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​ 摘要： 从人类大脑活动中重建视觉体验提供了一种独特的方式来理解大脑如何代表世界，并解释计算机视觉模型与我们的视觉系统之间的联系。虽然深度生成模型最近被用于这项任务，但重建具有高语义保真度的逼真图像仍然是一个具有挑战性的问题。在此，我们提出了一种基于扩散模型

1 eclipse配置 下载hadoop-eclipse-plugin-2.6.4.jar插件，将放到eclipse的plugins目录或者dropins下，重启eclipse 选择Window->Show View->Other->MapReduce Tools->Map/Reduce Loca

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一    Nim游戏 一    Nim游戏

效果图其他个人定义组件 使用案例

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目录: 292.Nim游戏319.灯泡开关

为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。 第一范式(确保每列保持原子性) 第一范式是

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1. 服务端开启调试并启动服务，本文以调试ResourceManager为例 export YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS="-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000" start-all.sh     注意输出信息，显示已经监听8000端口，如下图：     

环境需求：　　系统：window 10　　eclipse版本：Mars　　Hadoop版本：2.6.0 资源需求：解压后的Hadoop-2.6.0，原压缩包自行下载：下载地址 丑话前头说： 以下的操作中，eclipse的启动均需要右键“管理员运行”！ 在创建MapReduce的Project那块需要配置log4j(级别是debug)，否则打印不出一些调试的信息，从而不好找出错的原因。配置这个log4j很简单，大家可以在网上搜索一下，应该可以找得到相关的配置。 1)首先需要利用ant编译自己的Hadoop-

       构建完成Hadoop项目后，接下来就应该跟踪Hadoop的运行情况，比如在命令行执行hadoop namenode–format时执行了Hadoop的那些代码。当然也可以直接通过阅读源代码的方式来做到这一点，但跟踪代码的执行情况更加直观，更容易理解。        动手配置Eclipse调试Hadoop之前，先大概学习一下JPDA（Java Platform Debugger Architecture，Java平台调试结构）。JPDA是一个多层的调试架构，使工具开发者可以容易地创建跨平台的，跨VM实现和JDK版本的调试器。JPDA包含三层：

搭建完毕环境后，開始调试mapreduse程序。 可是遇到不停的报错。本人非常讨厌在自己的操作系统环境变量里设置来设置去，包含linux也是。 通常喜欢把设置环境变量在启动程序的脚本中。让脚本自己执行的环境中有合适的环境变量值就可以。 在Eclipse里，我估计须要设置hadoop_home变量的值，设置后，无论怎么调

简单的示例 给出一个任务,然后交给线程池完成,线程池可以设置最大线程的数量,所以他会一次执行三个 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time #简单的线程池使用 def consume(num): time.sleep(2) print('consuming',num) pools = ThreadPoolExecutor(3) nu

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web.config   <listener> <listener-class>org.jasig.cas.client.session.SingleSignOutHttpSessionListener

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​​1、准备工作 本地模式下调试hadoop：下载winutils.exe和hadoop.dll hadoop.lib等windows的hadoop依赖文件放在D:\proc\hadoop\bin目录下并设置环境变量：HADOOP_HOME=D:\proc\hadoop 添加PATH=%HADOOP_HOME%\bin 关闭eclipse再重新启动来获取新的环境变量。 2、

GParted是基于Linux推出的一款磁盘分区工具，主要用于创建、删除、复制、移动、检查分区，支持所有扇区大小，功能和Windows下的分区魔术师的类似，适用于ubuntu、centos等系统，小编还为大家带来了GParted分区教程，需要的朋友不要错过！

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这两天新看了一篇使用深度学习方法融合红外和可见光图像的模型Infrared and Visible Image Fusion using a Deep Learning Framework，和上次博文是同组，这里分享一下。 本文提出一种深度学习方法融合可见光和红外图像的模型，首先将源图像分解为基部和细节部，然后基部用加权平均方法融合，细节部使用深度学习框架提取多层特征，再使用l1-norm和加权平均来产生候选融合细节部，用最大选择策略生成最终的融合细节部，结合该融合细节部和先前的融合基部进行重构即可获得最终的融合图像。方法代码见：https://github.c

1、快速傅里叶变换的实现 什么是傅里叶定理？ 　　法国科学家傅里叶提出，任何一条周期性曲线，无论多么跳跃或不规则，都能表示成一组光滑正弦曲线叠加之和。 什么是傅里叶变换？ 　　傅里叶变换即是把一条周期性曲线拆解成一组光滑正弦曲线的过程。 　　傅里叶变换的目的是可将时域（即时间域）

每年高考填报志愿的时候，学校是不是重点大学，是每个考生都会考虑的问题。那么，南华大学是不是重点大学呢？下边小编整理了一些相关信息，供大伙参考！ 南华大学是不是重点大学 南华大学是涵盖了哲学，经济学，法学，文学，艺术学，力学，工学，医学和管理学等9大学科门类的省属重点综合性大学。因此，南华大学是省属重点高校。在招生的时候，也是本科一批招生院校。 南华大学的优势科目是核科学与技术，医学实力也很强。其中核工程与核技术是国防重点专业，而核工程与核技术，临床医学，工商管理，预防医学，给排水工程都是国家第一类特色专业。 南华大学是

前言 本章的内容主要是想探讨我们在进行 Spring 开发过程当中，关于依赖注入的几个知识点。感兴趣的读者可以先看下以下问题： @Autowired，@Resource，@Inject 三个注解的区别当你在使用@Autowired时，是否有出现过Field injection is not recommended的警

最近研究红外与可见光图像融合，看到一篇文章RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images，这里记录一下。 Abstract 本文提出一种残差融合网络residual fusion network (RFN)，用于替换传统的融合方法，同时提出两种损失函数用于训练RFN：细节保留损失函数和特征增强损失函数。模型训练使用了两阶段训练方法，第一阶段训练一个基于nest connection (Nest)的自编码器，第二阶段

单例模式： （看了一些别人的文章）感觉单例模式就是为了希望在同一个项目里面不会重复创建一个类的子类，方法就是将该类的子类都使用一块内存分配，所以就叫单例。 单例模式有分在arc和非arc下使用，本人属于渣渣，所以还是用arc 的。 单例创建： 1：定义一个类继承于NSObject； 2：添加一个静态类（类方法）；

windows10上conda安装pytorch+transformers conda创建环境安装pytor

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在页面文件中引入的方式： import { list } from ‘…/…/…/list’ 要将list当做组件引入，在list文件中使用module.exports = { list } const list = [{value: ‘1’, label: ‘哈哈’},{},{}] 使用的是dva框架 补充：如果是用于picker返显，form表单setFieldsValue时 外包 [ ] 才可以正常返显。 设置数据时，传入 values.key[0] 才可以

文章目录 一、什么是扩散模型1.1 现有生成模型简介

非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT) 类似小波变换，都是将源图像变换后对系数进行一些处理，再逆变换回目标图像。 NSCT是一种新型平移不变，多尺度，多方向性的快速变换。 NSCT是基于Nonsubsampled金字塔(NSP)和Nonsubsampled方向滤波器(NSDFB)的一种变换。首先由NSP对输入图像进行塔形分解，分解为高通和低通两个部分，然后由NSDFB将高频子带分解为多个方向子带，低频部分继续进行如上分解。 Nonsu

Roman numerals are represented by seven different symbols: I, V, X, L, C, D and M. Symbol Value I 1 V 5 X 10 L 50 C 100 D 500 M 1000 For example, two is written as II in Roman numeral, just two one’s added together. Twelve is written as, XII, which

         当前在Android Studio 2.2 Preview 2中预览自己写的一个标题栏，发现在Android Studio 2.1中可以预览的自定义标题栏View不展示了，一直报空指针，而当将所有非空判断都加上之后，却发现预览页面只展示了View大小，却没有相关的任何详细内容，于是搜索了下。         往上的答案千奇百怪，但是最终我还是从一个切换Android 预览版本解决了问题的帖子中找到了答案。原因是：当前我最新的

