故障年年有，今年特别多 从年初到现在，小红书，京东，语雀，阿里云，再有昨天的滴滴，都是 P0 故障，小红书和京东都是拿相关人祭天，语雀和阿里云的处理不清楚。...阿里云的比较出名，影响范围非常广，从故障处理时间线来看整体问题定位和恢复速度还是比较快的。...至于故障的原因，从官网给的通告看，算是一个比较低级的问题，白名单生成内容出错，问题影响范围之大本身还是和故障的组件有关，相当于入口出了问题。...同时 k8s 中存在着大量的自动操作，需要使用者格外关注，稍不注意就会户问题。...但实现的效果却可能会非常大的差异，无论是从自身组件看还是从对 k8s 的影响看，例如之前见过一段代码，会 for 循环针对每个 namespace 建立一个 informer 并添加对应的 event
二、 Asynchronous Connection Failover MySQL 8.0.22,推出了异步复制连接故障转移，很多朋友都发文做了介绍，这里我只简单描述下： 1）同机房1主1从，异地机房单独放一个...2）Master 故障，将Slave-01变成Master，Slave-02无法连接原Master ?...3）如果对Slave-02配置了“异步连接故障转移配置”，那么Slave-02在识别原Master故障后，会自动尝试按照预先定义好的配置，与原Slave-01（新Master）建立复制关系： ?...“异步”复制故障转移，难道不支持半同步架构？不能确保数据不丢失，还是无法完全代替MHA啊？ 答：其实是支持增强半同步的。 2....要预先配置故障转移的Master List，那么A机房架构变更，还要去维护机房B的节点吗？ 答：是的。 3.
故障恢复指恢复业务连续性的应急操作，很多故障是在不断尝试验证解决恢复的动作，所以故障恢复环节与故障定位环节有一定的交叠，或在这两个环节之间不断试错的循环，即故障恢复操作可能和故障诊断是同时，也可能是诊断之后或诊断之前...1.已知预案下的恢复三把斧 在故障管理过程中，通常大部分故障有一些明确的故障恢复预案，比如基础设施、服务器、网络设备、网络线路，以及应用系统层中关于服务可用性等故障因素，以及基于历史故障经验积累的方案。...在实践中，不管是简单的故障，还是疑难杂症，基于已知预案都是应急恢复的重要手段。在预案中的操作步骤中“重启、回切、切换”是当之无愧的使用最频繁的手段。...4.恢复后信息传递 虽然从MTTR角度看，恢复通常以技术指标的恢复为判断条件，但是在实际的故障处置过程中，恢复结束的判断条件通常是验证与信息通报。 验证包括技术验证与业务验证。...技术验证指从技术角度验证故障的恢复情况，比如基于日志、服务状态、数据库流水等方式，理想情况下建议围绕系统建立关键的运行指标，借助关键指标辅助技术验证。
当然，在某些业务场景中，可能并不是如此的隐秘，的确需要将“戏子多秋”显示为“戏**秋”，甚至还有五个字的姓名“耶律阿保机”想要显示为“耶***机”，那么，应该如何写呢？...LEFT(wjx1,[满意度])&LEFT(wjx0,10-[满意度]) return wjx_out 在处理这种根据已知的数字x一直重复x次的问题中，在其它语言中我们采用的一般是for或者while循环...，而我们在DAX中采用了LEFT函数来伪造了一个这样一个循环。...有些时候从python中转到DAX里编辑度量值，往往会感觉到不适应，就是因为一个在其他语言中很简单的for循环，唯独在DAX里没法用。...DAX毕竟是基于模型的语言，在对数据进行单独的处理方面有一些限制，但是放在模型中恐怕是无人能敌。 That's it！
Grabcut算法是重要的图像分割算法，其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题，使得结果具有更高的可靠性。...OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数，该函数的函数原型在代码清单8-21中给出。..., int iterCount, int mode = GC_EVAL ) img：输入的待分割图像...mask：用于输入、输出的CV_8U单通道掩码图像，图像中像素值的取值范围以及含义在表8-4给出。...mode：分割模式标志，该参数值可选择范围以及含义在表8-5给出。
故障定位指诊断故障直接原因或根因，故障定位有助于故障恢复动作更加有效。故障定位通常是整个故障过程中耗时最长的环节，定位的目标围绕在快速恢复的基础上，而非寻找问题根因，后者由问题管理负责。...当前运维面临的故障定位问题，主要是： 海量并发下，故障的快速传染，单个服务异常影发了大量异常的出现，如何在大量异常服务中判断根因服务。...2）已知预案启动 对于疑难杂症或重大故障，我们认为故障诊断过程中，应该采用两条操作路径，一是前面提到的基于专家经验的尝试性的诊断，另一点是围绕已知预案的尝试启动。...3）测试复现 复杂系统的故障定位必然是一个跨团队协同的过程，测试复现是一个协同定位的解决方案。从岗位看，测试与bug打交道的机会最多，对于逻辑、数据引发的故障更敏感。...仅凭借管理员在海量日志中手动查看日志记录，需要登陆每一台服务器，一次次重定向文件，操作繁琐，不利于故障定位。
