nodejs可以使用检测因特网状态的库internet-available、is-online来检查网络状态，其原理是检测dns连接状态。这两个库提供了超时检测。 用nodejs检测网络状态： internet-available 这个库检测因特网连接状态原理，是检测dns连接状态。 这里大家肯定有
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2020-10-15 17:37:00
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通过NodeJS，除了可以编写一些服务端程序来协助前端开发和测试外，还能够学习一些HTTP协议与Socket协议的相关知识，这些知识在优化前端性能和排查前端故障时说不定能派上用场。本章将介绍与之相关的NodeJS内置模块。 NodeJS本来的用途是编写高性能Web服务器。我们首先在这里重复一下官方文
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2019-09-01 22:26:00
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net网络通讯服务器var net = require('net')// 1. 创建服务器，得到一个 server 服务器对象实
原创
2022-12-19 11:13:07
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按下【Win+R】组合键打开“运行“，输入“CMD”打开系统命令窗口 ping 127.0.0.1 这个命令
原创
2022-06-24 08:02:04
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问题：在Windows机器上装了我们的PC端（Electron）应用（TcpServer默认监听20000端口），随后启动应用，发现安卓端登录学生账号后发现无法正常连接pc端（Tcp通信）。系统环境：Win7 64位原因：对nodejs中net.createServer的listen方法认知不全面，导致20000端口被其他应用程序占用，但同时PC端的端口检查更换机制既没有生效，也没有报错。List
本章是从NodeJS拥有的模块角度，讲述了网络服务中的应用：net ----- > TCPdgram --> UDPhttp -----> HTTPhttps ----> HTTPS从这四个模块的角度出发，讲
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2016-01-13 23:03:00
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摘要: nodejs取参四种方法req.body,req.params,req.param,req.body 获取请求很中的参数是每个web后台处理的必经之路，nodejs提供了四种方法来实现。获取请求很中的参数是每个web后台处理的必经之路nodejs的 express框架 提供了四种方法来实现。1 req.body
2 req.query
3 req.params
4
@toc(本节内容如下：)1、简介在NodeJS中有三种socket：1.TCP，2.UDP，3.Unix域套接字。UDP/datagramsocketsjavascriptClass:dgram.SocketEvent:'close'Event:'connect'Event:'error'Event:'listening'Event:'message'socket.addMembership(m
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2022-10-05 07:51:25
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制作网线过后，如何测试是否做通，我们就需要用到“网络测试仪”了。本经验就教大家如何使用普通的网络测试仪测网线。网络测试仪通常也称专业网络测试仪或网络检测仪，是一种可以检测OSI模型定义的物理层、数据链路层、网络层运行状况的便携、可视的智能检测设备，主要适用于局域网故障检测、维护和综合布线施工中，网络测试仪的功能涵盖物理层、数据链路层和网络层。网线测试仪怎么用将网线两端的水晶头分别插入主测试仪和远程
目录一、one-stage1、yolo1.1 yolov11.2 yolov21.3 yolov31.4 yolov41.5 yolov52、SSD3、RetainNet二、two-stage1、R-CNN2、Fast R-CNN3、Faster R-CNN大致分为两类one-stage和two-stage，主要区别是检测目标类别与bounding box回归任务是否分开进行。two-stage代
# Node.js中使用Redis检测Key是否存在
在Node.js中，我们经常需要使用Redis来做分布式缓存、任务队列、消息发布与订阅等。在这些场景下，我们需要检测某个Key是否存在。本文将介绍如何在Node.js中使用Redis来检测Key是否存在的方法，并提供相应的代码示例。
## 什么是Redis？
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数
前言：多个进程不能同时绑定同一个IP和端口，这是早期Linux内核的一个限制，这个限制给服务器带来了很多不便之处，因为服务器的架构通常不是单进程的，尤其在多核的时代，但是3.9的内核带来了新的特征SO_REUSEPORT。不仅使得服务器的代码逻辑变得简单，对服务器的性能也提升了不少。SO_REUSEPORT的意义是支持同用户下的多个进程同时监听一个IP和端口，本文介绍在Node.js中支持SO_R
首先申明： 1.入侵的范围只包括局域网，如果在学校上，可以入侵整个校园网;2.能入侵的只是存在弱口令(用户名为administrator等,密码为空)，或已知道账号密码 并且开了139端口，但没开防火墙的机子。入侵工具：一般要用到三个：NTscan变态扫描器，Recton–D贺免杀专用版，DameWare迷你中文版 4.5. (前两个工具杀毒软件都会报毒，建议将杀毒软件实时防毒暂时关掉，
YOLOv3介绍： 发表在2018年的CVPR上，论文名称：An Incremental Improvement。 上图可以看出 yolov3在COCO数据集上，推理速度是最快的，但是准确率不是最高的。  
1 SSD基础原理1.1 SSD网络结构SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层。SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图，可以看出，检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)上
前言 这篇博客主要是简单介绍一下如何改进yolov5，但是不会讲得太深，因为我也只是运用了几个月，并没有细读每一段代码，我只是为了改而改，不会深究他的代码逻辑，python代码他确实写的很优雅，但是我不打算学习这种优雅，能毕业就行，以后又不从事python工作，也不继续读博，所以用为主。 上述话是昨夜写了一半开的头，今早起来发现好像有人做过了，但是不想放弃这篇，所以打算继续写完，以自己的方式
文章目录一、 SqueezeNet：压缩再扩展1.1 介绍1.2 相关工作1.2.1 模型压缩1.2.2 CNN 微/宏 架构1.3 SqueezeNet1.3.1 设计策略1.3.2 fire 模块1.3.3 SqueezeNet架构1.4 评价SqueezeNet1.5 CNN微架构设计空间探索1.5.1 微架构的元参数1.5.2 压缩比1.5.3 1×1和3×3卷积核的比例1.6 CNN宏
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SSD介绍： 是作者Wei Liu在ECCV 2016上发表的论文提出的。对于输入尺寸300*300的SSD网络使用Nvidia Titan X在VOC 2007测试集上达到74.3%mAP以及59FPS（每秒可以检测59张图片）；对于输入512*512的SSD网络，达到了76.9%mAP，超越了当时最强
1、通常的CNN网络结构如下图所示 图1上图网络是自底向上卷积，然后使用最后一层特征图进行预测，像SPP-Net，Fast R-CNN，Faster R-CNN就是采用这种方式，即仅采用网络最后一层的特征。以VGG16为例子，假如feat_strid
