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一行代码加速Pytorch推理速度6倍

一行代码加速Pytorch推理速度6倍

Torch-TensorRT 是 PyTorch 的集成,它利用 NVIDIA GPU 上的 TensorRT 推理优化。 只需一行代码,它就提供了一个简单的 API,可在 NVIDIA GPU 上提供高达 6 倍的性能加速。

话不多说, 线上代码, 再解释原理!!

文章目录

  • 一行代码加速Pytorch推理速度6倍
    • 学习目标
    • 内容
    • 1. 安装
    • 2. ResNet-50 概述
      • 模型说明
    • 3. 在没有优化的情况下运行模型
    • 4. 利用Torch-TensorRT进行加速
      • FP32 (single precision)
      • FP16 (half precision)
    • 5. 总结
    • Torch-TensorRT 如何工作
      • 简化 TorchScript 模块
      • 转换
      • 执行

学习目标

本笔记本演示了在预训练的 ResNet-50 网络上使用 Torch-TensorRT 编译 TorchScript 模块并运行它以测试获得的加速的步骤。

内容

  1. 安装
  2. ResNet-50 概述
  3. 在没有优化的情况下运行模型
  4. 使用 Torch-TensorRT 加速
  5. 结论

1. 安装

NVIDIA 的 NGC 提供 PyTorch Docker Container,其中包含 PyTorch 和 Torch-TensorRT。 我们可以使用 最新的 pytorch容器来运行这个notebook。

2. ResNet-50 概述

PyTorch 有一个名为 PyTorch Hub 的模型存储库,它是常见模型的高质量实现的来源。 我们可以从那里获得在 ImageNet 上预训练的 ResNet-50 模型。

模型说明

这个 ResNet-50 模型基于 Deep Residual Learning for Image Recognition 论文,该论文将 ResNet 描述为“一种使用单一深度残差检测图像中对象的方法” 神经网络”。输入大小固定为 32x32。

alt

3. 在没有优化的情况下运行模型

import torch
import torchvisiontorch.hub._validate_not_a_forked_repo=lambda a,b,c: Trueresnet50_model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet50', pretrained=True)
resnet50_model.eval()

加载我们的模型后,让我们继续下载一些图像!

!mkdir -p ./data
!wget  -O ./data/img0.JPG "https://d17fnq9dkz9hgj.cloudfront.net/breed-uploads/2018/08/siberian-husky-detail.jpg?bust=1535566590&width=630"
!wget  -O ./data/img1.JPG "https://www.hakaimagazine.com/wp-content/uploads/header-gulf-birds.jpg"
!wget  -O ./data/img2.JPG "https://www.artis.nl/media/filer_public_thumbnails/filer_public/00/f1/00f1b6db-fbed-4fef-9ab0-84e944ff11f8/chimpansee_amber_r_1920x1080.jpg__1920x1080_q85_subject_location-923%2C365_subsampling-2.jpg"
!wget  -O ./data/img3.JPG "https://inaturalist-open-data.s3.amazonaws.com/photos/98797/large.jpg"!wget  -O ./data/imagenet_class_index.json "https://s3.amazonaws.com/deep-learning-models/image-models/imagenet_class_index.json"

所有预训练模型都期望输入图像以相同的方式归一化,
即形状为(3 x H x W)的 3 通道 RGB 图像,其中HW预计至少为224
图像必须加载到“[0, 1]”范围内,然后使用mean = [0.485, 0.456, 0.406]std = [0.229, 0.224, 0.225]进行归一化

这是一个示例。

from PIL import Image
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import json fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)for i in range(4):img_path = './data/img%d.JPG'%iimg = Image.open(img_path)preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])input_tensor = preprocess(img)      plt.subplot(2,2,i+1)plt.imshow(img)plt.axis('off')# loading labels    
with open("./data/imagenet_class_index.json") as json_file: d = json.load(json_file)

在本教程中,我们将使用一些实用函数; rn50_preprocess 用于预处理输入图像,predict 用于使用模型进行预测,benchmark 用于对推理进行基准测试。 您无需了解这些函数, 通过这些实用函数即可使用 Torch TensorRT.


import numpy as np
import time
import torch.backends.cudnn as cudnn
cudnn.benchmark = Truedef rn50_preprocess():preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])return preprocess# decode the results into ([predicted class, description], probability)
def predict(img_path, model):img = Image.open(img_path)preprocess = rn50_preprocess()input_tensor = preprocess(img)input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) # create a mini-batch as expected by the model# move the input and model to GPU for speed if availableif torch.cuda.is_available():input_batch = input_batch.to('cuda')model.to('cuda')with torch.no_grad():output = model(input_batch)# Tensor of shape 1000, with confidence scores over Imagenet's 1000 classessm_output = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)ind = torch.argmax(sm_output)return d[str(ind.item())], sm_output[ind] #([predicted class, description], probability)def benchmark(model, input_shape=(1024, 1, 224, 224), dtype='fp32', nwarmup=50, nruns=10000):input_data = torch.randn(input_shape)input_data = input_data.to("cuda")if dtype=='fp16':input_data = input_data.half()print("Warm up ...")with torch.no_grad():for _ in range(nwarmup):features = model(input_data)torch.cuda.synchronize()print("Start timing ...")timings = []with torch.no_grad():for i in range(1, nruns+1):start_time = time.time()features = model(input_data)torch.cuda.synchronize()end_time = time.time()timings.append(end_time - start_time)if i%10==0:print('Iteration %d/%d, ave batch time %.2f ms'%(i, nruns, np.mean(timings)*1000))print("Input shape:", input_data.size())print("Output features size:", features.size())print('Average batch time: %.2f ms'%(np.mean(timings)*1000))

下载模型并编写 util 函数后,让我们快速查看一些预测,并在当前未优化状态下对模型进行基准测试。

for i in range(4):img_path = './data/img%d.JPG'%iimg = Image.open(img_path)pred, prob = predict(img_path, resnet50_model)print('{} - Predicted: {}, Probablility: {}'.format(img_path, pred, prob))plt.subplot(2,2,i+1)plt.imshow(img);plt.axis('off');plt.title(pred[1])

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Xtm8OXSF-1673840883587)(1.png)]

# Model benchmark without Torch-TensorRT
model = resnet50_model.eval().to("cuda")
benchmark(model, input_shape=(128, 3, 224, 224), nruns=100)
Warm up ...
Start timing ...
Iteration 10/100, ave batch time 102.00 ms
Iteration 20/100, ave batch time 102.01 ms
Iteration 30/100, ave batch time 102.01 ms
Iteration 40/100, ave batch time 102.02 ms
Iteration 50/100, ave batch time 102.01 ms
Iteration 60/100, ave batch time 102.00 ms
Iteration 70/100, ave batch time 102.00 ms
Iteration 80/100, ave batch time 101.99 ms
Iteration 90/100, ave batch time 102.00 ms
Iteration 100/100, ave batch time 101.99 ms
Input shape: torch.Size([128, 3, 224, 224])
Output features size: torch.Size([128, 1000])
Average batch time: 101.99 ms

4. 利用Torch-TensorRT进行加速

继续下一步,使用 Torch TensorRT 加速。 在这些示例中,我们展示了 FP32(单精度)和 FP16(半精度)的结果。 我们不演示具体的调整,只是展示使用的简单性。 如果您想了解有关可能的自定义的更多信息,请访问我们的文档。

FP32 (single precision)

import torch_tensorrt# The compiled module will have precision as specified by "op_precision".
# Here, it will have FP32 precision.
trt_model_fp32 = torch_tensorrt.compile(model, inputs = [torch_tensorrt.Input((128, 3, 224, 224), dtype=torch.float32)],enabled_precisions = torch.float32, # Run with FP32workspace_size = 1 << 22
)

继续运行benchmark

# Obtain the average time taken by a batch of input
benchmark(trt_model_fp32, input_shape=(128, 3, 224, 224), nruns=100)
Warm up ...
Start timing ...
Iteration 10/100, ave batch time 70.88 ms
Iteration 20/100, ave batch time 71.09 ms
Iteration 30/100, ave batch time 71.18 ms
Iteration 40/100, ave batch time 71.27 ms
Iteration 50/100, ave batch time 71.27 ms
Iteration 60/100, ave batch time 71.26 ms
Iteration 70/100, ave batch time 71.25 ms
Iteration 80/100, ave batch time 71.32 ms
Iteration 90/100, ave batch time 71.35 ms
Iteration 100/100, ave batch time 71.36 ms
Input shape: torch.Size([128, 3, 224, 224])
Output features size: torch.Size([128, 1000])
Average batch time: 71.36 ms

