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public List<Lens> getLens(String videoName){
System.out.println(videoName);
boolean res = new VideoUtil().getLines(videoName, 0.0 , 300000);
try {
Thread.sleep(20000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
List<Lens> copyList = list;
list.clear();
if(res){
videoService.save(copyList);
return copyList;
}
return null;
}
videoService.save(copyList);是空的CANoe的安装教程
CANoe的安装教程
C++引用深入理解
今天复习引用（reference）的时候，突然想到，引用既然是对象的别称，那它有没有自己的地址（像指针（pointer））？然后自己测试了下，结果如下： i的地址和ref的地址一样。。。觉得还是不太对劲，然后上网搜索，找到了下面这篇博客。https://blog.youkuaiyun.com/feigegegegegegegeg/article/details/52613627 1、引用的本质是什么 引用的...
【Elasticsearch专栏 16】深入探索：Elasticsearch的Master选举机制及其影响因素分析
Elasticsearch的Master选举机制是其分布式架构的基石，确保集群高可用性和数据一致性。通过多数派协议，节点间交换信息并投票选举Master，以维护集群状态和处理请求。该机制自动处理故障转移，保障服务连续性。
深入理解c++中的引用，掌握引用最基础的知识
c++中引用的深度理解
Java后端实战：钉钉互动卡片消息从配置到生产级对接
在企业级消息推送场景中，机器人通知已从简单的文本向富交互演进。其核心原理在于通过可交互的卡片模板，将传统单向通知升级为双向、有状态的微型应用界面，实现了用户无需跳转即可完成操作的技术价值。这广泛应用于审批、任务确认、数据填报等需要即时反馈的业务流程。本文聚焦于钉钉平台，深入剖析其互动卡片消息机制，并基于Java后端，系统讲解如何实现包括安全验签、异步回调与卡片动态更新在内的生产级对接方案，涵盖配置管理、服务降级等工程实践关键点，助力构建稳定高效的企业消息交互服务。
kaggle——信用卡欺诈检测项目实战
笔记第一步：了解题目，确定任务第二步：场景分析第三步：数据预处理看是否有缺失值查看样本类别分布数据不均衡解决办法数据值标准化/归一化第四步：特征工程1）查看特征分布情况，把不同类别下特征分布相差不大的特征删除掉2）特征缩放第五步：模型训练处理不平衡样本交叉验证求取最好的模型参数第六步：模型评估使用下采样数据训练与测试使用下采样数据训练与测试（不同的阈值对结果的影响）使用下采样数据训练，原始数据进行测试原始数据进行K折交叉验证使用原始数据进行训练和测试查看ROC曲线逻辑回归阈值选择过采样总结 第一步：了解题目
【JVM】深入理解Java引用类型：强引用、软引用、弱引用和虚引用
深入理解Java引用类型有助于更有效地管理内存，并提高应用程序的性能。根据具体的场景，选择适当的引用类型是优化程序的关键一步。希望本文能够为您在Java引用类型的使用上提供清晰的指导。
【PG高可用】一 PostgreSQL高可用方案repmgr部署（非常详细）
repmgr安装部署
对引用的深入理解
对引用的深入理解 引用的本质可以理解为所引用对象的地址 通过下面反汇编 的代码理解一下： #include <iostream> using namespace std; int main() { int a = 1; int &b = a; cout << "a: " << a<<endl; cout << "b: " << b<<endl; cout<<
RT-DETR改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。的目的是在不出现过参数化的情况下有效地增加卷积的感受野，从而解决了在感受野扩展中的参数膨胀问题。本文将其加入到深度可分离卷积中，有效降低模型参数量和计算量，并二次创新，使模块更好地捕捉低频特征，增强网络性能。Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields小波卷积及其改进的实现代码如下： 四、创新模块 4.1 改进点1⭐ 模块改进方法：加入（第五节讲解添加步骤）。添加后如下：模块改进方法：基于的（第五节讲解添加步骤）
PCL RANSAC拟合直线并插值
空间直线线性插值的原理与实现方法。
深入理解Java四大引用：强引用、软引用、弱引用与虚引用
在Java开发中，内存管理一直是后端开发者关注的重点。与C/C++等语言不同，Java通过垃圾回收机制（Garbage Collection, GC）自动管理内存，大大降低了内存泄漏和内存溢出的风险。然而，这并不意味着开发者可以完全忽视内存管理。深入理解Java的引用类型，特别是强引用、软引用、弱引用和虚引用，对于优化程序性能、避免内存问题至关重要。Java的四种引用类型为开发者提供了精细控制对象生命周期的能力。合理地利用这些引用，可以有效地优化内存使用，避免内存泄漏，并提高应用程序的性能和稳定性。
OWASP 2025版AI大模型攻击安全风险汇总（攻击方法种类）
提示词注入是大模型最基础、最常见的核心漏洞，攻击者通过构造直接或间接的恶意自然语言输入，篡改大模型原本的正常行为与输出结果。哪怕这类恶意内容对人类是隐藏、不可见的，只要模型能够正常解析读取，就会触发漏洞。它和大家常说的模型“越狱”相关，但并不等同：越狱是提示词注入的极端形式，会直接让模型彻底无视所有内置安全协议，完全脱离管控；而普通提示词注入，更多是针对性篡改模型行为、诱导执行特定操作。
