，如果并没有设置也不需要担心，使用默认账号密码即可， 打开了登录界面我们使用账号密码登录进去，进入首页会显示一个日志记录面板，提供了几个基础的模块，在后面也会根据需要定制这个界面显示的图表，下面我们打开我们的代理设置...： 代理设置 默认的访问并没有提供任何数据，在这里我们可以按照顺序来添加我们的数据，点击右边的添加集群，然后输出我们的集群名称，集群描述可不输入，但是我们需要添加至少一个我们的集群节点，这个节点其实就是我们需要代理的地址了...路由跟集群也是一样的默认是没有数据，我们点击我们的添加路由， 然后我们将路由的名称和路由描述填上，然后在这里的路由需要选择一个集群，这个集群就是在前面我们添加的集群，还有一个路由匹配，这个路由匹配的规则是...当我们添加了我们的路由我们还可以为我们写的域名提供https证书。 我们打开证书管理，当然在这里初始的时候也是没有数据的也需要用户手动添加自己的数据进去，点击我们的添加证书。...然后输出证书名称，证书描述，还有证书绑定的域名请注意这个是绝对匹配的域名默认是不区分大小写，由于我们使用的是pfx格式（当前版本仅支持pfx）还需要输入上传的证书的密码，然后我们上传我们的证书。
I 代码 eval 是否运行代码块，有些代码块是不运行的，仅仅是为了展示使用。 RMarkdown的代码选项是接受R变量的，所以可以根据特定条件去控制一个代码块是否执行。...II 文本 result 比较重要的一个参数，用于控制文本输出是否显示以及如何显示，有四个可选项：markup、asis、hold、hide。...markup代表是否对输出作一定的修饰，是默认选项，比如对输出的向量加上```的代码块的符号。...III 图片 fig.show：同样有四个可选项：asis、hold、hide、animate。hold和hide的含义同文本输出中的result的选项是一样的。...或out.height控制它在输出文件中的显示大小，其值为一个百分比的字符，如：“80%”。
所以就需要使用Pandas的一些定制功能来帮助我们自定义内容的显示方式。 1、控制显示的行数 在查看数据时，我们希望看到比默认行数更多或更少的行数（默认行数为10）。...因为这样可以防止pandas在调用数据框架时显示大量的数据，从而降低计算机的速度。 这里有两个选项可用于控制显示的行数。 首先是display.max_rows，它控制在截断之前显示的最大行数。...5、控制Float格式 在某些情况下，数字可以代表百分比或货币价值。如果是这种情况，用正确的单位来格式化它们是很方便的。...若要在列后面添加百分比符号，可以调用display.float_format选项，并使用f-string传入想要显示的格式: pd.set_option('display.float_format',...'2') 7、重置显示选项 如果希望将特定选项的参数设置回默认值，可以调用reset_option方法并传入想要重置的选项。
这一章包括了auto的细则 条款5:auto比显示的类型声明要更好 这是一个看起来非常简单的例子 int x; 等一下，该死，我忘记初始化x了，所以它的值是不确定的，也许它被初始化为0了，不过这要取决于它的上下文...声明的对象比起auto声明的对象通常需要更多的内存，并且实现上的细节限制了内敛函数的使用，通过std::function调用一个闭包也更慢一些，简而言之就是std::function比auto声明的闭包要更大...2和6中讨论过的问题，所以我不会在这个再强调这个问题了，相反，我会把我的精力转到另一个方面，auto代码具有更好的可读性。...，但是后来你觉得long更好，如果你使用auto储存函数的返回类型的话，代码会自动下一次编译的时候自动更新，但是你使用了显示的类型声明int,你可能需要修改每一个函数调用的地方。...请记住 1、使用auto声明的变量必须被初始化，这不会导致类型不匹配照成的可移植性和效率问题，可以减轻重构的过程，并且通常比显示的类型声明需要更少的代码。
你可以把它看做是pip和virtualenv的组合体，而它基于的Pipfile则用来替代旧的依赖记录方式（requirements.txt）。...在这篇文章里，我将会以旧的依赖管理工作流程作为对比来介绍Pipenv的基本用法，更详细的用法可以参考Pipenv文档，或是Kenneth Reitz在PyCon 2018的演讲《Pipenv: The...提示 如果你对virtualenv的用法以及虚拟环境的概念不熟悉的话，可以通过专栏的旧文《Flask出发之旅》进行简单的认识。...为什么使用Pipenv Pipenv会自动帮你管理虚拟环境和依赖文件，并且提供了一系列命令和选项来帮助你实现各种依赖和环境管理相关的操作。简而言之，它更方便、完善和安全。...你可以通过Pipenv文档开头的介绍来了解它的详细特性。
引言 这篇文章就是当下很火的用预训练CNN刷爆Transformer的文章，LeCun对这篇文章做出了很有深意的评论:"Hmmm"。...本文发现： （1）预训练过程对卷积模型的帮助与对Transformer的帮助一样大； （2）预训练的卷积模型在模型质量和训练速度方面在某些场景中是有竞争力的替代方案。...（3）使用预训练的卷积模型比预训练的Transformer有什么好 处（如果有的话）？卷积比基于自注意的Transformer更快吗？...（4）不使用预训练卷积效果不好，是否有无特定的故障模式、注意事项和原因分别是什么？ （5）某些卷积变体是否比其他变体更好？...此外作者还对比了二者的速度和操作数量变化： ? ? 可以看出卷积不仅始终比Transformer更快（即使在较短的序列中）操作更少，而且比Transformer的规模更大。
