系列文章 •Terraform 系列文章[1]•Grafana 系列文章[2] 概述 Terraform 系列文章[3] 介绍了使用 Grafana Terraform Provider, 基于 Terraform...你可以在此值中使用临时迭代变量。•嵌套的 content 块定义了每个生成块的主体。你可以在此块中使用临时迭代变量。...迭代器对象（上例中的 setting）有两个属性： •key[5] 是当前元素的映射键或列表元素索引。如果 for_each 表达式产生了一个 set 值，则 key 与 value 相同。...hostname = origin.value.hostname } } } } 在使用嵌套的 dynamic 代码块时，尤其要注意每个代码块的迭代符号...如果一个特定的资源类型定义了嵌套块，而这些嵌套块的类型名称与其父类中的一个类型名称相同，则可以在每个 dynamic 块中使用 iterator 参数来选择一个不同的迭代器符号，使两者更容易区分。
Split功能对当前的分片进行拆分，拆分到具有更多主分片的新索引。...data stream的写索引，则不允许进行索引拆分，需要对data stream进行回滚，创建一个新的写索引，才可以对当前索引进行拆分。...(如果文件系统不支持硬链接，那么所有的段都会被复制到新的索引中，这是一个非常耗时的过程。) 对所有的文档进行重新散列。 目标索引进行Recover。 2.3、为什么不支持在源索引上增加增量分片？...所以Elasticsearch选择在索引层面上进行拆分，使用硬链接进行高效的文件复制，以避免在索引间移动文档。...如果当前索引是是一个data stream的写索引，则不允许进行索引收缩，需要对data stream进行回滚，创建一个新的写索引，才可以对当前索引进行收缩。
4 索引的字段中如果包含TOAST 字段，是不会引起索引的包含TOAST的内容的，因为索引是通过指针的方式指到TOAST的字段位置 那么具体怎么分析索引的问题，我们可以通过以下的语句来进行一些简单的问题...information_schema') ORDER BY 1, 2; select * from index_check where tablename = 'sys_log'; 通过这样的方式可以更快速的对于系统中的表进行索引的分析和辨认...1 你的系统数据库运行到当前时间的长度，因为系统的表中的数据会伴随你系统的重启而清零，所以你得程序设计的逻辑中必须考虑这点 2 历史数据的合并与累加，因为历史表不能无限的进行增加，这与你截取系统表数据进行记录的频度有关...，所以你需要考虑后期的数据合并的问题 3 判定提醒的阈值 当然对于POSTGRESQL 的索引的碎片我们也是要进行监控和管理的，索引的碎片太多，造成查询的效率降低，我们是要进行持续的定期的检查和重建相关的索引...，这你分析的部分就需要自己写程序来进行后期的处理了。
考虑到过往我都是使用altool来进行公证,我查阅了Apple的官方文档，实践了并验证了基于notarytool的公证方式。...什么是公证 MacOS应用公证 在进行详细的说明之前,需要解释一下什么叫公证,公证这个概念在Windows以及MacOS上都存在....对于发布独立的DMG格式的场景下,最好对应用进行公证,否则用户安装未公证的DMG应用时,MacOS会提示已损坏，无法打开。...很多人下载过MacOS的盗版或破解应用,相信对这个提示或如何解决这个问题比较熟悉了....MacOS公证的前提 做为一个MacOS应用的开发者,能够对MacOS进行公证的前提是: • 需要一个Apple开发者帐号(个人或公司都可以) • 安装Xcode 13及后续的相关版本 其实,做为一个iOS
MODIS数据进行重投影 由于MODIS数据采用的是SIN正弦投影 ，我们平常一般都是采用地理坐标，一般我们都会对MODIS数据进行重投影。...MODIS Reprojection Tools（MRT）是专门用来对MODIS数据进行处理的，但是总感觉这软件操作起来麻烦。...所以今天我们就介绍一下两种基于Python中的GDAL对MODIS进行重投影的方法。 gdal.Warp gdal.Warp是一个很好用的函数们可以用来重投影、影像裁剪等。...from osgeo import gdal import numpy as np from osgeo import osr #使用gdal.Warp对MODIS数据进行重投影。...from osgeo import gdal import numpy as np from osgeo import osr #使用gdal.Warp对MODIS数据进行重投影。
由于个人隐私保护法的相关要求，对产品功能进行了个人隐私合规的相关改造，对OKR产生比较大的影响，因此需要对产品功能迭代的影响进行复盘。...以及Q1结束，拉通开发、测试、数据、设计等相关人对Q1进行一次复盘并对Q2的相关规划进行明确，输出相关的复盘报告。 01 什么是复盘？...功能迭代复盘： 结论：对结论重点进行概括说明，功能迭代产生的影响是什么，从不同的角度通过数据指标进行说明，以及对OKR指标产生了多大的影响，同比及环比影响。...依据： Q1的OKR指标和关键指标的变化受到了哪些影响，如节假日对数据的影响，某一些产品功能迭代对数据的影响等。 产品功能迭代的总结，对每一个版本情况及后续的数据效果进行说明。...复盘不仅仅可以针对季度目标、项目及功能迭代等进行复盘，也可以进行周或者月复盘，对成功的地方进行经验沉淀，对犯错的地方进行经验积累，不断复盘，不断进步。
