infrastructure software learn for
v4l2(vedio for linux two)
//Video设备又分为主设备和从设备对于Camera来说， 主设备：Camera Host控制器为主设备，负责图像数据的接收和传输， 从设备：从设备为Camera Sensor，一般为I2C接口，可通过从设备控制Camera采集图像的行为，如图像的大小、图像的FPS等。 //V4L2的主设备号是8 ......
mysql for k8s
mysql-pv-pvc.yaml 基于nfs #pv不用指定命名空间 #pvc需要指定命名空间，默认为default #若有配置hosts映射，可使用映射名代替 #pv相当于逻辑卷，pvc是将多个卷合并为一使用 apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metad ......
es for k8s
deploy.yaml 基于nfs apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: es-pv-data namespace: test spec: capacity: storage: 1Gi accessModes: - ReadWri ......
nacos for k8s
nacos-deploy.yaml 基于nfs apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nacos-headless namespace: test labels: app: nacos-headless spec: type: ClusterIP ......
redis for k8s
deploy.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: redis-cm namespace: test data: redis.conf: |+ requirepass luode2023666 protected-mode no po ......
Introduction to Finite Element Method (FEM) for Beginners
https://www.youtube.com/watch?v=C6X9Ry02mPU&ab_channel=SolidMechanicsClassroom ......
All Android Key Events for usage with adb shell
{ "key_events": { "key_unknown": "adb shell input keyevent 0", "key_soft_left": "adb shell input keyevent 1", "key_soft_right": "adb shell input keyev ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林分类
随机森林分类算法是一种基于集成学习（ensemble learning）的机器学习算法，它的基本原理是通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票，以产生最终的分类结果。 随机森林算法可用于回归和分类问题。关于随机森林算法在回归问题上的应用可参考：TODO 随机森林分类算法可以应用于各种需要进行分类或预 ......
两个Mysql唯一索引的交换: 避免重复索引 Duplicate entry '3' for key 'priority_UNIQUE'
需求 我做了一个排行榜,但是主键是pid,不是排名,排名作为唯一索引,两个人排名交换,只需要交换 排名唯一索引值即可. 但是直接单独更新 提示错误: Duplicate entry '3' for key 'priority_UNIQUE' 方法 本来希望可以在一条SQL语句中交换两个唯一索引值,但 ......
for循环语法及案例
'''for循环和while循环的作用是一样的for循环一般常用于取值循环，循环的过程中，取出下列类型的每一个数据值字符串、列表、集合、元组、字典for循环语法：for 变量名 in 字符串/列表/集合/元组/字典 循环的代码(变量名拿到的是数据类型中的一个数据)'''# 获取列表中那些数据是奇数a ......
mybatis解决nested exception is org.apache.ibatis.type.TypeException: Could not set parameters for mapping:
错误原因 在mybatis中SQL添加了注释 解决方法 删除相关无用语句 参考链接 【1】https://blog.csdn.net/daming1/article/details/107336871 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树分类
决策树分类算法是一种监督学习算法，它的基本原理是将数据集通过一系列的问题进行拆分，这些问题被视为决策树的叶子节点和内部节点。决策树的每个分支代表一个可能的决策结果，而每个叶子节点代表一个最终的分类结果。 决策树分类算法的历史可以追溯到1980年代初，当时研究者开始探索用机器学习来解决分类问题。在19 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
JavaScript中如何终止forEach循环,跳出双层For循环？
在JavaScript中，forEach方法是用于遍历数组的，通常没有直接终止循环的机制。然而，我们可以使用一些技巧来模拟终止forEach循环。以下是几种常见的方法 1.使用return语句 在forEach回调函数内部使用return语句可以实现类似终止循环的效果。当需要终止循环时，可以在回调函 ......
GaussDB(for MySQL)新特性TDE发布：支持透明数据加密
透明数据加密（Transparent Data Encryption，简称TDE），作为一种在数据“静止”时保护数据的机制，对数据文件执行实时I/O加密和解密 ......
linux shell脚本for循环批量对bam文件构建索引并绘制geneBody coverage曲线
#首先设置所用程序的路径 samtools='samtools的路径' geneBody_coverage='geneBody_coverage.py的路径' bedFile='hg38_GENCODE_V42_Comprehensive.bed文件的路径' #然后，获取bam文件列表并进行排序 f ......