FP16 (half precision)

import torch_tensorrt# The compiled module will have precision as specified by "op_precision".
# Here, it will have FP16 precision.
trt_model_fp16 = torch_tensorrt.compile(model, inputs = [torch_tensorrt.Input((128, 3, 224, 224), dtype=torch.half)],enabled_precisions = {torch.half}, # Run with FP16workspace_size = 1 << 22
)

继续运行benchmark

# Obtain the average time taken by a batch of input
benchmark(trt_model_fp16, input_shape=(128, 3, 224, 224), dtype='fp16', nruns=100)
Warm up ...
Start timing ...
Iteration 10/100, ave batch time 17.40 ms
Iteration 20/100, ave batch time 17.40 ms
Iteration 30/100, ave batch time 17.60 ms
Iteration 40/100, ave batch time 17.61 ms
Iteration 50/100, ave batch time 17.57 ms
Iteration 60/100, ave batch time 17.53 ms
Iteration 70/100, ave batch time 17.61 ms
Iteration 80/100, ave batch time 17.67 ms
Iteration 90/100, ave batch time 17.72 ms
Iteration 100/100, ave batch time 17.74 ms
Input shape: torch.Size([128, 3, 224, 224])
Output features size: torch.Size([128, 1000])
Average batch time: 17.74 ms

可以看到此处的平均时间是没有利用TensorRT优化的5.7倍左右

5. 总结

在本教程中,我们介绍了使用 Torch-TensorRT 为 ResNet-50 模型编译 TorchScript 模型的完整过程,并测试了优化对性能的影响。 使用 Torch-TensorRT,我们在 NVIDIA V100 GPU 上观察到 FP32 的加速为 1.42x,FP16 的加速为 5.4x。 这些加速数字会因 GPU 的不同而不同(以及基于所使用的操作的不同实施),我们鼓励您尝试最新一代的数据中心计算卡以获得最大加速。

现在是时候在您自己的模型上试用 Torch-TensorRT 了。 如果遇到任何问题,可以在 https://github.com/pytorch/TensorRT 上填写。 您的参与将有助于 Torch-TensorRT 的未来发展。

Torch-TensorRT 如何工作

Torch-TensorRT 作为 TorchScript 的扩展。 它优化并执行兼容的子图,让 PyTorch 执行剩余的图。 PyTorch 全面而灵活的功能集与 Torch-TensorRT 一起使用,解析模型并将优化应用于图的 TensorRT 兼容部分。

编译后,使用优化图就像运行一个 TorchScript 模块,用户可以获得更好的 TensorRT 性能。 Torch-TensorRT 编译器的架构由兼容子图的三个阶段组成:

  • 简化 TorchScript 模块
  • 转换
  • 执行

简化 TorchScript 模块

在第一阶段,Torch-TensorRT 简化了 TorchScript 模块,将常见操作的实现简化为更直接映射到 TensorRT 的表示。 需要注意的是,这种简化通道不会影响图形本身的功能。

转换

在转换阶段,Torch-TensorRT 会自动识别与 TensorRT 兼容的子图,并将其转换为 TensorRT 操作:

  • 具有静态值的节点被评估并映射到常量。
  • 描述张量计算的节点被转换为一个或多个 TensorRT 层。
  • 其余节点保留在 TorchScripting 中,形成一个混合图,作为标准 TorchScript 模块返回。

修改后的模块会通过嵌入的 TensorRT 引擎返回给您,这意味着整个模型(PyTorch 代码、模型权重和 TensorRT 引擎)可以在单个包中进行移植。

执行

当您执行已编译的模块时,Torch-TensorRT 会实时设置引擎并准备好执行。 当您执行这个修改后的 TorchScript 模块时,TorchScript 解释器会调用 TensorRT 引擎并传递所有输入。 引擎运行并将结果推送回解释器,就好像它是一个普通的 TorchScript 模块一样。

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内置zookeeper配置 $ vim config/zookeeper.properties # the port at which the clients will connect clientPort2182 修改server端口号,默认port没有写在文件中 $ vim config/server.properties # 服务端口号&#xff0c;默认9092 port9093 # 对应zk地址 zookeeper.connect…...

C语言中大中小及双小括号的作用

目录 单 ( ) 的作用 双&#xff08;&#xff08;&#xff09;&#xff09;的作用 中括号 [ ] 的作用 大括号 { } 的作用 单 ( ) 的作用 一、声明是一个函数 int a; //整型变量 int a&#xff08;&#xff09;&#xff1b; //函数 二、存放局部变量…...

Java面试题每日10问(12)

1. What is String Pool? String pool is the space reserved in the heap memory that can be used to store the strings.The main advantage of using the String pool is whenever we create a string literal; the JVM checks the “string constant pool” first.If th…...

windows配置GOPATH不生效

在系统变量中添加GOPATH 在Path中添加GOPATH 后续cmd输入go env发现gopath并没有改变&#xff0c;还是默认操作系统用户目录因为在系统变量设置的全局变量被用户级变量覆盖了 把用户变量的GOPATH删了就好了 重新cmd可以看到GOPATH修改成功...

Zjh游戏(五)模块类的实现

完善网络消息的处理中心 作用&#xff1a;分发到各自对应的模块去处理 在GameServer中创建一个文件夹Logo 创建一个所有的模块类继承的接口&#xff0c;IHandler&#xff0c;一个断开方法&#xff0c;一个接收消息的方法 创建操作码对应的模块类 在网络消息的处理中心分发到…...

java数据结构与算法总结(二十五)--初识BitSet之API

原文链接 1.BitSet类的基本原理 类实现了一个按需增长的位向量。用一位来表示一个数据是否出现过&#xff0c;0表示没有出现过&#xff0c;1表示没有出现过 默认情况下&#xff0c;set中所有位的初识值都是0&#xff08;或者false&#xff09;。 多个线程操作一个BitSet是不…...

软件运维工程师岗位职责和要求

岗位职责&#xff1a; 负责公司内外部网络和服务器的管理维护工作&#xff0c;确保公司网络畅通、服务器运行稳定、数据安全可靠&#xff1b;巡检工作&#xff0c;制定巡检计划&#xff0c;并按照计划对公司内外部网络和服务器进行巡检&#xff0c;并出具巡检报告&#xff1b;…...

边缘计算企业20强榜单评选倒计时

再过二十几天&#xff0c;今年的边缘计算20强榜单即将出炉&#xff0c;发布榜单是饱受争议的事情&#xff0c;有人看好&#xff0c;有人不看好&#xff0c;但是这个事情我们已经做了三年了&#xff01;过去几年我们一直致力于向IT和CT领域的朋友科普推广边缘计算&#xff0c;后…...

Ubuntu上安装Anaconda

7. Anaconda 前提是要安装好hadoop集群spark集群&#xff0c;参考地址Ubuntu安装hadoop集群 hive spark scala_ROBOT玲玉的博客-CSDN博客 7.1安装 下载Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh 下载地址&#xff1a;https://repo.anaconda.com/archive/index.html 执行命令&…...

通过外网访问内网服务器

通过外网访问内网服务器 ———————————————— 版权声明&#xff1a;本文为CSDN博主「Chaos Code」的原创文章&#xff0c;遵循CC 4.0 BY-SA版权协议&#xff0c;转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接&#xff1a;https://blog.csdn.net/jinzhichaoshuipin…...

html字体

有两种类型的字体系列名称&#xff1a; 指定的系列名称&#xff1a;具体字体的名称&#xff0c;比如&#xff1a;“times”、“courier”、“arial”。 通常字体系列名称&#xff1a;比如&#xff1a;“serif”、“sans-serif”、“cursive”、“fantasy”、“monospace” 网页…...

JDBC相关

1.为了统一各个数据库的操作方法&#xff0c;那么各个数据库需要实现java提供的这个接口&#xff0c;实现接口以后就变成了一种驱动类&#xff08;.jar&#xff09; 2.JDBC程序编写步骤&#xff1a; 在项目下先创建一个文件夹--将mysql.jar放入到该文件夹中&#xff0c;并add…...

汇编语言教程 -- 开始

汇编语言教程 – 开始 – 环境配置 一直想学汇编却又没有完整的资料&#xff0c;那么&#xff0c;像我之前搞Java Apache Pivot一样&#xff0c;那就看官方文档&#xff0c;自己搞吧&#xff01; 于是我开始写汇编语言的教程&#xff0c;不知道能不能坚持下去&#xff0c;不过…...

【Matlab】读取.hdr文件

写在最前 本文主要介绍了 Matlab 中函数 multibandread 的用法以及如何处理hdr文件。 该函数可以用于读取 “.hdr” 文件。 一、函数&#xff1a;multibandread() % 该函数语法规则为&#xff1a;X multibandread(filename, size, precision, offset, interleave, byteorde…...

