Linux 系统内核参数调整导致无法PING通 排查过程 1.核实 安全组 ACL 均已放通 ICMP 协议； 2.核实系统 firewalld 关闭，iptables 未配置拦截策略； 3.核实机器网络情况正常 【外网出带宽监控有波动】； 4.登机测试本地也无法 ping 通： image.png 由此可判断，当前问题与CVM外围策略拦截以及网络情况无关，在于系统配置 5.核实系统内核参数【net.ipv4.icmp_echo_ignore_all
目前问题 1.当短时间内多次请求会造成学习通403拒绝请求，导致无法获取到作业或考试。 自己正好要学python就想自己练练手也写一个，因此我就需要完成一部分知识的学习才能开始： 1.抓包：尝试去抓取学习通app的包，用更少的请求去获取到链接。其中原作者也采用该方式。 3.查询端和服务端要分离开：因为从原作者中的文章中表示，学习通会对请求多或异常的ip进行封ip，后续也从自己同学的服务器了解到了，他原本用服务器爬取学习通，最后导致ip被封。 项目及免责 项目目前部署在自己的服务器上：链接为：学习通剩余作业 免责： 1.本站不记录、不保存学习通密码及cookie,全部保存在你的本地浏览器上，使用时才会调用。 使用地址：学习通剩余作业
2核2G云服务器首年95元，GPU云服务器低至9.93元/天，还有更多云产品低至0.1折…
机器学习定义 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示： 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序，标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展，衍生出了很多种分类方法，这里按学习模式的不同，可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 强化学习 强化学习（Reinforcement Learning）类似于监督学习，但未使用样本数据进行训练，是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示： 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型，利用历史数据对数据模型进行训练，然后基于数据模型对新数据进行求解，并将结果再转为现实问题的答案的过程
随后，高通与贵州省合资的Arm服务器芯片公司华芯通也于2019年关闭。 不过，近年来随着Ampere、华为、飞腾等众多的Arm服务器芯片厂商相继在市场上获得成功，高通也重新开始了在Arm服务器市场的布局。 2021年3月，高通公司正式宣布，其子公司高通技术公司以14亿美元完成对初创芯片设计公司NUVIA的收购，而NUVIA聚焦的方向正是高性能的Arm服务器芯片。 而高通在移动图形处理单元(GPU)、AI引擎、DSP和专用多媒体加速器方面已经处于领先地位。 因此，高通收购NUVIA，也被认为是高通计划重新进入Arm服务器芯片市场。 今年8月，据彭博社也报道称，高通正准备重新进入Arm服务器芯片市场。
故障现象 多台服务器安装docker，搭建kubernetes集群，在部署过程中检查是否服务器之间内网是否通讯，多台服务器IP地址段为【172.17.0.x】，【172.18.0.x】，【172.19.0 .x】，docker部署完毕后，正常进行启动，随后内网不通讯，【172.17.0.x】服务器与【172.18.0.x】，【172.19.0.x】之间互不通讯，【172.18.0.x】，【172.19.0 global docker0 valid_lft forever preferred_lft forever 改变docker默认的IP段，docker默认为【172.17.0.1】，与服务器地址段进行冲突 ，导致【172.17.0.x】服务器与【172.18.0.x】，【172.19.0.x】之间互不通讯 修改docker默认网段 1）vim /etc/docker/daemon.json（这里没有这个文件的话 192.168.0.1/24 brd 192.168.0.255 scope global docker0 valid_lft forever preferred_lft forever 测试服务器之间内网互通问题
关于服务器安装docker后无法ping通内网 强烈推介IDEA2020.2破解激活 ，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 故障现象 多台服务器安装docker，搭建kubernetes集群，在部署过程中检查是否服务器之间内网是否通讯，多台服务器IP地址段为 【172.17.0.x】，【172.18.0.x】，【172.19.0.x】，docker部署完毕后，正常进行启动，随后内网不通讯，【172.17.0.x】服务器与【172.18.0.x】，【172.19.0 global docker0 valid_lft forever preferred_lft forever 改变docker默认的IP段，docker默认为【172.17.0.1】，与服务器地址段进行冲突 ，导致【172.17.0.x】服务器与【172.18.0.x】，【172.19.0.x】之间互不通讯 修改docker默认网段 1）vim /etc/docker/daemon.json（这里没有这个文件的话
