集群中的所有防火墙必须工作在同一个模式下。可以对运行中的HA集群进行模式的修改，但会造成一定的延时，因为集群需要重新协商并选取新的主设备。A-P模式提供了备机保护。HA集群中由一台主设备，和一台以上到从设备组成。
闭包可以用于创建具有私有变量的模块化代码。通过将变量定义在外部函数内部，并将内部函数返回，可以创建一个封闭的作用域，使变量无法从外部直接访问。这样可以有效地隐藏变量，只暴露出需要被外部访问的接口。
nodejs 提供了os.platform()和os.type()，可以用来识别操作系统平台。推荐使用: os.platform()
众所周知，ORB-SLAM3具有单目、双目、RGB-D以及相应的惯性模式，其内部的数据关联极大的提高了定位建图精度。但在自动驾驶环境中，ORB-SLAM3却出现了不同程度的问题。对于单目模式来说，由于尺度模糊性，ORB-SLAM3很难建立真实尺度大小。如果想要利用RGB-D相机来采集深度图的话，由于室外环境的深度值都很大，导致采集的精度非常差。对双目模式来说，由于所估计的深度值远大于基线长度，因此深度值估计的也非常不准。
•大家之前了解到的这个计算方式可能是从库 I/O 线程读取的主库 binlog event 时间戳与 SQL 线程正在执行的 binlog event 的时间戳之间的时间差
Nikolaus Demmel 慕尼黑工业大学 demmeln@in.tum.de
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在SLAM的众多传感器解决方案中，相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图。这是因为这两个传感器之间具有互补性：相机在快速运动、光照改变等情况下容易失效。而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息，并且不受周围环境的影响，从而弥补相机的不足；同时，相机能够获得丰富的环境信息，通过视觉匹配完成回环检测与回环校正，从而有效地修正IMU的累计漂移误差。
摘要：位姿图优化（PGO）是3D SLAM后端优化方法之一，其精确求解依赖于良好的初始值。
点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象，优化由于具有大量卡片图的慢速Power BI报表。 Power BI报表中，每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。显示数据的可视化视觉对象必须生成一个或多个DAX查询，执行这些查询会增加等待时间，特别是是当多个用户同时访问报表时还会增加服务器的工作量。为了提高报告的性能，最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢？一起来看看下面的例子吧！ 当用户位于报告的单个页面上时，Power BI仅计算报表
我们或许经常听说过内核抢占，可是我们是否真正理解它呢？内核抢占和抢占式内核究竟有什么关系呢？抢占计数器究竟干什么用？... 本文我们就来好好讨论下，关于内核抢占的一些技术细节，力求让大家理解内核抢占。
多线程理解 多线程是多个任务同时运行的一种方式。比如一个循环中，每个循环看做一个任务，我们希望第一次循环运行还没结束时，就可以开始第二次循环，用这种方式来节省时间。 python中这种同时运行的目的是最大化利用CPU的计算能力，将很多等待时间利用起来。这也说明如果程序耗时不是因为等待时间，而是任务非常多，就是要计算那么久，则多线程无法改善运行时间。 更多有关多线程理解的内容可以参考下面资料 廖雪峰教程 知乎回答 百度一下还有非常多的说明，这里不再赘述 简单使用 先看下面这个函数 import time de
我的indexOf实现在下面。在阅读说明之前，请阅读它，看看你是否可以确定其增长级别。
为什么要进行算法分析？ 预测算法所需的资源 计算时间（CPU 消耗） 内存空间（RAM 消耗） 通信时间（带宽消耗） 预测算法的运行时间 在给定输入规模时，所执行的基本操作数量。 或者称为算法复杂度（Algorithm Complexity） 如何衡量算法复杂度？ 内存（Memory） 时间（Time） 指令的数量（Number of Steps） 特定操作的数量 磁盘访问数量 网络包数量 渐进复杂度（Asymptotic Complexity） 算法的运行时间与什么相关？ 取决于输入的数据。（例如：如果
在STEP 7（TIA Portal）中，可以使用"RUNTIME"指令来测量S7-1200/1500 CPU中完整程序、单个块或命令序列的运行时间。使用"RT_INFO"指令，可以读取S7-1500 CPU中特定组织块、通信或用户程序运行时的统计信息。"RUNTIME"指令在"基本指令>程序控制指令>运行时控制"菜单下，"RT_INFO"指令在"扩展指令>诊断"菜单下，如下图1所示。
