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上一篇给大家分析了HCIE面试项目题-边缘端口，今天就上次的文章继续分析考官真题。
CAN Bus 是一种广泛应用于汽车和工业领域的通信协议，它能够让多个设备在同一网络中进行交互。而 MQTT 是一种广泛应用于物联网领域的通信协议，作为一种轻量级的发布-订阅消息传输协议，它有效地促进了机器之间的通信。
Beamr的闭环内容自适应编码解决方案（CABR）的核心是一项质量衡量的专利。这个衡量方法将每个候选编码帧的感知质量和初始编码帧的进行比较。这种质量衡量方法确保了在比特率降低的情况下，仍然保留目标编码的感知质量。与一般的视频质量衡量方法相反，传统方法旨在衡量由于误码，噪声，模糊，分辨率变化等导致的视频流之间的差异。而Beamr的质量衡量方法是针对特定的任务而设定的。Beamr的方法可以可靠、迅速地量化由于基于块的视频编码的伪像而导致的视频帧中被迫引入的感知质量损失。在这篇博客文章中，我们介绍了这种方法的组成部分，如上图一所示。
翻译自 Rich Harris Talks SvelteKit and What’s Next for Svelte 。
工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法利用yolo网络模型图像识别技术，工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法可以准确地识别现场人员是否穿戴了正确的工装，包括工作服、安全帽等。一旦检测到未穿戴的情况，将立即发出警报并提示相关人员进行整改。工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法中Yolo框架模型意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
一 前言 大家好，我是 👽 ，接下来会出一个新系列，React v18新特性解读，主要针对新特性的产生背景，功能介绍，和原理分析等几个方面，勇于做第一个吃螃蟹的人。希望支持我的朋友可以点赞，转发，再看，关注一波公众号，持续分享前端技术硬文。 useMutableSource 最早的 RFC 提案在 2020年 2 月份就开始了。在 React 18 中它将作为新特性出现。用一段提案中的描述来概括 useMutableSource。 useMutableSource 能够让 React 组件在 Concurr
我们在《微服务是在双刃剑 http://www.jianshu.com/p/82ec12651d2d 》中提到了当我们将应用服务化以后，很多在单块系统中能够开展的数据统计和分析业务将会受到很大程度的影响，本文将延续上一篇文章深入分析服务化后，作为后端的数据统计和分析如何做。
存储、处理、计算和分析数据方面的快速进步，正迫使信息技术专家重新审视他们的假设和范式。本文将深入研究两种新兴技术——边缘计算和物联网。
Hadoop的框架里面经常有听到PIG（猪）、HIVE（小密蜂）、Hadoop（大象）......，就像是动物园的小动物，这些小动物的管理者就是ZooKeeper。玩笑讲完了，我们还是回到正题。ZooKeeper的诞生主要是解决是集群的管理节点高可用。接下来，我们来看一看案例。
爱可生 DTLE 团队成员，负责 DTLE 开发 ，日常问题处理以及相关问题的排查。
消防通道堵塞识别系统通过opencv+python网络模型技术，消防通道堵塞识别对消防通道的状态进行实时监测，检测到消防通道被堵塞时，将自动发出警报提示相关人员及时采取措施。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
工服智能监测预警系统通过yolov8网络模型算法，工服智能监测预警算法对现场人员未按要求穿戴工服工装则输出报警信息，通知后台人员及时处理。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎。
1. 角点概述 角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。角点在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。 在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义： a. 角点可以是两个边缘的角点； b. 角点是邻域内具有两个主方向的特征
Office套件之间协作配合非常方便。例如，我们可以在Word中放置一个来自Excel的表，并且可以随着Excel中该表的数据变化而动态更新。这需要在Word中创建一个对Excel表的动态链接，允许Word文档自动获取Excel表的变化并更新数据。
