Gitee

之前一直用的是破解的 JetBrains 产品，后来发现开源项目可以免费申请 JetBrains 的正版支持（为期一年，可以续签） 我们的开源项目： 酷瓜云课堂 ，完全满足条件，申请成功了！ 申请地址 ： https://www.jetbrains.com/shop/eform/opensource 申请要点 最好是 github 上开源（毕竟是外国公司在审核） 近期有提交代码（表明还有人在维护） 不要太黑心，有个几个活跃成员就填几个（我填两个，只给了我一个） 开源协议是常见的（MIT，GPL，FreeBSD，Apache之类的） 大约是一个礼拜左右官方就会审核发邮件通知了，邮件中特意提到， 只能用来开发非商业项目 。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/xiaochong0302/blog/4922338

大家好，我是阿逛！ 最近发现一个有趣的项目。 这个 项目是通过学习https://gitee.com/nbsl/idCardCv 后整合 tess4j,不需要经过训练直接使用的，当然，你也可以进行训练后进行使用。 该项目修改原有的需要安装 opencv 的过程，全部使用 javaccp 技术重构,通过 javaccp 引入需要的 c++ 库进行开发。不需要安装 opencv 新增的了前端控制识别区域的功能，新增了后端识别后验证 ，页面样式主要适应 paid，重新修改了后面的识别过程，用户 opencv 进行图片优化和区域 选择，使用 tess4j 进行数字和 x 的识别 配合样式中的区域在后台裁剪相关区域图片 /idCardCv/src/main/resources/static/js/plugins/cropper/cropper.css 身份证号码识别 请求地址 http://localhost:8080/idCard/index 它基于 openCV 开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到 opencv 支持的所有平台。它是基于 java 开发。它的识别率较高。图片清晰情况下，号码检测与识别准确率在90%以上。 Required Software 本版本在以下平台测试通过： windows7 64bit jdk1.8.0_45 junit 4 opencv4.3

苏生不惑第122 篇原创文章，将本公众号设为 星标 ，第一时间看最新文章。 之前分享过 那些有意思的网站 那些有意思的网站（二） 那些好玩的生成器网站 那些好玩的生成器网站（二） 这里继续分享那些有好玩的网站。 色差辨识度 来测测你眼睛对色差的辨识度， 找出所有色块里颜色不同的一个http://www.cuishuai.cc/game/ 有60秒倒计时时间。 看你能玩到几关 声音地图 声音地图是通过把带有地理信息标记的实地录音，在数字地图上进行聚合展示的一种表现形式，来听听来自大江南北不同声音的声音地图，看看有没有你老家的方言 https://www.ear0.com/map 在地图上选择北京 北海公园 听大爷边吹边唱，你可以选择自己感兴趣的某个地方声音。 音频可以用idm直接下载到本地 类似的网站还有金庸地图，地图上展示金庸小说人物所到过地点发生的事件。https://www.ageeye.cn/map/12518/?static=0#3/0/0/88.7695/41.5901 事件搜索 一种将事件、概念、逻辑、实时学习、多类知识库实时更新串起来的知识服务新模式，名字学迹取自“学事理，知行迹” https://xueji.zhiwenben.com/ ，这个有点类似之前介绍的 magi 比谷歌更有意思的知识提取搜索引擎 magi ，不过它只能搜索 事件。 日本动漫识图 https

Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库，基于 ECMA-376，ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写 API，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2020 Gopher China - Go 领域明星开源项目(GSP)、 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP 。 开源代码 GitHub: github.com/xuri/excelize Gitee: gitee.com/xurime/excelize 中文文档: xuri.me/excelize/zh-hans 2021年1月4日，社区正式发布了 2.3.2 版本，该版本包含了多项新增功能、错误修复和兼容性提升优化。下面是有关该版本更新内容的摘要，完整的更改列表可查看 changelog 。 Release Notes 此版本中最显著的变化包括： 新增功能 数据透视表 API AddPivotTable 支持缺省列与多重数据源，相关 issue #710 使用

