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SIGSEGV:Linux 容器中的分段错误(退出代码 139)

当进程尝试使用 MMU 未分配给它的内存地址时,会发生 SIGSEGV 信号或分段错误。...segvcatch 就是一个例子,它是一个支持多个操作系统的 C++ 库,能够将分段错误和其他与硬件相关的异常转换为软件语言异常。...相反,当容器被发现执行内存违规时,Kubernetes 节点上的主机可以触发 SIGSEGV。然后容器终止,Kubernetes 检测到这一点,并可能根据 pod 配置尝试重新启动它。...尝试确定错误发生在容器映像的哪一层 —— 它可能在您的特定应用程序代码中,或在容器更底层的基础映像中。...使用 kubectl 执行到容器中。查看您是否可以复现 SIGSEGV 错误以确认导致问题的库。 如果您已确定导致内存违规的库,请尝试修改您的镜像以修复导致内存违规的库,或将其替换为另一个库。

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cvpr目标检测_目标检测指标

在最初的 RPN 设计中,在单尺度卷积特征图之上,在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络,执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。...为了与原始 RPN [29] 进行公平比较,我们使用 C4(与 [16] 相同)或 C5 的单比例图运行两个基线(表 1(a,b)),两者都使用与我们相同的超参数,包括使用 { 3 2 2 , 6 4...将 FPN 置于 RPN 中将 AR1k 提高到 56.3(表 1(c)),这比单尺度 RPN 基线(表 1(a))增加了 8.0 个点。...在推理时,这些模型以卷积方式运行以在图像中生成密集的建议。为了在多个尺度上生成片段,图像金字塔是必要的 [27, 28]。 图 4. 对象分段提议的 FPN。...我们在小、中和大对象上报告分段 AR 和分段 AR,总是针对 1000 个提案。我们使用单个 5×5 MLP 的基线 FPN 模型实现了 43.4 的 AR。

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    TiDB 3.0.0-rc.1 Release Notes

    当过滤条件中包含相关列时,在抽取复合索引的访问条件时尽可能多地匹配索引的前缀列。...在逻辑优化阶段消除聚合函数时特殊处理 GROUP_CONCAT ,防止产生错误的执行结果。 当过滤条件为常量时,正确地将它下推到连接算子的子节点上。...如 COPROCESSOR 任务数,平均/最长/90% 执行/等待时间,执行/等待时间最长的 TiKV 地址等。 支持 PREPARE 不含占位符的 DDL 语句。...时不报错 在慢日志中,将隐式提交的时间与 SQL 执行时间融合在一起 RBAC 权限管理 支持 SHOW GRANT 支持 SET DEFAULT ROLE 支持 GRANT ROLE 修正了插件退出时导致...TiDB 退出的问题 修正只读语句被错误地放到事务历史中的问题 kill 语句可以更快的结束 SQL 的执行,并快速释放资源 增加启动选项 config-check 来检查配置文件的合法性 修正非严格模式下对于写入

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    通过去中心化测试提升开发速度

    这可以理解,因为现代微服务之间的相互依赖以及对外部 API 的依赖使得模拟代码如何在生产环境中运行变得比以往更加困难。...在分段环境上进行批量部署: 当几个团队或微服务的代码更改被批量打包并部署到分段环境时,会产生瓶颈。这种方法延迟了新代码的集成,如果出现问题,很难确定是哪个更改导致了问题。...错误报告和解决流程: 发现错误时,需要正式提交错误报告,然后开发人员必须重现并修复这些错误。此流程本质上比较缓慢。...提交、分配、重现、修复然后重新测试错误所需的时间可能相当可观,特别是如果错误难以捉摸或间歇性出现。此外,正如上面提到的黑盒问题,运行测试的工程师只能描述行为,而不了解底层系统。...无需提交错误:这个软性、无形的好处实际上是对开发人员生产力的最大提升之一。在不需要手动记录每个问题并将其发送给另一个团队的情况下,最初编写该功能的开发人员可以立即着手修复该错误。