Linux文件名包含小括号处理

Linux文件名包含小括号处理Linux环境中&#xff0c;解压zip文件后发现文件名包含小括号 &#xff08; &#xff09; &#xff0c;[rootmy-workspace my]# ls -l On_Time_Reporting_Carrier_On_Time_Performance_(1987_present)_2020_1.csv On_Time_Reporting_Carrier_On_Time_P…...

Daily English Jun 21, 2011

It was the longest speech Id ever heard Charlie make. He must feel strongly about whatever people were saying. I backpedaled. "They seemed nice enough to me. I just noticed they kept to themselves. Theyre all very attractive," I added, trying to...

数据科学导引上机(1)

1、导入可能使用到的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 可以自己随时增减 2、导入数据 # 如果需导入文件与代码文件在同一个文件夹 data pd.read_csv(turkiye-student-evaluation_generic.csv) # 否则使…...

计算机汇编语言编程教程,《汇编语言程序设计教程》.pdf

汇编语言程序设计教程刘恩海摇石陆魁摇主编内容提要摇摇本书主要针对愿园愿远辕愿园愿愿微处理器编写&#xff0c;同时也适用于其他猿圆位微处理器。文中详细叙述了宏汇编语言的程序设计方法。内容包括寻址方式和指令系统、程序设计的基本方法、中断处理、汇编语言、宏汇编、阅…...

游戏建模软件哪个好学

游戏三维建模&#xff0c;主要是通过三维建模软件完成的。很多同学想知道“游戏建模软件哪个好学”&#xff0c;如今市面上常用的三维建模软件有3Dmax、maya、C4D等等&#xff0c;其中在游戏设计中比较常见的是3Dmax。3Dmax软件功能强大、简单易上手&#xff0c;被广泛应用于3D…...

国家图书馆最新推荐70本书

国家图书馆最新推荐70本书 【国家图书馆最新推荐70本书】我们读书吧&#xff01;读经典&#xff0c;可观史明智&#xff1b;而读新书&#xff0c;可开阔眼界、启迪思维&#xff0c;让你心明眼亮。 如果你仍慨叹庸庸碌碌、去日苦多&#xff0c;不妨从中挑一本开始读起&#xff0…...

【python教程入门学习】Python基本语法:如何换行

Python建议每行代码的长度不要超过80个字符。对于过长的代码&#xff0c;建议进行换行。我们可以根据Python会将圆括号、中括号和花括号中的行隐式连接起来的这个特点&#xff0c;将过长的语句换显示&#xff0c;并在语句外侧添加一对圆括号&#xff0c;示例代码如下 string …...

C++ 智能指针浅析

C++ 智能指针浅析 为了解决 C++ 中内存管理这个老大难问题,C++ 11 中提供了三种可用的智能指针。(早期标准库中还存在一种 auto_ptr,但由于设计上的缺陷,已经被 unique_ptr 取代了) 智能指针不仅能用来管理动态内存,还能用来管理其他类型的资源,比如互斥锁、数据库连接等…...

外网访问内网服务器配置方法

前提需要有固定IP 路由器必须得是通过固定IP上网&#xff0c;才能通过外网访问内网服务器 登录路由器 在地址栏输入192.168.1.1或192.168.0.1。初始密码为admin&#xff0c;若忘记密码请重置路由器。这里以TP-Link WR842N为例。 点击应用管理选择虚拟服务器 界面不一样的话&…...

GT/s、Gbps、GHz之间的关系

Gbps表示每秒以千兆比特为单位的总线速度&#xff1b; GT/s代表每秒千兆传输&#xff0c;反映单位时间内的传输速率&#xff1b; Hz是频率单位&#xff1a;赫兹&#xff0c;1Hz1/s&#xff0c;表示单位时间内物体变化的快慢&#xff0c;电路领域常用于时钟频率 三者单位不同…...

3.4ghz属于计算机cpu吗,任务管理器CPU最大只有2.28GHz,i5不是是3.4吗?

3.4Ghz虽说是i5-7500的基准频率&#xff0c;但是这不代表CPU会一直运行在这个频率下&#xff0c;毕竟电脑日常待机状态下的运算压力很小&#xff0c;i5-7500不需要多少负载量&#xff0c;所以为了降低能耗&#xff0c;CPU都会把实际频率降到更低&#xff0c;如果你开启了节能模…...

802.11n 5GHz信道划分图

无线局域网信道列表 802.11n 5GHz信道划分图参考文献&#xff1a;https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A0%E7%BA%BF%E5%B1%80%E5%9F%9F%E7%BD%91%E4%BF%A1%E9%81%93%E5%88%97%E8%A1%A8#5_GHz_(802.11a/h/j/n/ac/ax)[11]...

GRPC接口压测 --- ghz工具

GRPC接口的压测工具也很少&#xff0c;找来找去好像也就ghz比较能用。 该工具的官方说明文档&#xff1a;https://ghz.sh/docs/usage 举个例子&#xff1a; ghz -n 100 -c 10 --insecure --proto ./api.proto --call api.HelloWorld.Say -d [{"Message":"he…...

史上最细gRPC(Go)入门教程(十)------gRPC压测工具ghz

来自&#xff1a;指月 https://lixueduan.com 原文&#xff1a;https://lixueduan.com/post/grpc/10-benchmark/ 本文主要介绍了 gRPC 压测工具 ghz &#xff0c;包括 ghz 的安装、使用及压测计划制定等。 gRPC 系列相关代码见 Github 1. 安装 可以直接在Release页面下载二进…...

grpc:用ghz进行性能压测

简介&#xff1a;ghz是一个命令行实用程序和Go包&#xff0c;用于负载测试和基准测试gRPC服务。它旨在用于在本地测试和调试服务&#xff0c;以及在自动连续集成环境中进行性能回归测试。此外&#xff0c;命令行工具的核心实现为 Go 库包&#xff0c;也可用于以编程方式实现性能…...

论文投稿模板中快捷键的使用

问题 我在使用某期刊的投稿模板时&#xff0c;遇到了快捷键无法使用的问题。 例如&#xff0c;按照模板文档的描述&#xff0c;我只需要在文档中按 alt 3 就可以快速设置光标所在段落的文字为三级标题。然而实践证明并不可行。无奈之下&#xff0c;只好强行自定义快捷键。 因…...

git和Xshell5配置ssh免密码登录-公钥与私钥登录linux服务器(xshell如何登陆上阿里云服务器

git上连接1.先在阿里云配置公秘钥绑定&#xff0c;配置步骤下面会讲解。2.ssh root阿里云IP地址ssh登录提供两种认证方式&#xff1a;口令(密码)认证方式和密钥认证方式。其中口令(密码)认证方式是我们最常用的一种&#xff0c;这里介绍密钥认证方式登录到linux的方法。 使用密…...

Xshell配置ssh免密码登录-密钥公钥(Public key)与私钥(Private Key)登录【已成功实例】...

本文转自https://blog.csdn.net/qjc_501165091/article/details/51278696 ssh登录提供两种认证方式&#xff1a;口令(密码)认证方式和密钥认证方式。其中口令(密码)认证方式是我们最常用的一种&#xff0c;这里介绍密钥认证方式登录到linux/unix的方法。 使用密钥登录分为3步&a…...

Xshell配置ssh免密码登录-密钥公钥(Public key)与私钥(Private Key)登录

ssh登录提供两种认证方式&#xff1a;口令(密码)认证方式和密钥认证方式。其中口令(密码)认证方式是我们最常用的一种&#xff0c;这里介绍密钥认证方式登录到linux/unix的方法。 使用密钥登录分为3步&#xff1a; 1、生成密钥&#xff08;公钥与私钥&#xff09;&#xff1b;…...

Xshell配置ssh免密码登录

ssh登录提供两种认证方式&#xff1a;口令(密码)认证方式和密钥认证方式。其中口令(密码)认证方式是我们最常用的一种&#xff0c;这里介绍密钥认证方式登录到linux/unix的方法。 使用密钥登录分为3步&#xff1a;1、生成密钥&#xff08;公钥与私钥&#xff09;&#xff1b;2、…...

常见handle协议的数据模型

URL {"index": 1,"type": "URL","data": {"format": "string","value": "http://www.whxb.pku.edu.cn/EN/10.3866/PKU.WHXB201112303\r\n"},"ttl": 86400,"timestamp"...

杭州云道计算机技术研究院,CCF@U775 CCF服务计算专委会走进杭州电子科技大学...

