俗话说，工欲善其事，必先利其器。工匠想要使他的工作做好，一定要先让工具锋利。比喻要做好一件事，准备工具非常重要。对于我们做程序员的来说也是一样的，想要提高开发效率，也需要选择好自己的开发工具，下面我们就来详细盘点一下Java开发一般都会用到哪些开发工具。
首先就是画图工具，我想了一下，程序员经常接触的无非也就是流程图、思维导图、原型图、UML 图、网络拓扑图、组织结构图等等这些。
这篇文章主要是填一下 MLC-LLM 部署RWKV World系列模型实战（3B模型Mac M2解码可达26tokens/s） 这里留下来的坑，这篇文章里面介绍了如何使用 MLC-LLM 在A100/Mac M2上部署 RWKV 模型。但是探索在Android端部署一个RWKV对话模型的app时却碰到了诸多问题，解决的周期也很长，之前留了issue在MLC-LLM的repo，这周@chentianqi大佬回复说之前编译出的app会在模型初始化阶段卡住的问题已经解决了，所以我又重新开始踩了一些坑最终完成了在手机上运行RWKV World4 3B模型的目的。这里把踩的坑和Android编译方法都描述一下。
好久没有写关于技术类型的文章了，很多朋友都催我写写，这也快到年底了，所有抽了点时间写一篇，希望能借此来回馈大家在过去一年中对我的支持。
注明: 本文转自http://www.hollischuang.com/archives/1459. 作为一个Java开发人员，经常要和各种各样的工具打交道，除了我们常用的IDE工具以外，其实还有很多工具是我们在日常开发及学习过程中要经常使用到的。 我会在我的个人博客中单独创建一个常用工具页面，把这些工具的链接放到里面。 Java源代码搜索 Grepcode是一个面向于Java开发人员的网站，在这里你可以通过Java的projects、classes等各种关键字在线查看它对应的源码，知道对应的project
Java对JWT（JSON Web Tokens）的支持过去需要大量的工作：广泛的自定义，几小时的解析依赖关系，以及仅用于组装简单JWT的代码页。不再！
研究人员在本研究中，通过对非人类灵长类动物的皮质内信号解码手指连续运动，将RNN与其他神经网络结构进行了实时比较。下面是实验过程。
要知道，将现有的代码库迁移到现代或者更有效的语言，如 Java 或 c + + ，需要精通源语言和目标语言，而且无论是金钱还是时间耗费都十分高昂。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：何甜甜在吗 链接：https://juejin.cn/post/6916150628955717646 写在前面 在介绍具体方案之前，首先先介绍一下常见的加密算法。加密算法可以分为三大类： 对称加密算法 非对称加密算法 Hash算法 对称加密算法 加密和解密使用相同的密钥。对称加密算法加密解密速度快，但安全性较差 常见的对称加密算法：DES、3DES、DESX、Blowfish、IDEA、RC4、RC5、RC6和AES 非对称加密算法 加密和解密使用不同的密钥
19年驻场于某金融单位。参加19年9月、11月两次攻防演练，负责攻防演练组织、技术支持和复盘。期间，多个攻击队伍使用冰蝎 webshell ，防守方监测时确实各 IDS 确实报出 webshell 连接，但无法看到请求和返回详情。现市场已存在可解密冰蝎密文的IDS，由于我所在部门，三家厂商的安全设备均不可判断为冰蝎 webshell 和解密冰蝎，于是客户要求想办法做密文解密。下载pcap包截图如下：
服务提供者启动时，对外暴露一个 Exporter，它是一个可以接受外界连接代理对象，接受连接的方式是启动一个 Netty Server 监听连接。 服务消费者启动时，调用 RPC 接口时调用的是一个 Invoker 接口，类型是 RpcInvocation。它是一个通过动态代理方式生成的代理对象，可以通过 Netty Client 连接服务提供者。
众所周知，MediaCodec 的解码能力不仅可以解码出 YUV 数据，还能直接解码到 Surface 上。
一天，小罗妹妹在家看着综艺节目，为自己家idol 坤坤哥哥，疯狂打call，被里面的节目效果，逗得捧腹大笑，这时看到了坤坤哥哥特别好笑的一个动作表情，想要保存下来，和朋友分享，怎么办呢，小罗妹妹非常苦恼，
Java开发音乐盒 系统说明： java夸平台播放器，在线播放，显示歌词，搜索歌曲，下载歌曲等；其中Baiting_Src目录为源码。 安装方法： 1、下载解压后得到Baiting_Bin目录，进入该
本文简要介绍2021年5月被Pattern Recognition录用论文“Stroke constrained attention network for online handwritten mathematical expression recognition”的主要工作。该论文是2019年发表在ICDAR上的文章[1]的升级版，本文以笔画为建模单位，提出了 Stroke Constrained Attention Network (SCAN)，该模型可以被用于单模态（在线/离线）和多模态公式识别上，在CROHME数据集上的实验证明，该模型取得了SOTA的效果。