Swagger是一个可以根据Restfull接口源代码注解，自动生成接口文档的工具，同时支持在线接口调试。但是，要想生成完整的接口文档，还需要编写大量的注解。...例如，导入前的swagger接口列表（从Swggaer官方导出的json文件）：上传导入时，可以勾选需要开放的swagger接口：导入后，对API接口的二次开发和调整，发布接口后即可在前台在线接口文档查看和访问使用...通过界面鼠标就能开发接口不管是通过swagger导入的接口，还是在接口管理后台添加的接口，都可以通过 “界面+鼠标” 的方式，让你快速、轻松对接口进行可视化、标准化的管理。...自动生成API接口源代码下面是批量导入Swagger后，YesApi接口大师生成的接口源代码，来看一下它的格式。使用的是PHP开发语言。...3、还提供了请求原来Swggaer接口的参数和返回结果的处理封装，方便进行二次加工处理。自动生成接口文档导入和发布后，前台也可以看到全部的接口。也支持接口的分类展示，在线测试等。
前言 headscale[1] 是一款今年 2021 年出现的一款 Tailscale 控制服务器的开源实现。也是唯一的一款。望能发展壮大。...环境 Ubuntu 18.04.3（理论上正常支持 systemctl 的 Linux 发行版本都能搭建） 端口 8080 版本为 v0.11 注意事项 官方的当前时间也是本文章撰写的时间。...最新版本的配置文件不兼容版本号为 v0.12.1 搭建过程 下载二进制文件与源代码 headscale_0.11.0_linux_amd64[2] Source code (zip)[3] 文件 上传...└── private.key 0 directories, 4 files root@10-255-1-181:/etc/headscale# 填写 config.yaml 内容，内容来源于解压的...返回服务端命令行执行下面命令,意思是加入一个 myfirstnamespace 命名空间,YOURMACHINEKEY 为上面命令返回的密钥 $ headscale -n myfirstnamespace
，填入你的HTTP请求，点击Send Request，或者右键选择Send Request，或者直接用快捷键 Ctrl+Alt+R ，你的REST API就执行了，然后API Response就会显示在右边区域...看到这里，你也许会问，我直接用Postman在GUI上填一填REST API的各个字段不就行了，干嘛还要写一个HTTP的文件。其实直接有一个HTTP文件的最大好处，就是方便分享。...也极大的方便管理你的所有REST API。 更方便的是，通过###分隔符，同一个HTTP文件里可以涵盖多个HTTP请求。不像Postman，不同的HTTP请求需要放在不同的tab里。 ?...Client Certificates，Azure Active Directory等多种验证机制 Cookies的支持 支持 HTTP 3xx 的重定向 变量的支持：环境变量，文件变量，预定义的系统变量等等...下面就是使用文件变量的一个例子，这样在不同的HTTP请求中，变量就能共享了。
本周赠书：一文理解分布式开发中的服务治理 Tabby 是一名老外在 Github 开源的终端连接的工具，至今已经累积 20K+ star。...进入到设置页面后，选择 profiles&connections 这个选项，然后点击「New profile」新建一个终端配置 然后选择 ssh connection。...要使用的话，直接点击下图中的 SFTP 图标就行。 然后就会弹出服务器上的目录 如果你想把服务器上的文件传输到本地电脑，你只需要找到服务器的文件，然后点击，就会弹出保存文件的提示。...还有字体的大小设置等 以及常用的快捷键 详细可以去 Tabby 的 Github 上看。...相信我，只要坚持下来，你一定比现在更好！如果你还没什么方向，可以先关注我，这里会经常分享一些前沿资讯，帮你积累弯道超车的资本。 点击领取2022最新10000T学习资料
第二种方式其实用了更好的解耦思想来设计。假如咱们的SomeOptions需要在其它模块中修改怎么办？ 如果用第一种直接注入到容易的方案的话，这就十分的困难。...在AspNetCore中试一试 在AspnetCore中就有一个很明显的选项：MvcOptions，该选项提供了咱们配置MVC项目的各种各样的参数。...（用于在请求的生存期内访问选项的值）。 原来如此，这样看来就很清晰了。...所以来举个例子，在AspNet Core中咱们某个选项的值是根据一个文件的某个值来的。...，但是因为它具有IChangeToken的实现，所以它能够在选项源改变的时候，“立马对选项做出对应的改变”。
简介 SVProgressHUD是简单易用的显示器,用于指示一个持续进行的任务的进度....HUD 您可以使用下面的方法中的任意一个来显示HUD,以及指示任务的状态： + (void)show; + (void)showWithStatus:(NSString*)string; 如果您想在HUD...HUD ，可以使用使用一下方法： + (void)popActivity; 该HUD将自动消失, popActivity将与显示的次数匹配。...显示一个提示消息 也可以用于显示一个提示信息。所述显示时间取决于给定的字符串的长度（ 0.5至5秒）。...这两个通知没有 userInfo参数，但包含了有关的触摸的UIEvent` 参数.