CCF服务计算专委会走进杭州电子科技大学学术报告会将于2020年10月23日上午举行&#xff0c;活动采用线上线下同步进行。现场活动地点&#xff1a;杭州电子科技大学科技馆二楼会议厅(杭州市杭州经济开发区白杨街道2号大街1158号)。活动邀请了CCF服务计算专委会的四位专家进行学术…...

AGV调度研究(部分论文提供了个人python复现)

目录 1 shop floor 1.1 Dispatching Rule 1.1.1 STW 1.2 Heuristic algorithms 1.2.1 GAVAA 1.3 RL-based Method 1.3.1 DQN 1.4 调度规则 1.4.1 问题表述 1.4.2 机器调度的调度规则 1.4.3 物料搬运调度调度规则 1.4.4 展望 2 Automated Container Terminal (集装箱自动化码…...

过年这几天

这几天在家过年&#xff0c;一点不想搞科研。就想着彻底放纵下&#xff0c;然后到学校里有足够的劲头投入到学习上。放假前的那几天学习效率太低了&#xff0c;毕竟忙了一学期&#xff0c;是时候换换脑子了。 今天无意中打开了jors的网站&#xff0c;发现论文的一审已经结束了…...

计算机和运筹学杂志,请问运筹学和管理学的顶级期刊有哪些?能否介绍一些这些期刊的级别和投稿经验?...

Management Science MS 毫无疑问是顶刊&#xff0c;不用多说了&#xff0c;过去十年两任wharton出身的主编更欣赏结论新颖的文章&#xff0c;去年 David上任后对技术有了更高的要求。Operation Research OR 毫无疑问是顶刊&#xff0c;与 MS 并列本领域两大毫无争议的顶刊。相比…...

基于深度强化学习的柔性作业车间动态调度

文献来源&#xff1a;International Journal of Production Research&#xff08;2022&#xff09;南洋理工大学&#xff08;IJPR/2022&#xff09;Full article: Deep reinforcement learning for dynamic scheduling of a flexible job shop (tandfonline.com) 1 摘要 在追求…...

IJPR 让我审稿

IJPR 又让我审个稿&#xff0c;我自己的两个稿 四个多月了&#xff0c;还没审完。 我真不清楚一些审稿人怎么想的&#xff0c;怎么这么能拖&#xff0c;他们不知道其他人等论文很着急吗&#xff1f; 我在犹豫是不是审这个稿件&#xff0c;因为我自己也很忙。。 去年这个时候一…...

录用了一篇 IJPR

昨天录用了一篇 IJPR&#xff0c;若是博士毕业之前能发 IJPR&#xff0c;不知有多高兴啊。 这篇文章从投到录将近一年&#xff1a; 一审两个半月&#xff0c;大修&#xff0c;状态是&#xff1a;Major Revision but allow Resubmission二审一个月多点&#xff0c;小修&#x…...

tp6实现(首页 某个分类下的列表 某个分类下的列表的id详情)接口开发

sql: -- phpMyAdmin SQL Dump -- version 4.8.5 -- https://www.phpmyadmin.net/ -- -- 主机&#xff1a; localhost -- 生成日期&#xff1a; 2022-05-25 15:23:53 -- 服务器版本&#xff1a; 5.7.26 -- PHP 版本&#xff1a; 7.3.4SET SQL_MODE "NO_AUTO_VALUE_ON_ZER…...

tp6实现文件上传接口(单文件上传)

返回给前端的接口格式&#xff1a; 路由&#xff1a; <?php // ---------------------------------------------------------------------- // | ThinkPHP [ WE CAN DO IT JUST THINK ] // ---------------------------------------------------------------------- // …...

83.(后端)商品分类model编写与数据初始化——migrate建立数据库模型与mysql插入数据

1.概述 类似于淘宝网的商品分类&#xff0c;我们的实现也是类似的。需要一个主目录&#xff0c;主目录下有他自己的子目录&#xff0c;这就相当于主目录有个id&#xff0c;子目录挂一个pid&#xff0c;去关联他的主目录。 2.使用migrate创建数据库模型 2.1模型的建立 # /fl…...

2022稳定版全网拼多多商品详情api接口sku,详情信息,促销价,优惠券信息等

2022稳定版全网拼多多商品详情api接口sku&#xff0c;详情信息&#xff0c;促销价&#xff0c;优惠券信息等 {"code": 1,"state": true,"msg": "调用成功","data": {"platform": "拼多多商品详情",&qu…...

女人的另一种爱情

维秘柔情 内裤&#xff0c;女人的另一种爱情 内裤就像通往女人身体和内心的花园小径&#xff0c;迂回、曲折、朦胧、欲说还休&#xff0c;也许一个女人说不清道不明内心真正的渴望&#xff0c;但她一定能把握住她所热爱的内裤的样子&#xff0c;变换内裤颜色造型的过程&#xf…...

技术分享 | MySQL Shell 收集 MySQL 诊断报告(上)

作者&#xff1a;杨涛涛 资深数据库专家&#xff0c;专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生&#xff0c;为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课…...

不合适的“前任”要果断掉丢!

2017年末&#xff0c;最后一部国产爱情片《前任3&#xff1a;再见前任》上映&#xff0c;虽然同系列的《前任》都是喜剧&#xff0c;但是第三部&#xff0c;不仅赚取超高的票房&#xff0c;还赚了一大票人的眼泪。有很多人在朋友圈中晒照片&#xff0c;一时间几乎刷爆了每个人都…...

树形节点ZTree

这种树形节点是自定义的&#xff0c;还有一种树形节点是绑定数据库的&#xff0c;在我的另外一篇文章里有写到。 {Layout null; }<!DOCTYPE html><html> <head><meta charset"utf-8"><title>树形节点</title><link href&qu…...

[uestc oj]H - 邱老师选妹子

H - 邱老师选妹子 Time Limit: 3000/1000MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/65535KB (Java/Others) Submit Status邱老师长得帅这是人尽皆知&#xff0c;于是追他的妹子就会很多。 但是你知道&#xff0c;邱老师是一个很专一的人&#xff0c;所以他心里面只能有一个人。…...

蕾丝的选购和保养秘诀

维秘柔情内裤性感/舒适/健康/透气 复制代码 维秘柔情不仅仅是商品质材料和考究的设计&#xff0c;更是一个坚守生活美学的理念&#xff0c;总有一款维秘柔情告诉你的身体密码。从此之前所用&#xff0c;皆为将就。从此之前所见&#xff0c;皆为平常。 在内裤不再是遮掩的这个时…...

蕾丝 | 内外皆精致的女子

“每一个女人都有一个蕾丝梦” 这句话真是一点都没错 当穿上蕾丝的那一刻 整个人都散发着温柔的气息 焕然一新的风格 当你慢慢脱下外套&#xff0c;足以惊艳众人 蕾丝针对女人来讲&#xff0c;那是梦的开始&#xff0c;也是美的始初&#xff0c;少女理解“蕾丝”&#xff0c;就…...

面试干货!初级软件测试面试题及答案题库一起奉上

软件测试工程师面试通常要经历技术面以及HR面&#xff0c;HR面一般都是日常问题&#xff0c;面试人可以临场发挥过去&#xff0c;但关乎岗位职责的技术面&#xff0c;可就没那么容易了&#xff0c;尤其是对于很多初次去面试测试岗位的没有任何测试岗位面试经验的转行人员&#…...

LED

1、LED称为发光二极管&#xff0c;特性之一是单向导电性。LED外形也不同&#xff0c;有高有短。帽高的LED可把LED光线聚焦在正前方&#xff0c;形成圆形光柱&#xff0c;如手电筒的光柱&#xff0c;这种LED称为“聚光”LED&#xff0c;由于常用&#xff0c;也叫普通LED。帽短LE…...

贴片灯背光源的LED灯珠正负极反了怎么办?

我们在做背光源的时候&#xff0c;关键的部位就是灯珠了&#xff0c;它的发光直接影响到背光的整体效果&#xff0c;LED灯珠是有正负极的&#xff0c;对于插件灯&#xff0c;如果正负极装反了相对就比较简单了&#xff0c;直接把灯珠旋转180度就可以把正负极互换&#xff0c;今…...

Arduino学习笔记——按钮控制LED

按钮控制LED 材料&#xff1a; LED二极管一个 面包板一块 面包线若干 电阻一个开关一个Arduino板一块&#xff08;我用的是DCcduino UNO&#xff09; 电路连接及效果图&#xff1a; 按钮与电阻接在面包板上&#xff0c;两端正负极分别接电源扩展插座的3.3v和GND端口&#xff…...