IP才行，解析是没有问题，但是主站开启了网站证书，直接解析到服务器的话就会导致提示“访问的证书无效”等风险提示，这种提示太不友好，所以不能这么操作，最终决定使用三级域名去解析，这样就可以了，但是腾讯的客服告知服务器无法 ping通，查询不到具体的IP地址，看吧，事情总是一波接着一波。。。 没办法，这个是我禁ping的，然后我去登录宝塔的服务器，在宝塔控制面板里关闭了“禁ping”功能，如图： 然后尝试ping服务器，但是神奇的事情发生了，还是无法ping通，我想着是不是需要重启下服务器 服务器是腾讯的，会不会是安全组策略导致，于是查看ping的端口及云服务器的安装组配置，结果还是真是。 +r，输入cmd，然后测试ping下域名或者服务器IP地址即可，效果图： 现在问题解决了，记得在审核完成之后把安全组的ICMP删除，还是保持禁ping较好，安全性能高一些。
Peripheral (BLSP)，低速接口的总线访问模块 (3) QUP：Qualcomm Universal Peripheral，高通统一的外设 2.Msm8937 BLSP BLSP是高通对于低速接口的一种管理方式 status register in the peripheral core allows software to distinguish between interrupt sources 参考： 高通无人机 8074 BLSP接口说明 http://huaqianlee.github.io/2016/04/27/Uav/Qualcomm-uav-blsp-port/ 高通APQ8074 spi 接口配置 https
学习通加Anki光速逃离挂科 2021年11月26日 216 字 大概 1 分钟 为了防止挂科，写了个脚本，可以将你的超星学习通里的作业数据、随堂练习导出成为 Csv 文件，方便导入 Anki 背题 Anki Anki让记忆更轻松 - ankichina 二 下载 Anki 选择题模板 anki 选择题❤️猪猪.apkg 模版下载 下载 感谢 @GJade 提供的模板 下载后双击即可导入模板 三 导出学习通作业 、随堂练习数据 安装油猴或脚本猫 油猴脚本安装 “超星 To Csv” 脚本 https://scriptcat.org/script-show-page/219 打开学习通作业或随堂练习页面，点击“下载题目数据
简介： zabbix proxy 5.0通过ipmi监控服务器硬件 日常有不少的硬件服务器需要维护，除了添加系统监控外，建议通过snmp或者ipmi的方式监控硬件信息。 zabbix server还是zabbix proxy都开启了，修改/etc/zabbix/zabbix_proxy.conf，取消StartIPMIPollers这行的注释，值可以先按默认的来，后面根据服务器规模适当修改 image.png 添加用户，因为这里需要输入ipmi的用户和密码，所以这里建议新建一个无特殊的ipmi用户用于监控（由于我的超微服务器，认证算法直接默认即可，其他服务器请查看官方文档） image.png
四通道的内存有提升，但是性价比不是很好，如果是发烧友那不需要考虑什么了，如果是实用主义者四通道带来的性能的提升可能不会在使用中有太多的明显的感受。 组建四通道内存很简单，有足够的内存条卡槽，X79的芯片组，i7-3960K的处理器，Apacer宇瞻 猎豹 DDR3-1600 2GB * 4 或者 海盗船DDR3 1600 2GB*4的内存条就可以了 不过从单通道到双通道的提升非常明显，但是从双通道到三通道再到四通道的性能提升再次遇到了一个小小的瓶颈。所以我们认为就带宽而言，双通道内存提供的带宽就已经能够喂饱处理器的内存控制器了。 接下来我们来看一下测试成绩： 【测试结果分析】： PCMark Vantage测试出的结果与前面的测试又有不同之处，从单通道到三通道性能成直线上升趋势，而到了四通道的时候成绩基本上与三通道保持不变。 【测试结果分析】： 与前面的结果基本上保持一致，双通道可以说在性能和价格上保持了一个很好的平衡，从三通道再往上增加在性能上的提升就非常有限了。即使在配置较高的平台下，内存也不会造成瓶颈。
