上图是TDSQL结构图，因部署高可用环境2机房增加到3机房时需要增加ZOOKEEPER节点的情形，比方说从3台增加到5台。具体操作方法，以及需要修改的配置文件我们可以参考以下方法：
性能问题是数据库中最重要也是最迫切要解决的问题之一，随着业务的发展和数据的不断加增，用户对于系统的响应速度的要求越来越高。而归根结底就是要提高数据库系统的性能。对于大部分的DBA来说，性能优化并不是一件容易的事情，造成性能问题的原因多种多样，在现实中，优化过程也会受到重重阻碍，随着云时代的到来以及自动化智能化运维的发展，那么云时代的DBA该如何优化数据库的性能呢？ 在今年的数据技术嘉年华上，我们邀请了来自国内外各大企业的性能优化专家，从不同的角度分析云时代数据库性能优化的技术与技巧。 重点嘉宾与主题抢先一
之所以写这篇文章，还是正好有刚需，我的博客数据库需要迁移使用TDSQ-C的产品，为了提升我博客速度，还是花重金去买了腾讯云数据库TDSQL的产品。
虽说近些年来，从国内数据库市场来看，Oracle是有些势衰；但从全球角度来说，其霸主地位依然不可撼动。其技术的演讲变化，仍然对行业数据库发展有着颇大的指导引领意义。下面是我对其近三年来发布的新特性加以盘点，进而洞察行业变化，挖掘技术趋势。材料部分内容引用自盖总的《Oracle新特性》系列文章，感谢！
周耀荣：感谢大家坚持到现在，我先介绍一下我自己，我叫周耀荣，曾经任职于腾讯、金蝶、华为，现在在珍爱网，也算是数据库DB运维的老兵。
微信域名检测接口API是腾讯官方对外公布的域名查询接口，请求接口可实时查询域名在微信种的状态信息。如果状态异常则返回结果提示“域名被封”，如果未有异常则返回结果提示“域名正常”。
【GiantPandaCV导语】 自动驾驶技术对延迟要求极高。过去的工作提出了信息流（后文均称Streaming）感知联合评价指标，用于评估算法速度和准确性。本论文提出检测模型对于未来的预测是处理速度和精度均衡的关键。作者建立了一个简单有效的Streaming感知框架。它配备了 一种新的**双流感知模块(Dual Flow Perception，DFP)，其中包括捕捉动态Streaming和静态Streaming移动趋势的基本检测特征。此外，作者引 入了一个趋势感知损失(Trend-Aware Loss，TAL)**，并结合趋势因子，为不同移动速度的物体生成自适应权重。本文提出的方法在Argogrse-HD数据集上实展现了竞争性能，与原Baseline相比提高了4.9% mAP。
https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2
考场作弊行为自动抓拍告警系统通过yolov7+python网络模型算法，考场作弊行为自动抓拍告警算法实时监测考场内所有考生的行为，对考生的行为进行自动抓拍，并分析判断是否存在作弊行为。考场作弊行为自动抓拍告警算法选择的YOLOv7网络YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
工地扬尘智能监测系统算法模型通过yolov7网络算法模型技术，工地扬尘智能监测系统算法模型利用AI视频智能分析技术，并将数据传输到数据中心进行分析。工地扬尘智能监测系统算法模型之所以选择YOLOv7，是因为YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
本文独家改进： PPHGNetV2助力RT-DETRHGBlock与PPHGNetV2 RepConv完美结合
Eagle是eBay开源的一个分布式实时安全监控方案。通过离线训练模型集合实时流引擎监控，能立即监测出对敏感数据的访问或恶意的操作，并立即采取应对的措施。下图是Eagle的架构。 Eagle的数据行为
近年来，深度学习在计算机视觉任务中获得了巨大成功，但与此同时，神经网络的安全问题逐渐引起重视，对抗样本热度持续不下，神经网络后门攻击也悄然兴起。本文选取了 IJCAI2019 的 3 篇论文，从目标检测对抗攻击、实时对抗攻击、神经网络后门攻击三个方面，为大家梳理最新进展。
背景 前阵子阿里巴巴发布了<<阿里巴巴Java开发手册(终极版)>>，可以加QQ群（公众号主菜单，点击微信群）获取。 不久，又一气呵成发布了Eclipse/Intellij Idea下的代码检测插件PC3，可谓是国内代码优秀的检测插件。此插件检测的标准是根据<<阿里巴巴Java开发手册(终极版)>>上面制定的规定进行检测的。 如何使用 代码检测插件放到了github上：https://github.com/alibaba/p3c 打开这个网站，在上面可以找到Eclipse/Intellij Idea对应的
今天给大家介绍了一种在增强现实（AR）环境中使用机器学习（ML）进行实时目标检测的软件体系结构。
校园学生翻墙打架识别检测系统通过yolov7网络模型深度学习分析技术，校园学生翻墙打架识别检测系统可以对：打架行为、倒地行为识别、人员拥挤行为、攀高翻墙违规行为等违规行为进行实时分析检测。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
目标检测算法主要包括：【两阶段】目标检测算法、【多阶段】目标检测算法、【单阶段】目标检测算法
机器学习运维（MLOps）是一组用于自动化和简化机器学习（ML）工作流程和部署的实践。所选择的部署策略可以显著影响系统的性能和效用。所以需要根据用例和需求，采用不同的部署策略。在这篇文章中，我们将探讨三种常见的模型部署策略:批处理、实时和边缘计算。
但在介绍 Elasticsearch 应用场景的时候，之前我也写过几篇，总感觉字多图少，对于初学者或者数据库、技术栈选型的企业用户并不直观、友好。
本文独家改进: 支持百度飞浆resnet各个版本， rtdetr-r18、rtdetr-r34、rtdetr-r50、rtdetr-r101等
在超市、地铁、车站等很多场景中，人脸识别已经被广泛应用，但是这个功能究竟是怎么实现的？
非煤地下矿山电子封条智能监控系统利用yolov7网络模型深度学习识别技术，非煤地下矿山电子封条智能监控系统对人员出入实时监测分析、现场人数变化及作业状态改变等情况。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
导语丨Oceanus平台在原本的streaming（流计算）场景上全新升级，新增支持ML（在线学习）场景。本文将介绍Oceanus-ML，端到端的在线机器学习能力。用户可通过Oceanus拖拽式画布及参数配置，高效搭建训练逻辑，轻松完成模型训练、评估以及部署整个流程。 背景介绍 从应用场景划分，流式应用主要可分为两种：一是实时计算；二是在线学习。实时计算应用于ETL、实时报表、监控预警等实时流数据分析场景。在线学习应用于在线推荐、实时搜索等机器学习场景。Oceanus 作为一站式可视化高性能流计算平台，自
日前，eBay公司隆重宣布正式向开源业界推出分布式实时安全监控引方案—— Apache Eagle，该项目已正式加入Apache 称为孵化器项目。Apache Eagle提供一套高效分布式的流式策略引擎，具有高实时、可伸缩、易扩展、交互友好等特点，同时集成机器学习对用户行为建立Profile以实现实时智能实时地保护Hadoop生态系统中大数据的安全。 背景 随着大数据的发展，越来越多的成功企业或者组织开始采取数据驱动商业的运作模式。在eBay，我们拥有数万名工程师、分析师和数据科学家，他们每天访问分析数PB
目标检测算法很多，但那些在COCO等数据集上登顶的算法往往模型较大、计算复杂度高，其实大家更关心的是“开源”且“实时”目标检测方法。
办公室人员离岗识别检测系统根据yolov7网络模型深度学习技术，办公室人员离岗识别检测系统能够7*24小时全天候自动识别人员是否在岗位。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
我们采用ARM Cortex-M3软核及FPGA构成了轻量级的实时人脸检测SOC，通过ov5640摄像头采集实时图像，经过检测系统的检测后，将已经框出人脸的实时图像通过HDMI输出到显示器，同时可以通过UART查看检测时间等信息，还能通过板载LED灯查看检测到的人脸数量。
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xp7Ngg_WTTBMyi-0L4Ykrw
卷积神经网络在过去十年中彻底改变了计算机视觉应用，使得诸如目标检测、图像分割和实例分割等任务得以解决。尽管近年来卷积网络 Backbone 有所改进，甚至在某些任务上超过了人类的表现，但多年来在计算机视觉任务中使用Transformers [22] 仍然难以捉摸。
垃圾桶溢出识别监测系统通过yolov7网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别监测算法对社区街道垃圾桶里面垃圾溢出满载现象进行自动识别告警提醒及时清理。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
https://plugins.jetbrains.com/plugin/10046-alibaba-java-coding-guidelines
实时高精度的单阶段人体姿态估计算法 RTMO 正式开源！RTMO 结合了坐标回归策略与 YOLOX 检测框架，克服了现有的单阶段人体姿态估计模型精度与速度难以兼得的难题。RTMO 具有两个突出的优势：
本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）不同，YOLO将任务统一为一个回归问题。也就是相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类),YOLO只需要 You Only Look Once。
水面漂浮物垃圾识别检测系统通过yolov7网络模型AI视觉分析技术，水面漂浮物垃圾识别检测系统对河道湖面漂浮物、生活垃圾、水藻等多种漂浮物进行自动智能分析，水面漂浮物垃圾识别检测系统及时的预警提醒。OLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