鸿蒙内核源码注释中文版 < Gitee仓 | CSDN仓 | Github仓 | Coding仓 > 精读内核源码,中文注解分析,深挖地基工程,构建底层网图,四大码仓每日同步更新 鸿蒙源码分析系列篇 < CSDN | OSCHINA | WeHarmony | 源动力 > 故事说内核,问答式导读,生活式比喻,表格化说明,图形化展示,主流站点每日同步更新 精读内核源码,深挖地基工程 每个码农,学职生涯,都应精读一遍内核源码.是浇筑计算机知识大厦的地基工程，地基纵深坚固程度，决定了大厦能盖多高。为何一定要精读?因为内核代码本身并不太多，都是浓缩的精华，精读就是让各个知识点高频出现，闪爆大脑，短时间内容易结成一张高浓度，高密度的底层网，形成永久大脑记忆。跟骑单车一样，一旦学会，即便多年不骑，照样跨上就走，游刃有余。 做了些什么呢？ WeHarmony/kernel_liteos_a_note 是在鸿蒙官方开源项目 OpenHarmony/kernel_liteos_a 基础上给源码加上中文注解的版本,目前几大核心模块加注已基本完成, 整体加注完成70% , 正持续加注完善中 ... 为何想给鸿蒙内核源码加上中文注释 源于大学时阅读linux 2.6 内核痛苦经历,一直有个心愿,如何让更多对内核感兴趣的同学减少阅读时间,加速对计算机系统级的理解,而不至于过早的放弃.但因过程种种

鸿蒙内核源码注释中文版 < Gitee仓 | CSDN仓 | Github仓 | Coding仓 > 精读内核源码,中文注解分析,深挖地基工程,构建底层网图,四大码仓每日同步更新 鸿蒙源码分析系列篇 < CSDN | OSCHINA | WeHarmony | 源动力 > 故事说内核,问答式导读,生活式比喻,表格化说明,图形化展示,主流站点每日同步更新 本篇通过拆解一段很简单的汇编代码来快速认识汇编,为读懂鸿蒙汇编打基础.系列篇后续将逐个剖析鸿蒙的汇编文件. 第一： 要认定汇编语言一定是简单的，没有高深的东西，无非就是数据的搬来搬去，运行时数据主要待在两个地方：内存和寄存器。寄存器是CPU内部存储器,离运算器最近,所以最快. 第二： 运行空间(栈空间)就是CPU打卡上班的地方，内核设计者规定谁请CPU上班由谁提供场地，用户程序提供的场地叫用户栈，敏感工作CPU要带回公司做，公司提供的场地叫内核栈，敏感工作叫系统调用，系统调用的本质理解是CPU要切换工作模式即切换办公场地。 第三：CPU的工作顺序是流水线的，它只认指令，而且只去一个地方（指向代码段的PC寄存器）拿指令运算消化。指令集是告诉外界我CPU能干什么活并提供对话指令，汇编语言是人和CPU能愉快沟通不拧巴的共识语言。一一对应了CPU指令，又能确保记性不好的人类能模块化的设计idea, 先看一段C编译成汇编代码再来说模块化。 /

2021 年 01 月 20 日，编程导航正式上线，做最专业灵活的编程导航站，帮助大家轻松发现优质编程资源！ 整个项目基于 React + 云开发技术栈，开源给大家！地址在文末 编程导航不仅仅是一个项目，而是以 “帮助大家发现优质编程资源，提升效率” 为目标的完整生态。目前已上线两个产品： 编程导航主站 - 发现优质编程资源 网址： https://www.code-nav.cn 编程导航主页 - 程序员必备主页 网址： https://home.code-nav.cn 为什么需要编程导航？ 总是有很多学编程的朋友问 “有没有学 xx 的资源”、“我需要 xx 资源，能发我一份么”。 在重复接收类似讯息后，我陷入深思。 如今编程资源获取的大环境雾气重重，有很多不太好的现象： 很多名不副实的编程资源被捧上了天，名人效应、一叶障目 好的编程资源被商业利益化，很多人利用信息差，将本来免费的资源进行贩卖 好的编程资源由于作者不出名，没有被人发现 网上的编程资源非常零散，真实性、有效性很不确定 意识到这些问题后，作为一个开发者，我可以做些什么？ 继续去网上搜好的资源，然后传到网盘上，分享给大家？ 一个人的力量终归渺小，好的编程资源环境需要大家的共同努力。 这是『 编程导航 』问世的原因： 提供人人皆可推荐的编程资源导航平台，帮助大家发现优质编程资源。 QA 问答 Q：编程类导航网站都烂大街了

