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如何在Electra越狱的设备上使用LLDB调试应用程序

在3月18日的时候，我就曾发表过一篇关于在Electra越狱的设备上使用LLDB调试应用程序的文章。本文我将在此基础上，做进一步的更新优化。...我试图在google搜索，有关使用Electra越狱的iOS设备上调试AppStore应用程序的简要说明。但令我失望的是，竟然没有找到任何有用的资料。...如果不存在则， 在Mac上运行Xcode 为iOS打开ObjC项目（或从头创建一个新项目） 保持Xcode运行状态。将你的iOS设备连接到USB。...接着在Xcode中你应该看到，如下红框内所示的信息： ? 等到“准备调试支持iPhone”完成。然后在设备上检查 /Developer/usr/bin/debugserver。...现在，在Mac上打开另一个控制台，然后运行 ? 在LLDB控制台中运行 ? 在LLDB下运行应用程序 在你的Mac控制台上，连接iPhone： ? 在iPhone的控制台中运行 ?

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为什么服务器内存硬件上的黑色颗粒这么多？

之前有位读者问我为什么服务器内存上有这么多的颗粒，今天我专门就这个话题成文一篇作为回复。 各位从事服务器端开发的同学天天都在开发代码，代码都需要内存。确实了解一下服务器内存硬件是挺有有必要的。...今天我们就专门写一篇文章来给大家解释为什么服务器内存中颗粒更多的原因。...在服务器应用中，处理的一般都是非常重要的计算，可能是一些推荐计算，也可能是一笔订单交易，对出错的容忍度是很低的。另外一台服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年。...在实现上，ECC 内存会板上额外再添加内存颗粒来专门负责检查错误并纠正错误。 带 ECC 功能的内存，需要为 CPU 同时提供 72 位的读写，其中 64 位是数据，另外 8 位用于 ECC 校验。...LRDIMM 相比 RDIMM 在引入寄存缓存器 RCD 的基础上，又进一步引入了数据缓冲器 DB（Data Buffer）。 引入DB数据缓冲器作用是缓冲来自内存控制器或内存颗粒的数据信号。

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凯哥讲数据中台Netflix的数据中台（上）

前言 在《#凯哥讲数据中台#数据中台的使命，愿景和六大核心能力中》，我提到，数据中台的愿景是"打造数据驱动的智能企业"。...从一个传统的DVD租赁公司发展成为最成功的的全球化媒体公司，市值高达1480亿美元（2019年12月数据），它不仅是过去十年全球商业上最成功的的企业，也被评为改变人类影视消费模式的颠覆性企业，在这个变革过程中...大部分企业，如果新业务的收入占比高，那么复合年增长率就不会很快，毕竟新业务需要投资并且也需要一个培育和增长的过程。...以上这么多角色，都统一在一个大数据门户上协作，从而保证了数据同源，保证大家的认知，背景的一致性，从而保证数据产品的准确性，这样的效率是很高的。这和我们所提倡的企业级数据中台的概念有异曲同工的感觉。...Experiment：A/B测试 在做这个研究的过程中，我看了youtube上大部分关于Netflix在数据方面应用的视频，我听到的非常多的一个词就是A/B测试。

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群晖NAS上安装虚拟机教程在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序

前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。...在VMM中，单击左侧导航栏中的“网络”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，输入名称和描述，选择适当的IP地址和子网掩码，然后单击“应用”。 步骤4：创建虚拟机 在VMM中创建虚拟机非常简单。...单击左侧导航栏中的“虚拟机”选项卡，在列表中选择您刚才创建的虚拟机，然后单击右键并选择“编辑”。 在弹出窗口中，单击“网络”选项卡，并选择您刚才创建的虚拟交换机。...但是，本文提供的教程和流程应该可以帮助您入门，快速掌握群晖NAS上安装虚拟机的方法。

10.3K60

Java中的数据结构（二）：队列（上）

和ArrayDeque实现的方式不同，AQS中CLH队列是使用链表来实现的。所以这里我们需要将关注一下链表中的结点是如何实现的。...实际上就是用来表示当前结点是处于何种模式（SHARED、EXCLUSIVE、#isShared()）。   根据源码中文档我们可以看到，实际上CHL同步队列的队首元素是一个假的队首元素。...CLH queues need a dummy header node to get started   当然这个队首元素不会在构造器中创建，而是实际产生等待资源线程之后进行实际的队列创建时才会进行创建...其中值得注意的是为了保证并发安全，这里使用了CAS操作（这里的CAS操作使用的Unsafe类中的方法，有兴趣的朋友可以了解一下），同时Node中相应的变量都使用了volatile来修饰。...应用   这里列举一下较为常用的应用： 顺序任务调度 多道程序设计 异步数据传输（管道） 作为算法的辅助数据结构 上述的具体实现这里就不一一展示了，有兴趣的同学可以Google一下。