机器之心报道 编辑：小舟、泽南 在 5-160 FPS 范围内速度和精度超过所有已知目标检测器。 在 YOLOv6 推出后不到两个星期，提出 YOLOv4 的团队就发布了更新一代的版本。 本周三，YOLOv7 的论文被提交到了预印版论文平台 arXiv 上，其三位作者 Chien-Yao Wang、Alexey Bochkovskiy 和 Hong-Yuan Mark Liao 是 YOLOv4 的原班人马。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696 GitHub 链接：
现在目标检测器很少能同时实现训练时间短，推理速度快，精度高。为了达到平衡，作者就提出了Train-Friendly Network(TTFNet)。作者从light-head, single-stage, and anchor-free设计开始，这使得推理速度更快。然后作者重点缩短训练时间。
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，由Joseph Redmon等人开发。 YOLO算法的第三个版本（YOLO v3）提供了更高的准确性和更快的速度。然而，有时在运行YOLO v3算法时，可能会遇到一个常见的错误“Fatal: Memory allocation failure”，这表明内存分配失败。
来源：DeepHub IMBA 本文约3400字，建议阅读6分钟 本文为你简单总结YOLO的发展历史。 本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）不同，YOLO将任务统一为一个回归问题。也就是相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类)，YOLO只需要 You Only Look Once。 目标检测 我们人类只需要看一眼
CDNet: A Real-Time and Robust Crosswalk Detection Network on Jetson Nano Based on YOLOv5
工厂人员作业行为动作识别检测算法通过SVM+R-CNN深度学习算法框架模型，工厂人员作业行为动作识别检测算法实时识别并分析现场人员操作动作行为是否符合SOP安全规范流程作业标准，如果不符合则立即抓拍告警提醒。人员作业行为动作识别检测算法首先基于R-CNN进行人体检测，之后并对其进行追踪，并以相同的帧率生成MHI。之后，将所有边界框映射到由相同RGB图像序列生成的相应MHI，并在边界框中提取每个子MHI的HOG特征，最后使用SVM进行分类。
初学OpenCV开发，配置开发环境，大家都一般都是配置为debug模式，其实时间一长就会给大家带来很多困扰，就是发现OpenCV速度比较慢，感觉有点不真实。其实这个时候只要切换到Release模式下，一行代码都不用改，程序重新编译生成一下，速度都会得到明显的提升。这个就是Debug与Release模式的不同。但是我还一直没有尝试过OpenCV DNN模块在Release模式的表现如何，今天我在编译OpenCV4.1.2时候，一时兴起在Debug与Release模式下都测试了一下DNN模块的人脸检测功能，结果我自己惊讶到下巴掉下来了。没想到差距如此之大，详细看下面的对比试验。
标题：3D Object Detection Method Based on YOLO and K-Means for Image and Point Clouds
作为一个资深 Java 开发程序猿，每天都离不开编辑器的帮助。还记得刚开始学习 Java 编程的时候，使用 Eclipse、MyEclipse 作为日常开发工具。后来工作以后，跟 Intellij IDEA结下了不解之缘，刚开始还是很不习惯的。毕竟 Eclipse 已经足够强大，可以满足日常开发的需求，何必再花时间再去学习其他工具？刚开始改变是困难的,但是大家都说IDEA够牛逼，作为一个资深程序猿肯定不能落伍啊，所以卸载掉了Eclipse强制自己使用。后来用了一段时间才发现 IDEA 是的真的强大。真香~ 自己一直用的是免费的正版！具体怎么申请下篇文章介绍！
有一段时间没去电影院了，上次看的还是战争题材的《八佰》，现在还能记得当时的观影感受：热血沸腾的同时，一种宁死不屈的信念从心底油然而生。战场虽然只有四行仓库那么大点的地方，却显得牢不可破，敌人再凶猛的火力，似乎都无法有所突破。
Rose小哥今天介绍一篇利用大脑信号来控制机器人的人机交互方式。类似的文章可以参考《脑机头条 第38期| 能玩"剪刀石头布"的脑机！密歇根大学开发由大脑意识精密控制的假肢》
在写代码的时候，有几个 IDEA 插件对于我规范代码以及更高效地完成编码工作有奇效。
今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第二篇，中篇，话不多说，上货。
如图1所示，还为具有较低计算能力的边缘计算设备设计了参数较少的轻量化模型，这也显示了更好的性能。 github：https://github.com/LSH9832/edgeyolo
基于单目图像的3D目标检测是在输入RGB图像的情况下估计目标的3D包围框，在自动驾驶领域非常有用。
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