///<summary>///UTF8转换成GB2312///</summary>///<paramname="text"></param>///<returns></returns>publicstaticstringUTF8ToGB2312(s...

GB2312转化为UTF-8：stringLanChange(stringstr){Encodingutf8;Encodinggb2312;utf8=Encoding.GetEncoding("UTF-8");gb2312=Encoding.GetEncoding("GB2312");byte[]gb=gb2312.G...

简单模式很简单：生产者、队列和消费者。生产者向队列发送消息，消费者监听队列并消费消息工作模式工作：一个生产者，一个队列和多个消费者。生产者向队列发送消息，多个消费者监听同一个队列的消费消息发布/订阅模式发布/订阅：发布/订阅模式包括一个生产者、一个交换机、多个队列和多个消费者。交换机(Exchange)直接绑定到队列。...

Zigbee 是一种基于标准的无线技术，旨在实现低成本，低功耗的无线机器对机器（M2M）和物联网（IoT）网络。Zigbee适用于低数据速率，低功耗应用，是一种开放标准。...

　　gb50174-2017电子版是中华人民共和国工业和信息化部提供的官方规范标准，对建设数据中心的提供了一个完整的规范标准，欢迎有需要的下载。　　新国标在《电子信息系统机房设计规范》GB50174－2008的基础上做了一些修编，主要修编内容如下：　　1、根据互联网和云计算数据中心技术的发展，对A级数据中心性能要求进行...

可以用命令行参数来修改端口号java-jar打包之后的SpringBoot.jar --server.port=8000也可以把修改端口号的配置放到JVM参数里：-Dserver.port=8011这样启动的端口号就被修改为8011了。...

RGBBayerColor分析Bayer色彩滤波阵列拜耳色彩滤波阵列（BayerColorFilterArray，CFA）是非常有名的彩色图片的数字采集格式。色彩滤波器的模式如上图所示，由一半的G，1/4的R，1/4的B组成。拜耳色彩滤波器的模式、序列、滤波器有很多种，但最常见的模式是由Kodak提出的2*2模式。当I...

Bayer RGB和RGB Raw   对于SENSOR来说,Bayer RGB和RGB Raw两者的图象结构都是BG/GR的(Bayer pattern说的是COLOR FILTER的结构,分为两种：STD Bayer...

      第一次写博客，有时候在工作中遇到解析XML文件，节点属性值为中文的情况，需要转换编码，VC默认是的是GB2312,遇到中文就出现乱码，下面是UTF-8和GBK2312的互相转换，有画蛇添足的地方，希望各位大神指出：#include"windows....

首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念：/函数计算（FunctionCompute）:函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息 参考。F...

从用户的视角来感受一个开源项目的成长，是我们推出「开发者说」专栏的初衷，即在开发者进行开源项目选型时，提供更为立体的项目信息。专栏所有内容均来自作者原创/投稿，本文是「开发者说」的第6篇，作者JasonJoo，@友乐活（北京），SentinelCommitter.1st：《深度剖析开源分布式事务方案Seata的事务协调...

转自：https://blog.csdn.net/xiaobing_122613/article/details/81866445IntellijIDEA在引入代码后，出现编译错误。Information:java:Multipleencodingssetformodulechunkplatf"GBK"willbeus...

2018.07.1322:483071浏览字号鄙人调参新手，最近用lightGBM有点猛，无奈在各大博客之间找不到具体的调参方法，于是将自己的调参notebook打印成markdown出来，希望可以跟大家互相学习。其实，对于基于决策树的模型，调参的方法都是大同小异。一般都需要如下步骤：首先选择较高的学习率，大概0.1附...

XGBoost的参数一共分为三类：通用参数：宏观函数控制。Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。学习目标参数：控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目...

转https://blog.csdn.net/ruding/article/details/78328835简介当模型没有达到预期效果的时候，XGBoost就是数据科学家的最终武器。XGboost是一个高度复杂的算法，有足够的能力去学习数据的各种各样的不规则特征。用XGBoost建模很简单，但是提升XGBoost的模型...