https://zhuanlan.zhihu.com/p/551804053 内核中的 shmall 和 shmmax 参数 SHMMAX= 配置了最大的内存segment的大小 >这个设置的比SGA_MAX_SIZE大比较好。 SHMMIN= 最小的内存segment的大小 SHMMNI= 整个系
前言 G1 GC，全称Garbage-First Garbage Collector，通过-XX:+UseG1GC参数来启用，作为体验版随着JDK 6u14版本面世，在JDK 7u4版本发行时被正式推出，相信熟悉JVM的同学们都不会对它感到陌生。在JDK 9中，G1被提议设置为默认垃圾收集器（JEP
https://www.cnblogs.com/tcicy/p/10005374.html 参数翻译 可测试目标： file_path 文件abc.file # #1为第一块物理磁盘[谨慎,别拿系统盘测试,一般用于准备投入的数据磁盘测试]
https://www.cnblogs.com/hongdada/p/16926655.html free 命令常用参数 free 命令用来查看内存使用状况，常用参数如下： -h human-readable 格式打印 -w 把 cache & buffer 分开打印 -t show total f
https://zhangzhuo.ltd/articles/2021/09/08/1631106274550.html 压测参数说明 压测数据量为：2个backet，每个backet为10000对象。每个对象大小512kb 所有minio服务内核以及资源优化都相同 整体读写压测时间为10分，读写比
https://www.cnblogs.com/shangerzhong/p/9153737.html family参数代表地址家族，比较常用的为AF_INET或AF_UNIX。AF_UNIX用于同一台机器上的进程间通信，AF_INET对于IPV4协议的TCP和UDP 。 type参数代表套接字类型
编写一个函数/方法，它接受2个参数、一个字符串和轨道数，并返回ENCODED字符串。 编写第二个函数/方法，它接受2个参数、一个编码字符串和轨道数，并返回DECODED字符串。 然后使用围栏密码对其进行解码。 这种密码用于通过将每个字符沿着一组“竖状轨道”依次放在对角线上来对字符串进行编码。首先开始
命令行解析库是一种用于简化处理命令行参数的工具，它可以帮助开发者更方便地解析命令行参数并提供适当的帮助信息。C++语言中，常用的命令行解析库有许多，通过本文的学习，读者可以了解不同的命令行解析库和它们在C++项目中的应用，从而更加灵活和高效地处理命令行参数。
原因，数据库为 MySQL 5.7 需要在yaml加上参数 mysql.db.param: "characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useSSL=false&serverTim
Mac 安装 paddlehub 出现 Building wheels for collected packages: opencv-python, ffmpy, jieba, seqeval, future Building wheel for opencv-python (pyproject.t
本文旨在简明扼要说明各回收器调优参数，如有疏漏欢迎指正。 #### 1、JDK版本 以下所有优化全部基于JDK8版本，强烈建议低版本升级到JDK8，并尽可能使用update_191以后版本。 #### 2、如何选择垃圾回收器 响应优先应用：面向C端对响应时间敏感的应用，堆内存8G以上建议选择G1，堆
在参照一些行业系统软件的时候，发现一个做的挺不错的系统功能-系统参数管理，相当于把任何一个基础的系统参数碎片化进行管理，每次可以读取一个值进行管理，这样有利于我们快速的处理业务需求，是一个挺好的功能。本篇随笔模拟这个功能，基于SqlSugar开发框架的基础上，利用代码生成工具快速生成系统参数管理界面和相关的业务类生成。
在随笔《基于SqlSugar的开发框架循序渐进介绍（28）-- 快速构建系统参数管理界面》中介绍了基于SqlSugar开发框架，构建系统参数管理的后端API部分，以及WInform界面部分内容，本篇随笔介绍基于Vue3+ElementPlus的前端界面开发过程。
简单工厂问题 简单工厂中我们通过参数来返回不同的产品对象，如果管理的对象过多，这个工厂函数会比较庞大，且当我们需要增加一个新的产品时，需要修改这个工厂方法，违反开闭原则（对拓展开放，对修改关闭）。 为了解决简单工厂模式的问题，出现了工厂方法模式。 解决简单工厂思路 简单工厂类图关系类似如下： 如上图
Python常见面试题001-005 参考资料 https://github.com/taizilongxu/interview_python https://github.com/hantmac/Python-Interview-Customs-Collection https://github.
反向传播可以求出神经网路中每个需要调节参数的梯度，优化器可以根据梯度进行调整，达到降低整体误差的作用。本节我们对优化器进行介绍。
### 接口格式统一 - 请求成功返回 ``` { "code": 0, "message": "OK", "data": [] } ``` - 请求失败返回 ``` { "code": -1, "message": "error reason", "data": null } ``` #### 请
摘要：在深度神经网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，数学基础 1.1，概率
摘要：反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。 本文分享自华为云社区《反向传播与梯度下降详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，前向传播与反向传播 1.1，神经网络训练过程 神经网络训练过程是： 先通过随机参数“猜“一个结果（模型前向传播过程），这里称为预测结果 a； 然后计算 a 与样本标签值 y 的
摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA
