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实例 MD5加密“123456”： HashBytes('MD5','123456') 结果：0xE10ADC3949BA59ABBE56E057F20F883E （提示：看完最后，结果要进行转换。） 函数 函数 描述 返回值 HashBytes HashBytes ('加密方式', '待加密的值') 加密方式= MD2 | MD4 | MD5 | SHA | SHA1 返回值类型： varbinary (maximum 8000 bytes) 提示与注释 123456的MD5 有工具可知结果为：e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e HashBytes生成的结果为：0xE10ADC3949BA59ABBE56E057F20F883E，16进制的数值，去掉“0x”转换为小写值就完全与MD5值吻合了，在此需要用另一个函数（sys.fn_sqlvarbasetostr）把varbinary的值转换为varchar类型的，完整sql如下： select substring(sys.fn_sqlvarbasetostr(HashBytes('MD5','123456')),3,32) 结果就是完整的MD5值：e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 这是javaeye上非常经典的关于线程的帖子，写的非常通俗易懂的，适合任何读计算机的同学. 线程同步 我们可以在计算机上运行各种计算机软件程序。每一个运行的程序可能包括多个独立运行的线程（Thread）。 线程（Thread）是一份独立运行的程序，有自己专用的运行栈。线程有可能和其他线程共享一些资源，比如，内存，文件，数据库等。 当多个线程同时读写同一份共享资源的时候，可能会引起冲突。这时候，我们需要引入线程“同步”机制，即各位线程之间要有个先来后到，不能一窝蜂挤上去抢作一团。 同步这个词是从英文synchronize（使同时发生）翻译过来的。我也不明白为什么要用这个很容易引起误解的词。既然大家都这么用，咱们也就只好这么将就。 线程同步的真实意思和字面意思恰好相反。线程同步的真实意思，其实是“排队”：几个线程之间要排队，一个一个对共享资源进行操作，而不是同时进行操作。 因此，关于线程同步，需要牢牢记住的第一点是：线程同步就是线程排队。同步就是排队。线程同步的目的就是避免线程“同步”执行。这可真是个无聊的绕口令。 关于线程同步，需要牢牢记住的第二点是 “共享”这两个字。只有共享资源的读写访问才需要同步。如果不是共享资源，那么就根本没有同步的必要。 关于线程同步，需要牢牢记住的第三点是，只有“变量”才需要同步访问。如果共享的资源是固定不变的

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 21.22 redis集群介绍 21.23/21.24 redis集群搭建配置 21.25 redis集群操作 扩展 redis 哨兵https://segmentfault.com/a/1190000002680804 http://www.cnblogs.com/jaycekon/p/6237562.html 21.22 redis集群介绍 redis在官方叫做redis- cluster（3.0版本之后才支持的架构）。作用于单台机器不能够满足存放大量的数据，所以要多台机器构成一个大集群，用来解决存储空间、查询速度、负载太高等类似瓶颈的问题。 redis-cluster是分布式的集群，支持横向扩展，就是增加节点仅仅在配置文件中，加入这个集群就可以了。 codis是第三方的，针对redis集群的另一个解决方案。codis类似于lvs做负载均衡一样，用的是路由这样的技术 1.多个redis节点网络互联，数据共享 并不是说在一个机器上写，就能同步到其他机器上去。比如我们第一次写可能在A节点，第二次写可能在B节点，也就是说我们写了一个键值，他可能存在于A节点也可能存在于B节点。并不是这个数据A上有B上也有 但是我们在写数据的时候，都是会告诉我们在哪个机器上查询和存取的 2.所有的节点都是一主一从（可以是多个从），其中从不提供服务，仅作为备用

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 一、vscode常用快捷键 1.新建文件：chtr+n 2.新开窗口：ctrl+shift+n 3.分屏：ctrl+1/2/3 4.切换文件：alt+1/2/3或ctrl+tab 5.关闭当前窗口：ctrl+w 6.关闭所有已保存窗口：ctrl+k+w 7.显示/隐藏左侧边栏：ctrl+b 8.文件重命名：鼠标选中+f2 9.自动换行：alt+z（标签过长需要拖动编辑器下方滚动条阅读时不太方便，可以一键换行） 10.注释：ctrl+/ 11.多行编辑：alt+鼠标左键 12.隐藏/显示终端：ctrl+~ 13.查找并打开文件：ctrl+p 14.选中当前单词：ctrl+d 如果想选中所有此单词，ctrl+shift+L 15.文件内容查找替换：ctrl+f ctrl+h ，替换一个ctrl+shift+1，替换所有ctrl+alt+enter 16.项目全局搜索：ctrl+shift+f 17.移动当前行，向上alt+up（方向键↑） 向下alt+down 18.在当前行上方插入一行：ctrl+shift+enter 20.跳转到文件头部/尾部：ctrl+home/end 21.选中光标到行首/行尾文本：shift+home/end 22.选中部分文字：shift+left/right/up/down 23.删除当前行：ctrl+x 24

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 在阳台上给小姐姐拍个视频： 再把她P到喷泉广场： 需要几步？ 现在，无需绿幕，AI 就能搞定这件事。 就像这样，随便用手机给小姐姐拍张照片，再在同一地点拍张不带人像的背景图。 深度神经网络就能自动分析出 alpha 遮罩和前景色，把小姐姐的发丝都抠得根根分明。 视频也是如此。 让憋着笑的同事在实验室白板前表演一段广播体操，再给背景板单独来一张，就可以无中生有把同事“转移”到大厅里，引来路人围观了。 这是来自华盛顿大学的一项最新研究，无需绿幕，无需手动创建 Trimap，一个具有对抗性损失的深度神经网络，就能准确预测遮罩，给照片和视频抠图。 论文已经中了 CVPR 2020，代码即将开源。 深度抠图网络 + 鉴别器网络 那么，这样的抠图特技是如何炼成的？ 研究人员表示，是具有对抗性损失的深度网络 + 判断合成质量的鉴别器。 深度抠图网络 研究人员先在 Adobe Matting 数据集中的非透明对象子集上对深度神经网络 G 进行了监督训练。 输入是带人像的照片 I 和照片中的背景 B’，以及人像软分割 S 和 运动先验 M（仅对视频而言）。 需要注意的是，在真实环境中，B’ 是通过在真实背景的前景区域随机加入噪声而生成的。 依据输入，网络会预测出 alpha 遮罩 α 和前景图像