发现是一个base64编码的图片 用在线网站解码https://the-x.cn/base64/
大家好，我是ABC_123。“蓝队分析研判工具箱”就是把我平时写的蓝队小工具集合起来形成的，重点解决蓝队分析工作中的一些痛点问题。此版本添加溯源分析功能、佛法shadon搜索功能、查看图片经纬度地理位置等功能，对所有文本框添加右键菜单，解决mac及jdk高版本兼容问题，很多其它功能如日志分析、聚合分析、接口查询由于时间关系未能完成，后续再继续更新。
大家好，我是 why，欢迎来到我连续周更优质原创文章的第 63 篇。老规矩，先荒腔走板聊聊其他的。
到目前为止，脑机接口主要集中于控制单个载体，例如单个计算机光标或机械臂。恢复多肌运动可以为瘫痪患者解锁更大的功能（例如，双手运动）。然而，解码多个病媒的同时运动可能具有挑战性，因为我们最近发现一个组合神经解码连接了所有肢体的运动，并且在双病媒运动中发生非线性变化。在这里，我们演示了通过神经网络（NN）解码器对两个游标进行高质量的双手控制的可行性。通过模拟，我们发现神经网络利用神经“侧向性”维度来区分左右的运动，因为神经对双手的调整变得越来越相关。在训练循环神经网络（RNNs）时，我们开发了一种方法，通过在时间上扩张/压缩并重新排序来改变训练数据的时间结构，我们证明这有助于RNN成功地推广到在线设置。通过这种方法，我们证明了一个瘫痪患者可以同时控制两个计算机光标。我们的研究结果表明，神经网络解码器可能有利于多载体解码，只要它们被设计为转移到在线设置。
自主运动的连续解码对于神经假体的闭环、自然控制是可取的。最近的研究表明，可以从低频(LF)脑电图(EEG)信号重建手的运动轨迹。到目前为止，这只在脱机状态下执行。奥地利格拉茨技术大学(Graz University of Technology)和意大利博洛尼亚大学(Universityof Bologna)的研究团队首次尝试用基于LF-EEG(低频脑电图)的解码动作对机器人手臂进行连续在线控制。
Hi3798C V200是用于DVB和IPTV机顶盒市场的支持4KP60解码的超高清高性能SOC芯片，集成4核64位高性能Cortex A53处
在发现入侵事件时，基于入侵现象进行排查，结合日志进行关联分析，对未知情况作合理的猜测，还原攻击场景，找到漏洞根源，这是很重要的任务。
随着人工智能、云计算等技术的兴起，5G 网络的不断成熟，万物互联时代应用需求日益多样化的同时，对于芯片架构的需求也越来越多样化。ARM 架构在提供可靠性能的基础上，以低功耗、低开销的特点被广泛应用到数据中心和云计算领域，并成为必不可少的部分。 在此背景下，腾讯云重磅推出搭载 ARM 架构处理器的新一代 CVM 标准型 SR1，并于即日起正式开启公测。标准型实例 SR1 搭载主频达 2.8GHz 的 Ampere® Altra® 处理器，基于全新优化虚拟化平台，提供了平衡、稳定的计算、内存和网络资源。
一个很简单的莫斯密码题，使用线上的解题工具即可完成。注意*%u7b和%u7d分别是{* 和 **}**。
欢迎来到脑机接口综合性开源软件平台MetaBCI的发布会现场，我是来自天津大学的许敏鹏。
Hi3798M V100是海思推出的专门针对OTT机顶盒市场的高性价比芯片方案。在码流兼容性、在线视频播放的流畅性、图像质量以及整机性能方面保持业界最好的用户体验。集成四核高性能处理器、内置NEON，其处理性能可以满足各种差异化的业务需求，支持Dolby和DTS音频处理。
1 hadoop中各工程包依赖简述 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby：http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS：http://labs.google.com/papers/gfs.html B
62岁的蒂姆·埃文斯(Tim Evans)在2014年被诊断出患有肌萎缩性侧索硬化症(ALS)，这是一种进行性神经系统疾病，会导致肌肉无力、运动和语言功能丧失。埃文斯目前有严重的语言和吞咽问题。他虽然可以很缓慢的说话，但大多数人很难听懂他的话。
Netty 是由 JBOSS 提供的一个 Java 开源框架。Netty 提供异步的、基于事件驱动的网络应用程序框架，用以快速开发高性能、高可靠性的网络 IO 程序。
点击关注公众号，Java干货及时送达 项目开发中，经常会有一些静态资源，被放置在resources目录下，随项目打包在一起，代码中要使用的时候，通过文件读取的方式，加载并使用； 本文中汇总整理了九种方式获取resources目录下文件的方法。 其中公用的打印文件方法如下： /** * 根据文件路径读取文件内容 * * @param fileInPath * @throws IOException */ public static void getFileContent(Object fileIn
在社区中，分享了很多篇基于Netty编写的IM聊天入门文章（比如《跟着源码学IM》系列、《基于Netty，从零开发IM》系列等），在这些文章中分享了各种IM通信算法原理和功能逻辑的实现。但是这样简单的IM聊天系统是比较容易被窃听的，如果想要在里面说点悄悄话是不太安全的。