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    深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD

    希望在结束本文的阅读之后,你可以了解到以下两点: 1、深度学习是如何在目标检测中得到应用的。 2、这些目标检测模型的设计是如何在相互之间获得灵感的同时也有各自的特点。...RPN 工作原理: 在最后卷积得到的特征图上,使用一个 3x3 的窗口在特征图上滑动,然后将其映射到一个更低的维度上(如 256 维), 在每个滑动窗口的位置上,RPN 都可以基于 k 个固定比例的...一方面,当对一个目标进行分类任务时,我们希望学到模型中的位置不变性(location invariance):无论这只猫出现在图中的哪个位置,我们都想将它分类成一只猫。...通过对剩下 C+1 个维度向量进行 softmax 回归,来对 RoI 进行分类。 下面是 R-FCN 的示意图,用 RPN 生成 RoI: ?...老实说,当你可以实际看到 R-FCN 的工作过程时,你会发现理解起来会更加简单。下面就是一个在实践中应用的 R-FCN,它正在从图中检测一个婴儿: ?

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    PyTorch专栏(八):微调基于torchvision 0.3的目标检测模型

    它包含170个图像和345个行人实例,我们 将用它来说明如何在 torchvision 中使用新功能,以便在自定义数据集上训练实例分割模型。... area(Tensor[N]):边框的面积,在使用COCO指标进行评估时使用此项来分隔小、中和大框之间的度量标准得分。... (可选)masks(UInt8Tesor[N,H,W]):每个对象的分段掩码。...如果未提供此方法,我们将通过__getitem__查询数据集的所有元素,这会将图像加载到内存中,但比提供自定义方法时要慢。...训练的模型预测了此图像中的9个人物,让我们看看其中的几个,由下图可以看到预测效果很好。 5.总结 在本教程中,您学习了如何在自定义数据集上为实例分段模型创建自己的训练管道。

    2.9K20

    iOS 启动连续闪退保护方案

    本文探讨了连续闪退问题的产生原因、检测、修复机制,以及如何在你的项目中引入、测试和使用 GYBootingProtection。...闪退原因 连续闪退,可能是 App 启动关键路径中执行了必 crash 的代码,原因可能有: 数据库损坏:在日常使用如异常退出、断电,或者错误的操作(参考:sqlite corruption causes...微信读书的修复流程 为了应对上述导致连续闪退的原因,微信读书的修复流程为: 进入 didFinishLaunch 时检查是否有连续闪退,无则执行 5 弹 Toast 提示用户是否修复,轻触『修复』执行2...,否则执行 5 尝试下载并执行 JSPatch 补丁 这里是为了解决上述第4点 - 代码 bug 导致的闪退,使用 JSPatch [github]可以进行热修复。...如果你的 App 不属于这种场景,那么应该在 repairBlock 中自定义修复逻辑,比如: a. 不删除文件,只修复数据库 b. 修复前把用户数据备份到云端 c.

    2.3K40

    iOS 启动连续闪退保护方案

    、检测、修复机制,以及如何在你的项目中引入、测试和使用 GYBootingProtection。...1.闪退原因 连续闪退,可能是 App 启动关键路径中执行了必 crash 的代码,原因可能有: 数据库损坏:在日常使用如异常退出、断电,或者错误的操作(参考:sqlite corruption causes...2.微信读书的修复流程 为了应对上述导致连续闪退的原因,微信读书的修复流程为: 进入 didFinishLaunch 时检查是否有连续闪退,无则执行 5 弹 Toast 提示用户是否修复,轻触『修复』执行...2,否则执行 5 尝试下载并执行 JSPatch 补丁 这里是为了解决上述第4点 - 代码 bug 导致的闪退,使用 JSPatch [github]可以进行热修复。...如果你的 App 不属于这种场景,那么应该在 repairBlock 中自定义修复逻辑,比如: a. 不删除文件,只修复数据库 b. 修复前把用户数据备份到云端 c.