前言 最近小编在学习python自动化处理网页，因为一直在使用学习通，因此写了一个python自动化网页登录学习通的简单程序，因为才入门，不足之处希望读者能够提出。 from selenium import webdriver class Webdriver: def main(self): user = input('请输入学习通账号 :') password = input('请输入学习通密码:') global wb # 申明全局变量防止Chrome浏览器运行时闪退 wb ) # 定位点击登录 if __name__ == '__main__': s = Webdriver() s.main() 我们启动程序输入账号和密码就可以直接登录超星学习通的个人空间 总结 体验下来就是selenium模块就是用程序去模仿人去对网页的操纵，例如输入，鼠标点击，等操作，如果结合爬虫等数据挖掘的话，会起到很好的作用；在后续的学习中，我会去尝试写一个学习通自动签到的程序，希望这篇文章对读者有所帮助
关于高通Camx架构介绍的文章目前还是凤毛麟角，我会尽自己能力尽可能讲多点，讲的通俗明白点~ 这篇文章分下面几点来展开： 1）Camx整体架构图； 2）Camx基本组件及其概念； 3）Camx代码目录结构 ; 一、Camx整体架构图 目前Android主流的机型,采用高通芯片的，使用的基本都是camx架构。 从上图我们可以看到，在hal层，高通是结合自己的芯片硬件，添加了一层逻辑，这层逻辑高通内部命名为camx架构。 下面我们来看下高通camx架构上，camera数据流向大体上是怎样的？ ?
关于高通Camx架构介绍的文章目前还是凤毛麟角，我会尽自己能力尽可能讲多点，讲的通俗明白点~ 这篇文章分下面几点来展开： 1）Camx整体架构图； 2）Camx基本组件及其概念； 3）Camx代码目录结构 ; 一、Camx整体架构图 目前Android主流的机型,采用高通芯片的，使用的基本都是camx架构。 我们先来看下camx整体的架构图： image.png 从上图我们可以看到，在hal层，高通是结合自己的芯片硬件，添加了一层逻辑，这层逻辑高通内部命名为camx架构。 下面我们来看下高通camx架构上，camera数据流向大体上是怎样的？
机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示： 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序，标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展，衍生出了很多种分类方法，这里按学习模式的不同，可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习 监督学习（Supervised Learning）是从有标签的训练数据中学习模型，然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。如果分类标签精确度越高，则学习模型准确度越高，预测结果越精确。 强化学习 强化学习（Reinforcement Learning）类似于监督学习，但未使用样本数据进行训练，是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示： 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型，利用历史数据对数据模型进行训练，然后基于数据模型对新数据进行求解，并将结果再转为现实问题的答案的过程
PHP 版超星学习用自动签到，支持多用户签到，二次开发便捷！ 运行环境PHP 7.3测试通过，理应 及以上都能够使用 登录方式： 支持手机号码登录，暂时不支持学号登陆！
这篇文章主要介绍在高通平台的CamX框架里面，如何去点亮摄像头马达，需要修改哪些相关的文件。 一、大体浏览 先来个整体的浏览，看下涉及到需要修改哪些目录下的文件。 proprietary/chi-cdk/oem/qcom/actuator 这个目录下，我们需要添加个dw9714v_actuator.xml的文件，如果sersor 用的马达型号高通源码已经有了，那直接用高通原始的配置就可以了 clock-rates = <24000000>; }; }; 复制代码 ---- 本人从事Android Camera相关开发已有5年 目前在深圳上班 欢迎大家关注我的微信公众号“小驰笔记” 大家一起学习交流
8月19日消息，据彭博社报道称，芯片制造商高通正准备重新进入Arm服务器芯片市场。 众所周知，高通早在 2018 年就放弃了其Arm服务器处理器业务，停止了其面向数据中心的 48 核 Centriq 2400 的开发。 随后，高通与贵州省合资的Arm服务器芯片公司华芯通也于2019年关闭。 不过，近年来随着Ampere、华为、飞腾等众多的Arm服务器芯片厂商相继在市场上获得成功，高通也重新开始了在Arm服务器市场的布局。 2021年3月17日消息，高通公司正式宣布，其子公司高通技术公司以14亿美元完成对初创芯片设计公司NUVIA的收购，而NUVIA聚焦的方向正是高性能的Arm服务器芯片。
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