项目通常有多个 k8s 集群环境，dev、testing、staging、prod，kubetcl 在多个环境中切换，操作集群 Pod 等资源对象，前提条件是将这三个环境的配置信息都写到本地机的 $HOME...默认情况下kubectl会查找$HOME/.kube目录中命名为config的文件。那么，我们如何将多个 kubeconfig 文件合并为一个呢？....kube/config:$(find $HOME/.kube -type f -maxdepth 1 | grep config | tr '\n' ':') 将所有 kubeconfig 文件合并为一个...$HOME/.kube/config 总结 其他快捷工具还有 kubectx[1]，它可以比 kubectl 更快地在上下文（集群）之间切换，但还是依赖于 config 的合并。...也可以使用国人开源的 ki[2] 命令行工具，不用合并 config，直接使用ki -s即可快速完成切换。
前两天写了一篇关于多目标排序模型的文章，有小伙伴给我留言说，多个目标好理解， 但是排序的时候怎么融合多个目标呢？ 我仔细一想，的确没有说清楚，没有相关工作经验的小伙伴可能还是有些迷糊。...所以在推荐领域，工程师们的目标其实是比较迷茫的。但建模的过程当中又必须要有一个明确的目标，所以业内还是用点击率和转化率来作为推荐的目标。大家可以思考一个问题，点击率高转化率高就意味着推荐效果好吗？...所以如果我们同时预测了多个目标，也没办法在排序的时候按照多个目标排序，除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题，多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。...线上预测的时候用的是pctcvr，但是训练的时候，多个目标是分开训练的，比如pctr的loss是用pctr算的，pcvr的loss是用pcvr算的。...细想会发现一个问题，我们排序的时候用的是pctr * pcvr，这是两个目标融合的结果。
一个一个克隆硬盘，不仅浪费时间，还容易手忙脚乱。别担心，DiskGenius现在支持同时克隆到多个目标硬盘，轻松解决你的数据迁移难题，效率直接翻倍！...按文件系统结构原样复制：该方式会按照每一个源分区的数据组织结构，将数据 “原样” 复制到目标硬盘的对应分区。复制时会自动排除掉无效扇区，只复制有效数据，所以复制速度最快。...按文件复制：分析源硬盘中每一个分区的文件数据组织结构，把所有文件复制到目标硬盘的对应分区，并且还会将目标分区中的文件按文件系统结构的要求重新组织。...步骤2，在弹出的 “选择源磁盘” 对话框中，选中想要克隆的磁盘，然后点击 “确定”。步骤3，选择目标磁盘：在 “选择目标磁盘” 窗口中，先选择一个目标磁盘，点击 “确定”。...如果需要同时克隆到多个目标磁盘，点击 “添加目标磁盘” 按钮，在弹出的 “选择多个目标磁盘” 对话框中点击 “添加磁盘”。之后，选择想要添加的目标磁盘，点击 “确定”。
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。 移除批次效应前 ? ? ?...因为目前合并多个测序、芯片数据集这一块并没有完全统一的标准，方法大概有五六种。公说公有理婆说婆有理，对于我这样的新手来说，最简单的是跟随顶级文章的文章思路或者分析流程和步骤。...于是我选取了一篇欧洲泌尿外科的顶级文章，从这篇文章的补充材料可以看出来：
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。
这篇文章提到了多任务学习的两个主要研究方向： 1、多任务学习的网络结构的构造； 2、多任务学习对标的多目标优化的方法； ?...MTL中的一个重大挑战源于优化过程本身。特别是，我们需要仔细平衡所有任务的联合训练过程，以避免一个或多个任务在网络权值中具有主导影响的情况。...当使用随机梯度下降来尽量减少上图方程的总目标函数值（这是深度学习时代的标准方法），对共享层Wshare中的网络权值通过以下规则进行更新： ?...则在多目标的前提下，我们认为总的同方差不确定性可以用不同任务的不确定性的乘积来表示： ? 通过对公式（4）进行对数变换后可以得到： ? （这个正比的公式是怎么得到的。。。）...（这里作者没有说清楚，实际上这里作者是假设我们有两个回归型的目标任务，并且损失函数使用的是mse） 然后得到多输出模型的最小化目标函数 L(W、σ1、σ2)： ?