使用STM32点亮LED

多学多练一、题目描述二、设计思路三、寄存器实现01 时钟配置02 模式设置03 代码编写04 创建工程文件四、HAL库实现01 安装 STM32CubeMX02 安装HAL库03 新建工程04 Keil仿真调试五、硬件连接六、逻辑仿真分析七、总结参考资料一、题目描述 假设你手中已有 STM32最小系统核心板…...

proteus51仿真——LED

LED灯部分总结&#xff1a; 1.本部分包括单个LED闪烁、跑马灯、交通灯。 2.LED介绍&#xff1a;LED是有极性的&#xff0c;当电流从正极流进、负极流出时&#xff0c;LED发光。 3.LED接法&#xff1a;(1)管脚—LED正极—LED负极—限流电阻—GND (2)电源—限流电阻—LED正极—…...

单片机LED总结

单片机LED总结1、LED基础知识2、点亮第一个LED灯3、LED闪烁4、LED左右移动5、总结1、LED基础知识 LED是发光二极管的一种&#xff0c;它具有单向导电的特点&#xff0c;在51开发板上使用的是贴片式发光二极管&#xff0c;正向导电电压在1.8-2.2v之间&#xff0c;工作时的电流在…...

单片机学习笔记之点亮led 灯

使用开发板&#xff1a; 普中科技开发板 编译软件&#xff1a; keil 简单复习一下发光二极管&#xff08;led&#xff09;,发光二极管的核心部分是由P型半导体和N型半导体组成的晶片&#xff0c;在P型半导体和N型半导体之间有一个过渡层&#xff0c;称为PN结。具有单向导电性…...

如何判断一个LED节能灯的正负极

最常用的方法就是万用表检测法。用万用表检测发光二极管时&#xff0c;必须使用“Rl0k”档。困为发光二极管的管压降大约为3V&#xff0c;而万用表处于“Rlk” 及其以下各电阻挡时。表内电池仅为1.5V。低于管压降。无论正、反向接入&#xff0c;发光二极管都不可能导通&#xf…...

四角食人鱼LED引脚正负极接法

正负极判断的方法是先将食人鱼LED有斜角的地方摆在右上角, 右侧的两只脚就是负极,左侧的两只脚就是正极。 最好的办法就是用数字万用表测一下&#xff0c;打到二极管档&#xff0c;红正黑负就会亮&#xff0c;确定好了正负极就可以接了。 产品名称:5mm食人鱼蓝光 产品亮度:150…...

Android | BroadcastReceiver

Android BroadcastReceiver BroadcastReceiver 概念 应用与 Android 系统或者其他应用之间可以相互收发广播消息&#xff0c;便于进行系统级别的消息通知。应用可以注册接收特定的广播。广播发出后&#xff0c;系统会自动将广播传送给同意接收这种广播的应用。 广播分类 标…...

2018未来科学大奖揭晓:袁隆平、马大为、林本坚等7位科学家获奖

整理 | 非主流 出品 | AI科技大本营 9 月 8 日下午&#xff0c;第三届未来科学大奖在北京公布最终获奖者&#xff0c;李家洋、袁隆平、张启发获生命科学奖&#xff1b;马大为、冯小明、周其林获物质科学奖&#xff1b;林本坚获数学与计算机科学奖。 ▌2018 生命科学奖 获奖评语…...

填空 计算机系统 空,每空10分,共100分。 计算机系统总的可以分为____和_____. 中央处理器是计算机运算和控制的核心,它由____和____组成。 内在的性能指标主要是____和_____

【单选题】已知某系统的系统函数为 H( s ) ,唯一决定该系统单位冲激响应 h( t ) 函数形式的是( )【单选题】当矩阵阶数较大时,特征多项式的零点没有简单的解析表达式,只能通过近似计算得到。【单选题】在(),个体对性的兴趣下降,男女孩分别只与同性为伍,他们都尽量避免性的表现。…...

SpringBoot实战(十一)集成RebbitMQ

目录1.工作原理图1.1 配置阶段1.2 生产者1.3 消费者2.Maven依赖3.常用交换机类型3.1 direct 直连交换机3.2 fanout 广播交换机3.3 topic 主题交换机4.Direct 直连交换机4.1 yml配置4.2 配置类4.3 消息推送类4.4 消息监听类4.5 测试5.Fanout 广播交换机5.1 配置类5.2 消息推送类…...

Transformer 五年引用超四万,其中六位作者创立五家创业公司

点击上方“迈微AI研习社”&#xff0c;选择“星标★”公众号 重磅干货&#xff0c;第一时间送达 时隔五年&#xff0c;Transformer 的八位作者仅有一位还留在谷歌。 如果你在一家大厂做出了一份行业里程碑式的研究&#xff0c;那么接下来的职场生涯你会怎么走&#xff1f;继续留…...

Transformer 五年引用超四万,六位作者创立五家创业公司!

来源&#xff1a;机器之心时隔五年&#xff0c;Transformer 的八位作者仅有一位还留在谷歌。如果你在一家大厂做出了一份行业里程碑式的研究&#xff0c;那么接下来的职场生涯你会怎么走&#xff1f;继续留在这家大厂&#xff1f;换一家待遇更好的大厂&#xff1f;还是创业或加…...

解决SQL Server 阻止了对组件 ‘Ad Hoc Distributed Queries‘ 的 STATEMENT‘OpenRowset/OpenDatasource‘ 的访问的方法

解决SQL Server 阻止了对组件 Ad Hoc Distributed Queries 的 STATEMENTOpenRowset/OpenDatasource 的访问的方法参考文章&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;解决SQL Server 阻止了对组件 Ad Hoc Distributed Queries 的 STATEMENTOpenRowset/OpenDatasource 的访问的方法…...

SQL ERROR 7311解决方法

今天又遇到一个问题&#xff0c;建立一个Linked Server&#xff0c;在Management Studio可以展开它&#xff0c;看到视图&#xff0c;用select竟查不到数据&#xff0c;而且出现错误&#xff1a; Msg 7311, Level 16, State 2, Line 1 Cannot obtain the schema rowset "…...

跨服务器进行数据查询中出现的问题

在最近的项目中由于出帐和计费的数据不在同一台服务器上,需要用到跨库查询. 现把查询语句给出 select * into tmptable from openquery([demo],select * from demoinfo.dbo.出帐(200812)), 这里需要对远程服务器进行注册 注册方式如下: Exec sp_droplinkedsrvlogin DBVIP,Nu…...

CASUAL_NCT

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Data; using System.Xml; using System.Collections; using MySql.Data.MySqlClient;/// <summary> /// Summary description for MySqlHelper /// </summary&g...

SqlServer2008跨服务器操作

--创建链接服务器 exec sp_addlinkedserver server SQL2  --链接服务器名 , srvproduct   --OLE DB 数据源的产品名称&#xff1b;如果为 SQL Server&#xff0c;则不必指定 provider_name、data_source、location、provider_string 和 catalog , providerSQLNCLI/SQLOLEDB…...

SQL Server 阻止了对组件 'Ad Hoc Distributed Queries' 的 STATEMENT'OpenRowset/OpenDatasource' 的访问

原因&#xff1a;在从远程服务器复制数据到本地时出现“SQL Server 阻止了对组件 Ad Hoc Distributed Queries 的 STATEMENTOpenRowset/OpenDatasource 的访问&#xff0c;因为此组件已作为此服务器安全配置的一部分而被关闭。系统管理员可以通过使用 sp_configure 启用 Ad Hoc…...

sqlserver目标端比oracle源端多2个字段的同步

Oracle GoldenGate Command Interpreter for SQL Server Version 19.1.0.0.200204 OGGCORE_19.1.0.0.0OGGBP_PLATFORMS_200122.0600 Windows x64 (optimized), Microsoft SQL Server on Jan 22 2020 20:24:58 Operating system character set identified as GBK. Copyright (...

vue3 项目篇商场 之 初始化项目

目录vue3 项目篇商场 之 初始化项目1&#xff1a;安装 rem 适配src 同级目录下创建 postcss.config.jsmain.ts2 :使用字体图标加字体图标 &#xff08; Symbol 这个选项&#xff09;public / index.html使用效果3 sass4&#xff1a;vant3引入 按需引入 ( 非 vite )4-1 babel.co…...

Mysql性能优化及主从同步-mysql-xing-neng-you-hua-ji-zhu-cong-tong-bu

一、性能优化 二、主从同步 1、修改主服务器的配置文件 增加以下内容 log_bin 路径/mysql_m-bin server_id 2,保证和从库的id不一致就行&#xff0c; 重启mysql服务&#xff0c;配置完毕会生成两个文件mysql_m-bin.00000和 mysql_m-bin.index文件登录主库服务器&#xff0c…...

