最近针对Dubbo中核心的知识点做了一次系统的学习，现对本次学习Dubbo的过程做一次总结。
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5G 专业名字叫IMT-2020
3G 叫IMT-2000
4G叫IMT-Advance
IMT:国际移动通信系统5G要求必须满足eMBB,mMTC,URLLC
增强型MBB:AI，高带宽
海量连接的物联网业务:车联网：联网数量
超高可靠性与超低时延业务：时延
Author：AXYZdong 自动化专业 工科男
有一点思考，有一点想法，有一点理性！
定个小小目标，努力成为习惯！在最美的年华遇见更好的自己！
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新人上路，请多多指教。 一直想写博客，今天才开始写第一篇。—————————————————————————————————————————————————————————-
在这个凡事皆互联的时代，越来越多的人和物成为互联网上的节点，不断扩充着互联网这张大网的边界。节点即价值，更多的节点意味着更大的价值。那么如何去承载更多的节点就成为IT从业人士首要解决的问题。
大家好，今天小枣君想和大家聊一个比较热门的话题——“云网融合”。 这些年来，随着云计算的快速发展，还有5G建设的全面启动，“云网融合”这四个字频繁出现在我们面前，吸引了很多人的关注。
论文链接这篇论文主要以VoteNet作为backbone，并在上面提出了一系列改进。由下图可以看出：（1）其将votenet中的PointNet++换成了特征捕捉能力更强的GCN。（2）在up-sample的多层每一层都接上voting模块，整合了多个尺度的特征。（3）在proposal之间也使用GCN来增强特征的学习能力。
使用淘宝提供的地址：https://npm.taobao.org/dist/phantomjs/下载后解压文件，看情况配置环境变量
6月15日消息，华为与比亚迪合作，拟与之探索华为麒麟芯片上车的规划，这标志着华为在5G商用、车联网智能解决方案方面又有了最新进展。此前，华为就曾推出5G通信芯片、HiCar投屏方案等上车计划，这次则可以说是前一次计划的延伸。
最近有很多小伙伴反映，快手视频获取的时候，使用抓取网页结构的方式，被登陆验证拦截了，既然登陆被拦截，那我们就模拟登陆，学过web的同学知道，登陆是依据cookie和session保持状态的以下就是使用php模拟登陆。更多精彩，先不忙订阅，仔细看，有折扣哦
一、硬件成本：
（1）stm 32 ：150元左右
（2）DHT11：10元
（3）LM386及扬声器： 30元
下图中的两条线即为车道：
我们的任务就是通过 OpenCV 在一段视频（或摄像头）中实时检测出车道并将其标记出来。其效果如下图所示：
这里使用的代码来源于磐怼怼大神，此文章旨在对其代码进行解释。
人工智能标准化白皮书(2018版)Andrew Ng (吴恩达)Microsoft(微软公司)样本(sample)、示例(instance)：
最近在学习xlua，引申到的内容是热更新和服务器对版本的控制和对更新包的管理。
想必很多小伙伴都用过中国移动的物联网平台 OneNet，作为一款 PaaS 物联网开放平台，OneNet 帮助开发者轻松实现设备接入与设备连接，并提供设备管理、数据展示、数据分析等功能，打造了很多不错的综合性物联网解决方案。
先将图片矩阵化，对不同的通道分别进行二维傅里叶变换。二维离散傅里叶变换是将图像从空间域转换到频域的变换方法。图像实质上是二维的数表或矩阵。将空间域（二维灰度数表）的图像转换到频域（频率数表）能够更直观地观察和处理图像，也更有利于进行频域滤波等操作。二维离散傅里叶变换的公式如图。
式中 f(x,y) 代表一幅大小为 M x N 的矩阵，其中 x = 0,1,2,···,M-1 和 y = 0,1,2,···,N-1 ，F(u,v) 表示 f(x,y) 的傅里叶变换。可以转换为三角函数表示方法，其中 u 和 v 可用于确定正余弦的频率。 F(u,v) 所在坐标系被称为频域，由 u = 0,1,2,···,M-1 和 v = 0,1,2,···,N-1 定义的 M x N 矩阵常称为频域矩阵。f(x,y) 所在坐标系被称为空间域， 由 x = 0,1,2,···,M-1 和 y = 0,1,2,···,N-1 所定义的 M x N 矩阵常被称为空间域矩阵。显然频域矩阵的大小与原空间域矩阵大小相同。频域矩阵中每个点的都代表了一个频率为 u，v 的函数，这些函数在空间域的组合即为原函数 f(x,y)。
Portworx的商业价值减少基础架构成本30~60%，减少风险，加速容器化应用。在一个快速变化、多云架构的环境中，企业快速部署新应用的压力越来越大。为了达到敏捷性，企业开始采用更先进的以容器为基础的应用架构。Gartner统计在2020年，50%的国际级公司会在生产系统中使用容器技术。2020年，超过20%的企业存储资源会被用以支撑容器化应用，而这一数字在之前不超过1%。然而，传统的存储解决方案对分布式的容器化环境来说过于复杂、成本高昂、且不稳定。
每张图片由很多色点组成，每个色点就是一个像素，而图片的分辨率，就是图片上的像素的多少=长方向上的像素*宽方向上的像素。这里每个像素上都有一个值，被称为像素值，可以是0和1，也可以是0到255之间的数，也可以是一个数组如（0，0，255）等等，像素值的范围决定了图片的质量，效果等等，而显而易知，分辨率越高，像素值越多，图片质量也自然越好。
官方软件产品操作指南 (169)