说明starrocks 集群的 be 节点的多个存储目录，有一个磁盘空间过小，搭建时误配置上，如下所示：$ df -lhFilesystem Size Used Avail...具体操作流程，先停掉相应的 BE 服务，然后从 storage_root_path 中删掉对应盘的配置，然后重启 be 节点即可。...但是做该操作之前一定要保证没有单副本的表，如果有的话，下掉该磁盘就很可能丢失数据，因为单副本的表的数据有可能就存储在要下掉的盘上。...之后可以通过 show PROC '/statistic' 查看对应不健康的副本数。...，即等待 UnhealthyTabletNum 列的值降至 0。
作为测试管理者，你是否有这样的苦恼，如何将战略目标向决策层展示测试的价值。决策层已经设定了大的方向，战略目标已经设置。在执行战略目标时如何向决策层展示测试团队的价值，证明战略执行的有效性。...测试管理者可能不只是数据收集，而是如何用这些数据驱动决策，争取更多资源，或者提升团队的影响力。具体如何设置指标，如何收集数据，以及如何呈现给决策层是个值得思考的问题。...一、测试战略成效量化的多维框架1️⃣ 质量指标维度这是最直接的战略执行成效体现，可以通过以下核心指标进行量化：缺陷逃逸率：衡量测试策略有效性的黄金指标计算公式：(客户发现缺陷数 ÷ 总缺陷数) × 100%...：预防、评估和失败成本的比例变化战略执行应使预防成本占比提高，失败成本下降4️⃣ 团队能力维度战略执行需要团队能力支撑，可量化以下方面：技能矩阵成熟度：团队掌握关键测试技能的比例和深度按1-5分评分，定期评估战略执行带来的能力提升测试创新采纳率...：将测试指标与业务指标（如用户满意度、支持工单量）关联分析计算质量提升对业务收益的贡献度优秀的测试管理者不是单纯追求数字完美，而是懂得让数据讲述质量故事，将测试活动的价值转化为企业决策的语言。
不过，研究人员认为，尽管Linux尚未遇到Windows系统所遭遇的大量病毒、蠕虫和特洛伊木马，但它仍然是一个有吸引力的目标。...APT组织之所以将目标瞄准Linux，关键因素是容器化趋势推动了Linux的广泛采用。...刚开始编写恶意软件时，攻击者的目标是操纵网络流量。...比如Cloud Snooper黑客组织就使用了一个面向服务器的Linux内核rootkit，旨在操纵Netfilter流量控制功能以及跨越目标防火墙的命令和控制通信。...而Barium（APT41）也有同样的目标。
【阅读原文】进行访问 如何将深度学习应用于无人机图像的目标检测 本文全面概述了基于深度学习的对无人机航拍图像进行物体检测的方法。...其中一个例子就是在澳大利亚沿海水域发现鲨鱼。澳大利亚西太平洋集团开发了一种基于深度学习的目标探测系统来侦测水中的鲨鱼。...这些项目通常因为误报而产生拖延和盗窃，这可能通过频繁的无人机飞行测绘和记录来解决 我们的目标是通过探测以下基础设施来捕捉房屋在不同阶段的建造进度： 地基(开始) 墙面板(正在进行) 屋顶(部分完成)...我们专有的深度学习软件能聪明地选择最佳的模型，并根据你的用例优化超参数。这涉及到使用高级搜索算法在多个模型和多维参数间进行搜索。 最难探测的对象是最小的对象，因为它们的分辨率较低。...我们的API还支持在同一图像中检测多个对象，例如在一个图像中检测屋顶和护墙。 4.