    5.9K10

    有人一周内清理了PASCAL数据集中的17120张图像,将mAP提高了13%

    在进行审查时,AI CS 会寻找额外或缺失的标签、伪影、错误类别的注释,以及形状不精确的边界框或实例。...然后,你可以专注于修复错误,而无需花几天或几周的时间来查错。 我们要检查这些潜在错误并解决它们,最重要的是,我们希望修改后的注释比原始注释器更准确。...具体包括: 当 AI CS 检测到潜在错误时,我们尝试修复每张图像上所有可能出现的这些错误; 我们没有打算注释每个可能的目标,如果注释遗漏了一个目标,并且在前景中或在没有缩放的情况下肉眼可见,我们就注释它...两把扶手椅中的一张标注为沙发,而另一把则标注为椅子。数据标注发生了一些错误,需要修复。 修改后的标注,扶手椅是椅子,沙发是沙发。...唯一的区别是拆分中的数据更好(添加了更多标签并修复了一些标签)。 不幸的是,原始数据集并没有在其训练 / 测试集拆分中包含 17120 个图像中的每一个,有些图片被遗漏了。

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    有人一周内清理了PASCAL数据集中的17120张图像,将mAP提高了13%

    在进行审查时,AI CS 会寻找额外或缺失的标签、伪影、错误类别的注释,以及形状不精确的边界框或实例。...然后,你可以专注于修复错误,而无需花几天或几周的时间来查错。 我们要检查这些潜在错误并解决它们,最重要的是,我们希望修改后的注释比原始注释器更准确。...具体包括: 当 AI CS 检测到潜在错误时,我们尝试修复每张图像上所有可能出现的这些错误; 我们没有打算注释每个可能的目标,如果注释遗漏了一个目标,并且在前景中或在没有缩放的情况下肉眼可见,我们就注释它...两把扶手椅中的一张标注为沙发,而另一把则标注为椅子。数据标注发生了一些错误,需要修复。 修改后的标注,扶手椅是椅子,沙发是沙发。...唯一的区别是拆分中的数据更好(添加了更多标签并修复了一些标签)。 不幸的是,原始数据集并没有在其训练 / 测试集拆分中包含 17120 个图像中的每一个,有些图片被遗漏了。

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    两阶段目标检测指南:R-CNN、FPN、Mask R-CNN

    尺度不变性是通过两种方法对图像进行预处理来实现的,如本文所述。在对 FC 网络进行微调时,也应用了 R-CNN 的许多技术。...在训练 RPN 模型时,基于与地面实况边界框的 IoU,为每个锚点分配一个二进制标签。根据与真实框的 IoU,标签可以是正的、负的或中性的。 RPN 模型在分数和坐标估计上进行训练。...当使用松散的 IoU 阈值(如 u=0.5)对数据集进行训练时,边界框预测会变得嘈杂。但是增加 IoU 阈值并不能解决问题,因为用于训练/推理的最佳 IoU 不匹配。...在 Faster R-CNN(图 a)中,RPN 网络提供了用于细化框和分类的 RoI。...往期推荐 目标检测:RPN — Faster R-CNN 的主干 使用这些方法让你的 Python 并发任务执行得更好 Axel – 用于 Linux 的命令行文件下载加速器 为什么以及如何在多重假设检验中调整

    3K30

    花一周清理PASCAL数据集的17120图像,将mAP提高13%

    在进行审查时,AI CS 会寻找额外或缺失的标签、伪影、错误类别的注释,以及形状不精确的边界框或实例。...然后,你可以专注于修复错误,而无需花几天或几周的时间来查错。 我们要检查这些潜在错误并解决它们,最重要的是,我们希望修改后的注释比原始注释器更准确。...具体包括: 当 AI CS 检测到潜在错误时,我们尝试修复每张图像上所有可能出现的这些错误; 我们没有打算注释每个可能的目标,如果注释遗漏了一个目标,并且在前景中或在没有缩放的情况下肉眼可见,我们就注释它...两把扶手椅中的一张标注为沙发,而另一把则标注为椅子。数据标注发生了一些错误,需要修复。 修改后的标注,扶手椅是椅子,沙发是沙发。...唯一的区别是拆分中的数据更好(添加了更多标签并修复了一些标签)。 不幸的是,原始数据集并没有在其训练 / 测试集拆分中包含 17120 个图像中的每一个,有些图片被遗漏了。

