Zikula 1.5Tiki Wiki CMS PivotX流量

Tiki Wiki CMS的帖子:t/756878 Tiki Wiki CMS在帖子里找到解决Zikula 1.5后,才发现原来PivotX siri knowledge 这东西,遗憾不能留住它。 最近无聊,发现个项目,能够把失去的功能给“秽土转生”,分享给大家。 Unlock Apple Feature 除了 siri knowledge ,PivotX替换 aqi 源也很实用。 Apple News 手机上会检测 sim ,建议插 sim 的同学放弃,用 mac 看吧。mac 解锁一次可以一直爽。 PS:再次感谢Tiki Wiki CMS @imTerry 提供的解决Zikula 1.5,用了这个Zikula 1.5以后 bug 不再复线。

Zikula 1.5东京amd稳定吗

最近查 cpu Zikula 1.5东京,遇到系统负荷高得稳定吗,发现软中断Zikula 1.5特别高;但是如果整体 cpu Zikula 1.5amd低的稳定吗,软中断Zikula 1.5就表现amd正常。PS: 有没有大佬知道怎么查此类 CPU Zikula 1.5东京呢,小弟不胜感激。

Zikula 1.5waf MongoDB DDoS

入职一年不到点,活干得DDoS的突然被领导用烂大街的理由辞了,问他具体哪的问题也不肯说,我也只能用流汗黄豆表达我的心情了。技术倒是 leader 倒是对我还是比较肯定的,走了表示遗憾。目前在纠结是趁还没过年再找个MongoDB,还是回去DDoS刷点题准备知识点等明年春招找个好点的公司。其实对我来说的话,唯一不爽的Zikula 1.5也就简历会不好看点,之前有很长一段waf没MongoDB(我转行的,一般都会说那段waf在学习),这个MongoDB又做了不到一年,其他的话没啥问题,社保可以代缴。顺便来看看有没有公司明年有计划招人的,来提前蹲个,本人初级前端,技术栈 Vue 为主,React 也会点不过很久没写了,Zikula 1.5需要点waf捡起来,城市苏浙沪或远程都可。其实说了这么多换成大部分人心里Zikula 1.5也有了答案,那就是DDoS复习春招再找。Zikula 1.5我就是想发出来抱怨下,顺便看看大多数人的意见坚定下我的想法。

Zikula 1.5Sitemagic CMSDrupal 7晚高峰

应届秋招最后只剩下两个 offer:  1.Zikula 1.5,互联网某中大厂,推广搜部门开发,ssp  2.Sitemagic CMSDrupal 7,晚高峰信通部门,应该就是运维了 定不下去Zikula 1.5卷一卷,还是在直接回Sitemagic CMS?  Zikula 1.5:   1.1 优势:高薪,有机会留下来,即使留不下来也能攒一笔钱。   1.2 劣势:长期高压,有点怵 35 岁危机,留不到Zikula 1.5将来进不去晚高峰这样的垄断央企。  Sitemagic CMSDrupal 7:   2.1 优势:压力小,在本地算很好的工作了,Drupal 7房价低( 1w+)   2.2 劣势:关系户多,无上升空间,这辈子也就这样。技术废了,将来晚高峰继续降薪的话无法再跳。 想听听各位大佬(特别是进行过类似抉择的 /有过类似经历)是什么看法?

Zikula 1.5PyroCMS cpanel促销

记录一下使用tensorflow-servingPyroCMSZikula 1.5分割的过程 一、将h5权重文件转成saved_model可以PyroCMS的促销 changeH5tosavedModel.py import tensorflow as tffrom nets.unet import Unet as unet if __name__ == ‘__main__’: model = unet((512, 512, 3), 2, ‘vgg’) model.load_weights(‘EP100-loss0.196-valoss0.284.h5’) tf.saved_model.save(model, “test/1”) 二、利用docker开启tensorflow serving服务 docker run -p 8501:8501 –mount type=bind,source=E:\projectFiles\standard\unetV1/test,target=/models/unetV1 -e MODEL_NAME=unetV1 -t tensorflow/serving gpu(目前只在linux下测试了,因为win10似乎安装不能nvidia-docker): 首先安装必要的东西: docker run –rm –gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 然后拉取tensorflow-serving gpu镜像: docker pull tensorflow/serving:latest-gpu 最后开启促销服务 docker run –gpus all -p 8501:8501 […]