在深入研究 Vue.js 文档并使用 Vue.js 之后（注意：我不是 Vue.js 专家），在有些方面 Vue.js 比 React 做的更好。...最终我希望 React 受到 Vue.js 所做的这些事情的启发，并且也开始这样做。 不同的理念 Vue.js 和 React 之间的主要区别之一是它们如何称呼自己。...它提供了有关如何编写 适当的 和 易于访问的 Vue.js 应用程序的最佳实践和指南。 它共享了经过实战使用的经验，以及社区中的最佳实践和模式。 最重要的是：它是由 Vue.js 本身维护和支持的！...这样做的好处是，你不需要关心数据是如何同步的，你只需要关心它是如何为你服务的。...Vue.js 确实注意到“代码重用和抽象的主要形式是组件”，但是为什么自定义指令可能会更好的最好的例子之一是它们的自定义 v-focus 指令自动将输入元素放在 mount 上： const app =
一开始选择用nomachine和x2go作为远程服务，是因为它们都能保存会话，这样断开重连时，还会时原来的那个会话，东西都在运行着 xrdp远程桌面，采用的以vnc服务为底层服务，每次连接会开起一个会话...（起码最开始我认为是这样的），后来我了解到，其实xrdp也保存会话的，只要第二次连接时，用上次连接的端口（每次连接会新开个端口）连接，就会连接到原来的那个会话。...xrdp可以用windows自带的远程客户端进行连接，这一点是非常爽的。...ubuntu下安装xrdp很方便 apt-get install xrdp 安装好后，修改配置文件 vi /etc/xrdp/xrdp.ini 将[xrdp1]开始的内容修改为以下内容...，默认开户口5910的，所以第二次连接再连5910时，就会连接上原来的会话了 注意：当以xfce为窗口管理器时，注销时，会存在不能注销的问题，远程会卡在注销界面，再次连接上去的话，只能新开端口。
中文直译就是标题所说的：比完美更好的是完成，但我觉得翻译为：比完美更重要的是完成，更好些。 我开发软件的经历 在我过往软件从业经历中不仅做过基于原有知名产品的二次开发，也有真正从零开始的产品开发。...记得2013年，我和Tony、Siko、Jack曾经就是否要做自己的产品这个问题而犹豫不决，最大的困难来自思维局限，认为一定要做堪比市面上已经成百上千人开发多年的成熟产品，其实后来想开了，就从小的开始：...软件背后的逻辑、嵌入其内的流程、简洁的用户体验界面、基于系统所存储的数据（Data）而带给用户的信息（Information），才是最有价值的地方。...不管你的的目标有多么的高远，引领市场、行业No1的前提都是你必须活着，远景对倒闭的企业和组织没有任何意义。 饼可以画，但是生存盈利还是当前最重要的。...尽管不完美，功能还只是实现基本功能，用户操作也不是很方便，质量稳定性也不是很好，可维护性可调试性需求也没有考虑，但是解决了客户棘手的问题，更多功能需求、更好用户体验以及售后维护等等都可以在推出产品之后通过用户反馈
其整体采用数据面与控制面分离的架构，由 Apache APISIX 承载实际的业务流量。因此大大提升了整体的安全性，极大避免了由于数据面被攻击而导致 Kubernetes 集群被攻击的可能。...Traefik 是一个统一的二进制文件，控制面和数据面的代理逻辑均绑定在一起。因此，如果受到攻击或者有远程执行的安全漏洞被利用，极有可能存在 Kubernetes 集群被攻击的情况。...协议支持 作为网关，最为核心的能力便是要能够正确的代理流量。作为 Kubernetes 集群的入口网关，主要处理如下两部分的流量：即 Client 到网关的流量和网关与 Upstream 的流量。...但是 Traefik 是由 Go 进行开发的，因此它的插件也需要用 Go 进行开发。 在开发完成后，就可以在 Traefik 的配置中添加如下内容进行引用了（需注意，插件的名字需要与包名保持一致）。...从生态合作角度来看，APISIX Ingress 比 Traefik 提供了更为广泛的集成能力，尤其是与基础组件。因此在进行技术选型时，可以结合当前自己所用的基础组件的情况进行权衡。
