怎麼擺脫又臭又長的 Git 命令?

在使用 Git 的時候,雖然大部分時候我們用的是圖形客戶端,但圖形客戶端不能解決所有的操作,所以,也少不了要需要使用命令列的時候。 但有些 Git 命令和引數確實又不好記,甚至有的命令每次要用的時候需要去查資料才知道,嚴重影響效率。 **怎麼擺脫又臭又長的 Git 命令?** 所以,本篇棧長分享一個偷懶

Book of Shaders 03 - 學習隨機與噪聲生成演算法

# 0x00 隨機 我們不能預測天空中烏雲的樣子,因為它的紋理總是具有不可預測性。這種不可預測性叫做隨機 (random)。 ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1890896/202010/1890896-20201003153214299-1274416498.j

tensorflow(一):基礎

一、張量 1、張量的概念       在TensorFlow中,所有的資料都通過張量的形式來表示。從功能的角度,張量可以簡單理解為多維陣列,零階張量表示標量(scalar),也就是一個數;一階張量為向量(vector),也就是一維陣列;n階張量可以理解為一個n維陣列。需要

Azure Cosmos DB (一) 入門介紹

一,引言   今天是國慶、中秋雙節房價的第三天,今天抽時間分享一篇關於使用Azure 提供的一項 NoSql 服務-----Azure Cosmos DB。就有人問了,我聽說過 MongoDB、Redis 等Nosql 型別的非關係資料庫,你講到的 Azure Cosmos DB 和它兩有什麼區別沒?   &

spring-boot-route(二)讀取配置檔案的幾種方式

Spring Boot提供了兩種格式的配置檔案,分別是`properties` 和 `yml`。Spring Boot最大的特點就是自動化配置,如果我們想修改自動化配置的預設值,就可以通過配置檔案來指定自己伺服器相關的引數。 配置檔案集約管理了配置資訊,如果把配置引數寫到Java程式碼中,維護起來非常不方便

【小白學PyTorch】17 TFrec檔案的建立與讀取

【新聞】:機器學習煉丹術的粉絲的人工智慧交流群已經建立,目前有目標檢測、醫學影象、時間序列等多個目標為技術學習的分群和水群嘮嗑的總群,歡迎大家加煉丹兄為好友,加入煉丹協會。微信:cyx645016617. 參考目錄: [TOC] 本文的程式碼已經上傳公眾號後臺,回覆【PyTorch】獲取。 第一次接觸到T

機器學習中的“特徵”到底是什麼?

經常聽到搞演算法的人把“feature”掛在嘴邊,這個 feature 可不是產品經理丟給開發的feature -- 產品的新特性,而是“特徵”。在機器學習中,特徵是被觀測物件的一個獨立可觀測的屬性或者特點。比如識別水果的種類,需要考慮的特徵(屬性)有:大小、形狀、顏色等。要識別一個人是誰,可以用他的走路姿勢

Django新手圖文入門教程

**轉載需註明來源!** 本文面向有一些的Python基礎,但剛接觸web框架的Django初學者。 **環境:Windows10   Python3.6   Pycharm2018   Django 2.1版  pip3** # 一、Django簡介 百度百科:一個開放原始碼的Web框

springboot專案打包瘦身

> 預設情況下,**Spring Boot** 專案釋出時會將專案程式碼和專案的所有依賴檔案一起打成一個可執行的 **jar** 包。但如果專案的依賴包很多,那麼這個檔案就會非常大。這樣每次即使只改動一點東西,就需要將整個專案重新打包部署,我們將依賴 **lib** 從專案分離出來,這樣每次部署只需要釋出

《kubernetes + .net core 》dev ops部分

[TOC] # 1.kubernetes 預備知識 kubernetes是一個用go語言寫的容器編排框架,常與docker搭配使用。 kubernetes是谷歌內部的容器編排框架的開源實現。可以用來方便的管理容器叢集。具有很多 優點,要了解這些優點,需要先來了解一下kubernetes中的叢集資源。這

Mbedtls和Opesnssl 解碼x509Certificate

 最近專案需要新增解碼x509Certificate功能,可以使用openssl或者mbedtls庫。對這兩個庫的使用總結一下。 一 Openssl解碼x509 Certificate   1. 初始化       將一段buffer轉化成openssl格式 const uns

音訊資料增強及python實現

部落格作者:凌逆戰 部落格地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13404523.html   音訊時域波形具有以下特徵:音調,響度,質量。我們在進行資料增強時,最好只做一些小改動,使得增強資料和源資料存在較小差異即可,切記不能改變原有資料的結構,不然將產生&ldqu

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