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CNCF网络研讨会：运行在Kubernetes上的应用程序的数据保护（PDF）

讲者：Ravi Alluboyina，高级建筑师 @Robin.io Kubernetes现在实际上是部署和管理无状态应用程序的平台。它还在部署和管理有状态应用程序方面取得了长足的进步。...管理有状态应用程序不仅仅是在出现故障时配置和重新定位容器。有状态应用程序处理数据重力、IP持久性，并且几乎总是强制使用过程来保护数据。保护数据的传统方法是由供应商提供的应用程序级快照或存储快照。...这种方法不适用于运行在Kubernetes上的应用程序。本演示将阐明一些挑战，并为Oracle RAC、Postgres、Cassandra、MongoDB等应用程序提供完整的数据保护方法。...www.cncf.io/wp-content/uploads/2019/09/robio.io-webinar-Sep-24th.pdf 参与网络研讨会 CNCF网络研讨会是教育新成员和现有社区成员了解趋势和新技术的好方法...我们正在寻找项目维护者、CNCF成员、社区专家来分享他们的知识。网络研讨会是非推广性质的，专注于云原生空间中的教育和思想领导力。 有兴趣举办CNCF网络研讨会吗？

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视频上云网络穿透网络映射服务EasyNTS设备管理为什么会出现无法搜索到设备的情况？

近期研发在EasyNTS设备管理搜索中，无法搜索到现有设备。 ? 随即我们进行了排查，发现当浏览器地址栏中的页码不为1，并且搜索的内容在第二页以后的数据就无法搜索到并展示出来。...EasyNTS云组网内每页显示十条数据，当页码面为2时搜索，请求的参数的start 会从10开始向服务器请求数据，实际搜索返回的就一条，从第11条展示，从而导致前端拿不到实际的搜索结果。 ?...解决问题 找到项目中的DeviceList.vue文件,找到doSearch中的this.page 改为 1。 ? 具体代码 doSearch() { this....关于EasyNTS视频组网平台 EasyNTS实现了硬件设备的接入与管控、动态组网、远程运维、文件传输、远程指令调用等功能，从终端到云端，形成了一整套的上云网关解决方案，极大地解决现场无固定IP、端口不开放...在远程运维方面，可以在设备现场布置EasyNTS云终端，EasyNTS上云网关运行于阿里云/腾讯云/自建云，随时随地管控所有现场的设备网络情况，通过远程调试和排查问题，极大地降低现场的运维成本。

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一个真实数据集的完整机器学习解决方案（上）

在本次的分享中，技术宅将借用国外机器学习大牛的数据，为大家系统的讲解一个针对真实数据集的完整机器学习解决方案，让你碎片化的知识，一文成型。 我们先来看，一个完整的机器学习工程的实现步骤： 1....缺失数据的处理方式一般有两者：删除、填充，删除指的是直接删除缺失数据对应的行或列，而填充可以有前向填充、均值填充等多种方式。对于样例中的数据集，我们先来看每列中缺失值的数量。 ?...从上图的统计结果中，%of Total Values列表示缺失数据量占该列总数据量的百分比。...我们再来看一个纽约市下属不同行政区域对于能源之星得分的影响，从下图可以看出，不同区域对于得分基本上没有区分度，也能说明该变量大概率不是一个好的特征变量。 ?...Pais Plot--上三角部分使用散点图，对角线使用直方图以及下三角形使用二维核密度图和相关系数。

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为什么“高大上”的算法工程师变成了数据民工？

实际中的算法工程师：提出假设->收集数据->预处理->预处理->训练模型->调试->调试->重新收集数据->预处理->收集更多数据->调试->调试->调试->…->放弃。...为什么“高大上”的算法工程师实际上是个数据民工，要寻找这种理想与现实的差距的原因，首先要理解一个事实：只有人能够理解数据，机器不能。...上线流程只是个形式，质量控制部门唯二的作用就是向服务器上同步代码和出现事故之后给开发人员定责任。我曾经和另一个部门合作，他调用我提供的接口，而他在我的接口没上线的时候就上线了，导致一场事故。...不过，一个现象是，目前做机器学习模型相关的项目，在改进的时候，基本上都采用试错的方式，就是先做出改动，然后上线观察效果；如果不好，就换种方法；如果效果有所改进，也往往没有人知道为什么。...如果存在一种通用的判断模型优劣的技术，我们为什么还要采取这种近乎穷举的方式呢？ 从“IT精英”到“IT民工”或者“码农”，这种称呼上的转变并非笑谈，而是真实的反应了计算机编程领域门槛逐步降低的过程。

