FFMPEG 初始化流程 : FFMPEG 执行任何操作前 , 都需要初始化一些环境 , 及相关数据参数 ;
之前集成了网络货运平台SDK，已经成功初始化，调试过。后来由于变动，这个功能搁置了，最近重新启用这个功能，发现初始化失败。报错如下：
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80046684
作者赵化冰，腾讯云高级工程师，Istio contributor，ServiceMesher管理委员，热衷于开源、网络和云计算。目前主要从事服务网格的开源和研发工作。 目录 故障现象 故障分析 解决方案 在应用启动命令中判断 Envoy 初始化状态 通过 pod 容器启动顺序进行控制 Kubernetes 支持定义 pod 中容器之间的依赖关系 解耦应用服务之间的启动依赖关系 小结 参考文档 本系列文章将介绍用户从 Spring Cloud，Dubbo 等传统微服务框架迁移到 Istio 服务网格时的一些
Windows 中引入网络套接字头文件注意事项 : 必须先引入 WinSock2.h 头文件 , 然后 再引入 Windows.h 头文件 , 否则会报错 ;
本系列文章将介绍用户从 Spring Cloud，Dubbo 等传统微服务框架迁移到 Istio 服务网格时的一些经验，以及在使用 Istio 过程中可能遇到的一些常见问题的解决方法。
近期我们研发人员在对webrtc进行深入的研究，在实现webrtc推拉流时，运行程序，设置会话描述，会出现如下错误：“应用程序没有调用WSAStartup，或者WSAStartup失败”
前几天，我们介绍了「机器学习领域的七大谣传」，其中一个谣传就是「训练超深度残差网络怎么少得了批归一化（BN）！」。文中介绍了论文《Fixup Initialization: Residual Learning Without Normalization》表明在不引入任何归一化方法的情况下，通过使用原版 SGD，可以有效地训练一个 10,000 层的深度网络。也就是说「训练超深残差网络可以不用批归一化」。
简括：首先kubectl向 API 接口发送指令，随后kube-api 会调度到我们的kubelet,这个调度过程是由我们的etcd完成的存储，随后kubelet操作CRI ,由CRI完成容器环境的初始化。在初始化的过程中会先启动一个pause的基础容器（谷歌制作的一个非常简洁的一个容器），pause容器负责pod中容器的网络已经存心卷共享的。随后，pause进行一个或者多个或者没有 init C 的初始化。init初始化完成了。会正常退出。退出码为0，如果非零为不正常，会再根据我们的重定策略去判断是否继续重新执行。多个初始化的容器做完了之后，会进入到主容器main C .main C 在刚运行的时候，我们可以允许它启动一条命令，或者执行一个脚本都可以。main C 在结束的时候也会执行一个STOP的命令，交代一下后事，这个过程中会有readiness和liveness的参与，readiness只有成功检测了。pod的状态才会ready或者running。当我们的主容器里面的进程和liveness中检测不一致时候，那么就可以执行对应的重启命令，或者删除。
在 CNetwork::CNetwork() 构造函数中 , 初始化套接字 , 初始化时设置 无效套接字 INVALID_SOCKET ;
在 HackCommand::Prepare() 方法 中 调用了 【Android 逆向】Android 逆向通用工具开发 ( 网络模块开发 | SOCKET 网络套接字初始化 | 读取远程端 “Android 模拟器“ 信息 | 向远程端写出数据 ) 一、SOCKET 网络套接字初始化 博客章节介绍的 CNetwork::WaitClientOnline() 方法 , 进行网络初始化操作 ;
Pod 是 kubernetes 中的基本单位，容器本身不会直接分配到主机上，而是会封装到 Pod 对象中。一个 Pod 通常表示单个应用程序，有一个或者多个相关的容器组成，这些容器的生命周期都是相同的，而且会作为一个整体在同一个 node 上调度起来，这些容器共享环境、存储卷和 IP 控件。尽管 Pod 中可能存在多个容器，但是在 kubernetes 中是以 Pod 为最小单位进行调度、伸缩并共享资源、管理生命周期。
应用的启动分为冷启动、热启动、温启动，而启动最慢、挑战最大的就是冷启动：系统和App本身都有更多的工作要从头开始！ 应用在冷启动之前，要执行三个任务：
Pod 我们可以分为两类，一种属于自主式 Pod ，还有一种属于控制器管理的 Pod 。
