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在抖动中溢出了230像素

是指在图像或视频的播放过程中，由于抖动或震动的影响，图像或视频的位置发生了偏移，导致图像或视频的内容超出了原本的边界，并且超出的距离为230像素。

这种情况可能会导致图像或视频的显示效果不佳，影响用户的观看体验。为了解决这个问题，可以采取以下措施：

抖动或震动的原因分析：首先需要分析抖动或震动的原因，可能是由于设备的物理问题、传输过程中的干扰、软件的bug等引起的。针对不同的原因，可以采取相应的解决方案。
设备调整和维护：如果抖动是由于设备的物理问题引起的，可以考虑对设备进行调整和维护，例如更换损坏的部件、调整设备的位置等。
传输和解码优化：如果抖动是由于传输过程中的干扰引起的，可以考虑优化传输的方式，例如增加纠错码、使用更稳定的传输协议等。同时，对于解码过程中的问题，可以优化解码算法，提高解码的稳定性。
软件bug修复：如果抖动是由于软件的bug引起的，可以通过修复bug来解决问题。在开发过程中，可以进行充分的测试和调试，确保软件的稳定性和可靠性。
视频稳定化技术：对于视频抖动问题，可以采用视频稳定化技术来降低抖动的影响。视频稳定化技术可以通过图像处理算法来对视频进行修复，使得图像在播放过程中更加稳定。

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Hadoop基础教程-第7章 MapReduce进阶（7.1 MapReduce过程）

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智能合约安全审计之路-整数溢出漏洞

描述：变量在参与运算的过程中，运算结果超出了变量类型所能表示的范围，导致实际存储的计算结果出错核心问题：非预期的整数溢出将导致智能合约运行出错，影响合约的可靠性和安全性基础知识整数溢出的分类整数上溢...整数下溢整数的分类有符号数（int）无符号数（uint） Solidity中的整数类型 int8/int16/int24/…/int256（int8表示-127~127） uint8/uint16...return c; } } 漏洞点：由于这里a、b的数值类型为uint256，a、b的最大值为2^256-1,当超过这个最大值即回到起点0从新开始，所以输出c值存在整数溢出 BTCR下溢增持漏洞分析...函数中调用onlyOwner管理员向指定的用户列表地址进行批量打款，这里就存在一个减法下溢漏洞，当balances[owner]小于2000 * 10**8的时候，这个时候balances[owner]...就为负数，但是在uint数的表示范围之内，balances[owner]值就是一个超级大的数，管理员可以通过这个漏洞对自己的balances进行增持。

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定点数相关知识

5、定点数据的上溢和下溢上溢（overflow）：运算结果超出了定点数的整数部分所能表示的范围，下溢（underflow）：运算结果小数部分超出了小数部分能表示的范围。...UFIX_4_2，表示无符号型定点小数，全长为4，小数部分宽度为2，所能表示的范围为：[0，3.75]，精度为0.25，如果运算结果为4，即发生上溢，如果运算结果为0.125，则发生下溢。...综上，在算法建模时通常采用浮点数，而在FPGA实现时采用定点数。

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量化、数据类型、上溢和下溢

2016-04-26 发布初始版本 2016-06-13 更新了非规则浮点数内容之前在写某个迭代算法的时候，发现算法在某些情况下会出错，后来调试过程中发现，计算过程中，某些理论上大于0的数值会在迭代过程中变为...这篇文章的初始目的就是为了阐明为何某些理论上大于0的数在实际计算中会变为0（下溢），后来顺便将很多人讨论过数据类型转换、运算精度也写进去了。...上溢和下溢上溢（Arithmetic overflow），即运算结果超出了寄存器或存储空间所能存储或表示的范围。...因此标准中定义了Denormal number，但这依旧无法彻底解决问题，只要一个数足够小，就会被下溢为0，而在迭代算法中，这种情况很有可能会发生。...上面这段代码中下溢很明显，但是在很多迭代算法中，却很难判断下溢的产生，此时我们需要根据情况采用不同的处理方式防止下溢导致的错误，这不再本文的讨论范围内。

