https://zhuanlan.zhihu.com/p/374861737 目前有几种工具可用于分析应用程序的性能并显示结果。传统上，这些结果要么以某种表格形式显示，要么以平面形式显示，要么以树视图的形式显示。火焰图是比较新的，并采取一个新的角度来显示结果。此外，可以在不同的级别上生成火焰图；工具
https://bbs.qunyingkeji.com/2052/ 1.现状 目前网上出现大量的主机输入输出错误，原因是由于主机文件系统损坏。一线人员大部分采用的是umont 和 mount的方式恢复，这种恢复方式不能真正修复已经损坏的文件系统，在后续使用过程中，仍然会再次出现主机端输入输出错误。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/415817808 目前市场上的固态硬盘简单来说共有SATA、PCIE、M.2和U.2四种接口类型。 早期，为了更适应于超极本这类超薄设备的使用环境，针对便携设备开发的mSATA（mini SATA）接口应运而生。你可以把它看作标准SATA接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/68085075 目前很多文件系统基于Fuse（ http://fuse.sourceforge.net/ ）开发，在较为深入钻研Fuse实现后，总结出开发此类文件系统时可考虑的优化方案，拿出来与大家讨论讨论，如有不准确的地方，还望大家不吝赐
https://zhuanlan.zhihu.com/p/338947811 由于目前的项目把mysql换成了TiDb，所以特意来了解下tidb。其实也不能说换，由于tidb和mysql几乎完全兼容，所以我们的程序没有任何改动就完成了数据库从mysql到TiDb的转换，TiDB 是一个分布式 New
Android架构模式飞速演进，目前已经有MVC、MVP、MVVM、MVI。到底哪一个才是自己业务场景最需要的，不深入理解的话是无法进行选择的。这篇文章就针对这些架构模式逐一解读。重点会介绍Compose为什么要结合MVI进行使用。希望知其然，然后找到适合自己业务的架构模式。
clickhouse 的原生 rust 客户端目前比较好的有两个clickhouse-rs 和 clickhouse.rs 。两个库在单独使用时没有任何问题，但是，在同一工程同时引用时会报错。本篇内容主要讲解如何用rust语言解决本地库引发的依赖冲突问题
Capstone 是一款开源的反汇编框架，目前该引擎支持的CPU架构包括x86、x64、ARM、MIPS、POWERPC、SPARC等，Capstone 的特点是快速、轻量级、易于使用，它可以良好地处理各种类型的指令，支持将指令转换成AT&T汇编语法或Intel汇编语法等多种格式。Capstone的...
前言 当开发者需要为不同目的以不同形式处理URL时，比如说浏览器历史导航，锚点目标，查询参数等等，我们经常会借助于JavaScript。然而，它的频繁使用促使攻击者利用其漏洞。这种被利用的风险是我们必须在我们的JavaScript应用程序中实现URL验证的原因。 URL验证检查URL是否遵循正确的U
摘要：本文重点关注进入目标进程的“网络ns”视角，即站在「容器中的进程视角」看待容器里面的网络世界，并在那个视角中执行命令。 本文分享自华为云社区《《跟唐老师学习云网络》 - nsenter魔法棒》，作者：tsjsdbd 。 有时候Docker容器中缺少需要的软件。比如 curl，wget，ifco
摘要：基于CANN的多路极致性能目标检测最佳实践设计解密。 本文分享自华为云社区《基于CANN的AI推理最佳实践丨多路极致性能目标检测应用设计解密》，作者： 昇腾CANN 。 当前人工智能领域，最热门的无疑是以ChatGPT为代表的各种“新贵”大模型，它们高高在上，让你无法触及。但在人们的日常生活中
摘要：OWASP 的一群研究人员，总结目前大模型中可能存在的TOP10安全风险，很好的揭示了我们在大模型应用中需要防护的目标，以及如何采取相应的防护措施。 本文分享自华为云社区《OWASP 定义的大模型应用最常见的10个关键安全问题》，作者：Uncle_Tom。 1. OWASP Top 10 fo
近年来，基于Transformer的端到端目标检测器越来越受到学术界的关注和研究。然而DETR复杂的计算量导致它很难在实际应用中落地，因此本文提出了第一个满足实时性要求的DETR模型RT-DETR
最近在重温计算机基础原理这些基础信息，目前重温到不同进制的数据，做个记录。 10进制转2进制逻辑： 01001111，这个是个8位的二进制数据，10进制的数据为：79，计算方法如下： 从右到左算，有1的就加，为0的跳过 ： 2^6 + 2^3 + 2^2 + 2^1 + 2^0 = 79 2进制转1
论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet)，可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同，论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间，通过视觉文本对齐进行训练，能够学习跨数据集的
一、实验目的： 掌握Linux环境中软件的安装。 搭建Samba服务器，基本了解搭建服务器的基本步骤。 理解Samba服务器作用与工作原理。 二、实验环境： 操作系统：Centos7 Windows 10 硬件设备：虚拟机 三、实验步骤及结果： 某院系构建一台资源共享服务器，为本院系网络班和云计算班
0、个人简介 目前华南理工大学广州学院计算机科学与技术本科 大三在读，希望能在暑期找到一份前端的实习工作 1、园子经历 昵称： 养肥胖虎 园龄： 2年10个月 粉丝： 37 随笔 - 294 文章 - 2 评论 - 18 阅读 - 90204 截至2024/07/07 博客大致分类如下 Html飞机
主要内容 程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数，建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型，通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比，验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法，实质指的是权值多目标，即通过不同目标权值相加
RocketMQ 是阿里巴巴在 2012 年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于 2017 年 9 月 25 日成为 Apache 的顶级项目。 作为经历过多次阿里巴巴双十一这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来...