下载安装node js 下载 | Node.js​nodejs.org 安装 create-react-app

原文出处：http://bbs.landingbj.com/t-0-267091-1.html 「程序语言」在过往常常被和工程师、阿宅画上等号，但现今商业和科技的进步，程序语言的重要性已经不在话下，甚至早已深入在每个人的脑海中。例如游戏的外挂脚本、

   在一个计算机比较多的网络中，如果网络管理员要亲自为某个部门，甚至整个企业的上百台机器 逐一手工分配IP地址，那么这个效率是非常低的，我们可以通过DHCP服务器来帮助他们实现这个工 作。 1．什么是DH

1. 写在前面 今天要抓取的一个网站叫做微医网站，地址为 https://www.guahao.com ，我们将通过python3爬虫抓取这个网址，然后数据存储到CSV里面，为后面的一些分析类的教程做准备。本篇文章主要使用的库为pyppeteer 和 pyquery 首先找到 医生列表页 https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p5 这个页面显示有 75952 条数据 ，实际测试中，翻页到第38页，数据就加载不出

CH340/341的USB转串口模块在很多Arduino以及NodeMCU的板子上使用，但是其在Mac上往往出现找不到端口的现象，尤其在最新版本的Mac OS X上，主要是由于驱动没有签名引起。可以通过下面的方式搞定，就可以正常使用了： 第一种方法(简单，没试过)： 新买的Arduino开发板，USB转串口使用了CH340芯片，在Mac OS X Yosemite上正常安装驱动后，在Arduino IDE的端口没发现相应的设备，使用以下方法后就能使用USB转串口调试和烧录程序。 2、打开终端运行以下命令： sudo n

等式变换 描述:    输入一个正整数X，在下面的等式左边的数字之间添加+号或者-号，使得等式成立。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 = X 比如： 12-34+5-67+89 = 5 1+23+4-5+6-7-8-9 = 5 请编写程序，统计满足该输入整数的所有等式的个数。

循环神经网络（Recurrent Neural Network） AI-第五期-DarkRabbit 这篇文章是对循环神经网络的一个概念性总结，对应： 第十一周：（01）循环神经网络第十一周：（04）LSTM维基百科（en）： “Recurrent neural network” 词条“Long

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一般数据存储方式 文件读写，仅支持四种数据NSString、NSArray、NSDictionary、NSData归档NSUserDefaults偏好设置这三种存储方式，要对某个数据作修改，都是整体覆盖操作，效率非常低。 SQLite

ALTER: alter table tableName add column columnType; 给表添加一列，用于新增属性。 alter table tableName rename to newTableName; 修改表名，用于创建临时表，用于删除列、修改表名、修改列。 DROP: drop table tableName; 删除表，用于删除临时表。 由于sqlite不支持修改列的类型，所以要修改列的类型需要使用临时表存储当前数据，然后新建一个空的表，通过导数据的方式，来间接实现

<div style="font-family:'Helvetica Neue';font-size:14px;"><span style="font-size:18px;">SQLite嵌入式数据库</span></div><div style="font-family:'Helvetica Neue';font-size:14px;"><span style="font-size:18px;">1.支持时间,不需要配置,不需要安装,不需要管理员;<

1 引言 数据仓库的概念一经出现，就首先被用于金融、电信、保险等主要的传统数据处理密集型行业。数据仓库将分布在企业网络中不同信息岛上的业务数据集成到一起，存储在一个单一的集成关系型数据库中，利用这种集成信息，可方便用户对信息的访问，更可使决策人员对一段时间内的历史数据进行

Electrical Automation 变流技术 Converter Techniques 《电气自动化》2014 年第 36 卷 第 3 期 基于 MATLAB/Simulink 的 SPWM 逆变电源的建模与仿真 吴冬梅，翟凯丽，沈泽洪，路敦利 ( 曲阜师范大学 物理工程学院，山东 济宁 273165) 摘 要: 利用正弦脉宽调制技术( SPWM) 的逆变电路往往有较多的谐波，会影响光伏发电系统的正常运行。在 MATLAB/Simulink 软件中对双极性 SPWM 逆变器输出电压谐波及其产生规律进行了较为详细的分析。从仿真结果中可以看出，逆变器输出的谐波特性与调制深度、载波频