日志amp方案elk

结构体内嵌比较函数bool operator < (const node &x) const {}

struct node { int l,r; bool operator <(const node &a)const{ return r < a.r; } }a[maxn]; 使用sort时,如果这么定义节点,说明节点要按照从小到大排序(sort中默认从小到大排序);但是同样的代码,如果使用优先队列 ......
const 函数 operator 结构 bool

lazyload&防抖动和节流阀

title: 07-自定义按键修饰符&自定义指令 publish: false lazyload 用的最多的场景是: 图片lazyload 组件lazyload 现在一般都单独做css的lazyload或者js的lazyload,因为这种方式,其实还是要加载图片和组件。 图片lazyload 图片一 ......
节流阀 lazyload amp

Halcon轮廓的分割,合并及圆&矩形&线拟合

变换 平滑轮廓:smooth_contours 算子:smooth_contours_xld(Contours : SmoothedContours : NumRegrPoints : ) 示例:smooth_contours_xld (Border, SmoothedContours, 11) B ......
矩形 轮廓 amp Halcon

SRIO接口卡航电总线解决方案

TES600是天津拓航科技的一款基于FPGA与DSP协同处理架构的通用高性能实时信号处理平台,该平台采用1片TI的KeyStone系列多核浮点/定点DSP TMS320C6678作为主处理单元,采用1片Xilinx的Kintex-7系列FPGA XC7K325T作为协处理单元,具有1个FMC子卡接口 ......
接口卡 总线 接口 解决方案 方案

Codeforces Round 869 (Div.1 & Div.2) 题解

2A. Politics 因为编号为 $1$ 的人一定不会离开,那么最后留下的人一定要和编号为 $1$ 的人的所有参数都一致,所以计数即可。 #include <bits/stdc++.h> #include <ext/pb_ds/assoc_container.hpp> #include <ext ......
题解 Codeforces Div Round 869

Django&Tornado&Flask比较

1.Django Django概述 Django太重,除了web框架,自带ORM和模板引擎,灵活和自由度不够高。Django能开发小应用,但总会有“杀鸡焉用牛刀”的感觉。 Django的自带ORM非常优秀,综合评价略高于SQLAlchemy Django自带的模板引擎简单好用,但其强大程度和综合评价 ......
amp Tornado Django Flask

ASP.NET Core – Data Protection & Azure Storage + Azure Key Vault

前言 以前就写过很多篇了 Asp.net core 学习笔记 ( Data protection ) Asp.net core 学习笔记 Secret 和 Data Protect Azure key-vault & Storage Account 第 2 篇 Azure 入门系列 (第五篇 Azu ......
Azure Protection Storage Vault Core

查看docker容器日志

要查看Docker容器的日志,可以使用以下命令: docker logs [OPTIONS] CONTAINER 其中,OPTIONS可以是以下选项之一: -f:跟踪日志输出,类似于tail -f命令。 --since:仅显示指定时间之后的日志,格式为YYYY-MM-DDTHH:MM:SS。 --u ......
容器 docker 日志

.Net Core Console&Cache

前言 有时候想快速验证一些想法,新建一个控制台来弄,可控制台模板是轻量级的应用程序模板,不具备配置、日志、依赖注入等一些功能。 缓存 在网站开发中,缓存无处不在,它能够极大地提高硬件和软件的运行速度。性能优化的第一步便是使用缓存,例如频繁的从数据库中读取,需要和底层IO交互,性能受限,如将常用数据加 ......
Console Cache Core Net amp

CS231N assignment 3 _ GAN 学习笔记 & 解析

这篇文章之所以来的比较早, 是因为我们机器人比赛字符识别数据集不够, 想自己造点数据集其实 课程内容总结 所谓GAN, 原理很简单, 我们有一个生成器网络和鉴别器网络, 生成器生成假的数据, 鉴别器分辨真假, 二者知己知彼互相优化自己, 从而达到博弈的效果. 实际操作中, 我们一般是训练k步鉴别器, ......
assignment 笔记 231N 231 GAN

.NET Core部署到linux(CentOS)最全解决方案,高阶篇(Docker+Nginx 或 Jexus)

在前两篇: .NET Core部署到linux(CentOS)最全解决方案,常规篇 .NET Core部署到linux(CentOS)最全解决方案,进阶篇(Supervisor+Nginx) 我们对.netcore部署到linux有了一个充分的了解,已经可以满足应用要求了,这篇文章我们继续深入... ......
高阶 解决方案 方案 CentOS Docker

杜教筛 & Powerful Number 筛

迪利克雷卷积 对于数论函数 $F$,$G$,我们定义迪利克雷卷积的结果 $H=FG$ 为 $$ H_n=\sum_{d\mid n}F_d G_\frac{n}{d} $$ 有些好的性质,比如:对于积性函数 $F$ 与 $G$,其迪利克雷卷积 $FG$ 也是积性函数;而在迪利克雷卷积的意义下,积性函 ......
Powerful Number amp

ASP.NET Core User Secret & Azure Key Vault

前言 以前就写过很多篇了 ASP.NET Core – Configuration & Options Asp.net core 学习笔记 ( Azure key-vault ) Asp.net core 学习笔记 Secret 和 Data Protect Azure key-vault & St ......
Secret Azure Vault Core User

c语言报错 [Error] invalid initialization of non-const reference of type 'LinkQueue*& {aka Link*&}' from an rvalue of type 'LinkQueue* {aka Link*}'

进行地址传递是出现报错 临时值不能作为非常量引用参数进行传递 所以需要在main函数中·重新定义指针传递 ......
LinkQueue 39 Link type initialization

Windows 11 启用 Hyper-V 之后网络上传速度异常慢解决方案

最近在开发用的台式机上启用了 Windows 的 Hyper-V 虚拟化功能,利用虚拟机运行了一台 Windows Server 2022 和 一台 Ubuntu Server,为了方便别的机器直接访问这两台虚拟机,所以网络采用了外部网络桥接的模式,让虚拟机和物理机保持在了同一网段。 为了实现在这一 ......
解决方案 速度 Windows Hyper-V 方案

Debug Assertion Failed!:Expression: can't dereference out of range vector iterator(&&运算的注意事项)

1 #include<iostream> 2 #include<vector> 3 using namespace std; 4 bool Find(int target, vector<int> array) { 5 auto begin = array.begin(), end = array. ......

