编写与测试简单的Service和Client（Python）
01 导读C++ 代码必须通过编译生成可执行文件；
python 代码是可执行文件，不需要编译；
开发的功能包都放在 catkin_ws 这样一个工作空间里；
新建的功能包取名为 service_example，实现两个整数求和为例，client 端节点向 server 端节点发送 a、b 的请求，server 端节点返回响应 sum=a+b 给 client 端节点；
服务编程流程
创建服务器
创建客户端
添加编译选项
运行可执行程序
02 功能包的创建在 catkin_ws/src/ 目录下新建功能包 service_example，并在创建时显式的指明依赖 rospy 和 std_msgs，依赖 std_msgs 将作为基本数据类型用于定义我们的服务类型。打开命令行终端，输入命令：
12345$ cd ~/catkin_ws/src# 创建功能包 topic_example 时，显式的指明依赖 rospy 和 std_msgs，# 依赖会被默认写到功能包的 CMakeLists.txt 和 package.xml 中$ catkin_crea ...
使用Python从AS号查询IP段的方法与实现
在网络管理和安全监控中，了解特定的自治系统（AS）号与其管理的IP地址范围之间的关系是非常重要的。IP地址范围通常用于确定特定网络实体的活动范围，因此能够从给定的AS号查询相关的IP地址段是一项有用的任务。
本文将介绍如何使用Python语言从给定的AS号查询相关的IP地址段，以及实现该过程的方法。
1. AS号与IP地址的关系自治系统号（AS号）是互联网中的一个重要概念，它是分配给互联网服务提供商（ISP）或其他网络实体的唯一标识符。每个AS号都管理着一组IP地址，这些IP地址可以用于路由和网络通信。
2. 从AS号查询IP地址段的方法要从给定的AS号查询相关的IP地址段，可以通过访问WHOIS数据库或使用网络爬虫从特定网站上提取信息。在本文中，我们将介绍如何使用Python编程语言结合网络爬虫技术来实现这一目标。
3. 实现过程首先，我们需要选择一个提供了AS号与IP地址对应关系的网站作为数据源。例如，可以选择像bgp.he.net这样的网站，它提供了从AS号查询IP地址段的功能。
接下来，我们可以编写Python代码来实现以下步骤：
使用urllib库发送HTTP请求，从选择的 ...
使用 Docker 在 PyTorch 环境中训练模型
在机器学习和深度学习任务中，使用 Docker 可以方便地构建和管理环境，特别是在涉及到复杂的依赖关系和 GPU 加速的情况下。本文将介绍如何使用 Docker 构建一个 PyTorch 环境，并在其中运行训练脚本。
准备工作首先，我们需要编写一个 Dockerfile，该文件描述了我们的 Docker 镜像应该包含的内容和操作步骤。以下是一个示例 Dockerfile：
12345678910111213141516# 使用官方 PyTorch 镜像作为基础镜像FROM pytorch/pytorch:1.8.0-cuda11.1-cudnn8-devel# 设置工作目录WORKDIR /app# 复制应用程序代码到镜像中COPY train.py /app/train.py# 安装应用程序依赖#RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 如果有额外的依赖，可以在 requirements.txt 中指定RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
使用PyTorch进行植物叶片分类：从数据准备到模型训练
植物叶片分类是一个常见的计算机视觉任务，可以通过深度学习技术来解决。在这篇博客中，我们将使用PyTorch来实现一个植物叶片分类器。我们将从数据准备开始，一直到模型训练和评估。
数据准备首先，我们需要获取数据集。我们从指定的URL下载了一个zip文件，其中包含了训练和测试图像数据以及相应的标签文件。我们使用Python的requests和zipfile库来下载和解压缩这个文件。
然后，我们加载了CSV格式的标签文件，并对标签进行了排序。这些标签将用于将植物叶片类别转换为数字标签，以便于模型训练。
接下来，我们定义了一个自定义的PyTorch数据集类，用于加载图像数据并进行预处理。我们使用PIL库加载图像，并根据需要对图像进行大小调整和数据增强。
模型准备我们选择了预训练的ResNeXt-50模型作为我们的基础模型，并在其基础上进行微调。我们使用了PyTorch提供的预训练模型，并根据需要修改了最后一层全连接层的输出大小，以适应我们数据集的类别数量。
模型训练在模型训练之前，我们首先对模型的参数进行了设置。我们选择了Adam优化器，并定义了学习率和权重衰减等超参数。我们还使用了余弦退火学 ...
ROS自定义Msg消息
自定义消息流程在Ros中，如果没有现成的消息类型来描述要去传递的消息时，我们会自定义消息。
通常我们会新建一个Package来去自定义消息，这个Package一般不去写任何的业务逻辑，只是用来声明自定义的消息类型，可以只定义一种消息类型，也可以定义多种消息类型，根据业务需求来定。
所以，首先我们单独的创建一个package，我们取名为demo_msgs，一定要要添加roscpp，rospy，rosmsg的依赖。
1 . 创建msg目录在pakage目录下新建msg目录
2. 新建msg文件创建的这个Student.msg文件就是自定义消息文件，需要去描述消息的格式。
我们可以编辑代码如下
12string nameint64 age
这个自定义的消息包含两个数据形式，name和age，name的类型 是string，age的类型是int64。
这个msg文件其实遵循一定规范的，每一行表示一种数据。前面是类型，后面是名称。
ros不只是提供了int64和string两种基本类型供我们描述，其实还有很多，具体可以自行搜索
3. 配置package.xml文件在package.xml种添加如 ...
