每个 WordPress 插件都有一个主文件,您可以手动创建或使用 Plugin Boilerplate 或 Pluginplate 等工具创建该主文件。为了节省时间,让我们使用 Pluginplate(它更直观,IMO)来生成主文件和一些您以后可能需要的额外文件和文件夹。然而,目前我们只需要主文件。
你有 n 道不同菜的信息。给你一个字符串数组 recipes 和一个二维字符串数组 ingredients 。 第 i 道菜的名字为 recipes[i] ,如果你有它 所有 的原材料 ingredients[i] ,那么你可以 做出 这道菜。一道菜的原材料可能是 另一道 菜,也就是说 ingredients[i] 可能包含 recipes 中另一个字符串。
Hank Fu (付汉杰) Staff FAE embedded, Xilinx, Inc. hankf@xilinx.com
Django 作为 Python 社区最受欢迎的 Web 框架之一,凭借其高度抽象的组件和强大方便的脚手架,将快速且流畅的开发体验演绎到了极致。而 Nuxt 作为从 Vue.js 进化而来的前端框架,能够轻松胜任复杂的 SPA(单页应用)开发。两者相遇,能够擦出怎样的火花?这篇教程将用 Django + Nuxt 实现带有完整的增删改查(CRUD)功能的全栈应用。最后郑重警告:不要在深夜阅读此教程!!!
从请求对象Request创建之后,系统开始接收用户输入数据,设计程序记住一条,永远不要相信用户的输入。你永远也想不到,用户会把什么样稀奇古怪的数据提交上来。
拷贝目录 [root@h101 zk]# rsync -av zookeeper-3.4.6-real root@192.168.100.102:/root/zk/zookeeper-3.4.6-real/ root@192.168.100.102's password: sending incremental file list created directory /root/zk/zookeeper-3.4.6-real zookeeper-3.4.6-real/ zookeeper-3.4.6-r
devtool是yocto中的一个工具,此命令行工具作为可扩展SDK(eSDK)的一部分,是基础组件。可以使用devtool来帮助构建,测试和打包eSDK中的软件。可以使用该工具有选择地将构建的内容集成到OpenEmbedded构建系统构建的映像中。一般我们使用该工具主要用于修改源码,在修改后将提交加入到指定的layer中。
在上篇[1]中,我们分别用 Django 和 Nuxt 实现了后端和前端的雏形。在这一部分,我们将实现前后端之间的通信,使得前端可以从后端获取数据,并且将进一步丰富网站的功能。
本文主要面向单元测试新手,首先简单介绍了什么是单元测试,为什么要写单元测试,讨论了一下 Android 项目中哪些代码适合做单元测试,并以一个简单例子演示了如何编写属于你的第一个 Android 单元测试(kotlin 代码)。
食物是我们生活中不可分割的一部分。据观察,当一个人选择吃东西时,通常会考虑食材和食谱。受食材和烹饪风格的影响,一道菜可能有数百或数千种不同的菜谱。网站上的菜谱展示了做一道菜所需要的食材和烹饪过程。但问题是,用户无法识别哪些菜可以用自己现有的食材烹饪。为了克服这些问题,机器学习方法能够根据用户可用的材料提出菜谱。
上一章我们教会大家如何从用户表单内正确地获取数据,可是没有讲,获取到的数据到底有啥用,或者说,有的用户提交的数据压根儿就没正经填,那些错乱无效的数据,如果直接放到数据库,纯粹是对数据库的污染。
使用Curator也可以简化Ephemeral Node (临时节点)的操作。Curator也提供ZK Recipe的分布式队列实现。 利用ZK的 PERSISTENTSEQUENTIAL节点, 可以保证放入到队列中的项目是按照顺序排队的。 如果单一的消费者从队列中取数据, 那么它是先入先出的,这也是队列的特点。 如果你严格要求顺序,你就的使用单一的消费者,可以使用leader选举只让leader作为唯一的消费者。 但是, 根据Netflix的Curator作者所说, ZooKeeper真心不适合做Queu
命令pstree将相关进程以树状图显示,方便查看进程间的关系。由于调试需要,需要在Linux里使用命令pstree。但是PetaLinux产生的Linux映像,默认不带命令pstree。
客户为AMD Xilinx SoC创建了PetaLinux工程。需要定制PetaLinux中的FSBL。
摘要:本篇从理论到实践介绍了广告场景中的图片相似度识别任务。首先介绍了背景,通过用户连续曝光相似广告素材图片的广告会影响用户体验引出图片相似度任务,同时介绍了google提供的“相似图片搜索”服务;然后介绍了基于phash算法的图片相似度识别,包括当前的基于phash算法获取图片素材指纹、phash算法实现流程、phash算法效果展示图以及源码实践、phash算法的优点和不足和通过聚类解决部分素材图片裁剪相似度低的问题;最后介绍了微软开源的cv-recipes项目实现图片相似度识别,作为图像类任务的百宝箱开源项目可以解决各类图像机器学习问题,重点介绍了其中的图片相似度识别子模块。对于希望解决图片相似度识别任务的小伙伴可能有所帮助。
作者: 付汉杰 hankf@xilinx.com hankf@amd.com 测试环境: Vivado/PetaLinux 2021.2, Linux 5.10.0 VCK190
MACHINE=tulip-mozart source setup-environment
PetaLinux(Yocto)里包含很多软件模块。大部分模块可以直接使用。如果有特殊需求,需要修改某些模块时,可以按下列办法先修改,测试成功后,再创建补丁,集成到PetaLinux(Yocto)工程里。
供应者(Providers) Each web application you build is composed of objects that collaborate to get stuff d
在前面的推文中我们介绍了数据预处理的重要性以及演示了caret包中的数据预处理方法:
valgrind是个开源的工具,可以用来检查内存泄露等,全志平台上有移植,官网地址:
之前写过一遍但由于排版的问题将那边文章重新排版编排了一下,后续再研究下zookeeper的监听图片复制
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