数字后端基本概念介绍Congestion

今天我们要介绍的数字后端基本概念是congestion&#xff0c;中文名是拥塞。这是一个反应设计绕线资源一个重要指标参数。通常在还没有final routing的阶段使用&#xff0c;拥塞程度越高&#xff0c;一般意味着后期绕线越容易出现metal short,spacing violation等drc.使用方法&a…...

【学者风采】Cong Wang(王聪)

【学者风采】Cong Wang&#xff08;王聪&#xff09;&#xff0c;香港城市大学计算机科学系教授、博士生导师。目前的研究兴趣包括&#xff1a;云计算背景下的外包数据与计算安全、区块链与去中心化应用、新兴互联网架构中的网络安全、多媒体安全以及大数据和物联网背景下的隐私…...

CSLA支持大文件上传时web服务器端web.cong配置

解决CSLA4.0大文件上传时web服务器端web.cong配置&#xff0c;业务对象采用byte[]数组方式&#xff0c; 当业务对象占用的字节数太大时&#xff0c;需要配置WCF的接收配额&#xff0c;设置最大配额。 此Web.config只支持Silverlight客户端的调用&#xff0c;已经设置成最大&a…...

时序数据表示学习

时序数据表示学习研究背景及工作概述 时序数据在我们的日常生活中广泛存在&#xff0c;随着采集设备不断升级&#xff0c;各类传感器的大规模部署&#xff0c;每天都在以数以亿计的速度产生时序数据。 主要包括遥感领域的GPS轨迹数据&#xff0c;包括卫星通讯&#xff0c;态势…...

linux如何改拥塞控制策略,将Linux拥塞控制变量添加到Linux Ubuntu

看看这里看看你安装了哪些模块……ls -la /lib/modules/$(uname -r)/kernel/net/ipv4你应该得到一个模块列表,我得到了这个.tcp_bic.kotcp_diag.kotcp_highspeed.kotcp_htcp.kotcp_hybla.kotcp_illinois.kotcp_lp.kotcp_scalable.kotcp_vegas.kotcp_veno.kotcp_westwood.ko您可…...

【前沿技术】文心一言 PK Chat Gpt

目录 写在前面 一、文心一言 二、Chat GPT 三、对比 四、总结 写在前面 随着人工智能技术的不断发展和普及&#xff0c;越来越多的智能应用走入了人们的日常生活&#xff0c;如智能语音助手、智能客服、机器翻译等等。在这些应用中&#xff0c;自然语言生成&#xff08;…...

Centos系统服务器怎么查看端口是否开放?

不同的linux系统查看端口是否开放的不同&#xff0c;在某些环境下&#xff0c;需要依赖于服务&#xff0c;如果centos中并没有装相关的服务&#xff0c;就不一定能生效。所以具体使用哪种方法&#xff0c;取决于环境&#xff0c;可以每一种都试试。 方法&#xff1a;1、利用tel…...

每天学一点之Servlet

一、web资源 1、web资源的概念 将web应用部署到tomcat中&#xff0c;web应用中所有的内容都是服务器中的资源 2、web资源的分类 web资源的分类&#xff1a;web应用中src中编写的动态资源&#xff0c;web应用中web中编写的静态资源 静态资源&#xff1a;每次访问时&#xf…...

记人生第一次正式马拉松!

历时近五个小时&#xff0c;完成了人生的第一次正式的马拉松比赛;起步阶段&#xff0c;很多人朝前挤&#xff0c;我想先热身再说&#xff0c;不用太着急&#xff0c;慢慢跑&#xff1b;还试着边跑边看电影&#xff0c;但不成&#xff0c;只要一熄屏电影就不播了。跑了2公里&…...

【必须收藏】别再乱找TiDB 集群部署教程了,这篇保姆级教程来帮你!!| 博学谷狂野架构师

TiDB 基础使用 TiDB dashboard使用 TiDB Dashboard 是 TiDB 自 4.0 版本起提供的图形化界面&#xff0c;可用于监控及诊断 TiDB 集群。TiDB Dashboard 内置于 TiDB 的 PD 组件中&#xff0c;无需独立部署。 [外链图片转存中…(img-nQFfHgkf-1679905899529)] 集群概况 查看集群…...

Slope One:一种简单但实用的推荐算法

Slope One推荐算法 Slope One是一种简单但实用的协同过滤推荐算法。它的基本思想是如果两个项目对同一用户有相同的评分差值,那么这两个项目对其他用户也应有相同的评分差值。 Slope One通过对评分差值的利用从而减少所需的数据,这使得它在数据稀疏的情况下仍能有效运行。 算…...

安装MinIO

MinIO是一个高性能的、分布式的对象存储服务&#xff0c;能够在常规硬件上支持PB级别的存储规模。本文将介绍在CentOS系统中安装MinIO的步骤。步骤1&#xff1a;安装wget在开始安装MinIO之前&#xff0c;需要安装wget命令行工具。可以使用以下命令在CentOS系统中安装wget&#…...

今年面试好激烈!

金三银四过去一半&#xff0c;市场火热&#xff0c;但是大家就业压力却没有缓解多少。 很多粉丝后台留言&#xff0c;Java程序员面临的竞争太激烈了…… 我自己也有实感&#xff0c;多年身处一线互联网公司&#xff0c;虽没有直面过求职跳槽的残酷&#xff0c;但经常担任技术面…...

Matbox V1.0.7更新预览与手册

哔哩哔哩地址 &#xff1a; Click Me! Github地址 &#xff1a; Click Me! YouTube演示地址 &#xff1a;Click Me! 快速更新命令 pip install https://github.com/PythonnotJava/MTBOX/releases/download/matbo1.0.7/matbox-1.0.7-py3-none-any.whl --upgradePyPi 链接 :…...

DAY58|单调栈739.每日温度、496.下一个更大元素 I(哈希表)

单调栈里面是递增或者递减的 739.每日温度 今天正式开始单调栈&#xff0c;这是单调栈一篇扫盲题目&#xff0c;也是经典题。 大家可以读题&#xff0c;思考暴力的解法&#xff0c;然后在看单调栈的解法。 就能感受出单调栈的巧妙 class Solution {public int[] dailyTempe…...

RabbitMQ Explain in Detail

“Hello World”(using the Java Client) RabbitMQ is a message broker: it accepts and forwards messages. A queue. Although messages flow through RabbitMQ and your applications, they can only be stored inside a queue. A queue is only bound by the host’s me…...

Windows安装mysql5.5图文安装教程(详细说明+安装包)

mysql 安装图解 mysql图文安装教程(详细说明) 大家都知道MySQL是一款中、小型关系型数据库管理系统&#xff0c;很具有实用性&#xff0c;对于我们学习很多技术都有帮助&#xff0c;前几天我分别装了SQL Server 2008和Oracle 10g数据库&#xff0c;也用了JDBC去连接他们&#x…...

借LeNet简单的模型对深度学习训练过程中的注意事项进一步总结

本文是在卷积神经网络(LeNet)详解_欲游山河十万里的博客-CSDN博客博文的基础之上&#xff0c;对深度学习过程遇到的一些常见的问题进行总结。本文所总结的问题&#xff0c;不仅仅适用于这个简单的模型&#xff0c;更适用在其他的多个应用场景之下。 一、训练过程中模型的保存 …...

Java基础八股文

https://zhuanlan.zhihu.com/p/516271873 1.java八大基本数据类型 6 种数字类型&#xff1a; 4 种整数型&#xff1a;byte、short、int、long2 种浮点型&#xff1a;float、double 1 种字符类型&#xff1a;char1 种布尔型&#xff1a;boolean。 2.基本类型和包装类型的区别…...

安卓面经_安卓面试题(27/30)APK打包流程和反编译

系列专栏: 安卓高频面经解析大全专栏链接:150道安卓高频面试题全解析安卓高频面经解析大全目录详情 : 安卓面经_anroid面经_150道安卓常见基础面试题全解析安卓系统Framework面经专栏:Android系统Framework面试题解析大全安卓系统Framework面经目录详情:Android系统面经_Fr…...

「解析」牛客网-华为机考企业真题61-80

又是一年春招时&#xff0c;有幸收到华为自动驾驶算法岗&#xff0c;之前刷题不多&#xff0c;在此汇总下牛客网的真题&#xff0c;主要采用Python编写&#xff0c;个人觉得语言只是实现工具而已&#xff0c;并不是很关键&#xff0c;Python简洁易懂&#xff0c;更加适合算法工…...

