介绍   在开发过程中,我们有时候会遇到非接口调用而出发程序执行任务的一些场景,比如我们使用quartz定时框架通过配置文件来启动定时任务时,或者一些初始化资源场景等触发的任务执行场景. 方法一:注解 方案   通过使用注解@Configuration和@Bean来初始化资源,配置文件当然还是通过@Value进行注入. @Configuration:用于定义配置类,可替换xml配置文件,被注解的类内部一般是包含了一个或者多个@Bean注解的方法. @Bean:产生一个Bean对象,然后将Bean

前言 体能状态先于精神状态,习惯先于决心,聚焦先于喜好. SHA算法简介 1.1 概述 SHA (Secure Hash Algorithm,译作安全散列算法) 是美国国家安全局 (NSA) 设计,美国国家标准与技术研究院(NIST) 发布的一系列密码散列函数.正式名称为 SHA 的家族第一个成员发布于 1993年.然而人们给它取了一个非正式的名称 SHA-0 以避免与它的后继者混淆.两年之后, SHA-1,第一个 SHA 的后继者发布了. 另外还有四种变体,曾经发布以提升输出的范围和变更一些细

限流器是服务中非常重要的一个组件,在网关设计.微服务.以及普通的后台应用中都比较常见.它可以限制访问服务的频次和速率,防止服务过载,被刷爆. 限流器的算法比较多,常见的比如令牌桶算法.漏斗算法.信号量等.本文主要介绍基于漏斗算法的一个限流器的实现.文本也提供了其他几种开源的实现方法. 基于令牌桶的限流器实现 在golang 的官方扩展包 time 中(github/go/time),提供了一个基于令牌桶算法的限流器的实现. 原理 令牌桶限流器,有两个概念: 令牌:每次都需要拿到令牌后,才可以访问

问题 用过 tensorflow 的人都知道, tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率,但 pytorch 中没有这个操作. 思路 于是我想到了一个代替方法,玩过单片机点灯的同学都知道,灯的亮度是靠占空比实现的,这实际上也是计算机的运行原理. 那我们是不是也可以通过增加 GPU 不工作的时间,进而降低 GPU 的使用效率 ? 主要代码 import time ... rest_time = 0.15 ... for _ in range( XXX ): ... outputs = all_G

Laravel 如何在blade文件中使用Vue组件,具体代码详情请看下文: 1. 安装laravel/ui依赖包 composer require laravel/ui 2.生成vue基本脚手架 php artisan ui react 系统还提供了非常便捷的auth脚手架,带登录注册. php artisan ui react --auth 3.组件位置 Vue组件ExampleComponent.vue将被放置在resources/js/components目录中.ExampleCompo

前言 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CPU上执行时,矩阵运算会被展开成循环的形式,本质上还是串行执行.GPU(Graphic Process Units,图形处理器)的众核体系结构包含几千个流处理器,可将矩阵运算并行化执行,大幅缩短计算时间.随着NVIDIA.AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行架构,面向通用计算的GPU已成为加速可并

2020.1版本默认没有开启多实例启动 底部找到service 在左侧选择运行失败的spring boot应用,右键 edit conf 勾选,确定,重启 搞定! 到此这篇关于idea2020.1设置多个spring boot的service启动的文章就介绍到这了,更多相关idea2020.1中springboot启动内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

为什么训练误差比测试误差高很多? 一个Keras的模型有两个模式:训练模式和测试模式.一些正则机制,如Dropout,L1/L2正则项在测试模式下将不被启用. 另外,训练误差是训练数据每个batch的误差的平均.在训练过程中,每个epoch起始时的batch的误差要大一些,而后面的batch的误差要小一些.另一方面,每个epoch结束时计算的测试误差是由模型在epoch结束时的状态决定的,这时候的网络将产生较小的误差. [Tips]可以通过定义回调函数将每个epoch的训练误差和测试误差并作图,

错误信息: RuntimeError: in-place operations can be only used on variables that don't share storage with any other variables, but detected that there are 4 objects sharing it 自动求导是很方便, 但是想想, 如果两个Variable共享内存, 再对这个共享的内存的数据进行修改, 就会引起错误! 一般是由于 inplace操作或是ind

测试代码 <script type="text/javascript"> //1.只能输入数字或者小数点 仅整数,整数加小数 var reg1=/(^[0-9]{1,2}$)|(^[0-9]{1,2}[\.]{1}[0-9]{1,2}$)/; console.log(reg1.test("")+" 空串 false"); console.log(reg1.test("1")+" 1 true")

