《深圳电信》专题

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概述 闪电狗监控(flash-dog)起源于杭州斯凯网络科技有限公司一个真实项目，主要优点是轻巧快捷，非侵入式，不影响业务代码，只需加入几个jar包和修改log4j配置文件，就能监控任意指标，如CPU，内存、线程，游戏收入，在线人数等等。2012年开源后，在游戏、支付、教育等多种互联网公司广泛应用。 在线demo ，http://115.28.11.12:8080/flash-dog/ 用户 ad

问题内容： 我试图了解如何使用Golang和forks。情况如下，我在写一个依赖于library的库，这不是我的。 由于缺少我需要的一些方法，因此将其分叉到。但是，我不能只是这样做，库引用了自己，所以它坏了。 在本文中，他们提供了可能的解决方案： 现在，这充其量是hacky。从库代码中无法得知依赖项来自其他存储库。任何使用我的图书馆的人都无法使其正常运行。 由于dep有望成为正式的依赖管理器。我发

问题内容： 我需要一个从任何参数构建JSON有效字符串的函数，但： 通过不两次添加对象来避免递归问题 通过截断给定深度来避免调用堆栈大小问题 通常，它应该能够处理大对象，但要以截断为代价。 作为参考，此代码失败： 避免递归问题很简单： 但是到目前为止，除了复制和更改Douglas Crockford的代码 以跟踪深度之外，我还没有找到任何方法来避免在诸如或any之类的非常深的对象上发生堆栈溢出。有

def deep(root): if not root: return print root.data deep(root.left) deep(root.right) if __name__ == '__main__': lookup(tree) deep(tree)

现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不

本文向大家介绍深入理解(function(){... })();，包括了深入理解(function(){... })();的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.他叫做立即运行的匿名函数(也叫立即调用函数) 2.当一个匿名函数被括起来，然后再在后面加一个括号，这个匿名函数就能立即运行起来！有木有很神奇哦~ 3.要使用一个函数，我们就得首先声明它的存在。而我们最常用的方式就是使用functio

本文向大家介绍sass 套料深度，包括了sass 套料深度的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 嵌套是一项非常强大的功能，但应谨慎使用。它可以非常容易和快速地发生，您可以开始嵌套并继续进行嵌套，嵌套或嵌套中的所有子代。让我示范一下： 问题 特异性 在li从上面的例子中有一个margin组。假设我们要稍后在媒体查询中覆盖它。 因此，由于嵌套太深，因此每当要覆盖某个值时，都必须再次嵌套深。更

我目前添加了一个CSRF令牌保护机制到我的php应用程序。正如我所读到的，唯一的要求是一个独特的每个用户令牌，我在php7中使用random_bytes生成。 我担心的是，如果攻击者使用用户的浏览器发送http请求，浏览器不会发送令牌的会话变量吗？（因为用户具有与令牌关联的sessionid）。 我将令牌存储在会话变量的一个隐藏值内。 例如：我的令牌存储在会话变量中，然后攻击者将我发送到具有csr

问题内容： 我想计算对象使用的内存。很大，但是很浅（例如，在列表上调用，它不包括列表元素占用的内存）。 我想写一个通用的“深度”版本。我了解“深层”的定义有些含糊；我对后跟的定义感到非常满意。 这是我的第一次尝试： 它存在两个已知问题，并且存在许多未知问题： 我不知道如何以捕获所有链接对象的方式遍历通用容器。因此，我使用进行了迭代，并对字典的大小写进行了硬编码（包括值，而不仅仅是键）。显然，这不适

在这本教程的一开始 (第 6 章, 构建脚本基础) 你已经学习了如何创建简单的任务. 然后你也学习了如何给这些任务加入额外的行为, 以及如何在任务之间建立依赖关系. 这些仅仅是用来构建简单的任务. Gradle 可以创建更为强大复杂的任务. 这些任务可以有它们自己的属性和方法. 这一点正是和 Ant targets 不一样的地方. 这些强大的任务既可以由你自己创建也可以使用 Gradle 内建好的

深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。

This class can be used to automatically save the depth information of a rendering into a texture. When using a WebGL 1 rendering context, DepthTexture requires support for the WEBGL_depth_texture exte

键表文件是以JSON或者CSON编码的文件，其中含有嵌套的哈希表。它们的工作方式像是样式表，但是它们指定匹配选择器的元素的快捷键的作用，而不是应用样式属性。下面是一些快捷键的例子，它们在atom-text-editor元素上按下时生效： 'atom-text-editor': 'cmd-delete': 'editor:delete-to-beginning-of-line' 'alt-b

本章将为你提供所有关于Solidity的、你需要知道的知识。 如果你发现缺少了什么，请在 Gitter 上联系我们； 或者在 Github 上创建 pull request 。 Solidity 源文件结构 版本杂注 导入其他源文件 注释 合约结构 状态变量 函数 函数修饰器 事件 结构类型 枚举类型 类型 值类型 引用类型 映射 涉及 LValues 的运算符 基本类型之间的转换 类型推断 单元