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管家婆软件中出现成本异常问题怎么解决

首先，在软件中做一个报溢单的单据，单据中数量随便填写，保存过帐时会提示输入成本均价,这里的成本价尽量输大点,以冲抵已有的负的成本均价。...其次，在进销存软件中做一个调价单的单据，做过报溢单后成本均价已经为正，这里我们直接做成本调价单单据把成本均价调整到正确的成本价。...最后，我们在软件中做一个报损单单据，把第一步报溢单中报溢的数量报损掉即可，报溢单中报溢多少个，报损单中就报损多少个。二，库存商品数量为负，成本均价为负，金额为正。...首先，做一个报溢单的单据，具体报溢的数量随便填写。其次，在管家婆进销存软件中做一个调价单单据，将成本均价通过调价单调整为正确的成本价。...首先，做一个报溢单的单据，具体报溢的数量随便填写。其次，在进销存软件中做一个调价单单据，将成本均价通过调价单调整为正确的成本价。

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Spark性能调优06-JVM调优

Spark 调优和 JVM 调优的关系再JVM虚拟机中，当创建的对象的数量很多时，Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢，就需要进行频繁地 Minor GC，这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到...15岁并放入到老年代中，导致老年代中存放大量的短生命周期的对象(正常请况下，老年代应该存放的是数量比较少并且会长期使用的对象，比如数据库连接池)，当老年代满溢后，会进行Full GC，Full GC是开启一个很消耗性能和时间的线程...Spark的JVM调优 spark.storage.memoryFraction 参数说明：该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。...shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能参数调优建议：如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle...操作较多时，建议降低持久化操作的内存占比，提高shuffle操作的内存占比比例，避免shuffle过程中数据过多时内存不够用，必须溢写到磁盘上，降低了性能。

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垃圾满溢检测系统

垃圾满溢检测系统通过python+yolov5网络模型技术，垃圾满溢检测系统对控画面中小区内的垃圾桶进行7*24小时不间断监控，发现垃圾桶溢满周围有堆积物立即触发预警推送给相关人员处理。...YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP...结构；Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数...在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。

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Hadoop-Shuffle洗牌过程，与combine和partition的关系「建议收藏」

我们来分析分析整个流程： 1，在map task执行时，它的输入数据来源于HDFS的block，当然在MapReduce概念中，map task只读取split。...，需要显式的设置在conf中才有作用。）...当map task真正完成时，内存缓冲区中的数据也全部溢写到磁盘中形成一个溢写文件。...因为map task早已结束，这些文件就归TaskTracker管理在本地磁盘中。 Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，注意这个内存缓冲区是reduce的内存缓存区了。...当内存中的数据量到达一定阈值，就启动内存到磁盘的merge。与map 端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。

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面试问题之 SortShuffleWriter的实现详情

[5] 提交所有分区长度，生成索引文件从这里可以看出完成排序和溢写文件的操作主要是在ExternalSorter外部排序器中。...负责溢写数据的spill()方法是抽象方法，其实现仍然在ExternalSorter中。...在溢写的过程中，如果满足溢写的条件就会溢写出一个SpilledFile，或产生很多文件，最终是如何汇总实现的呢？...如果申请不到内存或者达到强制溢出的条件，则会将缓存中的数据溢写到磁盘，在溢写前会使用TimSort对缓存中的数据进行排序，并将其封装为SpilledFile返回，此时溢写文件中的数据是可能存在多个分区的数据的...写出时如果存在溢写，会分别从SpilledFile和缓存中获取对应分区的迭代器，交由归并排序实现数据的合并，这里的归并排序使用的是最小堆，然后在将其交由最终output Writer进行写出。

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MapReduce之MapTask工作机制

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