使用Visual Studio构建完整的CI/CD流水线
本文将演示如何在Visual Studio中构建完整的CI/CD流水线，并利用Visual Studio的新的Continuous Delivery扩展来实现应用程序部署到Azure
关于：在企业局域网中启用 Delivery Optimization
1、技术说明： 1）Windows Update Delivery Optimization（WUDO）服务类似于 torrent，并且基于点对点（P2P）原则： - 在从 Windows Store 下载 Windows Update 或应用程序之前，计算机会尝试在本地网络中的附近计算机上查找该文件。 - 如果找到该文件，计算机则从相邻计算机下载该文件
windows 完全禁用传递优化服务+Delivery Optimization 拒绝访问
Delivery Optimization是关于 windows系统更新 的一项服务，它会自动在E盘或某个盘生成 文件夹Delivery Optimization ，里面是一些缓存，强迫症可能很不爽。 如果你直接右键，修改属性，启动类型为：禁用，通常是 拒绝访问 计算机HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetServicesDoSvc 下 start值
Kafka-消费者-传递保证语义(Delivery guarantee semantic)
Kafka服务端并不会记录消费者的消费位置，而是由消费者自己决定如何保存如何记录其消费的offset。 在Kafka服务端中添加了一个名为“__consumer_offsets”的内部Topic,为了便于描述简称“Offsets Topic”。 Offsets Topic可以用来保存消费者提交的offset,当出现消费者上/下线时会触发Consu
一条命令上线MSF(Metasploit)-web_delivery模块
最近比较多人问我，如果在实战里getshell了，比如各种OA的rce，但是会碰到权限很低，不是root或者是system权限的情况，而且在拿到shell之后不知道怎么提权，不知道下一步该干嘛，后渗透不是很熟练等等等等。所以我就趁今晚月色那么漂亮，顺便记一下web_delivery模块。 如果被
【常识】windows更新时，tlu.dl.delivery.mp.microsoft.com是什么
发现windows系统更新时，持续性访问tcp:tlu.dl.delivery.mp.microsoft.com:80： 参考： https://www.reddit.com/r/sysadmin/comments/ogx1b4/just_started_seeing_tons_of_traffic_from/ 原贴： https://docs.microsoft.com/en-us/windows/privacy/windows-endpoints-1909-non-enterprise-editions 说明*.tlu.dl.delivery.mp.microsoft.com是Used to download ope
LeetCode 1359. Count All Valid Pickup and Delivery Options【动态规划,组合数学】1722
本文属于「征服LeetCode」系列文章之一，这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁，本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止；由于LeetCode还在不断地创建新题，本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中，我不仅会讲解多种解题思路及其优化，
Continuous Distributions: Uniform, Normal, and Gamma
作者：禅与计算机程序设计艺术 在过去的几十年里，许多领域都出现了很多统计分布的变化。从早期的正态分布到后来的指数分布、卡方分布等，各种分布也逐渐形成自己的发展历史。统计学中的一些技术或者模型需要根据数据分布进行选择和建模，所以需要对不同分布的特
【论文】Continuous Rapid Action Value Estimates阅读笔记
之前在阅读KR-UCT论文时，里面提到过与UCT结合的主要两种启发式方法旨在指导探索策略，通过使用渐进拓宽（PW）限制考虑的行动的数量，并使用快速行动价值估计（RAVE）选择最有前途的行动。因此找了一篇RAVE来学习一下。 MCTS最常使用上置信树算法来处理探索和利用之间的
Python 错误 ValueError: Unknown Label Type: ‘continuous‘
本文将解决 Python 中出现 ValueError: Unknown label type: ‘continuous’ 错误的原因和解决方案。 当我们尝试在连续目标变量上训练 sklearn 导入的分类器时，Python 解释器会抛出此错误。 K 最近邻、决策树、逻辑回归等分类器预测输入变量的类别。 类变量采用离散或分类形式，例如 0
Super Resolve Dynamic Scene from Continuous Spike Streams论文笔记
近期，脉冲相机在记录高动态场景中展示了其优越的潜力。不像传统相机将一个曝光时间内的视觉信息进行压缩成像，脉冲相机连续地输出二的脉冲流来记录动态场景，因此拥有极高的时间分辨率。而现有的脉冲相机重建方法主要集中在重建和脉冲相机相同分辨率的图像上。
【论文解读】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation
一.介绍 1.1 前置知识 1.1.1 in-context learning At the limit, GPT-3 (Brown et al, 2020) can be deployed using in-context learning, which is a form of prompting, without modifying any LM parameters. \\\"部署\\\" 指的是将 GPT-3 模型用于实际应用或特定任务的过程。 \\\"In-context learning\\\" 是一种 通过提供上下文或附加信息来指导
Jenkin：Failed to start Jenkins Continuous Integration Server问题解决
官方安装的本本2.387以上需要jdk11 systemctl启动时调用的jenkins.service文件在/usr/lib/systemd/system目录下，无法调用/etc/init.d/下的jenkins 如果遇到服务方式无法启动jenkins，则需要修改jenkins.service来进行适配： 记得修改路径地址 默认是注释掉的，打开然后修改jdk指定路径 其中/xx/jdk-
002-Jenkins-Failed to start Jenkins Continuous Integration Server
我这个是因为JDK的版本太低了。我使用的JDK版本是1.8，需要升级到JDK11 1、跟这个图图一样样的 2、修改配置： 配置文件启动是jenkins 用户，改成启动用户。建议root。 端口顺手改成别的 3、测试报错信息 cd /etc/init.d # 启动
论文笔记：Continuous Trajectory Generation Based on Two-Stage GAN
2023 AAAI 建模人类个体移动模式并生成接近真实的轨迹在许多应用中至关重要 1）生成轨迹方法能够为城市规划、流行病传播分析和交通管控等城市假设分析场景提供仿仿真数据支撑 2）生成轨迹方法也是目前促进轨迹数据开源共享与解决轨迹数据隐私问题的可行解决方案 在不