今天和大家一起看下面对 crash 日志的时候，如何利用 stack 来分析其变化的来龙去脉。 Arm指令集介绍 崇尚简单粗暴的介绍方式，我们直接来看各个寄存器的大体用法，详细用法可百度，不，谷歌。...被调用函数在返回之前不必恢复 r12。 4. 寄存器 r13 是栈指针 sp。它不能用于任何其它用途。sp 中存放的值在退出被调用函数时必须与进入时的值相同。 5....如何能让读者接受吸收的更快，我一直觉得按照学习效率来讲的话顺序应该是视频，图文，文字。...反正我是比较喜欢视频类的教学。这里给大家画下栈变化的过程是什么样子的。这里的图是结合上面的代码来画的，希望有助于读者的理解。...fun代码 13.c入栈 14.可以看到函数fun的数据 形参a,b 在上一层函数的栈中.
一、程序编译的过程 ? 二、程序加载进CPU的过程 ? 三、CPU的组成 累加寄存器（AC） ：主要进行加法运算。 标志寄存器（PSW) ：记录状态，做逻辑运算。...程序计数器（PC） ：是用于存放下一条指令所在单元的地址的地方。 基质寄存器（BX） ：储存当前数据内存开始的位置。 变址寄存器 ：储存基质寄存器的相对位置。...通用寄存器（GPRs）:支持有所的用法。 指令寄存器（IR） ：CPU专用，储存指令。 堆栈寄存器（SP） ：记录堆栈的起始位置。 ? CPU是由四大部分所构成的：寄存器、控制器、运算器、时钟。...寄存器 CPU内部的内存，程序加载进CPU内部的寄存器中从而被用来解释和运行。 控制器 计算机的指挥中心，负责决定执行程序的顺序,给出执行指令时机器各部件需要的操作控制命令。...运算器 计算机中执行各种算术和逻辑运算操作的部件。 时钟 它是处理操作的最基本的单位，影响着指令的取出和执行时间。
在分布式系统中，我们通常会将不同的数据存储在不同的数据库中。这样做可以提高系统的可扩展性和性能。但是，当我们需要查询跨多个数据库时，就会遇到问题。...传统的解决方案是使用 join 查询或者将数据导入到单个数据库中再进行查询。然而，这种方法存在一些缺点。首先，join 查询通常需要较长时间才能完成，而且会对性能造成影响。...其次，将数据导入到单个数据库中可能会导致数据冗余和一致性问题。 那么，在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题呢？ 一个常见的解决方案是使用 NoSQL 数据库。...NoSQL 数据库以键值对方式存储数据，并且支持跨多个节点进行水平扩展。因此，在使用 NoSQL 数据库时，我们可以非常容易地实现跨多个数据库的查询操作。 另外一个解决方案是使用分布式事务管理器 。...但无论采用哪种方法，在设计分布式系统时都需要考虑数据一致性、可用性以及性能等方面因素。 总之，在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题并不是一件简单的事情。