因为它需要访问唯一的，稳定的MAC地址，容易被攻击； 版本2：将版本 1 的时间戳前四位换为 POSIX 的 UID 或 GID，问题同上； 版本3：基于 MD5 哈希算法生成，生成随机分布的ID需要唯一的种子...； 这里面常用的就是 UUID4 了，但是，即使是随机的，但是也是存在冲突的风险。...和UUID 要么基于随机数，要么基于时间戳不同，ULID 是既基于时间戳又基于随机数，时间戳精确到毫秒，毫秒内有1.21e + 24个随机数，不存在冲突的风险，而且转换成字符串比 UUID 更加友好。...规范地编码为26个字符串，而不是UUID的36个字符 使用Crockford的base32获得更好的效率和可读性（每个字符5位） 不区分大小写 没有特殊字符（URL安全） 单调排序顺序（正确检测并处理相同的毫秒...timestamp()方法将为您提供ULID的前48位的时间戳快照，而randomness()方法将为您提供后80位的随机数快照。
然而，随着技术的发展，市场上出现了一些新的部署软件工具，比如websoft9，它们在某些方面能够提供更加灵活和强大的功能。...与宝塔面板相比，Websoft9遵循“先安装，再配置”的原则，实现极简安装的同时又开放给用户足够的可配置参数。...部署和维护的便捷性Websoft9支持泛解析的域名，一次绑定域名，每个应用都可以使用，避免了反复绑定域名的麻烦。...同时，它兼容域名和端口两种常见的应用访问模式，应用的部署代码和数据文件分离，基于GitOps的技术哲学，保持应用的持续部署能力。...此外，9Panel作为Websoft9的开源组件之一，基于Bootstrap+vue.js开发，几乎不会占用系统资源，也不会对系统文件进行任何修改，支持中英文显示，部分镜像内置了9Panel，为用户提供了数据库管理
导语：最近看到有新闻说：科学表明女性更适合当程序员，研究显示女性“程序媛”写的代码更好。我感觉说的挺对的，女生的心思就是比男生缜密，男生你还别不服气，谁让你好色呢？我靠，我又说实话了。...值得一提的是，当性别资料显示为中性的时候，女性用户提交代码的通过率为71.8%。可如果表明自己是女性，那通过率就立刻降为62.5%。虽然男性也有同样的下降情况，但没有女性这么明显。...研究者总结道：“总体而言，女性的拉请求通过率比较高，但是非会员女性和性别可分辨的女性的通过率比男性低。研究结果表明虽然总体上Github的女性用户编程能力更强，但是码农的世界里存在性别偏见。”...但是IT行业可能或许多多少少存在一些性别歧视，毕竟学理科的女生少，大家都会认为女生的逻辑思维能力不如男生，但是女生的仔细确实比男生略高一筹，再说了，在IT行业男生还真的别瞧不起女生，毕竟我们编程的祖宗不是爷而是奶奶...说到这里，你们貌似好像还没有看出为什么程序媛比程序猿写的代码更好？
事实上，在非常多的场景中，带有标签的数据并不容易获得。半监督学习可以在标准的任务中实现SOTA的效果，只需要一小部分的有标记数据 —— 数百个训练样本。...与传统GANs的比较，过程的解释，半监督GANs的性能。 用例和机器学习的未来。为什么半监督学习会有如此大的需求，哪里可以应用。 半监督学习介绍 半监督学习算法代表了监督和非监督算法的中间地带。...传统上，人们要么选择有监督学习的方式，只对带有标签的数据进行操作，这将极大地减小数据集的规模，要么，就会选择无监督学习的方式，丢弃标签保留数据集的其余部分，然后做比如聚类之类的工作。 ?...由于大部分的图像特征已经被学习，因此进行分类的训练时间和准确率会更好。 然而，在SGAN中，判别器同时接受两种模式的训练：无监督和监督。...整个数据集都可以通过SGAN进行传递 —— 当一个训练样本有标签时，判别器的权值将被调整，否则，分类任务将被忽略，判别器将调整权值以更好地区分真实的图像和生成的图像。 ?
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