理解和构建用于MNIST分类的卷积神经网络
在深度学习领域，构建神经网络来解决各种任务是一项令人兴奋的工作。在本文中，我们将深入探讨使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）对来自流行的MNIST数据集的手写数字进行分类。
1、导入库和加载数据首先，让我们通过导入必要的库和加载MNIST数据集来设置我们的环境。PyTorch和torchvision对于处理数据和创建神经网络至关重要，而matplotlib则有助于可视化图像。
12345678import numpy as npimport torchfrom torchvision import datasets, transformsimport matplotlib.pyplot as pltimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optim
现在，让我们加载数据集。我们将对数据进行归一化处理，以使其均值为零，方差为1，以确保训练稳定性。
123456789101112131415train_loader = torch.uti ...
Hexo博客SEO搜索引擎优化技巧
Hexo 是一个非常受欢迎的静态网站生成器，可以将 Markdown 文件转换为 HTML 静态网页。如果您想要优化 Hexo 网站的 SEO，可以考虑以下几点：
1、关键词优化在您的文章中使用关键词是提高搜索引擎排名的一个重要因素。但是要注意不要滥用关键词，否则可能会被搜索引擎视为垃圾内容而降低排名。
在 Hexo 中，您可以使用插件比如 hexo-generator-seo 来优化您的关键词。这个插件可以自动生成网页的 meta description 和 meta keywords，还可以自定义每个页面的标题和描述。您可以在页面的 front-matter 中设置这些选项，比如：
12345title: "我的博客文章"date: 2023-04-04 10:00:00tags: ["Hexo", "SEO"]description: "这篇文章将会介绍如何优化 Hexo 网站的 SEO"keywords: "Hexo, SEO, 关键词"
2、SitemapSitemap 是一 ...
《解读基金-我的投资观与实践》阅读笔记
基金投资是目前比较受欢迎的一种投资方式，相比于股票投资和房地产投资，基金投资的风险相对较小，但收益也比较可观。在进行基金投资之前，我们需要了解一些基本概念和投资要点。
基金的基本概念基金是指投资者集资，由专业的基金管理人根据一定的投资目标和原则，通过买卖证券、金融衍生品等方式进行资产配置的一种集合性投资方式。基金的种类包括股票型基金、债券型基金、混合型基金、货币型基金等。投资者可以根据自己的风险偏好和投资目标来选择合适的基金种类进行投资。
如何选择基金在选择基金时，需要考虑基金公司、基金经理和基金业绩等因素。
基金公司：选择大型、知名的基金公司更为稳妥，因为这些公司在基金管理、运作等方面具有更为丰富的经验和资源。
基金经理：基金经理是基金投资的核心，投资者需要关注基金经理的经验、业绩和风格等因素，选择具有较高水平的基金经理进行投资。
基金业绩：基金业绩是选择基金的重要参考因素，投资者需要仔细分析基金的历史业绩和长期表现，以及基金的风险收益比等因素。
基金定投的优势基金定投是指定期定额地购买基金，这种投资方式可以帮助投资者在长期持有中降低风险，平稳地实现资产增值。基金定投的优势 ...
基于令牌桶算法的Java限流实现
令牌桶算法是一种流量限制算法，通常用于限制对服务的请求速率。它通过维护一个桶来存储令牌来实现限流。每当有请求需要被处理时，都需要先从桶中获取一个令牌。如果桶中有可用令牌，请求就会被处理，并且令牌会被从桶中移除。如果桶中没有可用令牌，请求就会被拒绝或等待。
桶中的令牌是按固定的速率进行填充的，这个速率就是限流的速率。这种算法的优点是它可以平滑地处理请求，可以避免突发请求造成的服务崩溃。
令牌桶算法在多种场景下都有应用，如在网络流量控制、服务限流、网络防火墙等场景都可以应用这种算法。
首先，需要创建一个桶来存储令牌，这里可以使用 Java 的 Semaphore 类来实现。Semaphore 类是一个信号量类，可以用来控制线程的并发访问。
接下来，需要启动一个线程来不断地向桶中填充令牌。这里可以使用 Java 的 ScheduledExecutorService 来实现。ScheduledExecutorService 可以让你在给定的延迟之后或者在给定的间隔之后执行任务。
当请求需要被处理时，程序会从桶中尝试获取一个令牌。如果桶中有可用令牌，请求就会被处理，并且令牌会被从桶中移除。如果桶 ...
【Go编程基础】15-项目与坑
slice 与 append 的坑初始容量被超过了，它会新建一个slice，然后把旧的内容拷贝过去，然后append数据，这就会导致底层数组改变了，期望的结果可能就不是预期的了
12345678910111213func Pingpong(s []int) { s = append(s, 3) // 原来的容量为0，append之后，重新分配了内存地址，s跟原来的slice s已经不是同一个了}func main() { s := make([]int, 0) // 初始化slice s，初始容量为0，长度为0 fmt.Println(s) Pingpong(s) fmt.Println(s)}输出（两次打印的slice结果都是空）：[][]
怎么解决这个问题？答案是增加返回值
1234567891011121314func Pingpong(s []int) []int { // 希望修改slice的，设置返回值，通过返回值去返回数据 s = append(s, 4) // 原来的容量为0，append之后，重新分配了内存地址，s跟 ...