文章目录一,原始需求二,需求梳理1.接口信息2.httpbin信息3.流程梳理三,网关实现1.准备工作2.源码传送3.代码运行4.PostMan测试四,nginx实现（待调试）一,原始需求萌新小明,入职某网络科技公司,职位互联网开发工程狮.最近接到一个需求,与某第三方系统对接.对方提供了接口文档.小明已经按照接口文档开发好了代码.现在小明想通过httpbin来测试发送的请求是否正确,他该怎么做?二,需求梳理1.接口信息接口地址请求方式参数https://test.00fly.online/get/method1getparam1、param2https://test.00fly.online/
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)，商品物体检测项目介绍，YOLO与SSD，商品检测数据集训练和模型导出与部署。全套笔记和代码自取移步gitee仓库：gitee仓库获取完整文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦，欢迎大家点赞转发~共9章，
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论人工智能相关知识。主要内容包括，了解机器学习定义以及应用场景，掌握机器学习基础环境的安装和使用，掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析，学会使用jupyternotebook平台完成代码编写运行，应用Matplotlib的基本功能实现图形显示，应用Matplotlib实现多图显示，应用Matplotlib实现不同画图种类，学习Numpy运算速度上的优势，知道Numpy的数组内存块风格，了解Numpy与Pandas的不同，学习Pandas的使用，应用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表，应用Pandas实现数据的读取和存储，并且了解
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论性能测试相关知识。入门阶段：认识性能测试分类-(负载测试、压力测试、并发测试、稳定性测试)，常用性能测试指标-(吞吐量、并发数、响应时间、点击数...)，性能测试工具选择。性能脚本：1.LoadRunner介绍，2.脚本录制、运行、参数化，3.关联、检查点、事务、集合点。性能场景：1.场景分类、场景设计、场景运行策略，2.资源监控、SLA、IPWizard应用。性能分析：1.摘要报告、事务图表、图表合并，2.交叉结果、拐点分析、Web项目资源分析。全套笔记和代码自取移步gitee仓库：gitee仓库获取完整文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦，欢迎大家点赞转发
这篇博客是基于尚硅谷-周阳老师的docker课程，是我在学习时记录下来的，有的地方是我结合自己的工作情况做了修改。初级篇一、安装一次打包处处运行，实现跨平台1.卸载旧版本sudoyumremovedocker\docker-client\docker-client-latest\docker-common\docker-latest\docker-latest-logrotate\docker-logrotate\docker-engine2.安装yum-config-manager#yum-util提供yum-config-manager功能yuminstall-yyum-utils3.配置
文章目录引言pd.to_numeric函数简介参数详解实战案例进阶应用：处理缺失值与异常值1.处理缺失值2.处理异常值高效利用downcast参数优化内存占用优化性能：使用apply函数批量处理数据实战案例：处理时间序列数据处理多列数据：结合apply函数总结引言在数据处理和分析的过程中，经常会遇到需要将数据类型进行转换的情况。Pandas提供了丰富的函数来满足这个需求，其中pd.to_numeric是一种强大而灵活的数据类型转换函数。本篇博客将深入解析pd.to_numeric函数的各种参数，并通过实战案例演示其用法。pd.to_numeric函数简介pd.to_numeric函数主要用于将
朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成：postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记朝花夕拾,一个老年人的学习笔记,不妥请指,感谢学习《接口自动化测试持续集成：postman+newman+git+jenkins+钉钉》Storm著这里写目录标题朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成：postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记第1章接口测试基础知识1.1接口测试背景1.1.1.接口测试的必要性1.1.2.接口测试的原理1.1.3.接口测试的范围1.2接口基础知识1.2.1接口的定义1.2.2接口的分类1.2.3HTTP简介1.2.4HTTP请求1.
参考强化学习A3C算法策略梯度算法的缺点采样效率低。由于使用的是蒙特卡洛估计，与基于价值算法的时序差分估计相比其采样速度必然是要慢很多的，这个问题在前面相关章节中也提到过。高方差。虽然跟基于价值的算法一样都会导致高方差，但是策略梯度算法通常是在估计梯度时蒙特卡洛采样引起的高方差，这样的方差甚至比基于价值的算法还要高。收敛性差。容易陷入局部最优，策略梯度方法并不保证全局最优解，因为它们可能会陷入局部最优点。策略空间可能非常复杂，存在多个局部最优点，因此算法可能会在局部最优点附近停滞。难以处理高维离散动作空间：对于离散动作空间，采样的效率可能会受到限制，因为对每个动作的采样都需要计算一次策略。当动
一、Stage模型概述和组件1.Stage模型概述HarmonyOS的Stage模型是其应用程序的核心概念之一，它提供了一种灵活的方式来管理应用程序的生命周期和界面管理。Stage模型由以下几个主要组件组成：应用程序：每个应用程序被视为一个Stage，它可以包含一个或多个窗口，每个窗口都可以显示一个或多个界面。窗口：窗口是应用程序中的一个独立区域，可以包含一个或多个界面。界面：界面是窗口中的一个特定内容区域，用于显示应用程序的用户界面。每个界面都可以包含一个或多个组件。组件：组件是界面中的可视化元素，例如按钮、文本框、图像等。通过组合不同的组件，可以构建出丰富多样的用户界面。Stage模型的主
这两天在写一个地图瓦片采集工具，在将瓦片应用到geoserver时，需要将瓦片进行合并，因为合成的图片很大，尝试了普通的图片拼合后，还是决定使用opencv进行实现，虽然有点高射炮打蚊子的感觉，但还是用一下子，顺便把opencv与java开发环境下的使用进行一个总结和分享。 这里我已经具备了java开发环境，相关项目工程已经建立，只讲如何把opencv整合到java工程项目中。opencv是一个超级伟大的计算机视觉处理库，免费开源，一级棒的推荐。 本文所设开发环境：操作系统：windows11JavaJDK：OpenJDK21构建工具：Gradle8.4开发工具：VsCod
