打印机 问题 网络
kestrel网络编程--开发redis服务器
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发实现了部分redis命令的redis伪服务器的过程，让读者了解kestrel网络编程的完整步骤，其中redis通讯协议需要读者自行查阅，文章里不做具体解析。 2 开发顺序 创建Kestrel的Redis协议处理者 配置监听的EndPoint并使用Redis ......
好慌，我代码没了！不会是变基变出问题了吧？
大家好，我是 Kagol，Vue DevUI 开源组件库和 EditorX 富文本编辑器创建者，专注于前端组件库建设和开源社区运营。 前两天检视代码时，发现PR里面有两个提交的描述信息一模一样，于是我提出应该将这两个提交合并成一个，保持提交树的清晰。 先储存起来！ 而同事这时正在开发别的特性，工作区 ......
差两个像素让我很难受，这问题绝不允许留到明年！
vaebe 同学持续5个月，累计提交34个PR，不仅完美地修复了这个组件尺寸不统一的问题，还完善了相关组件的单元测试，非常专业！ ......
二叉树的最小深度问题
二叉树的最小深度问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树的最小深度问题 CSDN：二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见：LeetCode 111. Mini ......
数组分成两个最接近集合问题
数组分成两个最接近集合问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：数组分成两个最接近集合问题 CSDN：数组分成两个最接近集合问题 问题描述 给定一个正数数组 arr， 请把 arr 中所有的数分成两个集合，尽量让两个集合的累加和接近； 返回：最接近的情况下，较小集合的累加和。 主要思路 首先把数组之 ......
一次TiDB GC阻塞引发的性能问题分析
背景 前不久从项目一线同学得到某集群的告警信息，某个时间段 TiDB duration 突然异常升高，持续时间6小时左右，需要定位到具体原因。 分析过程 第一招，初步判断 由于项目条件苛刻，历经苦难才拿到监控，在此之前只能靠现场同学的口述排查，oncall人太难了。。 既然是duration升高，那 ......
网络编程与通信原理
应用层：HTTP超文本传输协议，基于TCP/IP通信协议来传递数据；传输层：TCP传输控制协议，采用三次握手的方式建立连接，形成数据传输通道；网络层：IP协议，作用是把各种传输的数据包发送给请求的接收方； ......
Backbone 网络-DenseNet 论文解读
在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。 ......
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进：
1，feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2，ROI Pooling 改进为 ROI Align
3，在 RPN 后面，增加了... ......
二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......
git相关问题解析，你想要的都有🔥
我是甜点cc，git版本管理工具，只要是软件开发人员都会使用到，了解git的使用会带来事半功倍的效果，git相关问题最全解析? ......
JuiceFS CSI Driver 常见问题排查指南
Kubernetes 作为资源调度和应用编排的开源系统，正在成为云计算和现代 IT 基础架构的通用平台。JuiceFS CSI Driver 实现了容器编排系统的存储接口，使得用户可以在 Kubernetes 中以原生的方式使用 JuiceFS。 由于 Kubernetes 自身的复杂性，用户反馈在 ......
解决RockyLinux和Centos Stream 9中firefox无法播放HTML视频问题
如题在测试两种centos后续系统时，发现firefox无法播放HTML视频问题。经过一番折腾找到了解决的办法，具体解决如下： 首先下载VLC $sudo yum install vlc 而后重启浏览器就可以使用firefox播放HTML视频了。 在下载vlc时会因为仓库问题出错， 对于Rocky， ......
VmWare安装Centos后配置Net网络SSH链接问题看这一遍就够了
由于个人的阿里云Linux云服务器快要到期，之前购买了3年才280元的样子， 目前涨价到1700~2600元，实在不划算，想省些钱给娃买玩具更香，决定重新在个人电脑上使用虚拟机， 方便测试使用Linux和Docker等。 1：首先安装VmWare(网络上教材比较多，这里不说明了) 2:启动时在安装对 ......
Graph Neural Network——图神经网络
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】 该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表 ......
【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办
如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图： 因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（critical point），但这两种情况是截然不同 ......
【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)
假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于 ......
浏览器打印方案
前言 在web端打印是比较常见的需求，实际工作中也接触了不少，在这里对工作中用到的做一下总结 1.通过媒体查询隐藏元素 通过style标签内联引入，或者使用媒体查询media="print"外链样式表。然后将无关元素隐藏，只将需要打印的内容展示出来；这时候需要专门写一套打印样式，页面修改，打印样式可 ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
搞定实体识别、关系抽取、事件抽取，我用指针网络
PointerNet_Chinese_Information_Extraction 代码地址：https://github.com/taishan1994/PointerNet_Chinese_Information_Extraction 利用指针网络进行信息抽取，包含命名实体识别、关系抽取、事件抽 ......
漫谈计算机网络：网络层 ------ 重点：IP协议与互联网路由选择协议
面试答不上？计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 图像处理技术：数字图像分割 图像分割、边界分割（边缘检测）、区域分割 - slowlydance2me - ......
漫谈计算机网络：物理层 ----- 双绞线&光纤？，从最底层开始了解计算机网络
计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 图像处理技术：数字图像分割 图像分割、边界分割（边缘检测）、区域分割 - slowlydance2me - 博客园 (c ......
PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和... ......
图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节... ......
漫谈计算机网络：应用层 ----- 从DNS域名解析到WWW万维网再到P2P应用
2022-12-04 18:31:01 纪念一下博主的《漫谈计算机网络》连载博客 浏览量破500了! 今天更新完结篇! 面试答不上？计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像 ......
Bigkey问题的解决思路与方式探索
在Redis运维过程中，由于bigkey的存在，会影响业务程序的响应速度，严重的还会造成可用性损失，DBA也一直和业务开发方强调bigkey的规避方法以及危害 ......