2.2K90

【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（上）

我们知道每个病人的各种信息，比如年龄、脉搏、血压、最大摄氧量、家族病史等。这些叫做数据属性。 现在： 给定这些属性，我们想预测下病人是否会患癌症。病人可能会进入下面两个分类：会患癌症或者不会患癌症。...3.支持向量机 它是做什么的呢？支持向量机（SVM）获取一个超平面将数据分成两类。以高水准要求来看，除了不会使用决策树以外，SVM与 C4.5算法是执行相似的任务的。 咦？一个超..什么？...它是超平面和各自类中离超平面最近的数据点间的距离。在球和桌面的例子中，棍子和最近的红球和蓝球间的距离就是类间间隔(margin)。...只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。根据“没有免费午餐原理”，没有哪一种分类器在所有情况下都是最好的。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。

1.2K51

在服务器上安装维护你的MongoDB数据库

介绍 MongoDB是一个免费的开源NoSQL文档数据库，在Web应用程序中经常使用。在本教程中，您将安装MongoDB，学习如何管理其服务并启用远程访问。...准备 要学习本教程，您需要： 一个Ubuntu服务器，我建议您使用腾讯云免费的开发者专属在线实验平台进行试验。 或购买腾讯云数据库服务。...安装后会自动启动数据库服务器。 接下来，让我们验证服务器是否正常运行。 第二步、检查服务和数据库 安装过程将自动启动MongoDB，我们需要验证服务是否已启动并且数据库是否正常工作。...在大多数情况下，只能从某些受信任的位置访问MongoDB，例如托管应用程序的另一台服务器。...即使端口是打开的，MongoDB目前也只监听本地地址127.0.0.1。若要允许远程连接，请将服务器的可公共路由IP地址添加到mongod.conf文件中。

3.9K20

别把“复杂化”视为高大上，优秀的数据科学家不会创造复杂的模型

就拿我们前面例子中的 NLP 分类器来说吧。为什么我使用朴素贝叶斯而不是提升算法？为什么我选择朴素贝叶斯而不是决策树算法？原因是，朴素贝叶斯是直接了当的数学方法。这是你能得到的最快速度。...此外，朴素贝叶斯在较小的数据集上表现良好，而决策树在这些数据集上表现过剩。 退一步讲，从广义上考虑 NLP。当构建一个算法时，你需要为你的模型提供特征。在 NLP 中，这些特征最终是文本中的独特词汇。...对于那些不熟悉的人来说，PHI 的范围包括病人的名字、姓氏、SSN、地址、出生日期等。这些信息理论上不会成为模型特征的一部分，而且我们已经删除了所有的痕迹。...我使用的是一个虚构的人物名字（Emma Geller-Green）。 所以在这种情况下，这是一个出现在某个特征中的某位病人的全名。...在生产中，一个模型总是会对新的、未见过的数据进行预测，而且很可能在不同的名字上犯同样的错误。在将数据部署到生产环境中时，分析数据和清理数据太重要了。

37210

CNCF网络研讨会：运行在Kubernetes上的应用程序的数据保护（视频+PDF）

讲者：Ravi Alluboyina，高级建筑师 @Robin.io Kubernetes现在实际上是部署和管理无状态应用程序的平台。它还在部署和管理有状态应用程序方面取得了长足的进步。...管理有状态应用程序不仅仅是在出现故障时配置和重新定位容器。有状态应用程序处理数据重力、IP持久性，并且几乎总是强制使用过程来保护数据。保护数据的传统方法是由供应商提供的应用程序级快照或存储快照。...这种方法不适用于运行在Kubernetes上的应用程序。本演示将阐明一些挑战，并为Oracle RAC、Postgres、Cassandra、MongoDB等应用程序提供完整的数据保护方法。...www.cncf.io/wp-content/uploads/2019/09/robio.io-webinar-Sep-24th.pdf 参与网络研讨会 CNCF网络研讨会是教育新成员和现有社区成员了解趋势和新技术的好方法...我们正在寻找项目维护者、CNCF成员、社区专家来分享他们的知识。网络研讨会是非推广性质的，专注于云原生空间中的教育和思想领导力。 有兴趣举办CNCF网络研讨会吗？

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Segment Routing 在大规模数据中的应用(上）

在写《BGP在大规模数据中心中的应用》里当时就有了讨论Segment Routing(SR)的想法，因为当时我还在参与MPLS+SR的白皮书测试，得到了不少真实的反馈，也粗略阅读了这篇今天要介绍的RFC...本文讨论的拓扑是基于之前文章介绍的5级CLOS架构，为了简化理解使用以下拓扑： 4个Tier 1设备 从node1到node12是4条path，并且经过所有的Tier1 设备 node1到node2是2...接下来我们来看如何在DC中应用基于MPLS的数据平面的SR。 3.在MPLS数据平面中应用Segment Routing ?...3.2.2 数据平面 根据上面控制平面， 我们在每个节点上建立了IP/MPLS转发表： ? 看到这里帅气的读者可能已经在脑海中形成了一副经典的报文转发图，所以我就不画了。...后续的章节将讨论的一些不同的部署方案，以及除了解决了在第2章提到的问题以外，在大规模数据中心中部署SR带来的额外好处。