GAN（生成对抗网络）是尖端的深度生成模型，以制作高分辨率、逼真的照片而闻名。GAN 的目标是从目标数据分布中生成随机样本，而只有一小部分可用的训练样本。这是通过学习两个函数来完成的：生成器 G 将随机输入噪声映射到生成的样本，判别器 D 尝试将输入样本分类为准确（即来自训练数据集）或假（即不是来自训练数据集）（即，由生成器生成）。
本篇仅介绍基础版核身SDK Android端的调用流程，涉及需合作方服务端开发的接口请参考另一篇文章人脸核身APP接入-服务端Python demo。
一、方案背景介绍 随着互联网技术的发展，用户使用QQ浏览器进行上网观看视频越来越多，最近统计目前使用QQ浏览器观看视频已经过亿。不同的用户由于不同的场景下播放不同的网站的视频源，可能会出现播放失败的情况，而这些失败的播放数据会通过数据上报系统上报至运营后台，将后台拉取数据并经过一定的分析，就能得到播放失败的网站、机型、时间、网络状态等信息，下图是最近后台统计的播放失败率最高的几个视频网站，如下图所示： 当然播放失败可能有多种原因而导致的，例如：浏览器对该种类型的网络视频不兼容、网络视频本身出现问题、用
在上一章中，我们了解了神经图灵机（NTM）以及它如何存储和从内存中检索信息。 我们还了解了称为记忆增强神经网络的 NTM 变体，该变体广泛用于单样本学习中。 在本章中，我们将学习一种有趣的，最流行的元学习算法，称为模型不可知元学习（MAML）。 我们将了解什么是不可知论元学习模型，以及如何在监督和强化学习设置中使用它。 我们还将学习如何从头开始构建 MAML，然后我们将学习对抗性元学习（ADML）。 我们将看到如何使用 ADML 查找健壮的模型参数。 接下来，我们将学习如何为分类任务实现 ADML。 最后，我们将学习用于元学习的上下文适应元学习（CAML）。
在 Kubernetes 中，Pod 的初始化容器（Init Container）是一种特殊类型的容器，它与主容器（或称为应用容器）不同，主要用于在主容器启动之前执行一些初始化任务。初始化容器通常用于预处理数据、等待外部资源就绪、执行配置任务等。
确保要有高质量的输入/输出数据集，这个数据集要足够大、具有代表性以及拥有相对清楚的标签。缺乏数据集是很难成功的。
Kubernetes 1.25 引入了对 kubelet 所管理的Pod Status 下的 condition 中 PodHasNetwork 的 Alpha 支持。对于工作节点，kubelet 将使用 PodHasNetwork condition 从容器运行时 （通常与 CNI 插件协作）创建 Pod 沙箱和网络配置的角度准确地了解 Pod 的初始化状态。在 PodHasNetwork condition 的 status 设置为 True 后，kubelet 开始拉取容器镜像并启动独立的容器 （包括 Init 容器）。从集群基础设施的角度报告 Pod 初始化延迟的指标采集服务 （无需知道每个容器的镜像大小或有效负载等特征）就可以利用 PodHasNetwork condition 来准确生成服务水平指标（Service Level Indicator，SLI）。某些管理底层 Pod 的 Operator 或控制器可以利用 PodHasNetwork 状况来优化 Pod 反复出现失败时要执行的操作。
一、前言 当在CMD/SHELL中输入 $ java Main<CR><LF> 后，Main程序就开始运行了，但在运行之前总得先把Main.class及其所依赖的类加载到JVM中吧！本篇将记录这些日子对类加载机制的学习心得，以便日后查阅。若有纰漏请大家指正，谢谢！ 以下内容均基于JDK7和HotSpot VM。 二、执行java的那刻 大家都知道通过java命令来启动JVM和运行应用程序，
本文由Ilya Sutskever（Google研究员、深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生、DNNresearch的联合创始人）受Yisong Yue之邀所写，综合讲述了有关深度学习的见解及实用建议。文章由Yisong Yue授权《程序员》电子刊翻译，并刊载于《程序员》15·2B期。 近年来IT界里掀起了一股深度学习热，有望成为下一个技术创新风口。在诸如语音识别、影像识别及其他语言相关的如机器翻译等领域里，深度学习业已取得了相当不错的成绩。 为什么呢？深度学习究竟有何神通？（接下来在论述深度
组播通信是一种基于UDP协议的网络通信方式，它允许发送方将消息同时传递给多个接收方。在组播通信中，发送方和接收方都会加入一个共同的组播组，这个组播组对应一个特定的IP地址，所有加入该组播组的主机都能够接收到发送方发送的消息。组播通信可以有效地减少网络流量和网络负载，因为在传统的点对点通信方式下，每个消息都需要单独传输到每个接收方，而在组播通信中，每个消息只需要传输一次，就可以同时传递给多个接收方。