深度学习作为一种强大的数据分析工具，为故障检测提供了新的解决思路。本文将介绍深度学习模型在故障检测中的核心应用，并结合代码示例，展示如何基于深度学习构建智能故障检测系统。...一、深度学习模型在故障检测中的优势 深度学习是基于神经网络的机器学习方法，能够通过多层结构提取数据的复杂特征。...相比传统方法，深度学习在故障检测中具有以下优势： 高特征提取能力 无需人为定义特征，深度学习能够自动从数据中提取故障的复杂模式。...模型部署与应用 将训练好的模型部署到实际场景中，对实时数据进行监控。 三、代码实现：基于LSTM的故障检测 以下示例展示如何使用Python和TensorFlow构建一个基于LSTM的故障检测模型。...医疗设备维护 对复杂的医疗设备运行状态进行实时监控，避免因故障导致的诊疗中断。 五、深度学习在故障检测中的未来展望 深度学习的强大能力为故障检测带来了颠覆性变革。
深度学习作为一种强大的数据分析工具，为故障检测提供了新的解决思路。本文将介绍深度学习模型在故障检测中的核心应用，并结合代码示例，展示如何基于深度学习构建智能故障检测系统。...一、深度学习模型在故障检测中的优势深度学习是基于神经网络的机器学习方法，能够通过多层结构提取数据的复杂特征。...相比传统方法，深度学习在故障检测中具有以下优势：高特征提取能力无需人为定义特征，深度学习能够自动从数据中提取故障的复杂模式。...模型部署与应用将训练好的模型部署到实际场景中，对实时数据进行监控。三、代码实现：基于LSTM的故障检测以下示例展示如何使用Python和TensorFlow构建一个基于LSTM的故障检测模型。...医疗设备维护对复杂的医疗设备运行状态进行实时监控，避免因故障导致的诊疗中断。五、深度学习在故障检测中的未来展望深度学习的强大能力为故障检测带来了颠覆性变革。
C++中多种循环方式深入解析：从for到goto在C++编程中，循环是一种常用的结构，用于重复执行某段代码。本文将深入解析C++中的多种循环方式，并通过goto语句来剖析循环的底层原理。...一、C++中的常用循环方式C++提供了以下三种主要的循环语句：for循环 while循环 do-while循环我们逐一分析这些循环的语法、用法及适用场景。...1.1 for循环for循环的语法结构：for (初始化语句; 条件表达式; 更新语句) { // 循环体}特点：适合循环次数已知的场景。...条件判断：决定是否继续执行循环体。跳转：决定下一步执行的位置。编译器会将高级语言的循环语句翻译为汇编代码中的条件跳转指令，例如JMP或JNZ（跳转非零）。...但在实际开发中，推荐优先使用for、while和do-while这些结构化语句，以提升代码的可读性和可维护性。
墨墨导读：本文来自墨天轮用户“你好我是李白”的投稿，使用root用户切换grid用户时报错-bash: fork: retry: Resource temporarily unava，这里记录故障处理全过程...故障背景 巡检su – grid无法完成切换，报错 -bash: fork: retry: Resource temporarily unavailable。...进一步分析，寻找limits.conf未生效原因 经过初步分析，初步判断并非设置过小导致，16384设置并不算小，RHEL默认/etc/sysctl.conf中内核参数kernel.pid_max为32768...在不设置情况下默认值 可以从redhat官网文章： What are the default ulimit values and where do they come from?...可以从Redhat官网文章 How is the nproc hard limit calculated 可以找到如下计算公式说明： For nproc, the limit is calculated
1 什么是分割 分割，顾名思义，就是把一个完整的东西按照某种方式或规则分成若干个部分。 那么什么是图像分割呢？简单来说，就是把图像中属于同一类别或同一个体的东西划分在一起，并将各个子部分区分开来。...由于实例分割往往只能分辨可数目标，因此，为了同时实现实例分割与不可数类别的语义分割，2018年Alexander Kirillov等人提出了全景分割（panoptic segmentation）的概念。...下图分别展示了（a）原始图像，（b）语义分割，（c）实例分割和（d）全景分割。 ?...考虑到这一点，FCN用卷积层和池化层替代了分类网络中的全连接层，从而使得网络结构可以适应像素级的稠密估计任务。如下图所示，这种全卷积网络结构不仅能够支持稠密估计，而且能够实现端到端的训练。...3 实验结果 FCN可以与大部分分类网络有效结合，下表中给出了在PASCAL VOC 2011数据库下，FCN与AlexNet、FCN-VGG16和FCN-GoogLeNet结合的结果。 ?