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。 方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...groupby（） 函数允许我们根据一个或多个索引元素对记录进行分组。让我们考虑一个数据集，其中包含学生分数的数据集，如以下示例所示。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...06-19': ['Conference', 'Dinner'], '2023-06-20': ['Presentation'] } 结论 在本文中，我们讨论了如何使用不同的 Python 方法和库来基于相似的索引元素对记录进行分组
在用CUT3DF进行端面铣削中的半径补偿时，要确定刀具的几何路径和补偿方向，一般情况下，根据表面形状刀具方向以及刀具的几何形状来计算补偿方向的垂直度是相对于曲面法线或曲面法线矢量而言的，根据当前刀具方向和与工件表面的垂直度来进行计算...如果曲面法线，刀具半径和刀尖的几何图形均为已知，而刀具半径补偿（CUT3DF）功能为有效SINUMERIK840D系统就可以计算新的刀具切点PE了。
decodingOptions : image.DecodingOptions = { editable: true, desiredPixelFormat: 3,}// 创建pixelMap并进行简单的旋转和缩放...let packOpts : image.PackingOption = { format:"image/jpeg", quality:98 };进行图片编码，并保存编码后的图片：方法一： 通过pixelMap...struct ImagePacker_Opts_ opts;// 配置编码格式（必须）opts.format = "image/jpeg";// 配置编码质量（必须）opts.quality = 98;进行编码...ImagePacker_Opts_ opts;// 配置编码格式（必须）opts.format = "image/jpeg";// 配置编码质量（必须）opts.quality = 98;写在最后如果你觉得这篇内容对你还蛮有帮助
select返回的uri权限是只读权限，可以根据结果集中uri进行读取文件数据操作。根据返回uri创建pixelMap。将pixelMap通过image组件送显。...Invoke photoViewPicker.select failed, code is ${err.code}, message is ${err.message}`); }) })场景二：对图库获取的图片进行操作...：调用pixelMap的 rotate方法实现对图面的旋转。...再调用fs.copyFileSync接口进行复制，修改完成后关闭两个文件。...fs.close(file);} catch (err) { console.error('createAsset failed, message = ', err);}写在最后如果你觉得这篇内容对你还蛮有帮助
上图测试场景术语介绍： c4cpu+s5g+4gmqtt+nolog 压测客户端使用了4个cpu进行压测，mqtt服务器端为5g内存，进程启动内存为4g，启动时关闭了日志输出。...c6cpu+s6g+4gmqtt+nolog 压测客户端使用了6个cpu进行压测，mqtt服务器端为6g内存，进程启动内存为4g，启动时关闭了日志输出。...c6cpu+s6g+2gmqtt+log 压测客户端使用了6个cpu进行压测，mqtt服务器端为6g内存，进程启动内存为2g，启动时开启了日志输出。...c6cpu+s6g+4gmqtt+log 压测客户端使用了6个cpu进行压测，mqtt服务器端为6g内存，进程启动内存为4g，启动时开启了日志输出。
场景一：从图库获取图片，并通过image组件显示场景二：对图库获取的图片进行操作场景三：保存图片方案描述场景一：从图库获取图片，并通过image组件显示效果图方案创建图库选择器实例，调用select()...接口拉起图库界面进行文件选择。...select返回的uri权限是只读权限，可以根据结果集中uri进行读取文件数据操作。...photoViewPicker.select failed, code is ${err.code}, message is ${err.message}`); }) })场景二：对图库获取的图片进行操作效果图方案调用...权限等级 和 应用APL等级 是一一对应的。原则上，拥有低APL等级的应用默认无法申请更高等级的权限。
