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【一站式解惑】Linux中.a、.so和.o文件以及-I,-L,LIBRARY_PATH,LD_LIBRARY_PATH等

所谓动态就是exe运行的时候依赖于dll里面提供的功能,没有这个dll,你的exe无法运行。 lib,dll,exe都算是最终的目标文件,是最终产物。而c/c++属于源代码。...只需要在使用到这些公用函数的源程序中包含这些公用函数的原型声明,然后在用gcc命令生成目标文件时指明静态库名,gcc将会静态库中将公用函数连接到目标文件中。...程序照常运行,静态库中的公用函数已经链接到目标文件中了。 我们继续看看如何在Linux中创建动态库。我们还是.o文件开始。.../hello 会提示出错,因为虽然连接时用的是当前目录的动态库,但是运行时,是到/usr/lib中找库文件的,将文件libmyhello.so复制到目录/usr/lib中就OK了。...我们将文件libmyhello.so复制到目录/usr/lib中,再试试。

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    MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较|附代码数据

    现在有了对贝叶斯方法的概念理解,我们将实际研究使用它的回归模型 为了简单起见,我们回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。...# 设置可复制种子 set.seed(8675309) # 运行 lm 以供稍后比较; 但如果需要,请立即检查 modlm = lm(y~., data=data.frame) 此时我们有三个协变量和一个...在 R2OpenBugs 或 rjags 中,可以使用代码调用单独的文本文件,并且可以对 rstan 执行相同操作,但出于我们的目的,我们在 R 代码中显示它。首先要注意的是模型代码。...第一部分是数据块,我们告诉 Stan 它应该数据列表中获得的数据。...最后,我们将有四条链,参数的后验分布中抽取1000次。

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    面试问题之谈一谈Push-based shuffle

    在Spark3.2中引入了领英设计的一种新的shuffle方案,今天我们先来了解下其大致的设计原理,之后会再分析其具体的代码实现。...在此过程中,如果无法在内存中对整个数据进行排序,则 Map 任务会溢出中间数据到磁盘。...Spark ESS 在接收到这样的请求时,会利用 Shuffle 索引文件来跳到 Shuffle 数据文件中对应块数据,磁盘读取它,并将其发送回 Reduce 任务。...当发生这种情况时,position offset会有助于将 Shuffle 合并文件带回到健康状态。下一个 block 块会位置偏移量处开始添加,这可以有效地覆盖损坏的部分。...non-fatal的,可以理解为每个环节上的连接断开或异常,都有一个对应的备选和兜底方案: 如果Map task输出的Block没有成功Push到magnet上,并且反复重试仍然失败,则reduce task直接ESS

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    打破“上云”顾虑:AutoMQ 云服务最佳实践

    灾难恢复:作为基础软件,最担心的莫过于集群出现故障后无法继续提供服务,或者数据无法恢复,可能的故障有软件缺陷、机房级故障等。...基于 OSS,无需数据复制,就可以以共享存储的形式直接 OSS 上打开只读副本,提供极具扩展性的高扇出能力。...数据的生命周期来看,流到表,是非常符合数据从高频变低频,热变冷的自然特征,在对象存储之上构建流表一体的数据技术栈是未来的趋势。... AutoMQ 内核的 GA 到快速登陆阿里云市场,这背后有两款产品的助力,第一款是阿里云计算巢,它为服务商提供了标准化的交付流程,另一款就是弹性伸缩 ESS。...实际上,ESSD 背后是一套完整的分布式文件系统,内置了三副本技术,能够提供 9 个 9 的数据持久性。用户对物理存储介质的错误完全无需感知,底层系统能自动运维容错数百万块物理盘。

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    MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较

    为了简单起见,我们回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。...# 设置可复制种子 set.seed(8675309) # 运行 lm 以供稍后比较; 但如果需要,请立即检查 modlm = lm(y~., data=data.frame) 此时我们有三个协变量和一个...在 R2OpenBugs 或 rjags 中,可以使用代码调用单独的文本文件,并且可以对 rstan 执行相同操作,但出于我们的目的,我们在 R 代码中显示它。首先要注意的是模型代码。...第一部分是数据块,我们告诉 Stan 它应该数据列表中获得的数据。...最后,我们将有四条链,参数的后验分布中抽取1000次。

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    面试问题之什么是 external shuffle service?