PyTorch 是目前主流的深度学习框架之一，而 JupyterLab 是基于 Web 的交互式笔记本环境。于 JupyterLab 我们可以边记笔记的同时、边执行 PyTorch 代码，便于自己学习、调试或以后回顾。 本文将介绍这样的环境如何进行准备。了解更多： PyTorch 官方文档 JupyterLab 交互式笔记本 安装 Anaconda Anaconda: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 北外镜像源: https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/ # 激活 base 环境 conda activate base 安装 JupyterLab JupyterLab: https://jupyterlab.readthedocs.io/ 应该已随 Anaconda 安装，如下查看版本： jupyter --version 不然，如下进行安装： conda install -c conda-forge jupyterlab 执行 jupyter lab 启动，浏览器会打开 http://localhost:8888/ ： 版本 < 3.0 建议安装 TOC 扩展 ： jupyter labextension install @jupyterlab/toc TOC

一、前言 用Qt做项目过程中，遇到需要用到浏览器控件的项目，可能都会绕不开一个问题，那就是从Qt5.6版本开始mingw编译器的Qt构建套件，不再提供浏览器控件了，之前还可以用webkit控件，这下很多项目要么选择5.6以下版本，要么选择msvc的构建套件，而且大部分的msvc构建套件还不自带浏览器控件，也需要自己编译，只有原配的构建套件比如Qt5.9+VS2015、Qt5.12+VS2017这种搭配才可能有浏览器控件，不然就算你勾选了浏览器控件也不会安装，这样就使得很多依赖浏览器控件的项目比较被动，于是必须寻找一个轻量级的浏览器控件来替代，比如cef、miniblink，个人更倾向于miniblink，用法极其简单，依赖极其精简就一个dll，在linux和mac系统上本来qt就一直会有浏览器控件，所以也就不涉及到跨平台的问题，所以miniblink暂支持windows的缺点也就不算缺点了。 miniblink是一个追求极致小巧的浏览器内核项目，全世界第三大流行的浏览器内核控件。其基于chromium最新版内核，去除了chromium所有多余的部件，只保留最基本的排版引擎blink。miniblink保持了10M左右的极简大小，是所有同类产品最小的体积，同时支持windows xp、npapi。miniblink的作者非常牛逼，QQ昵称叫扫地僧，犹如天龙八部中的扫地僧一般

​ 最近在协助客户进行ESXi GPU 直通配置，因为没有相关文档指导，跳了不少坑，今天把配置过程整理下，留作纪念。 物理机及虚拟机配置 ​ 参考vmware及NVIDIA官网介绍，进行ESXi GPU直通配置时，为了避免一系列的报错，请按照以下要求完成配置。 简单点来说就是： 物理机与虚拟机建议全部使用EFI引导。 ESXi软件建议使用6.7及以上版本，操作系统安装64-bit的。 物理机配置 物理机使用 EFI 引导模式； 若GPU 需要 16 GB 或更多的内存映射（BAR1 Memory），需要在物理机bios中启用GPU直通，设置项名称通常为Above 4G decoding、Memory mapped I/O above 4GB 或 PCI 64-bit resource handing above 4G； BIOS 中启用虚拟化功能： Intel Virtualization Technology for Directed I/O (VT-d) 或 AMD I/O Virtualization Technology (IOMMU)； ESXi虚拟机设置 建议虚拟机系统为64-bit操作系统； If the total BAR1 memory exceeds 256 Mbytes, EFI boot must be enabled for the VM. Note: