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收录了 rush 频道下的 50 篇内容
Rush——Ruby 中的面向对象 shell
Rush是基于Ruby开发的全新的面向对象shell。与类似bash的shell不同，Rush通过对象而不是字符串来进行命令交互。这使得通过常规 Ruby来实现对文件及其他对象的迭代成为可能。Rush还具备远程shell和其他更多的功能。InfoQ采访了Rush的创始人Adam Wiggins。
Scene.js 库：创建基于时间轴的动画
Scene.js 是一个基于 JavaScript 时间轴的动画库，用于创建动画网站，作为一个动画时间轴库，它允许你创建对象的移动和位置的时间顺序。
我们怎样将官网的加载时间缩短 1.7 秒？
通过在自己的服务器上加载第三方JS代码，casper的技术人员成功将官网加载时间缩短1.7秒。
云原生机甲的构想
现在云原生领域已经涌现出大量的云原生中间件，如istio、envoy、argo等，但这些产品单个拿来使用的时候往往达不到我们系统的要求，或者配置起来很繁琐。比如我们想使用流量泳道等体系化方案时，单纯的改动一个场景不能支持。每个产品都支持体系化的流量泳道方
联邦云高效的云计算解决方案
联邦云是一种创新性的技术平台，致力于将各大云计算巨头如阿里云、腾讯云和华为云等统一起来，以实现更高水平的合作和资源共享。通过联邦云，不同云平台可以无缝协同工作，相互之间实现数据交换和服务集成，为用户提供更加全面、高效的云计算解决方案。
云原生机甲, 真正的服务网格
CloudMecha是一个云原生机甲项目，与目前市面上流行的servicemesh(服务网格)类似，但CloudMecha才是真正的服务网格。就目前最火的项目istio来说，控制面下发配置信息到数据面，数据面充当的是服务代理的角色，这充其量算是一个代理网格，CloudMecha是将配置直
Pytorch 基础 -tensor 数据结构
torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于 numpy 的 array。可以使用使用 torch.tensor() 方法将 python 的 list 或序列数据转换成 Tensor 数据，生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor。
目标检测模型基础知识
边界框：在⽬标检测领域⾥，我们通常使⽤边界框（bounding box，缩写是 bbox）来描述⽬标位置。边界框是⼀个矩形框，可以由矩形左上⻆的 x 和 y 轴坐标与右下⻆的 x 和 y 轴坐标确定。
神经网络基础部件 - 损失函数详解
本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。
数字图像处理笔记
本文章是对《数字图像处理》书中知识概念、定理、公式的总结知识，并给出了自己的理解，部分涉及具体应用代码，主要是原理解析和算法总结。学习数字图像处理能让我们更深入理解计算机视觉领域的内容。
Halcon 快速入门教程
工业智慧视觉应用主要涉及四个场景：识别、测量、定位、检测。`HALCON` 是德国 MVtec 公司开发的一款综合性的机器视觉标准软件，拥有全球通用的集成开发环境（HDevelop）。
Pytorch 基础 - 张量基本操作
Pytorch 中，张量的操作分为结构操作和数学运算，其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构，数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。
目标检测模型的评价标准 -AP 与 mAP
为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准。
创作技术博客以来的一些成就
以前都是在 github 上默默更新自己的技术笔记仓库，从2022年国庆后开始把博客发布到知乎、csdn、博客园、掘金、51cto博客平台。
神经网络模型复杂度分析
终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。
使用云函数实现定时签到
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