日期加减的结果，以及可以对日期相加減的類型是datetime.timedelta
大家好，本节介绍用于处理对象和集合的语句之一的with语句，内容相对比较简单，with语句的问题在上节时有引出。
在写猜数字游戏的代码的时候，我们会用到随机数的生成，在其他的很多场景有时也会用到，在C语言中我们应当怎么去实现随机数的生成呢？
k为datetime.timedelta类型，以上是timedelta的所有的属性和函数 利用以下代码可以获取以秒为单位的时间差，小数点后6位为微秒。
谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型，这是一种灵活的端到端方法，用于优化CPU、GPU等的自动化设备配置。该方法在多个主要神经网络模型上测试，最高实现了60.6％的性能提升。 谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型，用于将计算图有效地放置到硬件设备上，尤其是在混合了CPU、GPU和其他计算设备的异构环境中。 设备配置（Device placement）可以被框定为学习如何在可用设备之间对图进行分区，将传统的图分区方法作为一个自然的baseline。先前的工作有Scotc
1、概述:给一条大MSDN的链接关于Stopwatch类最详细的教程 ,然后看着教程自己手动敲一边,加深映象,好记性不如烂键盘,哈哈,开个玩笑！ 2、类位置:这个类在哪里,这个是重点,虽然C#IDE很强大,但是我们还是得简单的了解下。通过一段代码来说明: using System; namespace System.Diagnostics{ public class Stopwatch:System.Object { } } 是不是一目了然! 3、类属性介绍 下面是Stopwatch类
AI 科技评论按：图像超分辨率技术作为底层计算机视觉任务，有着广泛的应用场景，比如：手机图像增强，视频监控，医疗影像，卫星图像，低分辨率人脸识别。因此，图像超分辨率技术吸引了众多来自学术界与工业界的研究兴趣。但是，当前图像超分辨率技术仍然面临一些难题，比如，对高放大倍数的图像超分辨，难以恢复丢失的细节；对已经恢复出的细节，也有着模糊等效应，其质量有待提升。
AI 研习社按：图像超分辨率技术作为底层计算机视觉任务，有着广泛的应用场景，比如：手机图像增强，视频监控，医疗影像，卫星图像，低分辨率人脸识别。因此，图像超分辨率技术吸引了众多来自学术界与工业界的研究兴趣。但是，当前图像超分辨率技术仍然面临一些难题，比如，对高放大倍数的图像超分辨，难以恢复丢失的细节；对已经恢复出的细节，也有着模糊等效应，其质量有待提升。
2，玩家猜数字，总共五次机会，猜数字过程中，根据猜测数字的大小给出“猜大了”或“猜小了”的反馈，若猜对了则成功，若五次没猜出，则失败。
本来想坐下来写篇 2018 年的总结，仔细想想这一年发生的事情太多了，还是写篇技术文章吧。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换，造成混乱，导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换，造成混乱，导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。 这里的快速参考为您提供了定义这些术语的工具，以便您的团队能够实现具有良好理解的性能目标的关键任务系统。
日期减法操作( 支持与另一个date比较 ) date与date减得到timedelta
当能耗也成为了一个重要指标，我们要怎么选择编程语言？2017 年，由 6 名葡萄牙研究者组成的团队决定对这一问题进行调查并发表了一篇名为《Energy Efficiency Across Programming Languages》的论文。他们用 27 种语言写出了 10 个问题的解决方案（遵循同样的算法），然后运行这些方案，记录每种编程语言消耗的电量以及速度和内存使用情况，得到的排序结果如下图所示：
在一个阳光明媚的周二下午，我正在公司里面看着即将发布的 Java 12 的新特性，这时候女朋友打来电话。
1.定义一个递归函数 process1，接受一个数组 arr，一个索引 i，前一个增加值 preIncrease 和前一个减少值 preDecrease。
CFS为了实现公平，必须惩罚当前正在运行的进程，以使那些正在等待的进程下次被调度。
过去几年里，服务网格在 Kubernetes 生态中迅速成长。Service Mesh 的价值难以抗拒，然而对摩拳擦掌的用户来说，另一个基础问题就是：成本怎样？
在一个阳光明媚的周二下午，我正在公司里面看着即将发布的Java 12的新特性，这时候女朋友打来电话。
网络可靠性是衡量基础设施无中断运行时间长短的标准。可靠性通过几个不同的公式进行评估。