来讲讲程序在计算机中是如何运行起来的计算机系统概述计算机系统的组成硬件与软件的关系操作系统的基本功能程序的编写程序设计语言概述从高级语言到机器码的转化编译器与解释器的作用程序的存储与加载存储器的层次结构程序的存储方式可执行文件的格式程序加载器的作用程序的执行...为了理解程序如何运行，首先需要了解计算机系统的基本组成、硬件与软件之间的关系，以及操作系统在其中扮演的关键角色。...固件通常存储在只读存储器（ROM）或闪存中，例如计算机的BIOS（基本输入输出系统），它在计算机启动时负责初始化硬件并加载操作系统。硬件与软件的关系硬件和软件之间的关系可以通过“指令执行”来理解。...在计算机系统中，程序的存储与加载是一个非常关键的环节，它不仅决定了程序如何被存储在不同层次的存储器中，还涉及到程序从存储设备被加载到内存中以供CPU执行的整个过程。...中断与I/O控制方式：设备通常通过中断向操作系统报告状态变化，操作系统则通过I/O控制指令与设备进行通信。中断机制使得CPU可以在等待I/O操作完成时继续执行其他任务，提高了系统的效率。
在云计算环境中，可以通过以下几种方法实现资源的高效分配和调度： 负载均衡：通过负载均衡算法，将云计算集群的负载均匀地分配到各个节点上。常见的负载均衡算法有轮询、最小连接数、最短响应时间等。...资源调度算法：为了高效利用资源，可以采用资源调度算法，将任务分配给最适合执行的资源。常见的资源调度算法有先来先服务、最短作业优先、最高优先权等。...弹性资源管理：根据负载情况，实时动态调整云计算资源的分配。可以通过自动伸缩策略来根据负载情况自动增加或减少资源。...故障容错和备份：通过备份和冗余技术，确保云计算环境中的资源和服务的高可用性和可靠性。当发生故障时，能够快速切换到备份资源。...以上是一些常见的方法，云计算资源的高效分配和调度还需要根据具体的应用场景和需求来进行定制化的设计和实施。
引言在当今的数据驱动时代，随着云计算的普及，企业对数据存储和管理的需求迅速增长。如何高效地优化查询速度和提升数据处理能力成为了信息技术领域的一个重要课题。...在此背景下，YashanDB作为一种新兴数据库技术，其在云计算环境中的应用前景备受关注。...数据的弹性扩展在云计算环境中，数据量的迅速增长要求数据库具备弹性扩展能力。YashanDB的分布式部署模式使得可根据需求动态调整节点数量，轻松实现横向扩展。...高可用性在云计算中，可用性是企业操作数据库时的首要考量之一。YashanDB通过主备复制和自动选主功能，确保在主节点发生故障的情况下，能够迅速切换到备节点，保证数据的连续性和系统的高可用性。...结论YashanDB作为一款具备高效性能和灵活扩展能力的新型数据库，其在云计算环境中的应用前景广阔。随着数据规模的持续增长，优化技术将成为企业竞争中的核心竞争力。
在计算机中，一般用IEEE浮点近似表示任意一个实数，那么它实际上又是如何表示的呢？ 下面的表达式里，i的值是多少，为什么？如果你不确定答案，那么你应该好好看看本文。...在单精度浮点格式（c语言的float）中，s，exp和frac字段分别为1位，8位和23位,而双精度浮点格式（c语言中的double）中，s，exp和frac字段分别为1位，11位和52位。...它在计算机中可以表示非法的数，例如计算根号-1时的值。...那么浮点数的数值范围和有效位是如何得到的呢？ 浮点数的数值范围计算 有了前面了基础，我们就可以来计算浮点数的数值范围了。...浮点数在内存中的存储 了解了这么多，我们来看一下一个小数究竟是如何在内存中存储的。以float f = 8.5f为例。其二进制表示为 ?
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查询表的DML操作数据变化量？...♣ 答案部分 DBA_TAB_MODIFICATIONS视图（基表为SYS.MON_MODS_ALL$）记录了从上次收集统计信息以来表中DML操作变化的数据量，包括执行INSERT、UPDATE和DELETE...在默认情况下，数据库每天会将SGA中表的DML操作和MON_MODS$表的数据合并（MERGE）到MON_MODS_ALL$中，也可以通过DBMS_STATS.FLUSH_DATABASE_MONITORING_INFO...需要注意的是，在作者实际测试过程中发现，Oracle并不是严格按照每15分钟将SGA中的DML刷新到MON_MODS$表中，而且也不是严格按照每天1次的规律刷新MON_MODS$表的数据到MON_MODS_ALL...所以，可以通过设置参数STATISTICS_LEVEL为BASIC来禁止SMON后台进程收集DML的操作统计数据。
在《通过扩展让ASP.NET Web API支持W3C的CORS规范》中，我们通过自定义的HttpMessageHandler自行为ASP.NET Web API实现了针对CORS的支持，实际上ASP.NET...：提取预定义的CORS授权策略并对当前请求实施授权检验，并根据授权检验的结果为现有的响应（针对简单跨域资源请求和继预检请求之后发送的真正跨域资源请求）或者新创建的响应（针对预检请求）添加相应的CORS报头...SendAsync方法中调用自定义的扩展方法CreateCorsRequestContext根据表示当前请求的HttpRequestMessge对象创建出表示针对CORS的跨域资源请求上下文的CorsRequestContext...对于非预检请求来说，只有在它通过了资源授权检验的情况下，我们才会调用扩展方法AddCorsHeaders将从CorsResult得到的CORS报头添加响应的报头集合中。...如果现在运行ASP.NET MVC程序，通过调用Web API以跨域Ajax请求得到的联系人列表依然会显示在浏览器上。
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1 文章编写目的 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH...集群外配置非Kerberos环境的Gateway节点》和《如何在CDH集群外配置Kerberos环境的Gateway节点》,本文档在这两篇文档本篇文章基础介绍如何在Kerberos环境的CDH集群外跨OS...版本中在指定目录配置HDFS的Gateway节点。...解决办法： 在hadoop客户端的启动脚本上指定Kerberos的配置文件路径,在HADOOP_CLIENT_OPTS 添加配置-Djava.security.krb5.conf=$KRB5_CONFIG...5 问题描述与解决 1.core-site.xml 文件找不到的异常 ? 该问题是由于在CDH中hadoop的客户端配置默认是在/etc/hadoop目录下,确认软链无误，并且配置正确 ?
在计算机系统中，浮点数是以一种称为浮点数表示法的形式来表示和存储的。浮点数表示法使用科学计数法的形式，将一个实数表示为一个值乘以一个基数的幂的形式。表示一个浮点数需要三个要素：符号位、尾数和指数。...具体的表示方法如下：符号位（1位）：用于表示浮点数的正负，0为正数，1为负数。尾数（23位或52位）：尾数是浮点数的有效数字部分，用二进制表示。单精度浮点数的尾数有23位，双精度浮点数的尾数有52位。...尾数是带有隐藏位的，即只保存尾数部分的有效位数，而隐藏位是假定的1，不保存在浮点数存储中。指数（8位或11位）：指数用于表示浮点数的大小范围。单精度浮点数的指数有8位，双精度浮点数的指数有11位。...浮点数的表示方法可以通过以下公式计算出实际值：(-1)^符号位 × (1 + 尾数部分) × 2^(指数部分 - 偏移值)通过这种方式，浮点数可以表示非常大或非常小的实数，并且能够维持一定的精度。...然而，浮点数表示法也存在精度问题，因为有些实数无法精确地表示为有限位的浮点数，会产生舍入误差。因此，在进行浮点数计算时需要注意精度损失的问题。
如果不想花钱，开源的kvm也是一个选项，kvm和vmwware的性能不相上下，但是管理便利性还有待逐步提高。 理想的机房虚拟化架构应该是什么样的？应该使用云技术！...不管是自建的IDC，还是出租给客户的IDC，如果能像使用水电一样的使用服务器，那对机房的管理就是一个巨大的提升。...基础架构应该是按照一个或者多个机柜为一个虚拟化单元，每个单元包括多台的虚拟化物理机和两台或者多台存储，物理机用来做虚拟化，所有的虚拟化镜像和数据都存储到存储上。 ...利用虚拟化的迁移技术来实现云计算，根据需要，虚拟机可以在物理机之间迁移。或者动态的增加虚拟机，增加虚拟机只需要编写简单的脚本，如果有实力，应开发一套管理系统，以方便的实现虚拟机的扩展和迁移。...对服务器使用者来说，这都是透明的，他们只是需要想以前一样的来使用服务器就行，但是对IDC管理者来说，虚拟化和云计算将大大减轻机房工作，更好的提高机房效率。
在制作跨平台的 NuGet 工具包时，如何将工具（exe/dll）的所有依赖一并放入包中 2018-07-03 13:30 NuGet 提供了工具类型的包支持...但是，默认情况下，NuGet 不会将这些工具的依赖一起打包进入 NuGet 包 nupkg 文件内，这就使得功能比较复杂的跨平台 NuGet 工具包几乎是无法正常工作的。...本文将介绍将这些依赖加入 NuGet 包中的方法，使得复杂的工具能够正常使用。...---- 问题 你可能是在 创建一个基于命令行工具的跨平台 NuGet 工具包 的时候遇到依赖问题的，也可能是自己做到另外什么工具遇到的。...然后，我们就可以把输出目录中除了 NuGet 自然而然会帮我们打入 NuGet 包中的所有文件都加入到 NuGet 包中的对应目录下。 具体来说，是将下面的 Target 添加到项目文件的末尾。
1 前言 在这篇文章中，我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟，以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的，使用起来很有趣的Python包。 ?...tqdm:可扩展的Python和CLI进度条，内置对pandas的支持。 Colorama:简单的跨平台彩色终端文本。 pandas -log:提供熊猫基本操作的反馈。非常适合调试长管道链。...pydqc:允许比较两个数据集之间的统计数据。 pandas-summary:对panda DataFrames描述功能的扩展。...pivottable-js:pands在jupyter notebook的拖放功能。 5 数据结构 Bounter:有效的计数器，使用有限(有界)的数量的内存，无论数据大小。...snakeviz:一个浏览器内的Python配置文件查看器，对jupyter notebook有很大的支持。 Cachier: Python函数的持久、无延迟、本地和跨机缓存。
对于如何衡量一个开源项目的质量和健康状态，我们可以从分析项目的不同方面着手，例如技术健康状况（GitHub 上的分叉数量、随时间变化的贡献者数量以及bug的数量）、财务状况（捐赠和收入）、社区活跃度（...但如何具体收集和分析这些方面是一个大难题。如果要知道一个项目是否健康，我们则需要计算和分析随时间变化的指标数据。...Evolution 工作组创建了用于分析软件开发中涉及的活动的类型和频率、提高项目质量的过程以及社区发展的指标。...Value工作组创建度量标准，用于确定项目在软件项目之外改善人们生活的程度、项目对用户或献者的价值程度以及项目从组织角度来看具有货币价值的程度看法。...开源开发人员可以知道将他们的工作重点放在哪里，展示他们的领导力和专业知识，管理社区动态及其影响力。 此外，在LFX Insights中，开源项目可以提取各种指标。
登录即可启用跨设备实时云同步界面主题：Material 3 设计风格；支持深色/浅色模式；支持自定义主题色部署过程本次用到的设备为极空间在24年最后的新品NAS极空间Q4，Q系列之前一直都是双盘位NAS...极空间Q4部署前依然是检查好自己的NAS网络情况，在12月份的更新中，极空间ZOS的Docker也是做了一些变化，镜像的加速器配置也变了位置，这里需要注意一下。...主界面在使用这样的LLM客户端之前，我们还是需要先来到设置项，配置到对应的API Key，这里Key需要自备，熊猫之前也说过如何通过逆向工程获取各个AI大模型的Key值，以及如何搭建One API来实现部署自己的...系统助手而在插件库这里，能看到左边有已安装的插件，像是计算器、视频转文字、语音识别模型等等，这些可以直接调用，而在市场中还提供了图像生成、绘图、爬虫以及语音合成等插件服务，有需要直接安装即可。...在工作区中，你可以同时在右边的助手选择中选择多个助手，随后每个助手进行独立的对话，同时也可以将其中一个助手的对话嵌套到另一个助手中，实现上下文理解的功能。
