前言来啦老铁！接之前的三篇文章：VSCode插件开发（一）：HelloWorldVSCode插件开发（二）：插件开发实践VSCode插件开发（三）：插件打包与本地安装我于近期应用VSCode插件开发的这些知识，正式开始开发一款平时工作中用得上的插件，旨在提升自动化用例编写的效率。但由于大家用的自动化框架都不一样，脚本的样子也不尽相同，因此这是业务、项目强相关的应用，无法通用，因此仅用于分享想法、思路。代码仓库：https://github.com/dylanz666/speed-up-scripting.git(已做脱敏处理，修改敏感信息前，无法直接执行完整命令，代码可以用作学习参考用)主要功
前言【UnityShaderGraph】|如何快速制作一个马赛克效果实战一、效果展示二、马赛克效果四、应用实例前言本文将使用Unity的ShaderGraph制作一个马赛克的效果，可以直接拿到项目中使用。对ShaderGraph还不了解的小伙伴可以参考这篇文章：【UnityShaderGraph】|ShaderGraph入门介绍|简介|配置环境|窗口介绍|简单案例下面就开始看一下具体的制作流程，然后自己动手制作一个吧！【UnityShaderGraph】|如何快速制作一个马赛克效果实战一、效果展示资源下载方式：ShaderGraph效果资源整合文件【其中内容持续更新】二、马赛克效果首先在Pro
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网网站用户数量的不断增加、应用系统日益复杂化、海量数据存储的需求越来越高，传统关系数据库已无法满足业务快速发展和海量数据的高速增长，而分布式NoSQL数据库则成为热门的选择。但NoSQL数据库相对于关系数据库来说，其独有的灵活性、高可用性、横向扩展性等优点也让很多企业开始进行尝试，MySQL作为最常用的关系数据库管理系统(RDBMS)，也同样被越来越多的人关注，它具备了一系列高性能、高可靠性、ACID特性、SQL接口的特点，因此在某些场景下可以替代Oracle、PostgreSQL等传统的关系型数据库。但是，无论是MySQL还是NoSQL数据库都存在
PodPod是kubernetes集群进行管理的最小单元，程序要运行必须部署在容器中，而容器必须存在于Pod中。Pod可以认为是容器的封装，一个Pod中可以存在一个或者多个容器。k8s通过管理pod进而控制容器进而控制里面的程序。imagekubernetes在集群启动之后，集群中的各个组件也都是以Pod方式运行的。可以通过下面命令查看：[root@master~]#kubectlgetpod-nkube-systemimage创建并运行kubernetes没有提供单独运行Pod的命令，都是通过Pod控制器来实现的#命令格式：kubectlrun(pod控制器名称)[参数]#--image指定
上一节，我们用docker-compose搭建了一个RabbitMQ集群，这一节我们来分析一下集群的原理一、基础概念1.1元数据前面我们有介绍到RabbitMQ内部有各种基础构件，包括队列、交换器、绑定、虚拟主机等，他们组成了AMQP协议消息通信的基础，而这些构件以元数据的形式存在，它始终记录在RabbitMQ内部，它们分别是：队列元数据：队列名称和它们的属性交换器元数据：交换器名称、类型和属性绑定元数据：一张简单的表格展示了如何将消息路由到队列vhost元数据：为vhost内的队列、交换器和绑定提供命名空间和安全属性PS：元数据，指的是包括队列名字属性、交换机的类型名字属性、绑定信息、vho
1向量数据库1.1向量数据库的由来在当今数字化时代，人工智能AI正迅速改变着我们的生活和工作方式。从智能助手到自动驾驶汽车，AI正在成为各行各业的创新引擎。然而，这种AI的崛起也带来了一个关键的挑战：如何有效地处理和分析越来越丰富和复杂的数据。在这个背景下，向量数据库技术应运而生，为AI提供了强大的加速引擎。AI时代的数据挑战：随着AI应用范围的扩大，大量的数据涌入各个行业。图像、文本、音频等多种数据形式都成为了AI的输入。这些数据的特点是多模态、高维、复杂和关联性强。传统的关系型数据库虽然在一些场景中仍然有用，但在处理这种多模态、高维数据时显得力不从心。因此，需要一种更适合AI应用需求的数据
散点图，又名点图、散布图、X-Y图，是将所有的数据以点的形式展现在平面直角坐标系上的统计图表。散点图常被用于分析变量之间的相关性。如果两个变量的散点看上去都在一条直线附近波动，则称变量之间是线性相关的；如果所有点看上去都在某条曲线（非直线）附近波动，则称此相关为非线形相关的；如果所有点在图中没有显示任何关系，则称变量间是不相关的。散点图一般需要两个不同变量，一个沿x轴绘制，另一个沿y轴绘制。众多的散点叠加后，有助于展示数据集的“整体景观”，从而帮助我们分析两个变量之间的相关性，或找出趋势和规律。1.主要元素散点图的主要元素包括：横轴：表示自变量。纵轴：表示因变量。数据点：每个数据点代表一个观测
目录一、引言1.1什么是混淆矩阵？1.2为什么需要混淆矩阵？二、基础概念TP,TN,FP,FN解释TruePositive(TP)TrueNegative(TN)FalsePositive(FP)FalseNegative(FN)常见评价指标三、数学原理条件概率与贝叶斯定理ROC与AUC敏感性与特异性阈值选择与成本效应G-Measure与Fβ分数四、Python实现计算混淆矩阵元素计算评价指标PyTorch实现五、实例分析数据集简介建立模型模型评估指标解读结论六、总结本文深入探讨了机器学习中的混淆矩阵概念，包括其数学原理、Python实现，以及在实际应用中的重要性。我们通过一个肺癌诊断的实例来
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、YOLO目标检测算法 YOLO是端到端的物体检测深度卷积神经网络，YOLO可以一次性预测多个候选框，并直接在输出层回归物体位置区域和区域内物体所属类别，而FasterR-CNN仍然是采用R-CNN那种将物体位置区域框与物体分开训练的思想，只是利用RPN网络，将提取候选框的步骤放在深度卷积神经网络内部实现，YOLO最大的优势就是速度快，可满足端到端训练和实时检测要求二、DeepSort多目标跟踪算法 算法原理如下图所示，在目标检测算法得到检测结果后，利用目标框来初始化卡尔曼滤波器，使用一个八维空间去刻画轨迹在某时刻的状态分别表示目标框
入门入门阶段主要记住Redis的命令，熟练使用Redis的5大数据结构就可以了。如果没有Redis环境，可以直接通过这个网址https://try.redis.io/，很赞，它会给你模拟一个在线的环境可供你尽情使用！熟练使用Redis的五大数据结构将使您能够充分利用Redis在各种应用场景中的优势。以下是这五大数据结构的概述，以及它们在实际应用中的用途：字符串（String）： 字符串是Redis最基本的数据结构，用于存储文本、数字和序列化数据。您可以使用字符串来实现缓存、计数器、会话管理等功能。例如，您可以存储用户的登录状态、商品的库存数量或者缓存热门文章。哈希表（Hash）： 哈希表存储了