介绍 本文提出一种专门用于检测小目标的框架，框架结构如下图： 我们探索了可以提高小目标检测能力的3个方面：Dilated模块，特征融合以及passthrough模块。...Dilated Module：上下文信息对于检测小目标是很重要的，一种方法是重复的上采样来恢复丢失的信息，同时下采样来扩大感受野。...特征融合：不同层的特征图包含不同的特征，浅层特征包含细节信息，深层特征包含语义信息，两者对于检测小目标都很重要，所以，对于不同的Dilated Module出来的特征图，我们进行拼接，全部用来检测小目标...（2）基于VEDAI数据集和DOTA 数据集，我们制作了一个small vehicle数据集，同时，分析了每个数据集的分布。...2.4 网络结构 我们这个网络的目标是检测小目标，太多的下采样层对于检测小目标并不好，但是，下采样层的个数又直接影响到感受野的大小。
不同事实表分别算出来的多个度量值，它们没有对应到一个共有维度表上，需要合并为一个度量值，用一套共有的新维度去展示数据。...举例1 子公司1和子公司2的数据在一个表中，子公司3和子公司4的数据在另一个表中，且两个表都有子公司字段，建立关系然后加和。...条件判断的思路好理解，想穷尽所有选项也有一定困难。3 3个子公司，子公司5、子公司6、子公司7的数量合并，使用IF+CONTAINS，相当于给维度表的每个值对应上了一个度量值。...，一部分不可以建立关系，3-5方案仍然适用，只需要做简单的调整，有关系的度量值利用关系，没有关系的度量值，按维度值赋值。...子公司3、子公司4、子公司5、子公司6，前两个子公司的事实表d和维度表有关系，后两个子公司的事实表与维度表没有关系。以IF+CONTAINS为例。
该方法通过一个候选框、多个预测框的概念，引入 EMD Loss、Set NMS、精细优化模块等新技术，并在 CrowdHuman 数据集上取得当前最佳结果，在拥挤程度更低的 CityPersons 数据集以及基本很少重叠的...一般来说，该范式的流程分为两步：第一步，以人工设计（比如预定义的锚特征）或可学习（比如区域候选框网络/RPN）的方式生成多于完备的目标候选框；第二步，预测对应于每个候选框的各个实例，为其提供一个置信度分数和经过微调的位置...图 1(a) 展示了一个常见的失败案例：检测器没有成功检测出严重重叠的目标（用虚线框标出）。 ?...方法 本文方法基于这样一个观察：当有多个重叠程度很高的物体时，如果一个候选框对应于其中任何一个物体，那么很有可能也会与剩下的其它物体相重叠。...实验 为了在多个数据集上验证该方法的有效性，本文采用的评估指标包括平均精度（AP）、MR⁻²（越小越好）和 Jaccard Index（JI）。
excelperfect Q：如下图1所示，在工作表列A中存储着需要移动的文件所在的文件夹路径，列B中是要将文件移到的目标文件夹路径，现在需要将列A中文件夹下的文件移到列B中文件夹内，如何实现？...Dim FSO As Object '源文件路径 Dim strSourcePath As String '目标路径 Dim strTargetPath As String...End If Set FSO = CreateObject("Scripting.FileSystemObject") '目标路径不存在则创建该路径 On...，从而实现只移动该类型的文件。...语句： On Error Resume Next FSO.CreateFolder(strTargetPath) 在不存在指定名称的文件夹时，将会创建该文件夹。 代码图片版如下：?
