第139篇:JS数组常用方法(map(),reduce(),foreach())

好家伙,本篇为MDN文档数组方法的学习笔记 Array.prototype.reduce() - JavaScript | MDN (mozilla.org) 数组方法这块的知识缺了,补一下 1.map()方法 map() 方法创建一个新数组,这个新数组由原数组中的每个元素都调用一次提供的函数后的返

[转帖]图解epoll

图解epoll 本文包含以下内容: epoll是如何工作的 本文不包含以下内容: epoll 的用法 epoll 的缺陷 select 和 poll 的缺点 epoll 对于动辄需要处理上万连接的网络服务应用的意义可以说是革命性的。对于普通的本地应用,select 和 poll可能就很好用了,但对于

[转帖]Infiniband 和 以太网Ethernet 对比

https://blog.csdn.net/legend050709/article/details/121270641 目录 概述对比Ethernetinfiniband带宽时延可靠性组网方式类比 infiniband 的缺点infiniband 的应用场景参考 概述 以前IB特有的技术比如RDM

[转帖]【文章导读】什么是旁道攻击?Meltdown Redux英特尔漏洞(MDS攻击);KAISER:从用户空间隐藏内核(KAISER);Meltdown/Spectre分析

Table of Contents 黑客词典:什么是旁道攻击? Meltdown Redux:Intel缺陷使黑客窃取了数百万台PC的秘密 三重熔毁:有多少研究人员同时发现了20年的芯片缺陷 KAISER:从用户空间隐藏内核 迟到的Meltdown/Spectre分析 黑客词典:什么是旁道攻击? h

浅析静态应用安全测试

摘要:根据Forrester的 The State Of Application Security, 2022一文的预测,应用安全性的缺失将仍然是最常见的外部攻击方式,因此SAST将会在可预见的未来一直被重视。 本文分享自华为云社区《SAST-静态应用安全测试》,作者: gentle_zhou 。

PreSTU:一个专门为场景文本理解而设计的简单预训练模型

摘要:在视觉与语言(V&L)模型中,阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺乏的。我们如何才能学习出强大的场景文本理解(STU)的V&L模型呢? 本文分享自华为云社区《场景文本理解预训练PreSTU》,作者: Hint 。 【论文摘要】 在视觉与语言(V&L)模型中,阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺

铅华洗尽,粉黛不施,人工智能AI基于ProPainter技术去除图片以及视频水印(Python3.10)

视频以及图片修复技术是一项具有挑战性的AI视觉任务,它涉及在视频或者图片序列中填补缺失或损坏的区域,同时保持空间和时间的连贯性。该技术在视频补全、对象移除、视频恢复等领域有广泛应用。近年来,两种突出的方案在视频修复中崭露头角:flow-based propagation和spatiotemporal

Istio数据面新模式:Ambient Mesh技术解析

摘要:Ambient Mesh以一种更符合大规模落地要求的形态出现,克服了大多数Sidecar模式的固有缺陷,让用户无需再感知网格相关组件,真正将网格下沉为基础设施。 本文分享自华为云社区《华为云云原生团队:Istio数据面新模式 Ambient Mesh技术解析》,作者: 云容器大未来。 如果说在

基于.NetCore开发博客项目 StarBlog - (28) 开发友情链接相关接口

## 前言 之前介绍的友情链接功能,只实现了友情链接的展示和管理接口。 还缺失友情链接申请、审核管理、通知,现在把这块功能补全。 Model 什么的之前那篇文章都有,本文直接补全逻辑代码~ 详见: [基于.NetCore开发博客项目 StarBlog - (13) 加入友情链接功能](https:/

【后端面经-Java】I/O多路复用 简录

本文主要介绍了Java当中常见的几种IO模型,介绍其运行机制和实际缺点,并进行技术对比,对于IO多路复用的实现方式进行分析。

LLM并行训练6-激活优化

前置知识 Activation 激活指的是一些在fp时计算得到的临时tensor, 会用于bp时的计算. 如果能在fp计算后把临时tensor缓存下来就可以加速bp, 缺点在于激活会占用大量显存. 以一层transformer结构为例分析下各层存在的激活. 简单部分的分析这里忽略. 主要分析下几个不