这一题解题思路还是非常直接的,就是把每一个句子进行一下分词,然后统计一下每个句子当中的单词个数,然后返回最大值。
出于演示目的,我们将创建一个简单的食谱管理应用程序,其中包含两个实体:Chef和Recipe。
上一节我们搭建了游戏的基本框架。游戏界面被分为若干个板块,其中一个板块显示了各种制作寿司的材料,它的目的是用于玩家根据信息组装各种寿司,本节我们进入游戏的主流程设计阶段,这节我们要完成的是如何将让玩家将各种材料组合成相应的寿司。
本文介绍了如何使用Curator实现分布式协调,包括Leader选举、分布式锁和分布式队列。首先介绍了Leader选举的原理和常用算法,然后通过实例展示了如何使用Curator实现分布式协调。最后,总结了Curator在分布式协调中的应用场景和注意事项。
这一篇文章我们将学习使用Curator来实现计数器。 顾名思义,计数器是用来计数的, 利用ZooKeeper可以实现一个集群共享的计数器。 只要使用相同的path就可以得到最新的计数器值, 这是由ZooKeeper的一致性保证的。Curator有两个计数器, 一个是用int来计数,一个用long来计数。 SharedCount 这个类使用int类型来计数。 主要涉及三个类。 SharedCount SharedCountReader SharedCountListener SharedCount代表计数器,
这里不介绍关于curator的用法及优劣,旨在探究curator对于延迟队列的使用原理 怎么使用 <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-recipes</artifactId> <version>4.0.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.curator</grou
Curator-Framework是ZooKeeper Client更高的抽象API,最佳核心的功能就是自动连接管理:
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上,并提供了一套全面的向量化字符串操作,它们成为处理(阅读“清理”部分)实际数据时所需的重要部分。在本节中,我们将介绍一些 Pandas 字符串操作,然后使用它们来部分清理从互联网收集的,非常混乱的食谱数据集。
锁 分布式的锁全局同步, 这意味着任何一个时间点不会有两个客户端都拥有相同的锁。 可重入锁Shared Reentrant Lock 首先我们先看一个全局可重入的锁。 Shared意味着锁是全局可见的, 客户端都可以请求锁。 Reentrant和JDK的ReentrantLock类似, 意味着同一个客户端在拥有锁的同时,可以多次获取,不会被阻塞。 它是由类InterProcessMutex来实现。 它的构造函数为: public InterProcessMutex(CuratorFramework clie
如果你关注了过去几个月中人工智能的爆炸式发展,那你大概率听说过 LangChain。
导读:摆脱繁琐,追求高效。是开发者永远追求的目标。LangChain,虽号称多功能,但集成过多引发问题,逼人只用其代码。LangChain 给人带来的是,令人沮丧的声音,脆弱的 Agent 工作流,技术债务增加。简而言之,做自己的 Python 包比强行改造 LangChain 更好。本文作者开发了 simpleaichat,轻松与聊天应用交互,摆脱复杂,避免锁定。别误解,本文并不是攻击 LangChain,但更实际的解决方案是重新开始。技术复杂性与流行性之争是永恒的,早年是 React,今日是 ReAct。
微软在计算机视觉研究领域一直非常活跃,尤其是国内的微软亚洲研究院诞生了诸如残差网络(ResNet)、Faster RCNN、高分辨率网络(HRNet)等影响巨大的算法。
XGBoost是一个最初用C++编写的机器学习库,通过XGBoost R包中移植到R。在过去的几年里,XGBoost在Kaggle竞赛中的有效性让它大受欢迎。在Tychobra, XGBoost是我们的首选机器学习库。
在项目初期,基于quartz我们做了一个原始的job调度服务,用以执行我们的定时任务,但是随着业务的扩充,对性能及稳定性有了更高的要求.
curator-recipes-4.0.1-sources.jar!/org/apache/curator/framework/recipes/leader/LeaderLatch.java
由于要满足尽量多的客户需求,Xilinx的默认linux kernel的配置,包含了尽可能多的常用模块。实际嵌入式产品中,很多模块用不到。
所以需要在maven的pom.xml文件添加上相应的maven依赖就可以啦,此处添加curator-framework和curator-recipes
https://curator.apache.org/getting-started.html
Apache ZooKeeper是Apache软件基金会的一个软件项目,他为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。ZooKeeper曾经是Hadoop的一个子项目,但现在是一个独立的顶级项目。 ZooKeeper的架构通过冗余服务实现高可用性。因此,如果第一次无应答,客户端就可以询问另一台ZooKeeper主机。ZooKeeper节点将它们的数据存储于一个分层的命名空间,非常类似于一个文件系统或一个前缀树结构。客户端可以在节点读写,从而以这种方式拥有一个共享的配置服务。更新是全序的。--维基百科
我的想法是:给你一张配料表,我能做什么不同的食谱?也就是说,我可以用我公寓里的食物做什么食谱?
Cypress项目中官方写了很多demo,我们可以拿来做测试案例的。地址:https://github.com/cypress-io/cypress-example-recipes
本文介绍了如何通过使用Google的TensorFlow库实现一个简单的图像分类器。首先介绍了TensorFlow的基本概念,然后通过一个例子展示了如何使用TensorFlow构建一个简单的分类器。接着介绍了如何使用TensorFlow构建一个K近邻分类器,并给出了具体的实现步骤。最后,介绍了一种使用TensorFlow进行图像分类的方法,并给出了具体的实现步骤。
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