在处理客户需求的时候，曾经遇到过客户在线上删除了资源，但是本地资源编排不能处理tfstate状态与线上资源不一致的情况，这时候会读到空的资源引用，进而导致terraform crash。...虽然现在在tencent terraform的最新版本中，基本上所有资源都能处理这个情景，但是如果你使用的是一些比较早的版本同时也遇上了类似问题，可以看一下下面的解决方案。...这里使用CAM policy这个资源作为例子来描述具体的方法。...此时，这个资源已经不存在，但是tfstate文件内存在这个资源的状态。如果直接apply，refresh会造成crash。 解决方案一：升级tencent terraform版本到较高版本。...解决方案二：如果不想升级，可以手动处理tfstate文件状态。
WFST在语音识别中的应用，要从Mohri的《Weighted Finite-State Transducers in Speech Recognition》这篇论文开始说起。...下图中的输入符号和输出符号相同，当然在多数情况下它们是不相同的，在语音识别中，输入可能是发声的声韵母，输出是一个个汉字或词语。...合并操作 合并操作用于将两个WFST合并成，合并可以用于存在多个WFST时，将它们合并到一个WFST，用于语音识别中。...下图为对a做权重前推操作，得到b WFST在语音识别中的应用 在语音识别中，隐马尔可夫模型（HMM）、发音词典（lexicon）、n-gram语言模型都可以通过WFST来表示。...另外，P(O|V,W)的概率只与V有关，P(O|V,W) = P(O|V) 在语音识别中，通常会对概率取log运算，所以上式等同于下面： 基于上述公式，可以将语音识别分成三个部分，如下： 表达式 知识源
EasyNVR是基于RTSP/Onvif协议的安防视频云服务平台，可实现设备接入、实时直播、录像、检索与回放、云存储、视频分发、级联等视频能力服务，平台可以将接入的视频流进行处理、转发、分发等，分发出的视频流格式包括...有用户反馈，在使用EasyNVR时，发现视频广场与通道配置界面的通道在线状态不一致，于是请求我们协助排查。技术人员查看接口，发现视频广场和通道配置页面的接口，使用的并不是同一个接口，数据结构也不一致。...进一步排查接口发现，通道状态没有统一使用一个字段，因此出现了上述的情况。解决方法：编写一个公用方法，统一使用方法获取在线状态，保证状态一致，解决了上述问题。...EasyNVR平台部署轻快、兼容性高、可拓展性强，功能丰富灵活，基于强大的视频能力，EasyNVR可与用户的多元化场景需求互相融合，最终形成“智慧+行业解决方案”。
等下通过测试程序看一下； （2）类中重写了toString方法，是为了打印结果。 接下来我们看一下测试该类的对象序列化和反序列化的一个测试程序版本，提前说明，这个版本是有问题的。...，所以不能序列化，序列化只是序列化了对象而已， // 这里的不能序列化的意思，是序列化信息中不包含这个静态成员域，下面 // 之所以i输出还是2，是因为测试都在同一个机器...在序列化的方法中，将对象的成员变量word设置成了"123"，i设置成了"2"，注意这里的i是静态变量，那么以通常的序列化和反序列化的理解来看，无非就是一个正过程和一个逆过程，最终经过反序列化后，输出对象中的...大家要记住： 静态成员属于类级别的，所以不能序列化，序列化只是序列化了对象而已，这里“不能序列化”的意思是序列化信息中不包含这个静态成员域，下面之所以i输出还是2，是因为测试都在同一个机器（而且是同一个进程...，所以不能序列化，序列化只是序列化了对象而已， // 这里的不能序列化的意思，是序列化信息中不包含这个静态成员域，下面 // 之所以i输出还是2，是因为测试都在同一个机器
改造部分 SecurityManager 的配置如下: @Bean public SecurityManager securityManager(OAuthRealm oAuthRealm) {...return getSubjectFactory().createSubject(context); } 这里会调用 StatelessDefaultSubjectFactory 的...createSubject 方法，创建的是那个禁用 session 的 subject。...可以看到默认用的是 DefaultSessionStorageEvaluator，它的 isSessionStorageEnabled 的结果为 true，从而会进入到 saveToSession(subject...this.session = decorate(session); } return this.session; } 到这里你应该是看到异常出现的地方了