    现在我们在来看下****external shuffle service(ESS)****,其乍其名字上看,ESS是spark分布式集群为存储shuffle data而设计的分布式组件。...Executor会通知ESS服务它创建在磁盘上文件的存储位置。...由于这些信息,ESS服务守护进程能够在检索过程中将shuffle中间的临时文件返回给其他执行程序。 ESS服务的存在也会影响文件删除。...在正常情况下(没有外部 shuffle 服务),当Executor停止时,它会自动删除生成的文件。但是启用ESS服务后,Executor关闭后文件不会被清理。...在开启ESS shuffle 服务情况下,用于缓存存储索引文件信息。它避免了每次获取块时打开/关闭这些文件。主要用于基于排序的 shuffle 数据。

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    视频监控系统视频上云解决方案EasyCVR集成海康EHome私有协议系列——开启存储服务

    本文我们讲一下EasyCVR集成海康EHome私有协议在开始上传文件至存储服务(SS)或存储服务(SS)下载文件之前,必须要开启存储服务,所以本文我们讲一下EasyCVR集成海康EHome协议调用开启存储服务的接口...2、调用NET_ESS_Init初始化SS。 3、调用NET_ESS_SetLogToFile为SS开启日志功能。 4、调用NET_ESS_StartListen开启SS监听。...5、上传文件至SS或SS下载文件。 6、调用NET_ESS_StopListen停止SS监听。...下面这段代码示例大家也可以参考: //初始化资源 NET_ESS_Init(); //开启日志功能 NET_ESS_SetLogToFile(3, "C:/SdkLog/...= 'q'); //停止监听 NET_ESS_StopListen(m_lSSHandle); //释放资源 NET_ESS_Fini(); return

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    字节跳动开源自研 Shuffle 框架——Cloud Shuffle Service

    以 Spark 的 Sort Shuffle 为例: 如上图所示链路,Sort Shuffle 会存在以下一些问题: 将多个 Spill 文件合并成一个文件,会额外消耗读写 IO; 假设有 m 个 MapTask...引起的作业慢 / 失败 /Stage 重算等问题,影响稳定性 & 资源利用率 External Shuffle Service (以下简称 ESS)  存算无法分离,遇到磁盘容量低的机器经常出现磁盘打满影响作业运行...在此背景下,字节跳动自研了 CSS,用来解决 Spark 原生 ESS 方案的痛点问题。...CSS Master 作业启动后会在 Spark Driver 中启动 CSS Master,CSS Master 会 ZooKeeper 中获取到 CSS Worker 的节点列表,然后为后续 MapTask...(Reallocate)继续 Push 当前失败的数据以及后续还未 Push 的数据,后续 ReduceTask 会从新老节点读取完整的 Partition 数据; 多副本存储:ReduceTask

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    victoriaMetrics无法获取抓取target的问题

    victoriaMetrics无法获取抓取target的问题 问题描述 最近在新环境中部署了一个服务,其暴露的指标路径为:10299/metrics,配置文件如下(名称字段有修改): apiVersion...,查看vmagent的日志是否有相关错误提示 经过排查发现上述方式均无法解决问题,更奇怪的是在vmagent的api/v1/targets中无法找到该target,说明vmagent压根没有发现该服务,...kubernetes_sd_configs: - role: endpoints namespaces: own_namespace: false names: - default 代码分析...__"] = swc.scrapeInterval.String() m["__scrape_timeout__"] = swc.scrapeTimeout.String() ... } 继续跟踪代码...,可以看到该标签是通过sc.KubernetesSDConfigs[i].MustStart获取到的,KubernetesSDConfigs的名称上看,它就是负责处理kubernetes_sd_configs

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    PYTHON用时变马尔可夫区制转换(MARKOV REGIME SWITCHING)自回归模型分析经济时间序列|附代码数据

    它应用了Hamilton(1989)的滤波器和Kim(1994)的平滑器 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。...其中 pij是区制 i 转移到区制 j 的概率。该模型类别是时间序列部分中的MarkovAutoregression。...其中 pij,tipij,t 是在 t 期间区制 i 转移到区制 j 的概率,并定义为。与其将转移概率作为最大似然法的一部分进行估计,不如估计回归系数βij。...由于搜索的随机性,我们事先设置了随机数种子,以便结果复制。...马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波、Metropolis Hasting采样时间序列分析R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型R语言贝叶斯MCMC:用rstan

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    R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

