今天初次使用GitHub，管理自己的项目代码。项目里用到了百度导航SDK，由于百度导航SDK大于100MB，所以在向GitHub提交代码时出错。...这句话的意思是GitHub问件长度限制在100MB以内。它还提示我们到 (http://git.io/iEPt8g) 去如何处理上传大文件。开始我按照原文的操作，结果还是出现这个错误。...具体操作如下： 当我们上传的项目中包含大于100MB的文件时。我们首先要在.gitinore中忽略它。 然后在最新的一次提交中，将该文件从本地仓库和远程仓库全部移除掉。...如果这个文件是最近一次commit的，并且你还没有push到github 第一步：在.gitinore中忽略你需要忽略的大文件名字(跟忽略一般文件一样) cat .gitinore vi .gitinore...*.libbaiduNaviSDK.a 第二步：从本地仓库移除掉大文件 git rm --cached /User/xxx/xxx/xxx/libbaiduNaviSDK.a (/User/xxx/xxx
随着科学技术的发展，图片或视频等文件的质量越来越高，同时也意味着，文件也变得越来越大，那么快速传输大文件需求越来越明显。在日常生活中，经常遇到需要与他人共享文件或传输到另一台电脑上的情况。...例如，Gmail（谷歌邮箱）支持传输的文件大小不超过25MB，所以快速传输大文件的软件越来越受到欢迎。如何与其他人分享大文件或将大文件从PC端传输到PC端？如何免费传输大文件？...你可以通过不同的方式免费发送大文件，包括云存储空间，同步程序，或一些特殊的传输网站等。这篇文章将告诉你如何免费传输大文件的6种方法。...WeTransfer 是一个基于云的内容共享平台，非常适合共享大文件，只需要上传大文件，然后添加想要传输的电子邮件地址，就可以成功地将大文件发送给其他人。...镭速企业大文件传输主要有以下几个特点：一、文件传输更加安全企业面对大文件传输，海量小文件传输的时候，需要考虑到的是文件传输的安全性，传统的FTP安全性能较差，如果是私密性的文件和数据，需要有安全系数高的大文件传输软件才能够保证数据的完整性和稳定性
它仍然需要一些手动调整，但正如我们将发现的，FFT模糊检测器比Laplacian方差更加可靠与稳定。 在本教程结束时，你将拥有一个可以应用于图像和视频流，且功能齐全的FFT模糊检测器。...模糊检测可能的应用包括： 图像质量的自动分级 帮助专业摄影师在100到1000张的照片拍摄过程中自动丢弃模糊/低质量的照片 将OCR应用于实时视频流，但仅对非模糊帧应用昂贵的OCR计算 这里的关键要点是...什么是快速傅立叶变换(FFT)图2:在本教程中，我们将使用OpenCV和NumPy的组合在图像和视流中进行基于快速傅立叶变换(FFT)的模糊检测。...快速傅里叶变换是计算离散傅里叶变换的一种方便的数学算法。它用于将信号从一个域转换为另一个域。 FFT在许多学科中都很有用，包括音乐、数学、科学和工程。...我们现在准备看看我们的OpenCV FFT模糊检测器是否可以应用于实时视频流。
本文来自RIST Forum at IBC2019的一篇演讲。演讲的主题是用于高端实时媒体工作流的RIST以及它如何在高端工作流中发挥作用。...演讲者首先对比了高端媒体和低端媒体的工作流，当我们查看不同媒体的工作流时，本质上是内容值的联系，比如想要的质量，生产预算和基础设施预算。...对于高端的工作流，内容很有价值，有很高的质量要求，因此有很高的生产预算和高的基础设施预算，可以负担对基础设施的要求。 最终的目标是在任何类型的基础设施上提供无损的传输。...可以有一个普通的延迟和更高的带宽或者基础带宽和更低的延时。 演讲者给出了用于高端工作流的RIST应用。对于最后一公里扩展的情况，不要使用较差的质量连接。...互联网传输的价值正在上升，并可用于主要应用；随着云产品成为现实，Main profile对于支持高端工作流程非常重要；RIST Main Profile适用于各种使用案例，包括服务捆绑轻量级压缩和4K
视频引擎架构 使用案例 用于视频编码的可组合基础设施 移动云游戏 新编码技术的需求 不同视频应用的需求 视频传输占据了互联网流量的主要部分。...从传统的视频应用 VOD；近年来不断扩张的移动社交视频、直播；以及交互式视频流，包括云游戏、云桌面和 AR、VR 应用。 视频编码的能力对构建这些应用至关重要。...不同的应用场景有不同的需求，视频编码、转码也在不断提出新的需求 VOD 在分发前预先编码，大量的视频内容需要可扩展的高密度、节能、低成本的编码； 直播流与交互式视频需要实时编码； 高交互性应用需要低延迟编码...libavfilter 插件用于一些视频 2d 操作，也提供了一些 FFmpeg AI plugin，用于例如 ROI 和背景检测替换的一些特性，便于整合到现有的工作流。...1080p30 live 支持 AV1, HEVC, H.264 2D scaling / overlay graphics engine AI DNN engine 进一步提升密度，降低 TCO 使用案例 用于视频编码的可组合基础设施
Windows下的流复制：快速指南 大家可能对Linux环境下搭建流复制很熟悉，对于windows环境下配置流复制可能会有些默认，从PostgreSQL weekly博客中看到有篇对Windows环境下搭建流复制的介绍...PG weekly：https://postgresweekly.com/ DB weekly：https://www.dbweekly.com/ Postgres文档非常全面地包含了流复制方面内容，但您可能还需要一些更易于理解的内容以供参考...本文，讨论如何在Windows中设置流复制。 简要说，PG复制就是将数据从一个数据库服务（primary）拷贝到另一个（standby）。本文主要关注流复制。...构建步骤和linux环境下基本相同，为方便起见，本文中的命令和代码示例都是针对windows环境的。假设已准备好2台按照了PG的服务器。...当该节点提升主时，已配置允许旧的主节点连接。 3）创建一个名为repl_user的复制用户 这是我们要创建的具有所需复制权限的用户。
第4章 HDFS的数据流（面试重点） 4.1 HDFS写数据流程 4.1.1 剖析文件写入 HDFS写数据流程，如图3-8所示。 ?...4.1.2 网络拓扑-节点距离计算 在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？...节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。 ? 例如，假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述，如图3-9所示。...大家算一算每两个节点之间的距离，如图3-10所示。 ?...4.2 HDFS读数据流程 HDFS的读数据流程，如图3-13所示。 ?