浅析Object.entries()方法的使用及解决使用for of或for in遍历对象的问题和普通对象与Map对象互相转换的问题
一、Object.entries() 方法的使用 1、Object.entries()方法返回一个给定对象自身可枚举属性的键值对数组，其排列与使用 for...in 循环遍历该对象时返回的顺序一致（区别在于 for-in 循环还会枚举原型链中的属性） 2、实例代码： const obj = { fo ......
js中for in和for of详细讲解
1、for in的详细讲解, for in遍历数组的毛病 1.index索引为字符串型数字，不能直接进行几何运算. 2.遍历顺序有可能不是按照实际数组的内部顺序 3.使用for in会遍历数组[所有的可枚举属性]。 包括[原型]。例如上栗的[原型方法]method和[name]属性 所以for in ......
OB for MySQL 单节点安装记录
1、下载安装包 OceanBase 社区版下载 - 开源数据库下载 - OceanBase 数据库下载中心 2、解压 tar -zxvf oceanbase-all-in-one-4.2.1.2-102010022023121415.el7.x86_64.tar.gz 3、到bin目录，执行 vi ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 贝叶斯分类
贝叶斯分类是一种统计学分类方法，基于贝叶斯定理，对给定的数据集进行分类。它的历史可以追溯到18世纪，当时英国统计学家托马斯·贝叶斯发展了贝叶斯定理，这个定理为统计决策提供了理论基础。 不过，贝叶斯分类在实际应用中的广泛使用是在20世纪80年代，当时计算机技术的进步使得大规模数据处理成为可能。 1. ......
dotnet webapi miniapi learn note
GameStore.Api/Dtos.cs using System.ComponentModel.DataAnnotations; namespace GameStore.Api.Dtos; public record GameDto(int Id, string Name, string Gen ......
vp Educational Codeforces Round 160 (Rated for Div. 2)
ABC很顺畅，没有卡住然后到最后D都做不出来 D我感觉是一个类似计数dp的东西但是我找不到统计的规律但是可以得到一些性质：一个数字如果想被删掉，那它直到它左边的比它小的数字为止所有数字都要先删掉，它才能被删掉 发现自己如果不去想DP，会去往贪心的方向想，这题就是那种贪心没法完全被判断掉的因为贪心也有 ......
软件定义网络（Software Defined Network, SDN ）
软件定义网络（Software Defined Network, SDN ），是由美国斯坦福大学clean slate研究组提出的一种新型网络创新架构，其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来，从而实现了网络流量的灵活控制，为核心网络及应用的创新提供了良好的平台。 软件定义网络 ......
SciTech-BigDataAIML-PyTorch: 安装PyTorch For Python3.12
安装PyTorch For Python3.12: Release Version: $ pip install torch torchvision torchaudio Pre-Release Version: $ pip install --pre torch torchvision torch ......
游戏AI入门书籍《AI for Games》推荐 & 当我读《AI for Games》时我在想什么
写在前面 这本书长这样 此书第3版已经不再提供源码，第2版源码可参考作者G站。 此书第3版的中文版叫《游戏中的人工智能》（有电子版），但部分翻译不准确，建议还是中英对照阅读。 此书无官方勘误，有位热心读者自己建了第2版勘误。 推荐理由 目前我看到讲游戏AI书籍中最照顾读者的书。我开始接触游戏AI的情 ......
初中英语优秀范文100篇-050How to Care for the Old-如何关爱老人
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW050 记忆树 1 As is shown in the picture above, some of the elderly live alone. 翻译 根据上图所示，有些老人独自生活 简化记忆 生活 句子结构 1"As is shown in the p ......
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是MIL？ 多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
CF940F Machine Learning题解
题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
CF940FMachine Learning题解
题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
C++ sleep_for时间学习
转自：chatgpt 1.介绍 C++11 引入了 std::this_thread::sleep_for，它更加直观易用，不需要手动转换时间单位，可以接受以秒、毫秒、微秒等为单位的参数，使得代码更加可读且具备更好的可移植性。 例子： #include <iostream> #include <th ......