近来疫情形势严峻、飞机事故、俄乌战争等等，不知道经常出差的你是否安好，为MU5735航班祈祷，为一线防疫工作者祝福、为战争中的百姓祝福。...机器人出故障是在所难免的，机器人出故障的时候不知道什么问题是最头疼的，甚至你不懂得些基础知识都没法跟维修人员正确的交流，今天我来写一点关于故障判断的方法，以备不时之需。...控制柜门板上的LED灯是 1 LED1 运行 LED 指示灯 2 LED2 休眠模式 LED 指示灯 3 LED3 自动模式 LED 指示灯 4 LED4 故障 LED 5 LED5 故障 LED...关 -控制系统关机 LED1 = 亮 LED2...LED6 = 熄灭 主开关 = 开 -控制系统不是自动运行方式 LED1 缓慢闪烁 -控制系统从休眠模式苏醒 LED1 = 亮 LED3 =...LED1 = 缓慢闪烁 LED4 = 亮 -启动设备故障或 BIOS 故障 LED1 = 缓慢闪烁 LED5 = 亮 -Windows 或 PMS 启动 时超时 LED1 缓慢闪烁
因此问题从开发转到运维侧，应用运维观察应用日志和代码的MD5， 没有发现什么问题，开发侧，运维侧僵持地坚持自己的判断。于是介入进去，定位问题到底出现在哪个环节。...（从现象来看，确实如此，无言以对) 由于新功能不能使用并不影响先前的功能，并且A机房的流量有限， 因此没有着急回滚。...该案例中，连续故障的情况下，造成__consumers_offsets的部分分区ISR(3,1,2)变成ISR(2),从而Coordinator无法选出Leader，这就直接导致了消费卡死。...回到故障表现出来现象中： 由于程序端的consumer 每次启动都会生成一个新的消费者group, 从而hash到__consumers_offsets的不同分区(50个分区), 只要不要落到异常分区...因此从表象上看，重启可以大概率地解决问题。
打印出1到100的数，不包含100 for i in range(1,100): if i==23: print "great,you got your lun...
鸽了这么久了的ModelBuilder教程，开始恢复更新了，嘤嘤嘤 现在开始讲迭代器，迭代是指以一定的自动化程度多次重复某个过程，通常又称为循环。说的通俗点就是批量循环处理，简称批处理。...如果模型中已经存在一个迭代器，那么就没办法再添加迭代器了，只能嵌套一个子模型，在子模型里使用。...ModelBuilder提供了四个大类，十二种迭代，在之后的文章中我会依次讲到，这次讲前两个，For循环和While 循环，本质上和编程中的For循环和While 循环工作原理完全相同 For循环，起始值到结束值按特定次数运行工作流...简单来说，你可以把他理解成为一个开关，如果达到你设定的条件，循环会自动终止 还是这个多环缓冲区的案例，我们来深入了解一下While 循环 相较于上一个for循环的实现，这个While 循环添加了两个计算值工具和...While 循环 两个计算值工具第一个是计算缓冲区距离，然后输出长整型字段，并将其作为距离添加到缓冲区工具中 如果我们不加以限制的话，他会无限循环，所以添加了第二个计算值工具来限制它所输出的value
鸽了这么久了的ModelBuilder教程，开始恢复更新了，嘤嘤嘤 现在开始讲迭代器，迭代是指以一定的自动化程度多次重复某个过程，通常又称为循环。说的通俗点就是批量循环处理，简称批处理。...如果模型中已经存在一个迭代器，那么就没办法再添加迭代器了，只能嵌套一个子模型，在子模型里使用。 ? ?...ModelBuilder提供了四个大类，十二种迭代，在之后的文章中我会依次讲到，这次讲前两个，For循环和While 循环，本质上和编程中的For循环和While 循环工作原理完全相同 For循环，起始值到结束值按特定次数运行工作流...简单来说，你可以把他理解成为一个开关，如果达到你设定的条件，循环会自动终止 还是这个多环缓冲区的案例，我们来深入了解一下While 循环 ? ?...相较于上一个for循环的实现，这个While 循环添加了两个计算值工具和While 循环 两个计算值工具第一个是计算缓冲区距离，然后输出长整型字段，并将其作为距离添加到缓冲区工具中 ? ?
