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最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列，已经 20 余篇，覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能测试等等内容。
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图解支付系统的关键设计
支付系统的一些关键设计细节，包括领域建模，状态机，幂等，日志规范，业务ID生成规范，监控，资损防控，支付安全等。这些技术在互联网其它领域比如电商也是通用的。
kafka-console-ui的简介及安装使用
kafka-console-ui 是一款轻量级的kafka可视化管理平台，安装、配置特别简单，一般来说只需要配置一个kafka集群地址启动即可。为了开发的省事，没有国际化支持，页面只支持中文展示。不是一个企业级的平台，目前看来只适合中、小型集群的管理。这个工具看起来是挺low的，但是对于刚接触kafka急需一个合适工具进行管理的同学来说，还是挺友好的，没有国际化支持，全是中文展示。支持broker相关配置的查看及修改。
解决poi读取excel2007出现内存溢出问题代码参
解决poi读取excel2007出现内存溢出问题代码参
API管理平台，为接口服务而生，基于SpringBoot完成扩展、自动化配置
ApiBoot是接口服务的落地解决方案，提供了一系列开箱即用的组件，通过封装来简化主流第三方框架的集成，从而提高开发者开发效率、学习成本、降低入门门槛，真正的实现开箱即用！！！对SpringBoot简单了解的开发者就可以编写安全稳定的接口服务，可为移动端、网页端等多个端点提供丰富的安全接口。ApiBoot依赖于SpringBoot，可以使用ApiBoot构建独立的Java应用程序。愿景：为Java开发者提供低门槛第三方框架集成解决方案，让复杂的框架集成使用的门槛更低。
退火朗之万动力学采样
退火朗之万动力学采样（Simulated Annealing Langevin Dynamics Sampling）结合了退火技术和朗之万动力学，是一种用于分子模拟和统计物理中的计算方法。这种方法可以帮助系统从局部最小值中逃逸，以找到全局最小值或进行有效的配置空间探索。
从VASP数据到LAMMPS模拟：手把手教你用DeePMD-kit搭建Cr-Si-Fe合金势函数
本文详细介绍了使用DeePMD-kit从VASP数据构建Cr-Si-Fe合金深度势能模型的全流程，包括数据准备、模型训练、优化及LAMMPS集成。通过实战教程，帮助研究者掌握DeePMD-kit训练技巧，实现高精度分子动力学模拟，提升材料计算效率。
图解电商支付架构设计，这才是真电商系统
点击上方蓝色“石杉的架构笔记”，选择“设为星标” 回复“PDF”获取独家整理的学习资料！ 长按扫描上方一元购买交易核心支付编排交易核心支付编排作者：Petter Liu来源：http:/...
动态刷新曲线_【GhPython应用】利用反射刷新Image sampler组件
【版权声明】| 作者：月之眼|案例图片来源：Sergiu Radu Pop的facebook| 如有侵权，请联系大水牛平台|如果觉得文章不错，欢迎分享效果展示利用python刷新Image sampler组件，主要的思路就是X输入端：输入要切换的图片路径，我的案例中输入了9张图片。然后通过100毫秒切换一张图片显示，来达到动态显示效果。代码分析run输入端类型：bool (I...
图解电商支付架构设计，这才是真电商！
这份清华大牛整理的进大厂必备的redis视频、面试题和技术文档祝大家早日进入大厂，拿到满意的薪资和职级~~~加油！！！《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！码讲义》点击传送门即可获取！**
使用GeoServer发布WMS动态地图服务，使用openlayers访问wms服务浏览地图数据
GEOServer是java版开源工具，使用GEOServer简单几步就可以搭建自己的地图服务，与小伙伴们共享地图数据。 一、使用GEOServer发布WMS动态地图服务 大致步骤如下： 1. 新建工作区 左边菜单栏，工作区，新建，起个名字，设置url。 2. 选择数据源 左边菜单栏，选择“数据源”，点击“添加新的数据源”，常用的有shp、postgresql数据库，根据自己的需要选择，这里选择了shp文件源。 选中存放在刚才新建的工作区下面，给数据源起个名字，选择文件本机存放位置，设置编码，包含中文属
用 ABAP OAuth 2.0 Client 直连 SAP SuccessFactors：从体系到落地的一条龙实践指南
ABAP SMI允许在后端对外部服务的OData端点进行定义与自定义化配置，并以受信连接的方式暴露给ABAP应用调用。它并不替代OAuth，而是扮演端点与自定义参数的集中化定义者，最终认证依旧由完成。对于需要在ABAP后端发起临时或补充型OData调用的场景，SMI是一个轻量而清晰的集成入口。scope的客户端应用已经完成注册，API DomainCompany ID、证书或密钥都已归档。ABAP的Profile与Client已建立并绑定，OA2C_GRANT可见绿色访问状态。SMI。
图解电商支付架构设计，这才是真电商系统！
往期热门文章： 1、IntelliJ idea 高效使用教程，一劳永逸！ 2、微软再出手，这次要干翻 IDEA 了。。 3、还在用分页？太Low ！试试 MyBatis 流式查询，真心强大...
【异常】Error loading ASGI app. Could not import module ‘main‘
出现或。
图解电商支付架构设计
相关阅读：一个90后员工猝死的全过程作者：PetterLiu cnblogs.com/wintersun/p/9350630.html交易核心更多支付相关文章：1、服务端如何防止重复支付 ...
GaussDB本地安装手册（主备模式）
如果实例状态是Normal，则安装成功。三节点集中式配置文件。
如何在多 GPU 配置上运行 Unsloth：数据并行或模型并行
当工作负载受限于内存（模型或批次无法放入单张显卡）、或受限于计算且计算与通信比率较高时（即每块 GPU 的额外计算量超过同步参数的开销，如在 DDP 中，或超过传递激活值的开销，如在模型并行中），多 GPU 配置才开始显现优势。在松散连接的显卡上（尤其是 PCIe 版本的 H100 或 A100），额外的设备间数据传输会导致性能显著低于单 GPU 运行。让我们厘清概念，明确说明如何通过模型并行（将模型拆分到多个 GPU）或数据并行（在每个 GPU 上复制模型）来跨多 GPU 运行 Unsloth。
图解电商支付架构设计（参考）
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
图解：电商支付架构设计
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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")
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
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