，让机器人看到不存到的东西或完全让其将图像归类错误也许是一场有趣、好玩的游戏，但如果一套汽车的自动驾驶系统将一辆白色卡车错认成一朵白云时，这一切就跟好玩没有任何关系了。...该项研究指出，用来欺骗AI的方法对人类大脑没用。这意味着研究人员可以将人类大脑的这种更富弹性的特质应用到神经网络中。...去年，MIT研究人员对Google AI实施了抗性攻击，他们要做的只是往一张图像里嵌入一些简单的代码。为了达到这个目的，研究团队让神经网络相信它看到的是一把步枪，而实际上是海龟。...机器人无法“看到”世界，而只在处理图像，这使得它们变得非常好欺骗。 为了解决这一问题，谷歌试图弄明白人类对特定图像处理形式拥有对抗性的原因。也许更重要的是搞明白究竟怎样才能欺骗到人类的大脑。...白皮书写道：“如果我们确切地了解到人类大脑能够抵抗某种特定类型的对抗性例子，那么这将成为机器学习中类似机制安全提供一个存在证明。”
演讲集中在两个主题：一是NLP怎样能帮助文本关系理解；二是深度学习如何从根本上实现这一目标。 在这一方面，最成功的工具是新一代的分布式词语表征：神经词汇嵌入。...Manning在演讲的最后说：“我很确定，在接下来的几年中，深度学习将会统治SIGIR，正如在语音、视觉和NLP领域中所做到的那样。而这是一件很好的事情。...最近的变化显示，用IR，人们希望更好的理解用户，用NLP人们更关注意义和文本，这意味着，两个领域间有大量的共同点，我会在接下来的10年中鼓励NLP和IR领域更多的合作。”...在矢量差异中编码意义 ? ? ? Glove词汇相似性 ? Glove 可视化 ? Glove 可视化：公司-CEO ? 几种工具对名称理解的表现 ? 词的嵌入：总结 ?...SPINN比LSTM更成功 ? ? ? 结语：我很确定，在接下来的几年中，深度学习将会统治SIGIR，正如在语音、视觉和NLP领域中所做到的那样。而这是一件很好的事情。
我的解决方案就是async / await，能让阅读代码变得更容易，代码变得更整洁。...为了让代码正确运行，你只需在函数前面加上async即可。...经常有许多工具可以保持代码干净整洁，但这些工具也会造成混乱，特别是在改变它们时。 逻辑运算符 逻辑运算符可以组合两个表达式，并返回true或false，或者匹配的值。...actualData 用这个方法检查嵌套属性非常流畅，代码也能变得更干净。 目前，optional chaining还不是官方标准的一部分，但它是个stage-1的实验性功能。...长时间以来，实践中的标准是webpack。我最初用的是webpack版本1，当时用起来很痛苦，需要不断修改尝试各种配置选项，我在上面花了无数个小时想办法让它工作。
作为一枚程序员，不仅需要在工作中思考如何利用有限资源最大化的利用好服务器，在日常休闲中同样也需要思考如何最大化的利用好磁盘。...，电脑表现出来的现象，其影响的因素有很多，有硬件的老化、CPU 主板过热、后台进程过多… 此处省略解释。 作为一个对电脑和技术有着极致的追求的程序员，我一直在思考怎样才能让 C 盘空间不会爆满。...重装系统的话可以选择 B 站看教程，或者百度教程，或者在我的里找 如果你已经掌握了该技能最好。...因此我建议，当你搞完一遍电脑后，确认自己的环境比较干净的时候，这个时候就对C盘进行一次备份（进WinPE使用Dism++备份出wim文件即可），那天环境坏了利用PE中的WinSetUp程序重新还原一下（...因此真的不建议经常重装系统，非必要尽量不重装系统，但我非常建议大家先搞一个干净的环境，该装的软件都装好，没有不该装的软件。
那么小小的设备上，怎样才能集成图像识别和翻译的离线模型，怎样才能在准确和速度间做权衡以提供最好的使用体验？在这篇文章中，网易有道技术研发团队向机器之心介绍了词典笔 2.0 背后的核心技术。 ?...此外在模型方面，有道也在探索更加前沿的解决方案，例如尝试将 Transformer 嵌入到 OCR 任务中。...克服抖动、角度和滑动速度等因素得到的拼接结果。 3. 文本切行 最后，在实际使用中笔头经常会跨越多行文本，得到的拼接图像如上所示也不是干净的。...扫一扫需要的算力支持 尽管模型的效果非常好，但如果不能嵌入到小小的词典笔中，那么使用体验会差很多。但如果要嵌入端设备，那么如何在有限的算力下实时运行这些系统就非常重要了。...此外，通过网易有道自研的离线预测框架，开发者在保证准确率的同时能更方便地部署到嵌入式芯片上。因此对于端侧模型部署，我们可以从模型压缩和离线推断工具两方面探讨。 1.
这个概念表达的核心思想其实很简单：在你提交代码的之前，花一会时间想一想，我这次的提交是让项目代码变得更健康了，还是更腐化了，或者说没什么变化？...项目团队的每一个人只有保证自己的提交没有让项目代码变得更腐化，项目代码才会朝着健康的方向发展。 当我们离开营地（项目代码）的时候，请不要留下垃圾（代码花味道）！尽量确保营地变得更干净了！...开发一个新功能之后&之前 在开发一个新功能之后，我们应该回过头看看是不是有可以改进的地方。在添加一个新功能之前，我们可以思考一下自己是否可以重构代码以让新功能的开发更容易。...一个新功能的开发不应该仅仅只有功能验证通过那么简单，我们还应该尽量保证代码质量。 有一个两顶帽子的比喻：在我开发新功能之前，我发现重构可以让新功能的开发更容易，于是我戴上了重构的帽子。...怎样才能算单元测试呢？ 网上的定义很多，很抽象，很容易把人给看迷糊了。我觉得对于单元测试的定义主要取决于你的项目，一个函数甚至是一个类都可以看作是一个单元。
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