1.4K50

在表格数据上，为什么基于树的模型仍然优于深度学习？

机器之心报道 机器之心编辑部 为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？...真实世界数据，删除人工数据集，但保留一些模拟数据集。 数据集不能太小，删除特征太少（< 4）和样本太少（< 3 000）的数据集。 删除过于简单的数据集。...图 1 和图 2 给出了不同类型数据集的基准测试结果 实证调查：为什么基于树的模型在表格数据上仍然优于深度学习 归纳偏差。基于树的模型在各种超参数选择中击败了神经网络。...发现 1：神经网络（NN）倾向于过度平滑的解决方案 如图 3 所示，对于较小的尺度，平滑训练集上的目标函数会显着降低基于树的模型的准确率，但几乎不会影响 NN。...发现 3：通过旋转，数据是非不变的 与其他模型相比，为什么 MLP 更容易受到无信息特征的影响？

1K21

为什么基于树的模型在表格数据上仍然优于深度学习

这就是为什么花大量时间在EDA/领域探索上是如此重要。这将有助于理解特性，并确保一切顺利运行。 论文的作者测试了模型在添加随机和删除无用特性时的性能。...这意味着如果对数据集进行旋转操作，它不会改变它们的性能。旋转数据集后，不同模型的性能和排名发生了很大的变化，虽然ResNets一直是最差的， 但是旋转后保持原来的表现，而所有其他模型的变化却很大。...这很现象非常有趣：旋转数据集到底意味着什么?整个论文中也没有详细的细节说明（我已经联系了作者，并将继续跟进这个现象）。如果有任何想法，也请在评论中分享。 但是这个操作让我们看到为什么旋转方差很重要。...总结 这是一篇非常有趣的论文，虽然深度学习在文本和图像数据集上取得了巨大进步，但它在表格数据上的基本没有优势可言。...论文使用了 45 个来自不同领域的数据集进行测试，结果表明即使不考虑其卓越的速度，基于树的模型在中等数据（~10K 样本）上仍然是最先进的，如果你对表格数据感兴趣，建议直接阅读： Why do tree-based

34110

为什么基于树的模型在表格数据上仍然优于深度学习

这就是为什么花大量时间在EDA/领域探索上是如此重要。这将有助于理解特性，并确保一切顺利运行。 论文的作者测试了模型在添加随机和删除无用特性时的性能。基于他们的结果，发现了2个很有趣的结果。...任何学习过 AI 课程的人都会知道决策树中的信息增益和熵的概念。这使得决策树能够通过比较剩下的特性来选择最佳的路径。 回到正题，在表格数据方面，还有最后一件事使 RF 比 NN 表现更好。...3、NNs 是旋转不变性的，但是实际数据却不是 神经网络是旋转不变的。这意味着如果对数据集进行旋转操作，它不会改变它们的性能。...总结 这是一篇非常有趣的论文，虽然深度学习在文本和图像数据集上取得了巨大进步，但它在表格数据上的基本没有优势可言。...论文使用了 45 个来自不同领域的数据集进行测试，结果表明即使不考虑其卓越的速度，基于树的模型在中等数据（~10K 样本）上仍然是最先进的，如果你对表格数据感兴趣，建议直接阅读： Why do tree-based

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为什么现在都要搞，高大上的分布式数据库

如题,为什么现在都在搞"高大上" 的分布式数据库. 其实要说清这个问题,本身可能和数据库没有太多的关系. 这个还的从硬件来说起, X86结构的计算机,基本上能看到文字的人,至少人手一台....咱们在往下看,一些CPU 的型号 大部分国内大型国有企业, 党政军,以及国家核心机构, 国有银行,及具有国有股份的银行,都已经开始不建议使用INTER处理器的计算设备了, 也就是说上面看似陌生的服务器产品将有很大的需求来自于这些单位和企业...(小声说一句,这些产品一点也不便宜,并且供不应求) 那么基于这些硬件结构的服务器上,架设的操作系统也就必然不能是WINDOWS ,或者 MACOS ,UNIX 等操作系统了, 可能是你听都没有听说过的...在国内政策导向的基础上, 数据库产品的空白就显现了,基于硬件和软件"名录"中的产品的性能因素, 如果凭借单机的方法,则很难超越 ORACLE + 超高硬件及操作系统加持后的性能巅峰....在数据量超大时的FULL备份的时长问题 3 高并发下,分布式数据库设计中的2PC,造成的性能衰减愈加严重的问题, 尤其在大事务回滚的情况下. 4 数据存储节点非传统模式(非行存储模式)在数据存储中带来的性能损耗以及查询速度问题

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