    通过运行setwd("your-file-path") 包含您自己的文件路径的代码 ,将您的工作目录设置为您保存数据的文件夹 。...md1.stan"首先,我们应该检查我们的 Stan 模型以确保我们编写了一个文件。现在让我们保存该文件路径。 ...采样的贝叶斯模型左右滑动查看更多01020304尝试自己将先验更改为一些不同的数字,看看会发生什么,这是贝叶斯建模中的一个常见问题,如果您的先验分布非常窄,但不符合您对系统或数据分布的理解,您可以运行无法有意义地解释数据变化的模型...后验我们可以直接计算任何参数超过或低于某个感兴趣值的概率。...,但 rstan 内置了许多有用的功能。

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    如何将机器学习应用到地球科学领域

    机器学习(ML)可以定义为“计算机在无需显示编程的情况下数据中学习的能力”。过去十年间在技术领域大受欢迎。...比如,2009年到2019年,在AGU发表的涉及ML的研究数量增加了大概1倍。 ESS领域为ML的应用提供了理想的案例。...当然这份应用清单仅是一些个人经验,且无法囊括所有应用情况,主要是希望这份清单能激励读者在他们的研究中应用ML,并催化新的和创造性的使用案例。...地球和空间科学应用ML的10种思路 根据基于物理模型的涉及程度(水平方向)和代码可用/适用程度以及自定义代码程度(垂直方向)分类 模式识别和聚类 模式识别是ML算法最简单也是最强大的应用之一,在无法人工手动处理的大数据集和高维...历史角度而言,逆问题(inverse problems)是在贝叶斯框架下求解,需要运行多次前向模型,计算代价极大,且通常并不准确。

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    Docker Network

    172.17.0.2: seq=3 ttl=64 time=0.126 ms 使用容器名称 / # ping box1 无响应 使用默认网桥 docker0 的桥接模式下,使用 ip 可以互相通信,但是无法使用容器名作为通信的...当我们 box2 中 ping 172.17.0.2(容器 box1)的时候,在 box2 容器里,根据路由规则,数据包 eth0 转发到 veth 上,该 veth 桥接在了 docker0 上,...宿主机与容器通讯 当宿主机访问容器时,数据包 docker0 流入到与容器对应的 veth 设备,通过容器的 eth0 到达到容器内。...外部访问容器 默认情况,其他外部网络(宿主机以外)无法访问到容器内的端口,通常的做法是使用 -p 选项来暴露容器端口到宿主机上,外部网络通过访问宿主机的端口从而访问到容器端口。...network host,此时容器共享宿主机的 Network Namespace,容器内启动的端口直接是宿主机的端口,并且容器不会创建网卡和 IP,直接使用宿主机的网卡和 IP,但是容器内的其他资源是隔离的,如文件系统

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    R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型|附代码数据

    这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 stan简介 Stan是用于贝叶斯推理的C ++库。...通过专用的_.stan_  文件完成此操作  。 准备要提供给模型的数据。 使用该stan 函数后验分布中采样  。 分析结果。 在本文中,我将通过两个层次模型展示Stan的用法。...我们可以使用stan 函数后验分布中采样,函数执行以下三个步骤: 它将模型规范转换为C ++代码。...它将C ++代码编译为共享对象。 它根据指定的模型,数据和设置后验分布中采样。...现在,我们可以指定模型并将其存储在名为 rats.stan的文件中 : 请注意,模型代码估算的是方差(  sigmasq  变量)而不是标准差。

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    H3C无线开局简单指导

    与iMC智能管理平台及其它组件配合,还可实现无线设备的面板管理、故障管理、性能监控、软件版本管理、配置文件管理、接入用户管理等功能,并可对网络中的其它设备进行统一管理,真正实现智能型有线无线一体化管理。...与iMC智能管理平台及其它组件配合,还可实现无线设备的面板管理、故障管理、性能监控、软件版本管理、配置文件管理、接入用户管理等功能,并可对网络中的其它设备进行统一管理,真正实现智能型有线无线一体化管理。...通过内置集成智能射频覆盖优化技术,可以有效地覆盖范围、接入密度、运行稳定等方面提供更高性能的移动云接入服务并协助用户实现最佳无线网络TCO(总拥有成本/Total Cost of Ownership)...由于室外型AP在使用时,有可能会出现网线100M长度无法满足的情况,而WA2600 X系列AP支持千兆SFP光接口,可以采用光纤直连AP,减少了可能出现的光猫等设备的故障点。...与iMC智能管理平台及其它组件配合,还可实现无线设备的面板管理、故障管理、性能监控、软件版本管理、配置文件管理、接入用户管理等功能,并可对网络中的其它设备进行统一管理,真正实现智能型有线无线一体化管理。

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