cos

之前了解过 Tencent Serverless Toolkit for VS Code 的IDE 插件，刚好借此使用下，相较于之前没有 IDE 插件，编码在本地，但是 debug 非常繁琐，需要上传代码到云端控制台操作，现在有了 IDE 插件从本地编码测试上传部署一条路，快速体验下此为 SCF 添翼的神器。 接下来看看 Serverless + CVM 实战 项目背景 目前有客户有需求对数量众多的测试环境想通过非工作时间进行关机操作，同时腾讯提供关机不收费的 CVM 操作，一定程度可以节省 IT 开支，每天早上工作时间提前进行开机，如此如果人工来操作重复周期性的操作显然非常不合适，但是共有云目前没有提供这种对服务器定时开关机操作的产品功能，只能利用其 API 来进行，但是需要一台具备公网能力的服务器来发起API调用请求，此时刚好利用 Serverless 的 Tencent Serverless Toolkit for VS Code 小试牛刀，本次示例利用腾讯云函数（SCF）简单示例下 Serverless 的一小部分功能。 之前由于没有IDE，将程序部署到SCF后运行不便与调试，现在有了神器Tencent Serverless Toolkit for VS Code，简单方便的本地配置，快速拉取云端函数并可以在本地模拟 COS ，CMQ，API网关等出发事件运行还书

1、容量安全系数 　　交流稳压电源是以输出视在功率(kVA)为标称额定容量，而一 　　般情况下负载都不是纯电阻性的，即功率因数COS￠≠1，稳压器实际能输出的有功功率kW=容量(kVA)×COS￠。所以在实际选型时要按用电设备的额 　　定功率、功率因数和负载类型等具体情况来合理选择稳压电源，其输出功率应留有适当余量，特别是冲击性负载选型时余量要更大，具体选型安全系数见下表 　　负载性质 设备类型 安全系数 选择稳压电源容量 　　纯阻性负载 白炽灯、电阻丝、电炉等设备 1.25~1.5 1.25~1.5倍负载总功率 　　感性、容性负载 荧光灯具、风机、电动机、水泵、空调、电脑、电冰箱等 2 ~ 3 ≥2~3倍负载总功率 　　大电感性、电容性负载(如电动机、电脑)环境下，选型时应考虑负载的起动电流特别大(达额定电流的5~8倍)，所以选择稳压器容量时应是负载功率的2.5~3倍。 　　如：三相电机2.2kW 1台，5.5 kW 1台，选用稳压器时，容量≥(2.2kW+5.5 kW)×2.5=19.25 kVA，即至少要选用三相SJW-20 kVA以上产品的稳压器。 　　2、非补偿式稳压电源输出容量曲线 　　自耦式稳压器(单相0.5kVA~3kVA、10k卧式及以下，三相9kVA及以下)当输入相电压低于198V时，输出容量就开始下降;输入相电压等于 　　160V时，下降到稳压器额定容量的50

博客转自： https://www.cnblogs.com/yangxi/archive/2011/09/16/2178497.html 这一节里，我们再来看看上次的例子，这次我们讲使用高级的键盘控制。在初始化那部分，我们有两个变量：deltaAngle和deltaMode。这些变量控制旋转和移动照相机。当为非0时，照相机执行一些动作，当为0时，照相机就不动，这两个变量的初始值是0，也就是说，照相机初始状态是不动的。 #include <math.h> #include <GL/glut.h> float angle= 0.0 ,deltaAngle = 0.0 ,ratio; float x= 0.0f ,y= 1.75f ,z= 5.0f ; float lx= 0.0f ,ly= 0.0f ,lz=- 1.0f ; GLint snowman_display_list; int deltaMove = 0 ; void reShape( int w, int h) { // Prevent a divide by zero, when window is too short // (you cant make a window of zero width). if (h == 0 ) h = 1 ; ratio = 1.0f * w / h; // 重置投影矩阵

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题目： 解题思路： https://leetcode-cn.com/problems/valid-sudoku/solution/zi-yong-you-xiao-de-shu-du-by-agasar/ 代码： class Solution { public boolean isValidSudoku(char[][] board) { int[][] rows = new int[9][9]; int[][] cols = new int[9][9]; int[][] cells = new int[9][9]; for(int i=0; i<board.length; i++){ for(int j=0; j<board[i].length; j++){ if(board[i][j]!='.'){ int num = board[i][j]-'0'; if(rows[i][num-1]==1)return false; rows[i][num-1]++; if(cols[j][num-1]==1)return false; cols[j][num-1]++; int cell = (i/3) * 3 + (j/3); if(cells[cell][num-1]==1)return false; cells[cell][num-1]++; } } } return true;