欢迎转载，转载请注明出处，谢谢 一、背景 公司的DNS服务器做了主从配置，最近在使用从服务器解析的时候，发现莫名其妙的解析不了，经过反复的检查，配置没有发现任何问题，在看域文件的时候，发现有乱码，问题应该就是出在这里了...通过file命令查看了一番，主服务器的域文件类型是text，从服务器的文件类型是data。...二、解决方法 （一）查阅资料 经过查阅官方资料，BIND9的域文件支持以其他格式读取或备份，raw格式是当前可用的一个附加格式，使用file命令查看文件类型显示是data，使用raw格式主要是为了提高加载速度...raw格式的域文件可以通过named-compilezone命令来进行转换，从而达到编辑的目的，这样操作显然比较麻烦了。...过几秒查看slave目录下的域文件内容，是否跟主服务器一致。
一、前言 前几天在Python钻石交流群【心田有垢生荒草】问了一个Python网络爬虫的问题，下图是截图： 代码初步看上去好像没啥问题，但是结果就是不对，地图上显示的结果和网络爬虫抓到的数据不一致。...后来【中华小矿工】给了一个方法，就可以获取到对应的数据了。 运行之后，可以得到想要的结果： 其实就是换了个对应的API。 之后上传对应的参数信息。...后来粉丝就顺利的解决了，结果如下所示： 此时得到的数据结果就可以和前端看到的数据一一匹配上了。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python网络爬虫的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【心田有垢生荒草】提问，感谢【dcpeng】、【中华小矿工】给出的思路和代码解析，感谢【此类生物】、【冯诚】等人参与学习交流。
1.语言中的数据成分 2.语言中的运算成分 3.语言中的控制成分 4.语言中的传输成分 函数的传参机制 C++中的数据类型 1.该类型的所占内存大小 2.基于该类型的运算方法...=> [0, 31] n = rand(); n%32 [1-32]+ 32/7 [1-32] 1.0-42亿 n 1.运算两边的类型不一致...，如果不一致编译器会将其转换同一类型，运算后也是该类型 2.编译器隐式转换规则 a.整形转浮点 b.小的转大的 c.有符号转无符号 赋值运算...，默认为public 公开 class声明的成员和函数，默认为private 私有 成员变量：属性 成员函数：方法/行为 函数的默认参数 声明函数的时候，加默认参数 定义函数的时候...函数的重载 函数名相同，形参类型不同，这样的函数形成重载 函数名相同，形参个数不同，这样的函数形成重载 函数名相同，返回值类型不同，这样的函数不能形成重载 回顾：
即时通信IM 你问我答 第1季 本期共解答10个问题 Q1：直播间群聊消息会不会存在吞消息的问题 另外一般情况下的消息接收的延迟是多久？...单聊消息： 确认消息是否发送成功； 确认接收方是否登录成功； 确认发送消息的指定会话是否与接收方一致。 群组消息： 确认消息是否发送成功； 确认接收方是否登录成功； 确认接收方是否是群成员。...的返回值）； Android 的需要确认是否注册了多个消息监听器，并且在消息监听器中返回了true。...但是应用套餐包会进入到期状态，无法继续使用已过期的套餐包，预付费套餐包过期超过7天后，对应应用将会变为停服状态。 Q9：即时通信IM单聊消息大小限制多少？...图片消息：最大支持大小为28M的图片； 语音消息：最大支持大小为28M的语音文件； 短视频消息：最大支持大小为100M的短视频文件。
2PC模型中可能出现的数据不一致问题在2PC模型中，第一阶段是准备阶段。在这个阶段，协调者向参与者发送准备请求，要求参与者准备进行事务提交。...由于以上情况，数据不一致的情况是可能发生的。如果协调者崩溃，部分参与者可能已经提交了事务，而其他参与者可能还在等待或者准备回滚事务。这种情况下，数据在不同参与者之间就会不一致。...因此，在第一阶段中，协调者的崩溃可能导致数据不一致的情况发生。3PC对比2PC在性能方面的不一样三阶段提交相对于二阶段提交带来了更低的性能。在二阶段提交中，存在着两个阶段：准备阶段和提交阶段。...而在三阶段提交中，引入了一个额外的阶段：预提交阶段。在预提交阶段，事务向所有节点发送预提交请求，并等待所有节点的预提交响应。...尽管三阶段提交能够解决二阶段提交存在的部分问题（如脑裂问题），但同时也引入了更多的复杂性和潜在的性能损失。因此，在性能要求较高的场景下，相对于二阶段提交，三阶段提交会带来更低的性能。