状态：描述 CLOSED：无连接是活动的或正在进行 LISTEN：服务器在等待进入呼叫 SYN_RECV：一个连接请求已经到达，等待确认 SYN_SENT：应用已经开始，打开一个连接 ESTABLISHED...font-kerning: none } span.s2 { font: 16px "PingFang SC"; font-kerning: none } 三、TCP的发送缓冲区和接收缓冲区 TCP协议是作用是用来进行端对端数据传送的...半双工：半双工就是指一个时间段内只有一个动作发生，甲方可以向乙方传送数据，乙方也可以向甲方传送数据，但不能同时进行，如一条窄马路同一时间只能允许一个车通行。...也就是说send()方法返回之时，数据不一定会发送到对端即服务器上去（和write写文件有点类似），send()仅仅是把应用层buffer的数据拷贝进socket的内核发送buffer中，发送是TCP的事情...若应用进程一直没有调用recv()进行读取的话，此数据会一直缓存在相应socket的接收缓冲区内。
这里使用的Lucene的步骤如下： 首先要为处理对象机那里索引 二是构建查询对象 三是在索引中查找 这里的代码是处理创建索引的部分 代码： package ch2.lucenedemo.process;...private String INDEX_STORE_PATH = "E:\\Lucene项目\\索引目录"; //创建索引 public void createIndex(String inputDir...){ try { System.out.println("程序开始运行，正在创建索引->->->->->"); IndexWriter writer = new IndexWriter(INDEX_STORE_PATH...(".")).equals(".txt")){ //创建一个新的Document Document doc = new Document(); System.out.println("正在为文件名创建索引...i].getName(), Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED); doc.add(field); System.out.println("正在为文件内容创建索引
通过卷积、池化等操作进行特征提取，最后利用全连接实现分类识别。 LeNet5包含 3 个卷积层，2 个池化层，1 个全连接层。...accuracy_score 第二步，定义全局参数 # 定义全局参数 model_name='LeNet'# 定义模型名称 BATCH_SIZE = 64# 批次大小 EPOCHS = 20# 迭代轮数...BatchNormalization和Dropout置为True model.train() total = 0 correct =0.0 # enumerate迭代已加载的数据集...2,1,2) plt.plot(Accuracy) plt.title('Accuracy') plt.show() 通过matplotlib显示训练过程中的损失函数和准确率的曲线 第十步，对具体数据开展验证工作...图片 不过这是基于深度学习开展图像识别的一个开始，后续将对一代一代的深度学习算法开展验证和测试，也帮助自己消化和理解深度学习。
直觉上我们不难得出结论：增加网络深度后，网络可以进行更加复杂的特征提取，因此更深的模型可以取得更好的结果。
AlexNet架构： 5个卷积层(Convolution、ReLU、LRN、Pooling)+3个全连接层(InnerProduct、ReLU、Dropout)，predict时对各层进行说明：参照https...accuracy_score 第二步，定义全局参数 # 定义全局参数 model_name='AlexNet'# 定义模型名称 BATCH_SIZE = 64# 批次大小 EPOCHS = 20# 迭代轮数...BatchNormalization和Dropout置为True model.train() total = 0 correct =0.0 # enumerate迭代已加载的数据集...2,1,2) plt.plot(Accuracy) plt.title('Accuracy') plt.show() 通过matplotlib显示训练过程中的损失函数和准确率的曲线 第十步，对具体数据开展验证工作...图片 这是基于深度学习开展图像识别的第二个模型，有了一定的提升，后续也多少有了更大的信心。
inception结构的主要贡献有两个：一是使用1x1的卷积来进行升降维；二是在多个尺寸上同时进行卷积再聚合。...2、使用1x1的卷积核进行降维映射处理 降低了维度也减少了参数量（NiN是用于代替全连接层）。 3、添加两个辅助分类器帮助训练 避免梯度消失，用于向前传导梯度，也有一定的正则化效果，防止过拟合。...test_avarage_loss: 0.023382, accuracy: 79.360000% end_time: 2023-08-1822:07:27 下面是代码里输出的损失率和准确率 这是基于深度学习开展图像识别的第四个模型
1、点击[命令行窗口] 2、按<Enter>键 3、点击[命令行窗口] 4、按<Enter>键
GoogleNet从宽度方向出发，通过Inception(利用不同大小的卷积核实现不同尺度的感知，最后进行融合来得到图像更好的表征)。...DenseNet从特征入手，通过对前面所有层与后面层的密集连接，来极致利用训练过程中的所有特征，进而达到更好的效果和减少参数。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