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    金融风控数据管理——海量金融数据离线监控方法

    首先,我们通过实例来解释如何通过执行优化避免重复计算,提升性能: 同学1的业务需要检查table表的A列的psi 同学2的业务需要检查table表的B列的psi 同学3的业务需要检查table表的C列缺失率占比...DAG需要执行的部分为叶子节点,为了避免重复计算, 我们对每次执行的叶子节点进行两类类优化: 合并同名函数,当函数名和参数都完全一致时,合并函数,仅执行一次;当函数名一致、参数不一致,生成新的执行函数(...检查逻辑中配置方法对监控指标检查; Checker会产生五个字段,分别为: check_time :保存计算时间 gen_outputs :保存衍生,json格式 gen_errors :保存衍生异常错误信息...如下图所示,基于直方图的PSI估算方法主要包括4个步骤: - 步骤一:遍历一次表,使用蓄水池采样数据(>10w),本地计算分段、统计各个分段计数,得到特征的直方图分布h1,如下图; - 步骤二:从历史结果中拉取...如何在技术领域产生自己的影响力 ? 让我知道你在看 ?

    2.7K10

    rpc服务器不可用 dcom 无法使用任何配置的协议与计算机,如何修复Windows上的“RPC服务器不可用”错误?…

    要在Windows上修复“RPC服务器不可用”错误,请尝试下面介绍的方法。 在Windows上修复“RPC服务器不可用”的方法 导致RPC错误的原因有很多。因此,每个问题也都有解决方案。...关闭Windows注册表并检查它是否有助于修复“RPC服务器不可用”错误。 如何在Windows上修复0x8024401c错误? 问题:如何在Windows上修复0x8024401c错误?...在Windows计算机上修复0x8024401c错误的五种方法 正如我们在开始时提到的,您应该通过检查您的互联网连接来开始处理问题。如果您使用Wi-Fi,则应切换到电缆,反之亦然。...打开Windows更新并尝试重新安装它们。 如果此方法无法帮助修复0x8024401c错误,请尝试以下方法。 方法2.更新驱动程序 单击“开始”按钮,然后在Windows搜索框中输入“设备管理器”。...重新启动计算机并检查它是否有助于修复错误代码0x8024401c。 方法5.执行干净启动 如果您尝试了所有四种方法并且0x8024401c错误仍然困扰您,这是您解决问题的最后机会。

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    容器和 Kubernetes 中的退出码完整指南

    以下是容器使用的最常见的退出码: 退出码名称含义0正常退出开发者用来表明容器是正常退出1应用错误容器因应用程序错误或镜像规范中的错误引用而停止125容器未能运行docker run 命令没有执行成功126...(SIGTERM)容器收到即将终止的警告,然后终止255退出状态超出范围容器退出,返回可接受范围之外的退出代码,表示错误原因未知 下面我们将解释如何在宿主机和 Kubernetes 中对失败的容器进行故障排除...检查运行容器的命令语法是否正确; 检查运行容器的用户,或者镜像中执行命令的上下文,是否有足够的权限在宿主机上创建容器; 如果您的容器引擎提供了运行容器的 option,请尝试它们。...然后,尝试故意造成分段错误并调试导致问题的库; 如果您无法复现问题,请检查主机上的内存子系统并排除内存配置故障。...如果容器在虚拟机中运行,首先尝试删除虚拟机上配置的 overlay 网络并重新创建它们。 如果这不能解决问题,请尝试删除并重新创建虚拟机,然后在其上重新运行容器。