经常听到有朋友问,有没有比较好用的web日志安全分析工具? 首先,我们应该清楚,日志文件不但可以帮助我们溯源,找到入侵者攻击路径,而且在平常的运维中,日志也可以反应出很多的安全攻击行为. 一款简单好用的Web日志分析工具,可以大大提升效率,目前业内日志分析工具比较多,今天推荐十个比较好用的Web日志安全分析工具. 1.360星图 一款非常好用的网站访问日志分析工具,可以有效识别Web漏洞攻击.CC攻击.恶意爬虫扫描.异常访问等行为.一键自动化分析,输出安全分析报告,支持iis/apache/ng

1. torch.eq(input, other, out=None) 说明: 比较元素是否相等,第二个参数可以是一个数,或者是第一个参数同类型形状的张量 参数: input(Tensor) ---- 待比较张量 other(Tenosr or float) ---- 比较张量或者数 out(Tensor,可选的) ---- 输出张量 返回值: 一个torch.ByteTensor张量,包含了每个位置的比较结果(相等为1,不等为0) >>> a = torch.Tensor([[1, 2

建造者模式 建造者模式用于创建复杂的对象.使用建造者模式可以使复杂的过程层次明了.清晰,把对象的创建以及使用进行了解耦.实际上从代码的角度上看,是进行了多次封装,使代码结构更为规范合理,层次结构更加鲜明. 在一个复杂的对象中,需要编写大量的代码去实现这一个类,并且在进行初始化时,也有可能会有大量的参数去进行初始化. 建造者模式把实现一个类给拆分成多个创建步骤,这些步骤在大多数相关资料中,一般以拟人化的形式进行表达:例如建造者.指挥者以及导演者,但是这些名词的拟人化并不能完全的让读者能够get到完

在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时,对应该设置什么维度,总是有点懵,遂总结一下: 首先看看二维tensor的函数的例子: import torch import torch.nn.functional as F input = torch.randn(3,4) print(input) tensor([[-0.5526, -0.0194, 2.1469, -0.2567], [-0.3337, -0.9229, 0.0376, -0.0801], [ 1.4721, 0.1

Node.js中的事件触发器所引发的思考 今天在看 Node.js 文档的时候讲到事件触发器,其中的 emit 方法让我想到了 Vue 中的自定义事件,借此我对 Vue 又有了新的理解,所以将我的理解记录下来,留作学习笔记. Node.js中的事件触发器 Node.js 为我们提供了一个事件模块:EventEmitter,我们可以用它来处理事件 const EventEmitter = require('events') const eventEmitter = new EventEmitter

drop方法有一个可选参数inplace,表明可对原数组作出修改并返回一个新数组.不管参数默认为False还是设置为True,原数组的内存值是不会改变的,区别在于原数组的内容是否直接被修改.默认为False,表明原数组内容并不改变,如果我们需要得到改变后的内容,需要将新结果赋给一个新的数组,即data = data.drop(['test','test2'],1). 如果将inplace值设定为True,则原数组内容直接被改变. 测试程序如下 #增加两列空值 import numpy as np

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import torch input_tensor = torch.tensor([1,2,3,4,5]) print(input_tensor>3) mask = (input_tensor>3).nonzero() print(mask) print(input_tensor.index_select(0,mask)) tensor([0, 0, 0, 1, 1], dtype=torch.uint8) tensor([3, 4]) tensor(

一.mac idea 2020 全局配置 如果command + , 去配置 maven , 那么新建一个项目 maven 还会变成默认. 同理 command + : 去配置sdk ,也会出现同样问题. 如果想全局配置,那么需要在左上角 File 处设置. maven 设置File -> New Projects Settings -> Preferences for New Projects- Build,Execution, Deployment -> Build Tools -&

前言 MySQL8.0之前,做数据排名统计等相当痛苦,因为没有像Oracle.SQL SERVER .PostgreSQL等其他数据库那样的窗口函数.但随着MySQL8.0中新增了窗口函数之后,针对这类统计就再也不是事了,本文就以常用的排序实例介绍MySQL的窗口函数. 1.准备工作 创建表及测试数据 mysql> use testdb; Database changed /* 创建表 */ mysql> create table tb_score(id int primary key aut

安装suds 在Python3环境下如果使用:pip install suds,应该会报ImportError: No module named client,这里推荐安装suds-py3. 使用 1.获取所有方法 webservice中的方法,跟http中的get.post这种类似. from suds.client import Client url = 'http://******************?wsdl' # wsdl地址 client = Client(url) print(