【导读】注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。...本文以序列模型训练为例，深入浅出地介绍了注意力机制在应用中的两个重要问题：一是解决训练和生成时输入数据分布不一致；二是训练效率，并给出了相应的解决方法。...编码器的隐藏状态在每一个时间步骤上都会参与到解码器中。 学习条件 首先我们要知道的是，模型是否能有效工作。因为，有时这并不能非常明显的看出来。...例如，在语音识别中，直接使用预测输出来计算单词（或字符）错误率。在机器翻译、文本摘要和其他有许多能正确输出句子的任务中，使用BLEU 或 ROUGE 分数。 ?...对于长输入序列，一个好的做法是通过二次采样来减少编码的序列长度。这在语音识别中很常见，例如，输入可以有数千个时间步长。在基于文字的机器翻译中，你不会看到这么多，因为输入序列没有那么长。
本文选自《实时流计算系统设计与实现》 文末有惊喜 状态管理是流计算系统的核心问题之一。...正因为如此，我们将这些数据称之为流计算应用的“状态”。从各种开源流计算框架的发展历史来看，大家对实时流计算中的“状态”问题也是一点点逐步弄清楚的。...我们将流在执行过程中涉及到的状态分为两类：流数据状态和流信息状态。 流数据状态。...在流数据处理的过程中，可能需要处理事件窗口、时间乱序、多流关联等问题，在解决这些问题的过程中，通常会涉及到对部分流数据的临时缓存，并在处理完后将其清理。我们将临时保存的部分流数据称为“流数据状态”。...在对流数据的分析过程中，会得到一些我们感兴趣的信息，比如时间维度的聚合数据、关联图谱中的一度关联节点数、CEP中的有限状态机等，这些信息可能会在后续的流数据分析过程中被继续使用，从而需要将这些信息保存下来
最近使用TabLayout，我有两个Tab，一个tab是“消息”，一个是“通知栏”，两个字数不同，使用后发现字体竟然显示不一致大小，两个字的比三个字的字体大，上网搜索，说使用以下声明： 0dp 没有用 又搜索 true 还是没用 最后发现是 app:tabMode="fixed"问题
本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决的问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后，词错率有了显著地降低。...然而，尽管你已经读到了很多这类的论文，但是我们仍然没有实现人类水平的语音识别。语音识别器有很多失效的模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步的关键。...虽然这听起来很极端，但是请别忘记，产生转录结果通常是一系列昂贵计算中的第一步。例如在语音搜索中，实际的网络规模搜索必须在语音识别之后才能进行。 双向循环层是消除延迟的改进中的很好的例子。...所有最新的对话语音识别的先进结果都使用了它们。问题在于：在用户结束语音之前，我们不能用第一个双向层计算任何东西。所以延迟会随着话语长度的增加而增加。 ?...下一个五年 语音识别领域仍然存在不少开放性挑战问题，包括： 将语音识别能力扩展至新的领域、口音，以及远场、低信噪比的语音中。 在语音识别过程中结合更多的语境信息。 音源和声源分离。
String Filesystem; private String Used; private String Mounted; ...get() and set() } 表中数据...mounted test.txt 50 /file test2.txt 60 /file1 test3.txt 50 /file2 test4.txt 80 /file3 第一种* 可以通过在查询的SQL...语句中定义字段的别名，让字段名的别名和实体类的属性名一致。...一对应的关系。...--用标签映射主键字段 property（被映射的）：实体类中的，column（映射的）：数据表中的--> <id property="Mounted" column