【vue】vue中的计算属性和监听属性详解

文章目录计算属性和侦听器计算属性1.计算属性计算属性和缓存侦听器计算属性 vs 侦听器计算属性和侦听器 计算属性 1.计算属性 用来描述依赖响应式状态的复杂逻辑 <p>Has published books:</p><!-- <span>{{ author.books.length > 0 ? Yes : No }}&…...

canal快速监听数据库变化-window版

目录 一、下载canal 二、解压 三、开启数据库 Binlog 写入功能 四、建立一个canal账号 五、启动canal 六、python客户端 七、教程地址 一、下载canal Releases alibaba/canal (github.com)https://github.com/alibaba/canal/releases 二、解压 三、开启数据库 Binlo…...

Week14周报

一.动态规划1.路径计数难点&#xff1a;由于最后的答案很大&#xff0c;所以一些代码容易出现time limited ecceed的问题思路&#xff1a;此题可以采用动态规划来完成&#xff0c;分为向右走和向下走两种情况。动态规划的转移方程&#xff1a;f[i1][j]f[i1][j]f[i][j],当我们从…...

5GC-架构及网元

** SBA&#xff08;Service-Based Architecture&#xff09;架构&#xff1a; ** 每个网元对外暴露多种服务&#xff0c;其他网元通过HTTP API的形式来调用该服务对外暴露的接口称之为SBI&#xff0c;书写格式以大写N开头&#xff0c;加上小写的网元名字&#xff0c;如Namf…...

如何学习k8s

学习Kubernetes可以遵循以下步骤&#xff1a; 了解Kubernetes的基本概念和架构。学习Kubernetes前&#xff0c;需要了解它的基本概念和组成部分&#xff0c;包括Pod、Service、ReplicaSet、Deployment、Namespace等等&#xff0c;同时也需要了解Kubernetes的整体架构和工作原理…...

第二十五章 绘制简单物体总结

简单的说,编译顶点着色器。首先需要把顶点着色器的源代码存储在一个字符串中,其次用glCreateShader创建一个着色器(参数:GL_VERTEX_SHADER) 下一步把源码附加到着色器对象上,再编译它(glShaderSource和glCompileShader) 最后用glGetShaderiv来检查是否编译时有错误(参…...

【ConfluxNews】MOSSAI 6 DCC即将上线,飞行体验官限时招募中……

1.【网络状态】当前版本V2.2.2&#xff0c;全网算力≈10T&#xff0c;昨日交易次数28K&#xff0c;昨日新增账户0.63K&#xff0c;昨日新增合约1个&#xff1b; 2.【POS参数】总锁仓247&#xff08;1&#xff09;&#xff0c;节点总数263&#xff08;1&#xff09;&#xff0c;…...

include、require、include_once、require_once的区别

include() 与require()1.1相同点首先&#xff0c;include() 与require() 的功能是相同&#xff0c;它们的结构在包含文件上完全一样&#xff0c;都是包含并运行指定文件1.2 不同点1.2.1区别一 对错误的处理不同require()语句在遇到包含文件不存在&#xff0c;或是出错的时候&am…...

登录那些事

Cookie HTTP 是无状态的协议&#xff08;对于事务处理没有记忆能力&#xff0c;每次客户端和服务端会话完成时&#xff0c;服务端不会保存任何会话信息&#xff09;&#xff1a;每个请求都是完全独立的&#xff0c;服务端无法确认当前访问者的身份信息&#xff0c;无法分辨上一…...

【Linux】计算机网络1

计算机网络的背景背景&#xff1a;早在20世纪50年代初&#xff0c;美国建立的地面防空系统就是将地面的雷达和其他测量控制设备的信息通过通信线路汇集到一台中心计算机进行处理&#xff0c;开创了把计算机技术和通信技术相结合的尝试。20世纪60年代中期开始&#xff0c;出现、…...

安卓面经_安卓基础面全解析<28/30>之注解全解析

系列专栏: 安卓高频面经解析大全专栏链接:150道安卓高频面试题全解析安卓高频面经解析大全目录详情 : 安卓面经_anroid面经_150道安卓常见基础面试题全解析安卓系统Framework面经专栏:Android系统Framework面试题解析大全安卓系统Framework面经目录详情:Android系统面经_Fr…...

STM32个人笔记-I2S

现实存在的声音是模拟量&#xff0c;这对声音保存和长距离传输造成很大的困难&#xff0c;一般的做法是把模拟量转成对应的数字量保存&#xff0c;在需要还原声音的地方再把数字量的转成模拟量输出。 模拟量转换成数字量&#xff0c;3个过程&#xff1a;采样、量化和编码。 蓝…...

Qt 学习笔记 8. QStringList

1.clear() 函数来清空 QStringList 对象中的内容 在 Qt 中&#xff0c;我们可以使用 clear() 函数来清空 QStringList 对象中的内容&#xff0c;将其重新变为空列表。 以下示例代码演示了如何清空 QStringList 对象中的内容&#xff1a; QStringList myList {"apple"…...

书籍阅读-《杨绛传:墨染里的彩色人生》

作者: 林希美 出版社&#xff1a;台海出版社 出版时间&#xff1a;2021-09 2023年3月26日 1.直到她知道一家人南归的原因&#xff0c;才深知许多事不是静静陪伴就能岁月安好。 2.一个人从懂事起便丢了童年…...

基于`Caché/IRIS`实现`Socket`解决方案

文章目录基于Cach/IRIS实现Socket解决方案简介什么是Socket&#xff1f;Socket有两种类型使用场景Socket与Web Socket的区别工作流程示例1. 利用Socket实现简单客户端、服务器通信。2. 利用Socket实现客户端服务端文件传输。3. 利用Socket实现实时聊天应用程序4. 利用Socket实现…...

展会邀请|虹科诚邀您3月29-31日参加深圳国际传感器与应用技术展览会!

01 展会介绍 深圳国际传感器与应用技术展览会&#xff08;Shenzhen International Sensor Technology Expo 2023&#xff09;将于2023年3月29-31日于深圳会展中心&#xff08;福田&#xff09;举办&#xff0c;届时展会规模在原有基础上将扩大一倍&#xff0c;专业技术含量和产…...

考pmp有什么好处?

PMP证书报名条件要求高&#xff0c;这是众所周知的事&#xff0c;那你通过了PMP考试&#xff0c;就证明你是有一定能力的&#xff0c;重要的是&#xff0c;你已经有了至少半年的项目管理经验&#xff0c;并且在你申请考试的前六年内&#xff0c;累计项目管理达三年。 PMP有什么…...

Python入门教程+项目实战-6.5节: 神奇的Python交互模式

目录 6.5.1 理解交互模式 6.5.2 进入交互模式 6.5.3 交互模式的基本用法 6.5.4 在交互模式中获取帮助 6.5.5 退出交互模式 6.5.6 系统学习python 6.5.1 理解交互模式 理解交互模式&#xff0c;首先得理解什么是交互。“交互”在日常生活中很常见&#xff0c;比如人与人之…...

积性函数及其初级应用

积性函数及其初级应用 垃圾博客&#xff0c;我本地 LaTeX 挂了&#xff0c;艹 大量内容和入门方式都参考了 莫比乌斯反演与数论函数 。感谢 CMD 大爷&#xff01; 0xFF 前置知识 1.质数及其判定&#xff0c;质因数及其分解 小学课本里面讲过质数的定义了&#xff0c;不细讲…...

A1015 Reversible Primes 反转数字后仍为素数

1015 Reversible Primes 分数 20A reversible prime in any number system is a prime whose "reverse" in that number system is also a prime. For example in the decimal system 73 is a reversible prime because its reverse 37 is also a prime.Now given an…...

简单的电脑网络故障定位

windows 电脑是否有问题 ping 127.0.0.1 检测本地环回口是否可用 测试本地的IP接口地址是否可用 ping 本机IP一般是192.168.0.x或者在命令行输入 ipconfig | find "IPv4"获取 测试本地网关地址是否可用. ping 192.168.0.1或者是254或者通过输入命令行 ipconfig /al…...

随手记 AutoML for Deep Recommender Systems: A Survey

AutoML for Deep Recommender Systems: A Survey AUTOMATED EMBEDDING DIMENSION SEARCH (AUTO-EDS) 动机&#xff1a; 计算资源消耗过大&#xff1a;Embedding占整个模型参数的80%以上 不令人满意的表现&#xff1a;很多特征域的交互是无用的&#xff0c;有些却非常有用&am…...

钢铁冶金VR虚拟仿真实训软件-广州华锐互动

炼钢作业是一个高危、高压、高温的行业&#xff0c;在实际操作中需要严格遵守安全规范和操作规程&#xff0c;一旦出现差错可能造成巨大的经济损失和人员伤亡。 利用广州华锐互动开发的钢铁冶金VR虚拟仿真实训软件&#xff0c;可以有效帮助员工更好地理解和掌握炼钢作业中的相…...