除了将前景与背景分离的基本任务外，分割还有助于定位、分类和特征提取。根据人类视觉感知的原理，一个典型的2D图像的图割问题如图1所示。 ? 图1 一个典型的图拓扑结构和分割示例。...利用分割技术来识别空间上不均匀的连续区域，识别和图像索引等更高层次的问题也可以利用匹配中的分割结果，但在3D点云中分割对象的问题是具有挑战性的。...传统点云方法中基于最小图割的分割方法通常在点云上创建一个最近邻图来实现，定义一个惩罚函数来判断平滑分割，其中前景与背景采用弱连接，并用最小切割最小化该函数。 ? 图2 传统点云方法中图割的典型应用。...边缘特征是从最粗糙的层0开始编码的，并逐渐被后来的层的点特征所精炼。不同层中的边缘要素也参与相应的点模块以提供上下文信息。 ? 图8 边缘向上采样的演示。...备注：作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾：一个超干货的3D视觉学习社区 原创征稿 初衷 3D视觉工坊是基于优质原创文章的自媒体平台，创始人和合伙人致力于发布3D视觉领域最干货的文章，然而少数人的力量毕竟有限
论文题目 CyCoSeg: A Cyclic Collaborative Framework for Automated Medical Image Segmentation 论文摘要 深度神经网络在分割图像中的对象方面取得了巨大成功...然而，已经表明它们在诸如医学图像分割等具有挑战性的问题上仍然存在局限性。成功率较低的主要原因在于图像中物体尺寸的减小。在本文中，作者通过循环协作框架 CyCoSeg 克服了这一限制。...所提出的框架基于深度主动形状模型 (D-ASM)，它提供有关对象形状的先验信息，以及语义分割网络 (SSN)。...这两个模型通过相互影响协作以达到所需的分割：SSN 通过期望最大化公式帮助 D-ASM 识别图像中的相关关键点，而 D-ASM 提供指导 SSN 的分割建议。重复这个循环，直到两个模型收敛。...作者的方法的有效性在两个基准数据集的左心室分割上得到了证明，本文的方法在分割精度方面取得了最具竞争力的结果之一。此外，它的泛化在 CT 扫描中的肺部和肾脏分割中得到证明。
为了概括这个问题，Python中的循环导入怎么办？ ...#1楼 参考：https://stackoom.com/question/37e1/Python中的循环-或循环-导入 #2楼 Ok, I think I have a pretty cool solution...你有一个def或class文件b要在模块使用a ，但你有别的东西，无论是def ， class ，或从文件变量a是你在你的文件中定义或类需要b 。...a是需要在文件b ，但是从文件调用的函数或类之前， b ，你需要的文件a ，说import b然后，这是关键部分 ，在文件b中所有需要从文件a获取def或class的定义或类中（我们将其称为CLASS...从模块b访问完整个模块a后，我们仍在模块b中。
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟我们设计了一种新的自校正策略，使网络能够修复存储库中不同质量的掩模嵌入。...基于时空记忆(STM)的视频对象分割(VOS)网络通常每隔几帧不断增加存储库，表现出良好的性能。然而，1)随着视频长度的增加，硬件无法承受不断增长的内存需求。...2)存储大量的信息不可避免地会引入大量的噪声，这不利于从存储库中读取最重要的信息。在本文中，我们提出一种循环动态嵌入(RDE)来建立一个固定大小的存储库。...为了避免重复使用SAM造成的误差积累，我们在训练阶段提出了无偏导损失，这使得SAM在长视频中更稳健。此外，由于不准确的网络推断，在内存库中预测的掩码是不准确的，影响了查询帧的分割。...为了解决这一问题，我们设计了一种新的自校正策略，使网络能够修复存储库中不同质量的掩模嵌入。大量实验表明，我们的方法在性能和速度之间取得了最好的折衷。
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