报错： No bootbale devices found. F1 to retry boot F2 for setup utility 解决： 不要选择MBR！ 不要选择MBR！ 不要选择MBR！ 选择GPT即可！ 选择GPT即可！ 选择GPT即可！ 点赞 收藏 分享 文章举报 慢慢的燃烧 发布了757 篇原创文章 · 获赞 465 · 访问量 249万+ 他的留言板 关注 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4340062/blog/3227960

最近，谷歌大脑团队和 DeepMind 合作发布了一篇论文，利用 AutoML 技术实现了归一化激活层的进化，找出了 BatchNorm-ReLU 的替代方案 EvoNorms，在 ImageNet 上获得 77.8% 的准确率，超越 BN-ReLU（76.1%）。 选自arXiv，作者：Hanxiao Liu，等机器之心编译，机器之心编辑部。 论文地址： https:// arxiv.org/abs/2004.0296 7 视频： https:// youtu.be/RFn5eH5ZCVo 批归一化和激活函数是深度神经网络的重要组成部分，二者的位置常常重合。以往的神经网络设计中通常对二者分别进行设计，而最近谷歌大脑和 DeepMind 研究人员合作提出了一种新方案： 将二者统一为一个计算图，从低级原语开始进行结构进化。研究者利用层搜索算法发现了一组全新的归一化-激活层 EvoNorms 。这些层中的一部分独立于批统计量（batch statistics）。 实验证明，EvoNorms 不仅在包括 ResNets、MobileNets 和 EfficientNets 在内的多个图像分类模型上效果显著，它还能很好地迁移到 Mask R-CNN 模型（进行实例分割）和 BigGAN（用于图像合成）。在多种情况下，EvoNorms 的性能显著优于基于 BatchNorm 和

简介 V8 是谷歌开发的高性能 JavaScript 引擎，该引擎使用 C++ 开发。目前主要应用在 Google Chrome 浏览器和 node.js 当中。 V8 自带的高性能垃圾回收机制，使开发者能够专注于程序开发中，极大的提高开发者的编程效率。但是方便之余，也会出现一些对新手来说比较棘手的问题：进程内存暴涨，cpu 飙升，性能很差等。这个时候，了解 V8 的内存结构和垃圾回收机制、知道如何进行性能调优就很有必要。本文主要讲述 V8 的内存管理和垃圾回收，后面会用示例代码结合 Chrome 的开发者工具进行分析；最后介绍了阿里的 node.js 应用服务解决方案 alinode。 V8 内存构成 一个 V8 进程的内存通常由以下几个块构成： 新生代内存区（new space）大多数的对象都会被分配在这里，这个区域很小但是垃圾回收比较频繁； 老生代内存区（old space） 属于老生代，这里只保存原始数据对象，这些对象没有指向其他对象的指针； 大对象区（large object space）这里存放体积超越其他区大小的对象，每个对象有自己的内存，垃圾回收其不会移动大对象区； 代码区（code space） 代码对象，会被分配在这里。唯一拥有执行权限的内存； map 区（map space） 存放 Cell 和 Map，每个区域都是存放相同大小的元素，结构简单。

http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf https://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6667267.html https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html https://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6264004.html 1.简介 gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 gbdt的面试考核点，大致有下面几个: gbdt 的算法的流程？ gbdt 如何选择特征 ？ gbdt 如何构建特征 ？ gbdt 如何用于分类？ gbdt 通过什么方式减少误差 ？ gbdt的效果相比于传统的LR，SVM效果为什么好一些 ？ gbdt 如何加速训练？ gbdt的参数有哪些，如何调参 ？ gbdt 实战当中遇到的一些问题 ？ gbdt的优缺点 ？ 2. 正式介绍 首先gbdt 是通过采用加法模型（即基函数的线性组合）

无线WiFi信道重叠会互相干扰。建议选择1,6,11这三个互不干扰的信道。当然，周围WiFi设备较少的情况下可以选择自动模式。 1.无线WiFi2.4Ghz频段的WiFi总共有14个信道，如下图所示： 整个频段内只有3个互不干扰信道，分别是1,6,11。 802.11工作组划分了两个独立的频段，2.4 GHz和4.9/5.8 GHz。每个频段又划分为若干信道。在中国：2.412 ~ 2.472 GHz：13个信道，5.725 ~ 5.825 GHz：4个信道 2.信道重叠会影响WiFi网络稳定。 Wi-Fi的每个频道实际上占用了周边±2个信道，所以除了1、6和11号别的都会冲突。而两个路由器，当信道编号一样时，它们会相互协作工作的时间片，用时段来区分不同的路由器信号。而两个路由器的信道编号不同，那么这种协作关系也就无法建立了。这两种干扰，第一种叫“协作信道干扰（Co-Channel）”，第二种叫“重叠信道干扰（Overlapping）”，第二种干扰才是真的干扰。 3.设置合适的WiFi信道可以防止互相干扰现象。 选择WiFi信道时 636f70797a686964616f31333365653138应选择互不干扰信道（1,6,9），否则损人而不利己。同时也应选择占用较少的信道。 延伸： 1.WiFi信道检测软件，如inSSIDer