CDN即内容分发网络Content Delivery Network，CDN的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中，在用户访问网站时，利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上，由缓存服务器直接响应用户请求，CDN的基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使内容传输的更快、更稳定，通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层虚拟网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上，其目的是使用户可就近取得所需内容，解决Internet网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应速度。
2015 年 HTTP/2 标准发表后，大多数主流浏览器也于当年年底支持该标准。此后，凭借着多路复用、头部压缩、服务器推送等优势，HTTP/2 得到了越来越多开发者的青睐，不知不觉的 HTTP 已经发展到了第三代。本文基于兴趣部落接入 HTTP/3 的实践，聊一聊 HTTP/3 的原理以及业务接入的方式。
BPDU老化时间从 20秒变成 18秒（3个 hello time乘以时间因子，默认为 3）
在不同形式的组织当中，随着分工高度专业化和精细化，成员之间的交流合作方式日益复杂。协同单元之间常见的问题就是看似达成一致，出现问题后才感知背道而驰，各方对目标、路径的理解都存在差异。事情想往前推进，往往需要更高层的负责人介入，沟通过程事倍功半，而问题暴露得延迟，甚至会给组织带来意想不到的损失。
这里提一点，前端三大框架（Angular，React，Vue）的数据驱动来更新视图的原理，即 MVVM 的实现。 为什么数据发生变化，绑定的视图就会刷新了呢？
利用边缘计算和物联网设备进行实时分析具有广阔的发展前景，但为边缘部署设计的分析模型将会面临一些挑战。
测试环境说明 网关： IP：172.20.150.1 mac：24050FCE53 靶机（手机）： IP：172.20.150.20 mac：000822D806D2 攻击主机（虚拟机）： IP：172.20.150.2 mac：6C40089A1F16 Wifi接入点（360免费wifi）： BSSID： 24050FCE53（就是网关的mac），SSID：private（wifi名称） 攻击场景： 攻击主机利用Cain对网关和靶机进行双向Arp欺骗。 Arp工作原理及欺骗原理 局域网的网络
IT架构的宏观设计有着漫长的历史，就像钟摆一样，从集中到分散，总是被新事物的出现所驱动。如今，云计算驱动了一种集中化。与此同时，另一股强大的反补贴力量也在同时发挥作用：边缘的数据生成。
边缘计算不仅能够为企业首选的云平台提供直接入口，而且在确保简化、高效的IT基础设施方面，它还有助于提高灵活性和敏捷性。无论是试图进入物联网市场还是寻找更好的方式来提供内容服务，企业都需要了解边缘计算的优势和未来。
Vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架，该框架被设计为可以自底向上逐层应用，与其他大型框架大为不同。该框架核心库只关注视图层，既易于上手，又能通过npm包管理器与第三方库整合。
Zookeeper提供了分布式数据的发布/订阅功能，可以让客户端订阅某个Znode，当Znode发生变化时，可以通知所有的订阅者。这个实现机制在Zookeeper里面就是Watcher机制。
CFET （互补场效应晶体管 ）是一种 CMOS 工艺，其中晶体管垂直堆叠，而不是像所有先前的逻辑工艺那样位于同一平面，比如平面工艺、FinFET、纳米片场效应晶体管（NSFET，也称为环栅或 GAA）。CFET 将会被用于未来更为尖端的埃米级制程工艺。根据此前imec(比利时微电子研究中心)公布的技术路线图显示，凭借CFET晶体管技术，2032年将有望进化到5埃米（0.5nm），2036年将有望实现2埃米（0.2nm），当天CFET晶体管架构类型还会发生变化，也是不可避免的。
今天和大家分享Excel中跳跃的神器。 想提跳跃，你会想到什么？ 嗯 思路对了，我们实现的就是在Excel内实现跳棋。直接说需求吧！ 我有好几千行的数据 问题如下： 问题一：如何实现快速跳转到有
规划求解可能是Excel中最好的功能之一，但它使用起来相当不便，本文探讨一种自动化实现这项功能的方法。
作者：billpchen，腾讯看点前端开发工程师 2015 年 HTTP/2 标准发表后，大多数主流浏览器也于当年年底支持该标准。此后，凭借着多路复用、头部压缩、服务器推送等优势，HTTP/2 得到了越来越多开发者的青睐。不知不觉的 HTTP 已经发展到了第三代，鹅厂也紧跟技术潮流，很多项目也在逐渐使用 HTTP/3。本文基于兴趣部落接入 HTTP/3 的实践，聊一聊 HTTP/3 的原理以及业务接入的方式。 1. HTTP/3 原理 1.1 HTTP 历史 在介绍 HTTP/3 之前，我们先简单看下
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它只表示该引用名是目标变量名的一个别名，它本身不是一种数据类型，因此引用本身不占存储单元，系统也不给引用分配存储单元。