项目地址：https://github.com/MarkPKCollier/NeuralTuringMachine
在使用API之前还需要到腾讯云上开通 MGOBE 的使用权限，拿到 gameId、secretKey、url 等信息，然后就可能使用代码初始化联机对战引擎，代码如下：
Cloud-Init 是一个纯开源的工具，它是虚拟机内部的一个服务，在开机启动的时候会被执行，非常驻服务，执行完就会退出。腾讯云的 Linux 公有镜像都预安装了 Cloud-Init 服务，主要用于实现对 CVM 实例的初始化操作，以及执行一些用户在创建 CVM 实例的时候指定首次开机启动要执行的自定义脚本。
3GPP联盟通过技术规范(TS)33.501[1]发布了第五代移动通信系统的身份验证和密钥协议（即5G-AKA），它引入了公钥加密来隐藏用户的SUPI来提高移动用户的隐私性。然而，5G-AKA很容易受到来自主动攻击者的链接攻击，使用户的隐私处于危险之中。
针对当前远程容灾备份系统普遍造价高昂的缺点，技术人员提出了一种通过基于Linux系统下的Rsync（Remote Synchronize）远程同步框架进行改进，采用节点间数据复制技术实现数据库远程备份方案。 根据容灾备份系统对备份类别的要求程度，数据库备份系统可以分为数据级备份和应用级备份。数据备份是指建立一个异地的数据备份系统，该系统是对原本地系统关键应用数据实时复制。当出现故障时，可由异地数据系统迅速恢复本地数据从而保证业务的连续性。应用级备份比数据备份层次更高，即在异地建立一套完整的、与本地数据库系统
状态 描述 CrashLoopBackOff： 容器退出，kubelet正在将它重启 InvalidImageName： 无法解析镜像名称 ImageInspectError： 无法校验镜像 ErrImageNeverPull： 策略禁止拉取镜像 ImagePullBackOff： 正在重试拉取 RegistryUnavailable： 连接不到镜像中心 ErrImagePull： 通用的拉取镜像出错 CreateContainerConfigError： 不能创建kubelet使用的容器配置 Create
当程序出现这个提示的时候，是因为你一边便利数组，又同时修改这个数组里面的内容，导致崩溃，最后发现确实是这样的原因，不过问题是，很多时候这样的写法并不会造成崩溃，可见这样的Bug是偶现的。
lamofire是一个为iOS和macOS打造的并基于Swift的网络库.它在Apple的基础网络架构上提供了更加优雅的接口来简化繁重而常用的网络请求任务。 Alamofire提供了链式的request/response方法，JSON的传参和响应序列化，身份认证和其他特性。Alamofire的优雅之处在于它完完全全是由Swift写成的，并且没有从它的Objective-C版本-AFNetworking那继承任何特性。
---- ---- 今天给大家讲讲DNN（深度神经网络）在训练过程中遇到的一些问题，然后我们应该怎么去注意它，并学会怎么去训练它。 1、数据集的准备： 必须要保证大量、高质量且带有准确标签的数据，没有该条件的数据，训练学习很困难的（但是最近我看了以为作者写的一篇文章，说明不一定需要大量数据集，也可以训练的很好，有空和大家来分享其思想---很厉害的想法）； 2、数据预处理： 这个不多说，就是0均值和1方差化，其实还有很多方法； 3、Minibatch： 这个有时候还要根据你的硬件设备而定，一般建议用128,
1.状态查看 cat /proc/drbd rbdadm cstate r0 //资源的连接状态（r0是资源）
在设计和应用DNN到一个特定的问题上可能会遇到很多挑战。为了达到现实世界应用所需的性能标准，对数据准备，网络设计，训练和推断等各个阶段的正确设计和执行至关重要。
当前文章介绍如何使用C语言调用libcurl库在Linux（Ubuntu）操作系统下实现网络文件下载功能。
Kubernetes 1.25 引入了对 kubelet 所管理的新的 Pod 状况 PodHasNetwork 的 Alpha 支持， 该状况位于 Pod 的 status 字段中 。对于工作节点，kubelet 将使用 PodHasNetwork 状况从容器运行时 （通常与 CNI 插件协作）创建 Pod 沙箱和网络配置的角度准确地了解 Pod 的初始化状态。在 PodHasNetwork 状况的 status 设置为 True 后，kubelet 开始拉取容器镜像并启动独立的容器 （包括 Init 容器）。从集群基础设施的角度报告 Pod 初始化延迟的指标采集服务 （无需知道每个容器的镜像大小或有效负载等特征）就可以利用 PodHasNetwork状况来准确生成服务水平指标（Service Level Indicator，SLI）。某些管理底层 Pod 的 Operator 或控制器可以利用 PodHasNetwork 状况来优化 Pod 反复出现失败时要执行的操作。
