如下图，docker无法拉取镜像。（以下操作均要在root条件下进行）1.我们需要检查daemon.json文件并对其进行编辑。提醒一下使用国内镜像加速的装docker默认没有这个文件的，需要自己创建，问题不大。使用阿里云的镜像加速就行。{"registry-mirrors":["https://registry.docker-cn.com","http://hub-mirror.c.163.com"]}2.重启服务systemctldaemon-reloadsystemctlrestartdocker3.然后通过dig@114.114.114.114registry-1.docker.i
项目场景： 安卓开发中手机号一键登入,需要得到本机号码，号码有三大运营商，所以用的时极光平台，帮我们封装好了。客户端通过认证AndroidSDK后获取loginToken给服务端，服务端拿到loginToken调用一键认证Api获取加密的手机号(基于RSA公钥),需要用对应的RSA私钥解密,但出现了java.security.InvalidKeyException:IOException:DERinput,Integertagerror这个问题，意思是私钥格式不对,处理了半天，避免大家踩坑，总结出这篇文章。问题描述对获取到加密的手机号进行解密报的异常,先看官网的解密方案：官方文档
项目场景： 安卓开发中手机号一键登入,需要得到本机号码，号码有三大运营商，所以用的时极光平台，帮我们封装好了。客户端通过认证AndroidSDK后获取loginToken给服务端，服务端拿到loginToken调用一键认证Api获取加密的手机号(基于RSA公钥),需要用对应的RSA私钥解密,但出现了java.security.InvalidKeyException:IOException:DERinput,Integertagerror这个问题，意思是私钥格式不对,处理了半天，避免大家踩坑，总结出这篇文章。问题描述对获取到加密的手机号进行解密报的异常,先看官网的解密方案：官方文档
1.什么是tag1.1tag的简单理解tag中文我们可以称它为标签。简单的理解，tag就是对某次commit的一个标识，相当于起了一个别名。例如，在项目发布某个版本的时候，针对最后一次commit起一个v1.0.100这样的标签来标识里程碑的意义。1.2tag的类型有两种类型的标签：轻量标签（lightweight）、附注标签(annotated)【轻量标签】：只是某个commit的引用，可以理解为是一个commit的别名；【附注标签】：是存储在git仓库中的一个完整对象，包含打标签者的名字、电子邮件地址、日期时间以及其他的标签信息。它是可以被校验的，可以使用GNUPrivacyGuard(G
1.什么是tag1.1tag的简单理解tag中文我们可以称它为标签。简单的理解，tag就是对某次commit的一个标识，相当于起了一个别名。例如，在项目发布某个版本的时候，针对最后一次commit起一个v1.0.100这样的标签来标识里程碑的意义。1.2tag的类型有两种类型的标签：轻量标签（lightweight）、附注标签(annotated)【轻量标签】：只是某个commit的引用，可以理解为是一个commit的别名；【附注标签】：是存储在git仓库中的一个完整对象，包含打标签者的名字、电子邮件地址、日期时间以及其他的标签信息。它是可以被校验的，可以使用GNUPrivacyGuard(G
原文标题：TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis主页：TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis代码：https://github.com/CompVis/taming-transformerstransformer比CNN缺少了归纳偏置和局部性，但是更具表现力，但对于长序列（高分辨率图像），在计算上是不可性的。作者就是解决这个问题：使用cnn来学习图像成分的上下文信息，利用transformer在高分辨率图像中有效地建模它们的组件。一、问题提出transformer倾向于学
原文标题：TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis主页：TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis代码：https://github.com/CompVis/taming-transformerstransformer比CNN缺少了归纳偏置和局部性，但是更具表现力，但对于长序列（高分辨率图像），在计算上是不可性的。作者就是解决这个问题：使用cnn来学习图像成分的上下文信息，利用transformer在高分辨率图像中有效地建模它们的组件。一、问题提出transformer倾向于学
整理电脑时发现很多mp3。那是大约2001年至2009年之间。那个时候大家听歌，还是习惯从网上下载mp3。虽然现在听歌比从前方便多了，简单到只需在APP中输入歌名，但用播放器听mp3的感觉是完全不同的……这种感觉可能只有80后能体会吧:D。拷贝到macos后，查看这些mp3的ID3信息是这样的：虽说macos自带的Music.app可以修改ID3信息，但一个个修改太繁琐，不如脚本批量修改来的快。脚本批量更新同一目录下的mp3，如果有传入命令行参数，会覆盖对应的ID3tag。如果没有传参，就批量更新当前目录mp3，将gb2312编码转为utf-8编码。代码已放github
整理电脑时发现很多mp3。那是大约2001年至2009年之间。那个时候大家听歌，还是习惯从网上下载mp3。虽然现在听歌比从前方便多了，简单到只需在APP中输入歌名，但用播放器听mp3的感觉是完全不同的……这种感觉可能只有80后能体会吧:D。拷贝到macos后，查看这些mp3的ID3信息是这样的：虽说macos自带的Music.app可以修改ID3信息，但一个个修改太繁琐，不如脚本批量修改来的快。脚本批量更新同一目录下的mp3，如果有传入命令行参数，会覆盖对应的ID3tag。如果没有传参，就批量更新当前目录mp3，将gb2312编码转为utf-8编码。代码已放github
doc或docx(word)或image类型文件批量转PDF脚本1.实际生产环境中遇到文件展示只能适配PDF版本的文件，奈何一万个文件有七千个都是word或者image类型的，由此搞个脚本批量转换下上传至OSS，为前端提供数据支撑。2.环境准备，这里使用的是aspose-words-18.6-jdk16-crack.jar工具包，资源包就不提供了，网上百度一下即可。3.javaMaven项目，jdk1.8.maven3.64.使用aspose-words-18.6-jdk16-crack.jar工具包会产生水印，需要配置resources下去除水印配置：xmlversion="1.0"enco
