USB中文网 USB中文网
3年前
Windows下虚拟键盘鼠标(USB中文网)
最近整理了一下代码,完全自主研发。功能比较简单,就是在Windows操作系统下虚拟一个标准的键盘和鼠标。键盘的按键可以通过应用软件下发对应的报告内容,再由虚拟的键盘转成系统的标准键盘消息,这样相当于系统中多了一个键盘。键盘的报表内容格式见:鼠标类似,可以实现鼠标指针的移动,滚轮效果和鼠标的点击事件。当然这也功能也是通过应用层的程序控制的。鼠标的报表内容格式见
Jacquelyn38 Jacquelyn38
3年前
重学JavaScript(函数)闭包
序言学习JavaScript切勿好高骛远。正所谓贪多嚼不烂,前端标准和工具这几年的飞速发展,以及不时冒出的“新鲜玩意”让众多前端从业者惊呼:“学不动啦学不动啦!学习速度跟不上技术发展速度!我感到手忙脚乱、力不从心……"如果你有以上“症状”,请勿着急,这不过是你内心不安造成的。你为何追新?你又何苦追新?在根基不牢的情况下,就算盖楼盖到18层,再往上堆一块砖,都
待兔 待兔
3年前
还怕问源码?Github上神级Android三方源码解析手册,已有7.6 KStar
或许对于许多Android开发者来说,所谓的Android工程师的工作“不过就是用XML实现设计师的美术图,用JSON解析服务器的数据,再把数据显示到界面上”就好了,源码什么的,看也好不看也罢,反正应用层的开发用不上,再加上现在优秀的轮子越来越多,拿来主义泛滥,能用就是,反正老板也不关心是不是你自己写的,用我现在老大的话来说,阅读源码似乎只是一种“锦上添花”
Wesley13 Wesley13
3年前
ERNIE:知识图谱结合BERT才是「有文化」的语言模型
自然语言表征模型最近受到非常多的关注,很多研究者将其视为NLP最重要的研究方向之一。例如在大规模语料库上预训练的BERT,它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式,经过微调后可以持续改善不同NLP任务的性能。因此,我们获取BERT隐藏层表征后,可用于提升自己任务的性能。但是,已有的预训练语言模型很少考虑知识信息,具体而言即知识图谱(ht
Easter79 Easter79
3年前
TiDB on Kubernetes 最佳实践
作者介绍:吴叶磊PingCAPCloud工程师。随着Kubernetes(K8s)的全面成熟,越来越多的组织开始大规模地基于K8s构建基础设施层。然而,考虑到数据库在架构中的核心地位与K8s在有状态应用编排上的短板,仍有不少组织认为在K8s上运行核心数据库会带来颇高的风险。事实上,在K8s上运行TiDB不仅能实现企业技术
Stella981 Stella981
3年前
SpringBoot2(十一)集成RedisCache
应用层的东西,找到接口实现它即可。如果想要自己选择序列化工具,难点还是在自动转型上,在序列化字符串转成对象的过程中,Spring并未提供有效的、带Class参数的接口,类型自动转换问题,需要第三方框架自行处理。最好选用带自动转型的序列化框架,错误的写法,很容易导致类型强转失败,本文采用的是FastJSON。简单的工具类,按自己需求封装,可以指定
Easter79 Easter79
3年前
TensorFlow之tf.nn.dropout():防止模型训练过程中的过拟合问题
一:适用范围:tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层二:原理:  dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数,我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子:在上面这个例子中,输入是包含两个正值、两个负值的张量,对其调用ReLU函数,负值将取为0,正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节,我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。
QUIC协议在天翼云CDN全站加速产品中的应用
QUIC全称:QuickUDPInternetConnections,是一种实验性传输层网络协议,提供与TLS/SSL相当的安全性,同时具有更低的连接和传输延迟。QUIC目前的主要应用于http协议,基于QUIC的HTTP/3协议(RFC9114),除了拥有HTTP/2的各项优点,同时由于QUIC的特性,在弱网环境下拥有更强大的性能优势。QUIC由Google自研,2012年部署上线,2013年提交IETF,2021年5月,IETF推出标准版RFC9000。
国际领先!天翼云驭“数”有道!
近日,中国电子学会在北京隆重召开科技攻关项目成果鉴定会。鉴定委员会一致认为:天翼云大数据平台研发项目涉及的大数据存储、计算、调度等一系列关键技术,复杂度高、研制难度大、创新性强,总体技术达到国际先进水平,其中分布式存储元数据两层视图管理等关键技术指标达到国际领先水平。