先说结论: 皮尔逊相关系数是余弦相似度在维度值缺失情况下的一种改进, 皮尔逊相关系数是余弦相似度在维度值缺失情况下的一种改进, 皮尔逊相关系数是余弦相似度在维度值缺失情况下的一种改进. 如果参加过高考, 那么肯定会这么一个公式: cos<a, b> = a • b / |a|•|b| 假设a = (3, 1, 0), b = (2, -1, 2) 分子是a, b两个向量的内积, (3, 1, 0) • (2, -1, 2) = 3•2 + 1•(-1) + 0•2 = 5 分母是两个向量模(模指的是向量的长度)的乘积. 总之这个cos的计算不要太简单...高考一向这是送分题... 然后问题来了, 皮尔逊系数和这个cos啥关系... 皮尔森相关系数计算公式 其实皮尔逊系数就是cos计算之前两个向量都先进行中心化(centered)...就这么简单 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4389791/blog/4488252

博客转自：http://blog.csdn.net/xie_zi/article/details/1911997 让我们看一个比较好的使用键盘控制的例子。这一章我们将建立一个应用程序。这个程序绘制了一个小的居住着雪人的世界。并且我们将用方向键来移动照相机（即移动视点在场景中漫游）。左右方向键，将照相机绕y轴旋转，上下方向键，将前后方向移动照相机。 这个例子的代码放在下面。首先我们处理初始状态。 #include <math.h> #include <GL/glut.h> #include <stdlib.h> static float angle= 0.0 ,ratio; static float x= 0.0f ,y= 1.75f ,z= 5.0f ; static float lx= 0.0f ,ly= 0.0f ,lz=- 1.0f ; static GLint snowman_display_list; 注意我们包含了math.h头文件。我们需要计算旋转角。上面变量的含义到后面你就会清楚了，但我们还是简单的描述下： 1：angle：绕y轴的旋转角，这个变量允许我们旋转照相机。 2：x,y,z：照相机位置。 3：lx,ly,lz：一个向量用来指示我们的视线方向。 4：ratio：窗口宽高比（width/height）。 5：snowman_display_list

添加一个带宽模块 80M 带宽 ZXAN(config)#gpon ZXAN(config-gpon)#profile tcont T-80M type 3 assured 81920 maximum 500000 ZXAN(config-gpon)#exit ZXAN(config)#exit ZXAN#write 第一步 ONU 注册 interface gpon-olt_1/2/2 onu 14 type ZTE-F804/8-G sn ZTEGC0C56AEC ! 第二步 配置 ONU 模板及 QINQ 假设监控 ONU 使用 vlan 298 interface gpon-onu_1/2/2:14 name 14 description 14$$14$$ tcont 1 name JK-HYWL profile T-80M gemport 1 name JK-HYWL unicast tcont 1 dir both encrypt 1 enable downstream switchport mode hybrid vport 1 service-port 1 vport 1 user-vlan 298 vlan　298 ! 第二步 配置 ONU 的端口 pon-onu-mng gpon-onu_1/2/2:14 service JK-HYWL gemport 1

TF之LSTM：利用基于顺序的LSTM回归算法对DIY数据集sin曲线(蓝虚)预测cos(红实)(matplotlib动态演示)—daiding 输出结果 代码设计 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 BATCH_START_TEST = 0 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS # xs shape (50batch, 20steps) xs = np.arange(BATCH_START, BATCH_START+TIME_STEPS*BATCH_SIZE).reshape((BATCH_SIZE, TIME_STEPS)) / (10*np.pi) seq = np.sin(xs) res = np.cos(xs) BATCH_START += TIME_STEPS return [seq[:, :, np.newaxis], res[:, :, np.newaxis], xs] class

作为强迫症患者，一直对自动化部署非常痴迷，个人认为全自动部署最重要的就是稳定可靠。经过研究测试，最终使用 GitHub 和腾讯云两大平台，成功完成了全自动部署网站的实践。 本文来自 Serverless 社区用户「Stille」投稿 方案简介 业务需求 博主有一个简单的纯静态文档站点 docs.ioiox.com ，使用的的是 docsify 项目的 Markdown 渲染程序，平时通过本地 VSCode 编辑文档，并提交到 GitHub。早前是直接使用 GitHub Pages 绑定域名来访问，但由于网络问题，体验并不好。 寻求方案 腾讯云对象存储 COS 服务能够提供静态网页服务，并可以配置 CDN 域名进行访问。那么就需要解决以下两个问题: 如何使 GitHub 自动同步文件到腾讯云 COS 腾讯云 COS 对应的 CDN 如何自动刷新 解决方案 GitHub Action - 配置每次 Push 代码后自动上传到 COS 腾讯云云函数 SCF - 检测到 COS 内文件变动后自动刷新对应的 CDN 链接 方案流程图 第一阶段 - GitHub Actions 2019 年 11 月，GitHub 正式开放了 GitHub Actions 这个功能，不再需要申请就能自由使用，目前是按照 workflow 的使用时长来收费，个人用户每月 2000 分钟的免费额度也基本够用了。