UWB（Ultra-Wide Band）即超宽频技术，是一种无线载波通信技术，它不采用正弦载波，而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，因此其所占的频谱范围很宽。
上述就可实现网站计时功能，结合数组函数实现，后续可是使用js获取倒计时，时时显示！
在实际项目中，HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒，但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下（例如：SAP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条），HANA模型的运行时间基本上都在半分钟以上。在不关联其它表，单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL，运行时间都超过1分钟。鉴于这种情况，项目组对HANA模型是否存在优化空间，进行了分析和探讨，也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议。
文章；LiDAR Odometry Methodologies for Autonomous Driving: A Survey
时间戳：是指格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总秒数（Python中返回的是秒数，并且为float类型）
话说上个月分享了一个《我是如何定位和处理大数据容易报错》，后有小伙伴后台私信我说计算程序运行时间不用这么复杂，可以用Stopwatch进行时间定位。Stopwatch在JAVA的时候好像用过，不知道原来C#也有。那就上网看看资料分享一下给大家吧。
不论是什么编程语言，都免不了涉及到字符集的问题，我们经常在读写本文、获取网页数据等等各类情景下，需要和字符集编码打交道。这几天在公司就遇到了这么一个问题，由于软件需要初始化许多参数信息，所以使用ConfigParser模块进行配置文件的读写操作。本来一切OK，但当把这些.ini配置文件提交到git仓库后，再次下载使用时，默认的utf-8字符集编码，被git默认修改成了gbk编码。导致读取配置文件时默认使用的utf-8编码，最终导致异常报错。那么该如何解决读取文件时的字符集问题呢？Python有专门的字符集检测模块chardet，今天就带大家一起学习下它。
选自thenewstack 作者：David Cassel 机器之心编译 编辑：小舟、张倩 在手机快没电时，管理软件往往会提醒我们关掉某些耗电量高的应用。可见，除了硬件厂商外，软件厂商也应该重视能耗问题。在这篇文章中，研究者分析了一下各种编程语言的能耗对比。 当能耗也成为了一个重要指标，我们要怎么选择编程语言？2017 年，由 6 名葡萄牙研究者组成的团队决定对这一问题进行调查并发表了一篇名为《Energy Efficiency Across Programming Languages》的论文。他们用
既然本书中的大多数的例子都需要测量一个时间间隔，我们需要更仔细地介绍一下当前U n i x系统所采用的记录时间的方法。下面的描述适用于本书中例子所使用的系统，也适用于大多数的U n i x系统。[ L e ffler et al. 1989]的3 . 4节和3 . 5节给出了另外的细节。
springframework中的StopWatch类可以测量一个时间间隔的运行时间，也可以测量多个时间间隔的总运行时间。一般用来测量代码执行所用的时间或者计算性能数据，在优化代码性能上可以使用Stopwatch来测量时间。common.lang包里面也有这个工具，用法类似，但是不能任务名称，查看结果不方便。
OEE 英文全称(Overall Equipment Effectiveness),中文称作设备综合效率。OEE 主要用来衡量设备的实际生产能力与理论生产能力的比率。通过这个指标可以清晰的看出设备的使用效率。
如果大家看过速度与激情这部电影，一定对下面这一幕有深刻的印象：黑客通过远程控制上千辆的僵尸车辆，去自动拦截抢夺握有核发射密码的人! 然后掌控人类的命运。
Python性能分析与优化 一个优秀的程序员，在保证业务正常的条件下都会追求自己的程序更快、更省。更快：运行时间短；更省：相对节省计算机资源（比如：CPU、Memory）。一般都是以这两种衡量方式来度量自己的程序及进一步优化自己程序的空间。更专业的性能分析软件一般有两类方法论：event-based profiling和statistical profiling 。 Event-based Profiling 并不是所有编程语言都支持这类性能分析，支持这类分析的语言主要有： Java:JVMTI（JVM
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