JavaScript系列:JS实现复制粘贴文字以及图片

目录一. 基于 Clipboard API 复制文字(推荐)基本概念主要方法使用限制实际应用示例二、基于 document.execCommand('copy')缺陷实际应用示例说明三、复制图片功能四、封装 一. 基于 Clipboard API 复制文字(推荐) 基本概念 Clipboard AP

设计模式学习(二)工厂模式——抽象工厂模式+注册表

目录前言使用简单工厂改进使用注册表改进参考文章 前言 在上一篇文章中我们提到了抽象工厂模式初版代码的一些缺点:①客户端违反开闭原则②提供方违反开闭原则。本文将针对这两点进行讨论 使用简单工厂改进 对于缺点①,我们可以使用简单工厂的思路来改进抽象工厂的初版代码。对于上一篇文章中的例子,我们去除Came

松灵机器人scout mini小车 自主导航(2)——仿真指南

松灵机器人Scout mini小车仿真指南 之前介绍了如何通过CAN TO USB串口实现用键盘控制小车移动。但是一直用小车测试缺乏安全性。而松灵官方贴心的为我们准备了gazebo仿真环境,提供了完整的仿真支持库,本文将介绍如何上手使用仿真。 官方仓库地址:https://github.com/ag

解码技术债:AI代码助手与智能体的革新之道

技术债可能来源于多种原因,比如时间压力、资源限制、技术选型不当等。它可以表现为代码中的临时性修补、未能彻底解决的设计问题、缺乏文档或测试覆盖等。虽然技术债可以帮助快速推进项目进度,但长期来看,它会增加软件维护的成本和风险,降低系统的稳定性和可维护性。

Nginx负载配置

目录Nginx 负载均衡笔记1. 概述1.1 Nginx 简介1.2 负载均衡概述2. 四层负载均衡(传输层)2.1 工作原理2.2 特点2.3 优缺点优点缺点2.4 示例场景3. 七层负载均衡(应用层)3.1 工作原理3.2 特点3.3 优缺点优点缺点3.4 示例场景4. Nginx 调度算法4.

第三方App与Termux命令建立IO通道

第三方 App 调用 Termux 执行命令基本实现,但是 bash、awk、clangd 这类命令可以从标准输入读取信息并维持运行,Termux 第三方调用缺乏有效支持。了解安卓的 IPC 机制,建立Termux 命令与第三方 App 的 TCP/Socket 连接,最终实现前后端的持续通信。

dense并行训练1-流水线并行

并行训练-流水线 简述 并行训练主要有三种策略: 数据并行训练加速比最高,但要求每个设备上都备份一份模型,显存占用比较高,但缺点是通信量大。 张量并行,通信量比较高,适合在机器内做模型并行。 流水线并行,训练设备容易出现空闲状态,加速效率没有DP高;但能减少通信边界支持更多的层数,适合在机器间使用。

如何使用csproj构建C#源代码组件NuGet包?

一般我们构建传统的NuGet包,都是打包和分发dll程序集文件。 至于打包和分发C#源代码文件的做法,比较少见。 那么这种打包源代码文件的做法,有什么优点和缺点呢? 优点: 方便阅读源代码。 方便断点调试。 减少 Assembly 程序集模块加载个数。 更利于发布期间的剪裁(PublishTrimm

记Codes 重新定义 SaaS模式开源免费研发项目管理平台——多事项闭环迭代的创新实现

市面上老一点的项目管理工具迭代下只含任务,其他一些新的项目管理工具迭代下包含了需求、任务和缺陷。迭代下只包含任务显然很不合理;只有需求、任务和缺陷,也是有问题的。且看文中详解。。。。。。