在编写Python爬虫的时候，经常会遇到状态码超时的问题。这个问题对于爬虫开发者来说是一个巨大的挑战，因为它会导致爬虫的效率降低，甚至无法正常工作。...需要解决这个问题，我们可以利用日志记录与分析的方法来定位并处理状态码超时问题。首先，我们需要在爬虫代码中添加日志记录功能。...日志记录是一种记录爬虫运行情况的方法，它可以帮助我们追踪爬虫的请求发送和响应接收过程。通过记录技术细节，我们可以更好地了解爬虫的运行状态，包括状态码超时问题。我们可以使用日志记录来记录这个问题。...首先，我们需要在爬虫代码中添加日志记录功能，以便追踪爬虫的运行情况。然后，我们可以通过分析日志文件，查找状态码超时问题的原因。...通过以上的方法，我们可以更好地处理Python爬虫中的状态码超时问题，提高爬虫的效率和稳定性。希望本文对您在爬虫开发中得到帮助！
语音版： Java类的初始化顺序这个问题经常出现在面试题中，这个面试题设计的知识有类、对象、static关键字、初始化函数、类的加载顺序，咱们一个一个来说。...对象： 对象是具有状态、行为和标识的是上面类的一个实例。...每一个对象都有内部数据(它描述该对象的状态)和方法（它产生行为），并且每一个对象都可以与其他对象区分开来，就是一个对象在内存中都有一个唯一的地址。在Java中对象都必须通过new来产生。...static： static表示“全局”或者“静态”的意思，用来修饰成员变量和成员方法，也可以形成静态static代码块。它是属于类不属于对象。...初始化函数： 也就是构造器，构造器名称必须与类名完全相同，没有返回值。没有参数的构造器叫做默认构造器，你在不重载情况下都是调用的默认构造器。
文章目录 前言 一、多人音视频对话 1.wxml 2.js 前言 微信小程序开发多人音视频对话首先得去小程序管理后台，「开发」-「接口设置」中自助开通该组件权限。...政府主体帐号 / 政府相关工作推广直播、领导讲话直播等 IT 科技 多方通信 在线会议 快递业与邮政 寄件/收件 视频客服 开通该组件权限后，开发者可在 joinVoIPChat 成功后，获取房间成员的...：wx.onVoIPChatMembersChanged 监听房间成员通话状态变化：wx.onVoIPChatSpeakersChanged 监听通话中断：wx.onVoIPChatInterrupted...监听实时语音通话成员视频状态变化：wx.onOnVoIPVideoMembersChanged 1.wxml 返回值为房间中的人的openid列表，最后别忘记退出房间时调一下wx.exitVoIPChat。
本文转载：http://blog.csdn.net/sabty/article/details/5325260 以前也曾遇到这样的问题，不过影响不大也没有去详细了解。今天又重新遇到此问题，实在太不便。...经查证这是 Visual Studio 2005 的 Bug。微软对此的 Bug 描述：http://support.microsoft.com/?...解决方法： 在你的 Form 控件中重写 DesignMode 属性，代码如下： [c-sharp] view plaincopyprint?.../// 描述：DesignMode 在 Visual Studio 2005 产品中存在 Bug ，使用下面的方式可以解决这个问题。...IDE设计模式(DesignMode,Designtime,构造函数,Load) 在设计自定义控件时，经常需要在构造函数或者Load事件中添加初始化代码，但是这些代码在进入窗体设计也会被执行，造成了设计窗口出现异常的情况
集群建立时，成员交换机间相互发送集群竞争报文，通过竞争，一台成为主交换机，负责管理整个集群系统，另一台则成为备交换机。 角色选举： 最先完成启动，并进入单框集群运行状态的交换机成为主交换机。...配置同步： 集群具有严格的配置文件同步机制，来保证集群中的多台交换机能够像一台设备一样在网络中工 作。...这样的话，不同链路带宽利用率不一致。 以包的形式负载分担：根据接口的权重值。来分一定比例的包。第一个包与包之间，大小不一致。第二，可能会相同流出现乱序。...出现拥塞时，处理的优先级一致，比如出现尾丢弃，语音流量也会被丢弃，但是对于语音业务而言，需要保证，低时延，低抖动，低丢包率。那么就可以设置 voice vlan 提高报文处理的优先级。...Sub-VLAN 间的三层转发问题。
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