🚀🚀单纯BASE编码相对来说比较简单，使用在线解码工具或者使用Python编写代码就能轻易解决，但是BASE题往往是嵌套类型的，比如BASE16嵌套BASE32，或者是多重编码嵌套，所以有时候一时半会无法解决，这就需要我们耐心观察和分析了（一把梭除外）。
PS：底层原理的优化，体现在对源码的理解，系统参数决定了你执行的情况，操作系统是对外的平台，平台慢了话，netty程序，java程序在快是没用的。系统的参数调整后，netty也需要进行优化，下一步就是JAVA程序调优。
随着5G时代的到来，低延时、超高清视频将成为未来几年内视频发展的主流趋势之一，沉浸式视频或将迎来其爆发期。金山云 CDN及视频云产品中心高级技术总监 蔡媛在线上分享中详细介绍了沉浸式视频发展的技术壁垒
对于网络在线直播系统而言，直播内容从主播端采集到用户端观看，需要经过采集→前处理→编码→推流→分发→拉流→解码→播放的过程，每一个阶段都会消耗部分时间，但直播又必须保证观看的即时性，那么如何降低直播延迟便成了在线直播源码开发中的关键问题。
脑机接口（BCI），尤其是能够解码运动意图的脑机接口，由于其作为神经修复系统的潜力，能够改善患有各种运动功能损害病症（如脊髓损伤、肌萎缩侧索硬化症和中风）的患者的生活质量，已经成为积极研究的热门主题。一种成熟的方法是基于感觉运动节律（SMR）的运动想象BCI，它允许用户通过检测和解码与真实和想象的运动相关的SMR模式来控制物理或虚拟世界中仿真的运动。通常在BCI系统中，解码算法的测试、任务及其参数对于优化性能至关重要，然而，当研究广泛的参数集，进行人体实验既昂贵又耗时，而尝试利用以前收集到的数据线下分析却又缺乏系统和用户之间自适应反馈循环，极大限制了其适用性。因此，已有许多研究已经试图通过实时神经活动模拟器解决这一问题。
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这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器（WFST/ weighted finite-state transducer）解码器，能够使用图像处理单元（GPU）实现对音频数据的在线流处理和离线批处理。这种解码器能高效利用内存、输入/输出带宽，并为最大化并行使用了一种全新的维特比（Viterbi）实现。内存节省让该解码器能比之前处理更大的图，同时还能支持更多数量的连续流。对 lattice 段进行 GPU 预处理能让中间 lattice 结果在流推理期间返回给请求者。
IDEA下载插件教程 如果无法在线下载插件，文末有我下载好的安装包，以及安装包安装的教程
JSON Web Token（JWT）是一种可以在多方之间安全共享数据的开放标准，JWT 数据经过编码和数字签名生成，可以确保其真实性，也因此 JWT 通常用于身份认证。这篇文章会介绍什么是 JWT，JWT 的应用场景以及组成结构，最后分析它的优点及局限性。
当前使用的IDEA版本是2020.1。随着IDEA版本的升级，有些插件不再支持，而有些插件变成了收费插件，这些插件将不再推荐。以下列举的，都是亲测可以在2020.1版本的IDEA中使用的插件。
语音脑机接口（BMIs）将大脑神经信号转换为单词或音频输出，能够让因疾病或受伤而失去语言能力的人能够进行交流。虽然在语音、尝试和模拟语音解码方面取得了重要进展，但内部语音解码的正确率很低，尚未实现实际运用。值得注意的是，目前还不清楚大脑的哪些区域可以被解码。在本文中，两名四肢瘫痪患者在边缘上回（SMG）和初级躯体感觉皮层（S1）植入微电极阵列，他们对6个单词和2个假单词进行内部和发声语音。在两名参与者中，我们发现在SMG的单个神经元和群体水平上，内部和发声言语的显著神经表征。从SMG记录的人口活动，内部口语和发声单词明显可解码。在离线分析中，每个参与者的平均解码准确率分别为55%和24%（概率水平为12.5%），在在线内部语音BMI任务中，我们的平均准确率分别为79%和23%。在参与者1中发现了内部言语、单词阅读和发声语音过程之间共享神经表征的证据。SMG代表单词和伪词，为语音编码提供了证据。此外，我们的解码器通过多种内部语音策略（听觉想象/视觉想象）提高了分类准确度。在两个参与者的实验中，S1的活动被发声调节，而不是内部言语调节，这表明在内部言语产生过程中没有发生声道的发音运动。这项工作代表了一个高性能的内部语音BMI的概念证明。
当年的“千播大战”局面还历历在目，如今资本已经基本趋于冷静，但现在在线直播平台还并没有触底饱和，在垂直细分领域的应用将会出现新的机遇。很多人还是看好在线直播平台开发的，但是在这个资本冷静的市场下，直播平台开发的重点在于功能设计，以及如何优化提升后期直播平台的用户直播体验，这都是值得关注的话题。
网址：https://www.matools.com/code-convert-ascii
传统的 Maven项目一般将需要被复用的组件做成 Module来进行管理，以便二次调用；而在 Spring Boot项目中我们则可以使用更加优雅的 Spring Boot Starter来完成这一切。
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