🍁博主简介： 🏅云计算领域优质创作者 🏅2022年CSDN新星计划python赛道第一名 🏅2022年CSDN原力计划优质作者 🏅阿里云ACE认证高级工程师 🏅阿里云开发者社区专家博主💊交流社区：CSDN云计算交流社区欢迎您的加入！目录1. Yaml语法 1.1 基本语1.2 数据类型1.3 YAML对象1.4 YAML数组2. Docker-compose用法2.1用法及示例 3. Docker-compose基本语法4.Docker-compose案例 👑👑👑结束语👑👑👑数据流处理三剑客:
本文用到函数：aggreg_array(property)对一个集合中的对象的给定属性进行聚合，计算出一个所选属性的所有值的列表。参数。this:collection（特征集合）。要聚合的集合。property（字符串）。要从集合的每个元素中使用的属性。返回。列表reduceRegion(reducer,geometry,scale,crs,crsTransform,bestEffort,maxPixels,tileScale)对一个特定区域的所有像素应用一个还原器。减速器的输入数必须与输入图像的波段数相同，或者它必须有一个输入，并对每个波段进行重复。返回还原器的输出的字典。参数。this:i
KubeSphere从诞生的第一天起便秉持着开源、开放的理念，并且以社区的方式成长，如今KubeSphere已经成为全球最受欢迎的开源容器平台之一。这些都离不开社区小伙伴的共同努力，你们为KubeSphere提出了很多建设性意见，也贡献了很多代码，非常感谢社区小伙伴们的付出。为了帮助社区的小伙伴们更好地掌握KubeSphere社区的进展，我们决定每两周更新一次周报，即双周报。本双周报主要是整理展示新增的贡献者名单，以及两周内提交过Commit的贡献者，并对近期重要的PR进行解析，同时还包含了线上/线下活动和布道推广等一系列社区动态。贡献者名单新晋贡献者证书新晋讲师证书近期，又有多位讲师参与了K
SpringCloudSleuth+Zipkin-链路追踪官网：spring-cloud/spring-cloud-sleuth:Distributedtracingforspringcloud(github.com)分布式链路追踪之SpringCloudSleuth+Zipkin最全教程！-bucaichenmou-博客园(cnblogs.com)1.Sleuth+Zipkin是什么在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用，来协同产生最后的请求结果，每一个请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败
文章目录1.简介2.资源合集3.准备数据集3.1.人声分离3.2.音频进行切片化处理3.2.1.3.3.数据集存放格式要求4.训练4.1.启动webUI.bat4.2.识别数据集4.3.数据预处理4.4.设置训练超参数4.4.1.选择模型分支4.5.进行训练4.5.1.关于显存的说明5.推理5.1.加载模型5.1.1.加载模型配置5.2.上传音频进行推理1.简介如果我们想要克隆孙燕姿的声音，整体的思路很简单，首先找一些孙燕姿唱歌时没有伴奏的人声，然后把这个声音放到模型中进行训练拟合，让AI学习说话的这种声线风格，最后使用这个训练出来的模型进行推理和风格迁移，这样一首孙燕姿唱其他人歌曲的音频就制
一、APP有时候为了保护用户的隐私安全会禁止用户录屏和截屏,比如金融类的app等。可以在app的onCreate方法中添加这么一段代码 1、代码//禁止app录屏和截屏getWindow().setFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_SECURE,WindowManager.LayoutParams.FLAG_SECURE); 2、效果图，禁止截屏 二、那在app禁止截屏的情况下如何录屏呢？ 1、使用scrcpy，下载scrcpy 2、下载链接 Releases·Genymobile/scrcpy·GitHub 3、执行sc
主要内容Lambda表达式Stream流File类递归1Lambda表达式1.1体验Lambda表达式packagecom.bn.lambda_demo;/*Lambda表达式体验:*/publicclassLambdaDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){//匿名内部类方式完成goSwimming(newSwimming(){@Overridepublicvoidswim(){System.out.println("铁汁,我们去游泳吧....");}});//lambda表达式的方式完成goSwimming(()->System.out.printl
说在开头：关于奥本海默极限我们跟随着爱因斯坦继续他的“相对论”旅行，后续才会有“量子论”相关分享。有一个美国年轻人名叫奥本海默（学通信的同学不要认错了，不是奥本海姆），他来到欧洲求学，那时世界的物理研究中心在欧洲（德国、丹麦、法国、英国等），欧洲的物理学水平要远高于美国。奥本海默先去了英国剑桥大学卡文迪许实验室，想跟卢瑟福（卡文迪许掌门人，带出14位诺贝尔奖）从事实验物理研究，但是卢瑟福没有收他，后来卢瑟福的老师汤姆逊（卡文迪许前掌门人，带出7位诺贝尔奖）倒是收下了他，但彼时汤姆逊年事已高社会活动又多，又把奥本海默推给了卢瑟福去带，卢瑟福已经带了一大堆学生搞不过来，就让奥本海默的大师兄布莱克特
1、时间线梳理9月1日~9月4日，颓废阶段9月5日~9月9日，结束了大四唯一的一门课程《软件工程实践》9月10日，和家人一起过了个中秋9月11日，确定还是走考研的道路9月13日~9月15日，继续颓废9月16日~9月17日，回到了学校9月18日，放松了一天9月19日，开始准备考研，每天背单词9月20日~9月23日，坚持背单词+学数学9月24日，预报名考研学校，选择了英二数二+数据结构9月25日~9月26日，继续学习9月27日~9月28日，松懈了两天9月29日~9月30日，继续学习2、详情在8月底辞去工作后，我开始着手准备下一次实习的笔试以及面试，在这个过程中我发现自己所学到的知识并不深入，不论是
参考书目：Python数据分析与挖掘实战.张良均.北京:机械工业出版社,2019年案例背景废话不多说了，本次案例就是用航空公司的数据对客户群进行聚类，然后对不同客户制定不同的营销策略。三点目的：1）借助航空公司客户数据，对客户进行分类。2）对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类别的客户的价值。3）针对不同价值的客户类别制定相应的营销策略，为其提供个性化服务。模型选择K均值聚类既然是聚类嘛，那肯定就用最经典也比较简单的K均值聚类方法。K-Means算法是一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。也是一种聚类分析（clusteranalysis）的算法，其主要是来计算数据
