摘要：不同于传统的卷积，八度卷积主要针对图像的高频信号与低频信号。 本文分享自华为云社区《OctConv：八度卷积复现》，作者：李长安 。 论文解读 八度卷积于2019年在论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional
华为云GaussDB(DWS)技术布道师吕鹏博，针对GaussDB(DWS) 资源管控的原理和系统运维实践带来了精彩分享。
前言 今天大姚给大家分享一款EF Core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，开源（Apache License）的EF Core拓展程序包：ShardingCore。 ShardingCore项目介绍 ShardingCore是一款开源、简单易用、高性能、普适性，针对EF Core生态
目录简介例程代码函数说明arv_camera_get_integerarv_camera_get_string 简介 本文针对官方例程中的：04-camera-features做简单的讲解。并介绍其中调用的arv_camera_get_integer，arv_camera_get_string。 a
https://switch-router.gitee.io/blog/flanenl/ 介绍 Flannel是CoreOS团队针对Kubernates设计的跨主机容器网络解决方案, 它可以使集群中不同节点上运行的docker容器都具有全集群唯一的虚拟IP地址。 举个例子,在一个由3台主机节点组成系
https://my.oschina.net/u/5632822/blog/5596911 KubeBrain 是字节跳动针对 Kubernetes 元信息存储的使用需求，基于分布式 KV 存储引擎设计并实现的、可以取代 etcd 的元信息存储系统，目前支撑着线上超过 20,000 节点的超大规模
https://www.jianshu.com/p/3960ee4b8a43 背景说明 最近公司有服务器安全审计，针对所管服务器需要做加固处理，由于数量较多，一个个来弄比较麻烦。本着能用工具干活绝不自己动手的原则，开发此功能。 优势：秒级批量加固 使用方式 前置条件：安装easyctl 版本支持：v
概述G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征. 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征. G1将Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），JVM最多可
Blazor WebAssembly加载优化方案 对于Blazor WebAssembly加载方案的优化是针对于WebAssembly首次加载，由于BlazorWebAssembly是在首次加载的时候会将.NET Core的所有程序集都会加载到浏览器中，并且在使用的时候可能引用了很多第三方的dll，
HuggingFace上提供了很多已经训练好的模型库，如果想针对特定数据集优化，那么就需要二次训练模型，并且HuggingFace也提供了训练工具。 一.准备数据集 1.加载编码工具 加载hfl/rbt3编码工具如下所示： def load_encode(): # 1.加载编码工具 # 第6章/加载
在笔者上一篇文章`《驱动开发：Win10枚举完整SSDT地址表》`实现了针对`SSDT`表的枚举功能，本章继续实现对`SSSDT`表的枚举，ShadowSSDT中文名`影子系统服务描述表`，SSSDT其主要的作用是管理系统中的图形化界面，其`Win32`子系统的内核实现是`Win32k.sys`驱动，属于GUI线程的一部分，其自身没有导出表，枚举`SSSDT`表其与`SSDT`原理基本一致。
Session是`Windows`系统的一个安全特性，该特性引入了针对用户体验提高的安全机制，即拆分Session 0和用户会话，这种拆分`Session 0`和`Session 1`的机制对于提高安全性非常有用，这是因为将桌面服务进程，驱动程序以及其他系统级服务取消了与用户会话的关联，从而限制了攻击者可用的攻击面。由于`DLL`注入在`Session 0`中的注入机制不同于在用户会话中的注入机制
相信大家对Spring都有一定的了解，本篇文章我们会针对Spring底层原理，在海量的Spring源代码中进行抽丝剥茧手动实现一个Spring简易版本，对Spring的常用功能进行手写模拟实现。
摘要：本案例使用Windows版本的ModelBox SDK进行二次开发，主要是针对姿态匹配案例开发实践。 本文分享自华为云社区《姿态匹配：抖抖手动动脚勤做深呼吸》，作者：吴小鱼。 在之前发布的AI说ModelBox推理真的高效吗一文中，我们使用双阶段单人人体关键点检测作为案例对比测试了ModelB
最近在对稳健理财BFF层聚合查询服务优化治理，针对文章内的串行改并行章节进行展开，分享下实践经验，主要涉及原同步改异步的过程、全异步化后衍生的问题以及治理方面的思考与改进。
虽然在开发过程中遇到了不少技术挑战，但最终我成功构建了一个针对金仓数据库的社区检索咨询助手。这个助手不仅解决了普通web搜索无法满足特定数据库问题的需求，还提高了我解决问题的效率和质量。在未来的工作中，我将继续优化这个助手，使其更加智能和强大。
项目介绍 WatchDog是一个开源（MIT License）、免费、针对ASP.Net Core Web应用程序和API的实时应用监控系统。开发者可以实时记录和查看他们的应用程序中的消息、事件、HTTP请求和响应，以及运行时捕获的异常。 项目工作原理 它利用SignalR进行实时监控，并使用Lit
背景 在flask web中我们通常需要一个traceid作为调用参数传递给全链路各个调用函数 需要针对一次请求创建一个唯一的traceid：这里用uuid去简化代替 我们需要保证traceid不被污染，在每个请求期间存在，在请求结束销毁且线程独立：这里通过flask中的g对象来存储线程内的数据 由
很早之前我们就聊过ToolFormer，Gorilla这类API调用的Agent范式，这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题，介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。 真实世界的API数量庞大且多样：之前的多数工具调用论文，工具数量有限，工具相对简单具体，并且往往