    5.5K20

    关于重建索引 API 使用和故障排查的 3 个最佳实践

    " }, "dest": { "index": "" }}或者,在第二个选择中,我们将搜索并修复产生冲突的错误:避免这一问题的最佳实践是在目标索引上定义映射或模板...如果您是远程执行重建索引操作,并且已知节点之间的网络不可靠:建议选择快照 API(如本文结尾处所述)。...我们可以尝试对重建索引 API 执行手动切片,该操作可以将请求过程分割成较小的部分(当我们在同一集群中使用重建索引 API 时,可以使用这个选项)。...实际测试中,一个1.5tb的24分片索引(集群配置32c64g,24节点,索引1副本,目标索引未设置副本),使用48 slice 需要2小时完成,24 slice 则需要3小时。...使用这个 API 可以修复错误,而无需为数据重建索引,因为您可以在索引映射或搜索请求中定义运行时字段。您可以通过这两种方式在采集数据后灵活地更改文档的模式,并生成只作为搜索查询的一部分存在的字段。

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    Kubernetes 中容器的退出状态码参考指南

    命令没有执行成功 126 命令调用错误 无法调用镜像中指定的命令 127 找不到文件或目录 找不到镜像中指定的文件或目录 128 退出时使用的参数无效 退出是用无效的退出码触发的(有效代码是 0-255...检查运行容器的命令语法是否正确; 检查运行容器的用户,或者镜像中执行命令的上下文,是否有足够的权限在宿主机上创建容器; 如果您的容器引擎提供了运行容器的 option,请尝试它们。...然后,尝试故意造成分段错误并调试导致问题的库; 如果您无法复现问题,请检查主机上的内存子系统并排除内存配置故障。...如果容器在虚拟机中运行,首先尝试删除虚拟机上配置的 overlay 网络并重新创建它们。 如果这不能解决问题,请尝试删除并重新创建虚拟机,然后在其上重新运行容器。...哪些 Kubernetes 错误与容器退出代码有关? 每当 pod 中容器发生故障,或者 Kubernetes 指示 pod 出于任何原因终止时,容器将关闭并记录退出代码。

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    10个常见的 Java 错误及避免方法之第二集(后续持续发布)

    “Reached End of File While Parsing” 当程序缺少关闭大括号(“}”)时,Java代码中就会发生此错误消息。 有时我们可以通过在代码的末尾放置大括号来快速修复错误。...“Unreachable Statement” 当一个语句写在一个阻止它执行的地方时,就会发生“Unreachable statement”错误。通常它出现在中断或返回语句之后。...“Inconvertible Types” 当Java代码尝试执行非法转换时,就会发生“Inconvertible Types”错误。...“Cannot Return a Value From Method Whose Result Type Is Void” 当一个void方法尝试返回值时,就会发生此Java错误,例如在以下示例中: public...“Non-Static Variable … Cannot Be Referenced From a Static Context” 当编译器尝试从静态方法(@javinpaul)访问非静态变量时,就会发生此错误

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    【文本检测与识别-白皮书-3.1】第三节:算法模型

    对于NUS NIN c2000和BabyLearning方法,目前没有相关论文,实验无法找到所用ConvNet体系结构的确切信息;它们是网络设计中网络的变体。...SegDeepM在VOC12 trainval和分段注释上进行训练;通过使用马尔可夫随机场推理O2P语义分割方法中的R-CNN检测和分割,旨在提高R-CNN的准确性。...观察到这是因为在第三步中,当使用detectortuned特征微调RPN时,建议质量得到了提高。接下来,实验分析了RPN对训练Fast R-CNN检测网络的影响。...Fast R-CNN修复此检测器,并通过更改测试时使用的建议区域来评估检测图。在这些烧蚀实验中,RPN与探测器不具有相同的特征在测试时用300个RPN提案替换SS,mAP为56.8%。...有些令人惊讶的是,当在测试时使用排名前100的提案时,RPN仍然会导致竞争结果(55.1%),这表明排名前100的RPN提案是准确的。

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