我的七月小说网肯定不止爬单个站点的，每新增一个站点或者网页dom发生变化就得修改代码，多累哦。 所以我决定弄个数据解析器。
有时候，我们使用RAND函数生成了一系列随机数，但是不希望它们经常改变。可以以粘贴值的方式将它们粘贴到另一组单元格，但这样的话，它们就永远固定下来了；还可以使用VBA代码。其实，还可以使用Excel的模拟运算表功能。
总结了Javascript常用的各种事件，包括鼠标事件、加载事件、滚动事件、表单事件、编辑事件、数据绑定事件等
上篇我们已经将 webpack 的基本使用介绍过一遍了，也相当于是为了接下来的 Vue 作铺垫！还没看过的小伙伴记得跳转查缺补漏~！
在Web开发中，操作和监测DOM元素的变化是一项常见的任务。MutationObserver是JavaScript提供的一个强大的API，用于异步监测DOM树的变化，并在发生变化时执行相应的操作。本文将详细介绍MutationObserver的属性、应用场景以及使用示例，帮助读者充分理解和应用这一强大的工具。
这篇文章主要介绍vue中v-model和v-bind绑定数据的区别是什么，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
Author： Andrew Tridgell, Wayne Davison, and others
原文地址：http://www.cnblogs.com/weixu/archive/2007/09/06/884738.html
红灯车过，人停；绿灯人过，车停。每天走在马路上，到处可见红绿灯指挥着我们什么时候可以过马路，什么时候不能过马路。无论是人还是车，都时刻关注着红绿灯的状态，一旦红绿灯的状态发生了改变，我们总能第一时间发现，并且做出相应的响应…..说真，红绿灯真的是个伟大的发明。
以太网交换网络中为了进行链路备份，提高网络可靠性，通常会使用冗余链路。但是使用冗余链路会在交换网络上产生环路，引发广播风暴以及MAC地址表不稳定等故障现象，从而导致用户通信质量较差，甚至通信中断。为解决交换网络中的环路问题，提出了生成树协议STP（Spanning Tree Protocol）。
关于Spring boot 之前没有用Spring的时候是用的MockMvc，做接口层的测试，原理上就是加载applicationContext.xml文件，然后模拟启动各种mybatis\连接池等等。 后来web工程改造成了Spring boot，首先发生变化的就是配置文件，原来的xml改成了proerties或者yml。另外，原来的http接口改成了dubbo，接口层的测试就更困难了。 所以单元测试改成了直接对service层的测试，即按照原来的模式，模拟启动applicationContext，然后顺
图学习在各种应用场景中发挥着关键作用，并且由于其在建模由图结构数据表示的复杂数据关系方面的有效性，已经获得了显著的关注，这些应用场景包括社交网络分析到推荐系统。实际上，现实世界中的图数据通常随着时间展现出动态性，节点属性和边结构的变化导致了严重的图数据分布偏移问题。这个问题由分布偏移的多样性和复杂性加剧，这些偏移可以显著影响图学习方法在降低的泛化和适应能力方面的性能，提出了一个对其有效性构成实质挑战的重大问题。在这篇综述中，我们提供了一个全面的回顾和总结，涵盖了解决图学习背景下分布偏移问题的最新方法、策略和见解。具体而言，根据在推断阶段分布的可观测性和在训练阶段充分监督信息的可用性，我们将现有的图学习方法分类为几个基本场景，包括图域适应学习、图离群分布学习和图持续学习。对于每个场景，都提出了详细的分类法，包括对存在的分布偏移图学习进展的具体描述和讨论。此外，我们还讨论了在分布偏移下图学习的潜在应用和未来方向，通过系统分析这一领域的当前状态。这篇综述旨在为处理图分布偏移的有效图学习算法的开发提供一般指导，并激发在这一领域的未来研究和进展。
人工智能正在影响几乎所有可以想象的应用领域，但它越来越多地从数据中心data center转移到边缘edge，在那里需要比过去更快地处理大量数据。
Transaction，是指作为一个基本工作单元执行的一系列SQL语句的操作，要么完全地执行，要么完全地都不执行。
图中Source为源时钟域（400MHz）4位数据，L0代码0号数据的低4位，H0代表0号数据的高4位，L1代表1号数据的低4位，H1代表1号数据的高4位，依此类推。Delay1为源时钟域经一级流水寄存器的输出结果。Destination为目的时钟域（200MHz）8位数据。
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：
这是thesmallman.com上的一个示例，利用VBA、高级筛选和公式进行数据筛选。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9622548.html
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