CrashLoopBackOff： 容器退出，kubelet正在将它重启 InvalidImageName： 无法解析镜像名称 ImageInspectError： 无法校验镜像 ErrImageNeverPull： 策略禁止拉取镜像 ImagePullBackOff： 正在重试拉取 RegistryUnavailable： 连接不到镜像中心 ErrImagePull： 通用的拉取镜像出错 CreateContainerConfigError： 不能创建kubelet使用的容器配置 Crea
有些优化算法本质上是非迭代的，只是求解一个解点。有些其他优化算法本质上是迭代的，但是应用于这一类的优化问题时，能在可接受的时间内收敛到可接受的解，并且与初始值无关。深度学习训练算法通常没有这两种奢侈的性质。深度学习模型的训练算法通常是迭代的，因此要求使用者指定一些开源迭代的初始点。此外，训练深度模型的训练算法通常是迭代的问题，以至于大多数算法都很大程度地受到初始化选择的影响。初始点能够决定算法是否收敛时，有些初始点十分不稳定，使得该算法会遭遇数值困难，并完全失败。当学习收敛时，初始点可以决定学习收敛得多快，以及是否收敛到一个代价高或低的点。此外，差不多代价的点可以具有区别极大的泛化误差，初始点也可以影响泛化。
本章节为大家讲解RL-TCPnet的SNTP应用，学习本章节前，务必要优先学习第29章的NTP基础知识。有了这些基础知识之后，再搞本章节会有事半功倍的效果。
这是由 萌咖 大佬使用 Golang 基于新的API写的一个效率很高的 OneDrive 上传工具 OneDriveUploader ，同时也修复了各种Shell版本遗留下来的小问题，该版本特点就是授权简单，无需依赖，单文件。同样的也可以配合Aria2一起自动上传，这里就再分享下，方便下有需求的人。
CNN强大的学习能力使其能拟合任意函数，然而这种网络架构无法对信号进行细致的建模，很难去表示信号在时域，空域的衍生信息。我们提出以「周期激活函数来表示隐式神经网络」，并「证明这些网络非常适合复杂的自然信号及其导数」。而在实验中也表明SIREN相较于其他激活函数对于音视频任务有更好的效果。
本篇文章要感谢「银笑的尤里」从 9月28日腾讯云深圳「游戏开发的超“音”“速”」沙龙发来了重磅消息，下面 Shawn 重点介绍对个人开发者惊喜的“MGOBE” 联机对战引擎。
socket 是开发接口.是TCP/IP网络环境下.应用程序与驱动程序之间访问的接口.
热启动 易于操作是特使的主要目标之一。除了强大的统计数据和本地管理界面之外，Envoy还具有“热”或“实时”重启的能力。这意味着Envoy可以完全重新加载自己（代码和配置）而不会丢失任何连接。热启动功能具有以下通用架构： 统计和一些锁保存在共享内存区域。这意味着在重启过程中，仪表将在两个过程中保持一致。 两个活动进程使用基本的RPC协议通过unix域套接字相互通信。 新进程完全初始化自己（加载配置，执行初始服务发现和健康检查阶段等），然后再请求旧进程的侦听套接字的副本。新流程开始监听，然后告诉旧流程开始
本文介绍了如何利用可视化工具 TensorBoard 发现「Dying ReLU 问题」。
从RocketMQ架构来看，用户在使用客户端生产时时不时会遇到一些问题，这里做了一些总结，大家参考
踩过的坑，实在不想再踩了，记录记录。 CURL错误列表 curl_exec($ch);//执行curl if (curl_errno($ch)) { echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);//出错输出错误 } curl_close($ch);//关闭curl 同理，像正则，Json，数据库这些出错时基本都会有提供有帮助的错误信息 CURL状态码列表 状态码 状态原因 解释 0 正常访问 1 错误的协议 未支持的协议。此版cURL 不支持这一协议。 2 初始
PS：这次说了pod的生命周期，初始化容器讲了服务依赖和配置文件初始化，下次说说常用的控制器的使用方法。
在Kubernetes集群中，Pod是所有业务类型的基础，它是一个或多个容器的组合。这些容器共享存储、网络和命名空间，以及如何运行的规范。在Pod中，所有容器都被同一安排和调度，并运行在共享的上下文中。对于具体应用而言，Pod是它们的逻辑主机，Pod包含业务相关的多个应用容器。Kubernetes不只是支持Docker容器，它也支持其他容器。Pod 的上下文可以理解成多个linux命名空间的联合：
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