但实际上，真正能走的很远的企业，一定不是追风口的，而是瞄准一个小目标，并将其做到极致的企业，例如Zendesk。 正式创办Zendesk之前，创始人米克尔也曾创业，但可惜失败了。...不仅如此，Zendesk以软件价格的20%向企业出售80%的功能，因此不仅大公司支付得起，小公司亦可，目标客户群体也随之打开。...有意思的是，在创业之前，不少人听到米克尔的点子都觉得选择客服这样一个被忽视的领域，是一件非常无聊的事情，包括他的创业伙伴之一，都曾毫不客气让其评价为“最无聊的事情”。...可是后来，这位创业伙伴在给后进创业者提建议时，却将“选择一个被忽略的领域，选择可能被视为无聊的事情”排在了建议前列。...一个是因为之前经营的公司倒闭陷入财政危机，一个是因为房地产泡沫导致的财务困难，还有一个是因为孩子降生导致巨大的家庭开销。
针对不同的业务场景（性能、目标大小、准确率等）可以选择框架中的不同模块组合得到最适合的模型，实现任务。...相比于tensorflow的Object_Detection,优势之一就是将YOLOv3这一目标检测的快速算法融合到了框架下。...文章将以一个Yolov3识别水果的例子为说明，详解如何利用PaddleDetection完成一个项目。...surl=ZO8OlqvWuMk_sqOwlo56rg提取码：vw3b下载后如下图所示： 标注方式如下： 打开软件，并导入图片： 选取标注文件的保存路径： 点击Change Save Dir ，...ImageSet下有Main文件，Mian下需要建立一个label_list.txt。label_list.txt是指标注的目标的名称。
Isovalent公司 去年拿到$29 million的融资 由谷歌和Nicira创始人Martin Casado 所在的顶级风投Andreessen Horowitz联合投出 Isovalent产品...很很适合讲给投资人 eBPF加持的企业级Cilium版本 漫游容器网络-从Calico到Cilium比的是含谷量 前有linux带路 后有OpenStack试水 中间穿插OVS的巨大成功 Isovalent...想做的就是复制Nicira Isovalent的逻辑 很简单也很有说服力 虽然OVS成就了虚拟化 云原生时代不能照搬VM时代的做法 所以一定需要一套全新的网络解决方案 既然软件定义网络那就让革命更加彻底些...虽然说 一千个观众眼中 有一千个哈姆雷特 但是一千个投资人中有 1001个都会说创业团队很重要 Isovalent的CTO就是Cilium发起人 Isovalent 最新一期技术分享 从DNS
关于meg meg是一款功能强大的URL信息收集工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够在不影响目标主机和服务器的情况下，尽可能多地收集与目标主机相关的大量URL地址。...该工具的运行速度非常快，并且不会导致目标主机被恶意流量所淹没，也就是不会影响目标主机的正常运行。 ...： /robots.txt /.well-known/security.txt /package.json 或者提供一个包含主机地址的列表文件： http://example.com https://example.com...（向右滑动，查看更多） 工具会将所有的数据输出结果存储在一个名为./out的目录中： ▶ head -n 20 ..../hosts的文件中读取目标主机，而且不会提供任何输出： ▶ meg 但结果会存储在名为./out/index的索引文件中： ▶ head -n 2 .
最近做目标检测，然后记录一下 Faster RCNN、Mask RCNN来做目标检测踩得那些坑。...这里推荐一个批量下载网上图片的工具：IMAGE CYBORG 1.2 数据标注工具（labelme） 现在一般用于目标检测、实力分割的数据集制作的有两个工具：labelme和labeling。...幸运的是，在改动一些参数之后就可以完美运行。 Mask R-CNN是基于Faster R-CNN改造而来的。Faster R-CNN用于预测图像中潜在的目标框和分类得分....2.1 微调一个预训练好的Faster RCNN模型 假设你想从一个在COCO上预先训练过的模型开始，并想针对你的特定类对它进行微调。下面有一种可行的方法： ?...（我的0.01）由于我内存不够我给他禁了，不过相应engine.py的地方也得修改 Mask RCNN 好像暂时不支持多GPU运行，（会的小伙伴下方请留言） 此外补充一个我在训练时发生的一个BUG： ?
一、前言 前几天在帮助粉丝解决问题的时候，遇到一个简单的小需求，需要批量提取pdf文件目标信息，这里拿出来跟大家一起分享，后面再次遇到的时候，可以从这里得到灵感。...二、需求澄清 下面他下载的pdf文件，有几百个文件，这里拿出部分做示例，每个pdf文件里边有一个统一社会信用代码，后面的数字和字符是他的目标信息，需要提取出来。...xinyongcode = re.findall(regex, text) print(xinyongcode[0]) 代码运行之后，可以依次得到所有文件携带的目标信息...，如下图所示： 剩下的工作就不多赘述了，大家自行考虑即可。...这篇文章主要盘点一个批量提取pdf文件目标信息的实用案例，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 小伙伴们，快快用实践一下吧！
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