【配置教程】撑起月6亿PV开源监控解决方案

上次分享过《一个.Net Core开源监控解决方案,支持Redis、Elasticsearch、SqlServer》,这是Stack Overflow 开源的监控产品,基于.Net Core开发的监控解决方案。 大家对这个监控系统都非常刚兴趣,但是由于这个项目官方文档不够详细,另外网络的资料都是过时 ......
解决方案 方案 教程

AOP实现将入参与出参写入日志文件中,每天生成一个文件

LogAspect package org.jeecg.interceptor; import com.alibaba.fastjson.JSON; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annota ......
文件 日志 AOP

Redis高可用方案汇总

我们在项目中使用redis,肯定不会是单点部署Redis服务的。因为单点部署一旦宕机,就不可用了。为了实现高可用,通常的做法是,将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上,其中一台挂了也可以继续提供服务。Redis 实现高可用有三种部署模式:主从模式,哨兵模式,集群模式。1.主从模式主从模式中,Re ......
方案 Redis

Linux kernel 模块开发&构建学习

主要是学习下kernel 模块的玩法,代码来自社区 简单kernel 代码 hello_world.c #include <linux/init.h> #include <linux/module.h> MODULE_LICENSE("Dual BSD/GPL"); static int hello ......
模块 kernel Linux amp

Cobar使用文档(可用作MySQL大型集群解决方案)

Cobar使用文档(可用作MySQL大型集群解决方案) 2014-06-17 1514举报 简介: 原文:http://blog.csdn.net/shagoo/article/details/8191346 项目已经迁移到Git上面,地址为:https://github.com/alibaba/c ......
集群 解决方案 文档 方案 Cobar

python 日志打印log

##python 日志打印log Python 中常用的打印 log 的库有以下几个: ###logging Python 标准库中的模块,提供了灵活的日志记录方式,可以输出到控制台或文件,支持级别控制、日志格式化等功能。 使用 logging 模块打印日志的一般步骤如下: 导入 logging 模 ......
python 日志 log

超大文件上传和断点续传的方案

​ IE的自带下载功能中没有断点续传功能,要实现断点续传功能,需要用到HTTP协议中鲜为人知的几个响应头和请求头。 一. 两个必要响应头Accept-Ranges、ETag 客户端每次提交下载请求时,服务端都要添加这两个响应头,以保证客户端和服务端将此下载识别为可以断点续传的下载: Accept-R ......
断点 文件 方案

[ML&DL] 深度学习的实践层面

深度学习的实践层面 训练集 验证集 测试集 过程 神经网络的训练是一个需要不断迭代的过程,一般先提出idea,然后编码实现、测试,根据测试结果再次调整思路...... 分组与比例 数据集通常分为3个部分:训练集、验证集和测试集。 训练集用于训练模型的参数。 验证集用于选择最好的模型。 测试集用于评估 ......
层面 深度 amp ML DL

aop实现日志记录通过自定义注解方式

切面类切入点引入注解@Pointcut("@annotation(com.test.aop.MyLog)") private void pointcut(){}注解类 @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.METHOD) //指 ......
注解 方式 日志 aop

为程序添加日志

这里,介绍一个头文件,客制化了日志,方便我们调试。 在编写程序的时候,添加上这个头文件,就可以了。代码如下: log.h: #ifndef _LOG_H_ #define _LOG_H_ #include<stdio.h> #define DEBUG_EN (1u) #if (DEBUG_EN) # ......
程序 日志

ELK告警设置-Elastaler2

一、环境说明 机器:172.26.8.146系统:Centos7.9ELK:7.6版本 二、部署安装 2.1 镜像下载文档:https://elastalert2.readthedocs.io/en/latest/index.html docker pull jertel/elastalert2 2 ......
Elastaler2 Elastaler ELK

vite不能选配方案?vite-creater强势来袭!

我正在参加「掘金·启航计划」 项目背景 vite出现之后,迅速带走了一大波webpack的使用者,即使是对打包工具不熟悉的小白,也能很快感受到两者的区别——vite快的多! vite官方文档第一句也是讲述其名字的由来 Vite (法语意为 "快速的") ,其logo也与其名字一样,处处都透露着一个字 ......
vite vite-creater 强势 creater 方案

pytest---增加log日志(pytest.ini)

前言 在自动化操作过程中,我们可以通过增加log日志的情况进行更加直观的了解我们测试用例的执行情况,包括执行状态,方便排查问题和分析问题,前面有简单介绍pytest.ini这个文件,他可以帮助我们更加方便的执行测试用例,pytest.ini中有单独为log日志增加的一些信息 log_cli log_ ......
pytest 日志 log ini

[ML&DL] 分类问题

分类问题 分类问题和回归问题的区别是:分类问题的值域是离散的。 线性回归不能应用于分类问题。 逻辑回归模型 (此处为一元分类问题) 预测函数: $$ h_\theta(x)=g(\theta^Tx) $$ 其中: $$ g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} $$ 能够使得: $$ 0\ ......
问题 amp ML DL