【C#】程序开发,使用 DataTable 还是 List?

系列文章 【C#】单号生成器&#xff08;编号规则、固定字符、流水号、产生业务单号&#xff09; 本文链接&#xff1a;https://blog.csdn.net/youcheng_ge/article/details/129129787 【C#】二维码标签制作及打印&#xff08;完整版&#xff09; 本文链接&#xff1a;https:/…...

视频添加字幕

工具下载 使用了格式工厂这个工具 官网下载地址&#xff0c;推荐下载5.1.1的&#xff0c;最新版5.1.3有问题&#xff0c;添加不了字幕&#xff0c;浪费了我好长时间。 字幕的添加 打开格式工厂&#xff0c;选择你想转换成的格式&#xff0c;我这里选的是MP4 点击进去之后&…...

PowerPoint 2010

文章目录一、界面介绍二、选项卡1. 文件选项卡2. 开始选项卡3. 插入选项卡4. 设计选项卡5. 切换选项卡6. 动画选项卡7. 幻灯片放映选项卡8. 视图选项卡9. 效果识别三、幻灯片操作1.选择幻灯片2.移动(调整幻灯片顺序&#xff09;和复制3.删除幻灯片四、幻灯片放映1.按次序放映2.…...

异常:Error和Exception

异常机制&#xff08;Exception&#xff09; 什么是异常 实际工作中&#xff0c;遇到的情况不可能是非常完美的。比如&#xff1a;你写的某个模块&#xff0c;用户输入不一定符合你的要求、你的程序要打开某个文件&#xff0c;这个文件可能不存在或者文件格式不对&#xff0c…...

2023年政府飞地经济研究报告

飞地概述 飞地是指一个国家或地区的领土内&#xff0c;被另一个国家或地区所包围的、不与其领土相连的一块独立区域。这种情况通常是因为历史、政治、地理等原因而形成的。 飞地通常存在于两个国家或地区之间&#xff0c;其中一个国家或地区的领土将另一个国家或地区的领土分…...

【Python+selenium】自动化生成测试报告

批量执行完用例后&#xff0c;生成的测试报告是文本形式的&#xff0c;不够直观&#xff0c;为了更好的展示测试报告&#xff0c;最好是生成HTML格式的。 unittest里面是不能生成html格式报告的&#xff0c;需要导入一个第三方的模块&#xff1a;HTMLTestRunner 一、入HTMLTes…...

小皮Windows web面板漏洞详解

漏洞简介 PhpStudy国内12年老牌公益软件&#xff0c;集安全、高效、功能与一体&#xff0c;已获得全球用户认可安装&#xff0c;运维也高效。 支持一键LAMP、LNMP、集群、监控、网站、数据库、FTP、软件中心、伪静态、云备份、SSL、多版本共存、Nginx反向代理、服务器防火墙、…...

MySQL OCP888题解069-CHECK TABLE

文章目录1、原题1.1、英文原题1.2、答案2、题目解析2.1、题干解析2.2、选项解析3、知识点3.1、知识点1&#xff1a;CHECK TABLE语句4、总结1、原题 1.1、英文原题 1.2、答案 B、E 2、题目解析 2.1、题干解析 本题主要考察CHECK TABLE的作用和注意事项。 2.2、选项解析 C…...

【C++进阶】异常

文章目录C语言传统处理异常的方式C异常概念异常的用法异常的抛出和捕获异常的重新抛出异常安全异常规范自定义异常体系标准库异常体系异常的优缺点C语言传统处理异常的方式 传统的错误处理机制&#xff1a; 终止程序&#xff0c;如assert&#xff0c;缺陷&#xff1a;用户难以…...

【Python入门第四十天】Python丨NumPy数组创建

创建 NumPy ndarray 对象 NumPy 用于处理数组&#xff0c;NumPy 中的数组对象称为 ndarray。 我们可以使用 array() 函数创建一个 NumPy ndarray 对象。 实例 import numpy as np arr np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)print(type(arr))运行实例 type(): 这个内置的 Py…...

【第十一届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】B题产品订单的数据分析与需求预测“解题思路“”以及“代码分享”

【第十一届泰迪杯B题产品订单的数据分析与需求预测产品订单的数据分析与需求预测 】第一大问代码分享&#xff08;后续更新LSTMinformer多元预测多变量模型&#xff09; PS: 代码全写有注释&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;包看懂&#xff01;&#xff01;&#xff01;&…...

sensor HDR

目录 手机拍照HDR&#xff1a;先拍出来图片再融合 实时预览 preview HDR的实现&#xff1a; 4-Cell-3-Exposure HDR sensor DOL-HDR 输出三张不同时间的图像&#xff0c;融合成一帧 &#xff1a; 以下来自Sensor HDR模式简介|极客笔记 (deepinout.com) 手机拍照HDR&#xff…...

Redis之底层数据结构

一 Redis数据结构 Redis底层数据结构有三层意思&#xff1a; 从Redis本身数据存储的结构层面来看&#xff0c;Redis数据结构是一个HashMap。从使用者角度来看&#xff0c;Redis的数据结构是String&#xff0c;List&#xff0c;Hash&#xff0c;Set&#xff0c;Sorted Set。从…...

Java实现输入一个整数,计算并输出它的阶乘(20以下)

目录 一、前言 二、代码部分 1.输入一个整数&#xff0c;计算并输出它的阶乘的代码 三、程序运行结果&#xff08;控制台输出&#xff09; 四、设计到的有关知识 一、前言 1.本代码是我在上学时写的&#xff0c;有一些地方没能完美实现&#xff0c;请包涵也请多赐教&…...

mysql暂时禁用触发器

在 MySQL 中&#xff0c;你可以使用以下语句来暂时禁用触发器&#xff1a; SET OLD_SQL_MODESQL_MODE, SQL_MODETRADITIONAL; SET GLOBAL event_scheduler OFF; SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators OFF; SET DISABLE_TRIGGERS1; 这些语句将禁用触发器、事件调度程序…...

水溶性荧光生物素PEG:Alexa fluor 647 PEG Biotin,AF647 PEG Biotin,Alexa荧光647标记生物素

文章关键词&#xff1a;AF染料试剂&#xff0c;PE-Biotin衍生物&#xff0c;Alexa-fluor 647&#xff0c;Alexa Fluor 染料&#xff0c;Alexa荧光647标记 中文名称&#xff1a;Alexa fluor 647-PEG-生物素&#xff0c;Alexa-fluor 647-PEG-生物素 英文名称&#xff1a;Alexa fl…...

Java——redis通过改写部分源码实现动态db-操作数据库的时候可以指定db操作

Java——redis通过改写部分源码实现动态db-操作数据库的时候可以指定db操作起因data-redis-gps&#xff08;1&#xff09;改写的源码类redis连接配置 - RedisConnectionConfiguration.javaLettuce客户端配置 - LettuceConnectionConfigure.java&#xff08;2&#xff09;衍生的…...

基于Java+Springboot+vue的网上商城购物系统设计与实现【源码(完整源码请私聊)+论文+演示视频+包运行成功】

博主介绍&#xff1a;专注于Java技术领域和毕业项目实战 &#x1f345;文末获取源码联系&#x1f345; &#x1f447;&#x1f3fb; 精彩专栏推荐订阅&#x1f447;&#x1f3fb; 不然下次找不到哟 Java项目精品实战案例&#xff08;200套&#xff09; 目录 一、前言介绍 1.…...

NVIDIA GTC 2023大会笔记+思考

思考 1 生成式AI大模型正在解决AI模型训练需要大量标注数据的问题&#xff08;如Isaac Sim生成机器人仿真数据集&#xff0c;Drive Slim生成道路场景合成数据集&#xff09; 2 依托类似Omniverse平台实现数字孪生等概念的工业生产流程模式&#xff0c;将因为节省大量现实调试成…...

《计算机网络原理》第一章 计算机网络概述

1.1 计算机网络的定义 定义&#xff1a;以能够相互共享资源的方式互联起来的自治计算机系统的集合主要特征&#xff1a; 资源共享分布在不同地理位置的“自治系统”遵循一定的规则—“协议 ” 1.2 计算机网络的发展历程 1.2.1 以单计算机为中心的联机系统 以单处理机为中心…...

基于springboot+mybatis-plus+mysql+vue实现物业管理系统

基于springbootmybatis-plusmysqlvue实现物业管理系统一、系统介绍1、系统主要功能&#xff1a;2.涉及技术框架&#xff1a;3.本项目所用环境&#xff1a;二、功能展示三、其它系统四、获取源码一、系统介绍 1、系统主要功能&#xff1a; 业主&#xff1a;基本信息、物业收费…...