在原版大熊猫图片中加入肉眼难以发现的干扰，生成对抗样本。就可以让 Google 训练的神经网络误认为它 99.3% 是长臂猿。 ?...白盒攻击是在已经获取机器学习模型内部的所有信息和参数上进行攻击，令损失函数最大，直接计算得到对抗样本. 黑盒攻击则是在神经网络结构为黑箱时，仅通过模型的输入和输出，逆推生成对抗样本。...下图展示了第147号神经元分别在正常深度学习模型和对抗样本中的关注区域。在正常模型中，第147号神经元重点关注小鸟的头部信息。在对抗样本中，第147号神经元则完全被误导了，关注的区域杂乱无章。...如何提高黑盒攻击的可迁移性，实现跨模型的黑盒攻击，是一个重要问题。 由 Adv-Incv3 竖列看出，经过对抗训练之后的防守模型非常强悍。甚至可以达到 94.1% 的防守成功率。...随着边缘计算和智能移动终端时代的到来，在移动终端部署本地 AI 应用越来越广泛。从iPhone X的刷脸解锁，到华为、高通部署手机端的 AI 芯片。
具体怎么调节，在不同的场景中基本都不同，没有统一的标准说learning rate取多少比较好、epochs多少比较好，都是在在实际情况中反复试验的。...(实际上，learning rate基本不会取大于0.1的值，因为太大了，梯度下降根本没法有效进行) 因为像这种超参数，我们在调节的时候，更关注的不是实际的数值，而是变化的程度。...吴恩达很形象地用两种动物来形容在实践中我们训练一个模型的两种方法： 熊猫法（Panda） VS....鱼子酱法（Caviar） 熊猫法： 当我们训练一个很大的模型，但是计算资源又没有那么多的时候，我们会很珍惜我们的训练机会，通常会像照顾一个熊猫一样去照顾我们的模型的训练过程。...具体来说，我们先初始化一组超参数，然后每训练一段时间，比如一天，就赶紧去看看进展如何，是否按照我们预想的方向发展，然后做一定的微调，接着训练，保持观察；如果发现偏离了方向，赶紧对超参数进行调整。
LDA从一组已知主题中找到主题结构 演示如何使用LDA从一组未知主题中找到主题结构 确定k 选择适当参数的方法 主题建模 通常，当我们在线搜索信息时，有两种主要方法： 关键字 - 使用搜索引擎并输入与我们想要查找的内容相关的单词...因此，我们可以使用概率主题模型，分析原始文本文档中的单词的统计算法来揭示语料库和单个文档本身的主题结构。在分析之前，它们不需要对文档进行任何手工编码或标记 - 相反，算法来自对文本的分析。...因此，在LDA模型下生成的文件将是“可爱的熊猫吃樱桃和西兰花”（LDA使用的是词袋模型）。 通过LDA学习主题模型 现在假设您有一组文档。...重复上一步骤很多次，你最终会达到一个大致稳定的状态 您可以使用这些分配来估计两件事： 每个文档的主题（通过计算分配给该文档中每个主题的单词的比例） 与每个主题相关的单词（通过计算分配给每个主题的单词的比例...现在我们已经有了这些文档分类，我们可以看到我们的无监督学习在区分四本书方面做得如何。
但是，它只提供了一个非常基本的数据概览，对于大型数据集没有多大帮助。另一方面，panda分析函数用一行代码显示了很多信息，这也可以在交互式HTML报告中显示。...对于给定的数据集，pandas分析包计算以下统计数据: ?...统计计算机-熊猫剖析包 安装 1pip install pandas-profiling 2or 3conda install -c anaconda pandas-profiling 用法 让我们使用古老的...实际上，你可以在Cufflinks库的帮助下做到这一点。 Cufflinks库将plotly的力量与熊猫的灵活性结合起来，便于绘制。现在让我们来看看如何安装这个库并让它在pandas中工作。...3.一点点魔法 Magic命令是jupyter笔记本中的一组方便的函数，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。在%lsmagic的帮助下，您可以看到所有可用的magic。 ?
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