深入理解C++ 的 引用
深入理解C++引用的使用与本质，助力初学者更容易理解引用
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
java 深入理解java引用
深入理解java引用 强引用 描述 强引用在java中普遍存在，类似Object object=new Object(),任何情况下，只要这种强引用一直存在，那么这个强引用对象就不会被垃圾收集器回收 软引用（SoftReference) 描述 软引用描述着一些还有用，非必须的对象，只要被软引用管理的对象，会在内存溢出之前，会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收。如果这次回收还没有获取足够的内存，才会报OOM异常,但是如果所关联对象如果被强引用所指向，那么就不会被回收,就算OOM。 内存不够用时，会回收软
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
值传递与引用传递：深入理解参数传递机制
值传递和引用传递是两种不同的参数传递机制。值传递在方法调用时复制实际参数的值，对形式参数的修改不会影响实际参数。引用传递在方法调用时传递实际参数的引用，对形式参数的修改会影响实际参数。希望通过本文的详细解释和代码示例，你已经对值传递和引用传递的区别有了更深入的理解。如果你有任何问题或需要进一步的解释，请随时提问！
深入理解Java四大引用
java有四种引用类型分别是：强引用、软引用、弱引用、虚引用 四大引用设计作用 由于java的内存分配和内存回收，都是由JVM去负责。一个对象是否可以被回收，主要看是否有引用指向此对象，即可达性分析。由于我们程序员一般不去主动的调用GC方法，要想达到对某个对象的生命周期进行管理，就要灵活应用各种引用来创建对象。 设计目的： 可以让程序员通过代码的方式来决定某个对象的生命周期 有利用垃圾回收 强引用 使用最广泛的，也是最常见的。 Object o = new Object(); 只要某个
【深入理解C++】万能引用、引用折叠
1.万能引用 1.1 右值引用 1.2 万能引用 1.3 注意区分万能引用和右值引用 1.4 const会剥夺万能引用的资格 2.引用折叠
C++ 对引用的深入理解
观看了唐老师讲解的一节《第5课 - 引用的本质分析》感觉非常不错，有深度不废话，我喜欢～～～ 再此总结下，并且奉上视频下载地址～～～ 360网盘下载地址： https://yunpan.cn/cxXynI6sGbHJs 密码(4b1b) //----------------------------------------------正文------------------...
【深入理解C++】引用
1.变量的别名 2.变量的多个别名 3.引用存在的价值 4.引用的大小 5.从汇编角度看引用 6.结构体的引用 7.指针的引用 8.数组的引用
【深入理解JVM】引用，句柄，指针分别是什么？
在《深入理解JVM》中有这样一句话：“java通过引用类型操作堆上的具体对象，....,对象访问方式由虚拟机实现而定，主流的访问方式主要有使用句柄和直接指针两种.......” 那么引用，句柄，指针分别是什么？ 句柄定义: 是 一些表的索引，是指针的指针，是由系统管理的引用标识，该标识可以被系统重新定位到一个内存地址上。是一个数字，一般和当前系统下的整数的位数一样。这个数字是一个对象的唯一标示，和对象一一对应。 句柄作用：在C语言环境下代替C++对象指针来用的。这种间接访问对象的模式增强了系统对...
【C++】深入理解引用
C++引用深究 目录C++引用深究1、引用数组1.1 引用和数组的基本用法1.2 模板函数定义1.3 模板类的定义2、左值引用，右值引用，将亡值引用2.1、左值引用：2.2、右值引用：2.3、将亡值引用3、临时对象能否以引用返回3.1 不以引用返回3.2 以引用返回3.3 解析等号运算符重载3.4 总结 有关引用的基本认识可以查看之前文章： （1）const和引用的关系 （2）const和引用的关系（3）拷贝构造函数 1、引用数组 1.1 引用和数组的基本用法 int main() { int
【C++】深入理解左值引用
测试环境：Visual Studio 2017 概念 我们日常说的引用，通常指的是左值引用（右值引用请参考C++ primer 5th）。引用为对象起了另外一个名字，引用类型引用另外一种类型（来源：C++ primer 5th p45）。 代码如下： int a = 1024; int &b = a; //b指向a，b引用a int &c; //报错，引用必须被初始化 std::cout << a << std::endl; //输出 1024 s
深入理解js对象的引用
深入理解js对象的引用 对于基本类型，赋值（=）是值的拷贝，比较（===）的是实际的值，而对于引用类型（Array也是一种Object），赋值（=）是引用地址的拷贝，比较（===）的是引用地址，以下是对引用对象的举例说明，看代码更直观： 基本数据类型比较和引用数据类型比较的区别 const a = '哈哈' const b = '哈哈' console.log(a === b) // true...
方法引用的深入理解 [Java]
方法引用的深入理解 首先我们要知道 : 方法引用其实就是lambda表达式的一个简化方式 其次我们要知道方法引用的使用情景: 方法引用的使用要当我们的lambda体中的操作已经有方法实现了,这个时候我们就可以使用方法引用来简化lambda表达式 其实我们的方法引用就相当于lambda体中已经有方法实现了,这个时候我们就可以使用方法引用来简化lambda表达式 这个时候就相当于我们的lambda体中调用了这个实现了lambda体中操作的实现方法 eg: package com.ffyc.方法引用;
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