相关文章
Java动态追踪技术--BTrace
Java动态追踪技术
需求翻译官的日常工作不是在的改bug，发布代码，就是在加日志查找bug的路上。查BUG的过程是痛苦的，我们总是在不停的看代码，修改代码，添加日志，从而帮助我们发现问题，这种形式是…
java btrace_基于Btrace的监控调试
btrace快速入门 简介： BTrace是Java的安全可靠的动态跟踪工具。 它的工作原理是通过 instrument asm 来对正在运行的java程序中的class类进行动态增强。也就是说btrace可以在Java程序运行时，动态地向目标应用程序的字节码注入追踪代码。 说他是安全可靠…
【基于Btrace的监控调试】
Btrace简介(Docker可选择阿里arthas)
建议使用JDK8 Btrace可以动态地向目标应用程序的字节码注入追踪代码。 JavaComplierApi、JVMTI、InstrumentationASM Btrace安装入门
Btrace Btrace_V2.2.2 新建环境变量BTRACE_HOME 添加Path:%BTRACE_HOME%\bin 两种运行脚本方式 在JVis…
btrace 开源！基于 Systrace 高性能 Trace 工具
介绍 btrace（又名 RheaTrace） 是抖音基础技术团队自研的一款高性能 Android Trace 工具，它基于 Systrace 实现，并针对 Systrace 不足之处加以改进，核心改进点如下。 效率提升：编译期间为 App 方法自动注入自…
动态追踪技术之BTrace
BTrace是什么
BTrace 是一个开源项目。旨在为 java 提供安全可靠的动态跟踪分析工具。 Btrace 基于动态字节码修改技术 (Hotswap) 来实现运行时 java 程序的跟踪和替换。Btrace的脚本是用纯java 编写的，基于一套官方提供的 annotation，使跟踪逻辑实现起…
字节跳动开源神器：btrace 2.0 技术原理大揭秘
项目 GitHub 地址：https://github.com/bytedance/btrace 1
背景介绍 在一年多前，我们对外正式开源了 btrace（AKA RheaTrace），它是基于 Systrace 的高性能 Trace 工具，目前字节跳动已经有接近 10 产品团队使…
btrace使用记录
关于作者：CSDN内容合伙人、技术专家， 从零开始做日活千万级APP。 专注于分享各领域原创系列文章 ，擅长java后端、移动开发、商业变现、人工智能等，希望大家多多支持。 未经允许不得转载 目录 一、导读二、使用三、 推荐阅读 一、导…
btrace：binder_transaction+eBPF+Golang实现通用的Android APP动态行为追踪工具
一、简介： 在进行Android恶意APP检测时，需要进行自动化的行为分析，一般至少包括行为采集和行为分析两个模块。其中，行为分析有基于规则、基于机器学习、基于深度学习甚至基于大模型的方案，各有各的优缺点，不…
SPOT-RNA:使用二维深度神经网络和迁移学习的集合进行 RNA 二级结构预测
摘要：我们的大部分人类基因组都会转录成结构和功能未知的非编码 RNA。获得非编码 RNA 的功能线索需要准确的碱基配对或二级结构预测。然而，当前基于折叠的算法的此类预测性能十多年来一直停滞不前。在这里，我们建议使用深度上下文学习进行碱基…
「docker实战篇」python的docker- 抖音视频抓取（中）（25）
本次主要针对python对上次抖音分享的页面中的_signature进行解析并完成抖音视频的下载。源码：https://github.com/limingios/dockerpython.git （源码/「「docker实战篇」python的docker- 抖音视频抓取（下）（24ÿ…
centos防火墙关闭了，外网依然无法访问
问题1 docker启动后提示
WARNING: IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work.解决方案如下： 修改配置文件：
vim /usr/lib/sysctl.d/00-system.conf追加 net.ipv4.ip_forward1接着重启网络
[rootlocalhost mytomcat]# systemctl restart…
pytorch的vgg19的预训练模型提取图片特征
概要
推荐中item侧的特征，item的头图、封面等是一个比较好的特征。但当物料比较少时不可能自己搭建模型训练提取图像特征。比较好的处理方法就是运用torchvision.models模块中的预训练好的模型进行特征提取。 最近，在相关的内容，并且在提取特…
基于vgg19神经网络模型实现风格转化的图像处理项目
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms, models
#自动下载vgg19的参数文件并导入
vgg models.vgg19(pretrainedTrue).features
#查看模型结构
#print(vgg)…
VGG16和VGG19
迁移学习
迁移学习（transfer learning）：将训练好的模型（预训练模型）参数迁移到新的模型来优化新模型训练。
因为大部分的数据和任务都是存在相关性的，所以可以通过迁移学习将预训练模型的参数（…
VGG16网络，VGG19
目录
前言
VGG原理
这里解释一下为什么使用2个3x3卷积核可以来代替5*5卷积核：
VGG网络结构
VGG优缺点
VGG优点
VGG缺点 前言
VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的（大家应该能看出VGG名字的由来了）。该网络是在ILSVRC 2014…
基于VGG19的图片分割网络
语义分割网络 语义分割是对图像在像素级别上进行分类的方法，在一张图像中，属于同一类的像素点都要被预测为相同的类。因此语义分割是从像素级别来理解图像。
注意，语义分割仅仅是把某一类划分出来，而针对每个个体没办法进行分割(…
VGG19-图像风格迁移
先导入包
import tensorflow as tf
import IPython.display as display
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import PIL.Image
import time
import functools 迭代了50次（次数过少）的效果 迭代800次 定义一个加载图像的函数࿰…