用来进行输入输出操作的流就称为IO流。换句话说，IO流就是以流的方式进行输入输出 IO原理 I/O是Input/Output的缩写， I/O技术是非常实用的技术，用于处理设备之间的数据传输。...FileInputStream 从文件系统中的某个文件中获得输入字节。FileInputStream用于读取非文本数据之类的原始字节流。...FileOutputStream用于写出非文本数据之类的原始字节流。...打印流：PrintStream和PrintWriter 提供了一系列重载的print()和println()方法，用于多种数据类型的输出 PrintStream和PrintWriter的输出不会抛出...ObjectInputStream和OjbectOutputSteam 用于存储和读取基本数据类型数据或对象的处理流。
java.io.FileReader; import java.io.IOException; /** * * @author Administrator * 文本文档的快速读取...System.out.print("用时"); System.out.println(end-start); } public static void teIO(){ //通过反射的方式获取流对象...文件是否存在测试:"+file1.exists());//true FileReader fr = null; try { fr= new FileReader(file1); //修改每次读取的个数...e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }finally { try { //关闭读取流
2.目录结构 因为现在的项目基本上都是前后端分离，所以我这里只编写的框架中并不带模版。然后我们需要改造一下目录结构，详细代码可移步这里 ?...实体类 router: 路由信息（api接口地址） utils: 各种工具类 3.代码实现 koa的项目中引用文件都是采用require，对于习惯了使用import关键字的小伙伴可以这样解决：在项目中引入...这里使用了class，习惯写fucntion的小伙伴用function也是一样的 3.5 model实体 ? 下面这样可以配置mongoose自动更新createTime和updateTime ?...4 统一异常处理 如果是写java的小伙伴都知道，统一的异常处理是非常有必要的 ApiErrorNames.js定义异常code码 ? ApiError.js实现统一异常处理 ?...在需要校验的接口上加上verify就行了 ? ps: 细心的小伙伴可能发现了，为什么没有service层啊！！ service要的要的，大家自行加上。
摘要 点云数据的分割在遥感、移动机器人或自动驾驶汽车等许多应用中至关重要，然而，由3D距离传感器捕获的点云通常是稀疏和非结构化的，这给实现有效分割带来了挑战，本文提出了一种计算量很小且点云实例分割快速的解决方案...基于聚类的方法。聚类算法根据元素的相似性将元素划分为类别，可应用于点云分割。...因此，K均值、均值漂移、DBSCAN和欧几里德聚类提取（EC）常被用于这项任务，尽管基于聚类的方法简单，但点云中每个点的高迭代率导致了高计算负担并降低了效率。...本文提出的解决方案在合成数据和实际数据上进行了广泛测试，结果证明了我们的方法相对于现有技术的效率。快速分割将宝贵的硬件资源放置到其他流程程序中对计算要求更高的进程中。...将所提出的快速欧几里得聚类算法应用于一般点云分割问题，实现了类似的质量，但比现有工作加快了100倍。代码（用C++、Matlab和Python实现）将在文章接受后公开。
作者：Deeksha Adil,Richard Peng,Sushant Sachdeva 摘要：ℓp-norm中的线性回归是在若干应用中出现的规范优化问题，包括稀疏恢复，半监督学习和信号处理。...用于求解ℓp-回归的通用凸优化算法在实践中是缓慢的。迭代重加权最小二乘法（IRLS）是一种易于实现的算法系列，用于解决已经研究了50多年的这些问题。...然而，这些算法经常在p> 3时发生偏差，自从Osborne（1985）的工作以来，一直存在的问题是，是否有一个IRLS算法可以保证在p> 3时快速收敛。...我们的算法易于实现，并且保证在O（p3.5mp-22（p-1）logmε）≤Op（m-√logmε）迭代中找到（1 +ε） - 近似解。...我们的实验证明它的性能甚至优于我们的理论界限，超过标准的Matlab / CVX实现，以解决这些问题10-50倍，并且是高精度制度中可用实现中最快的。
首先，John介绍了云端部署通常会带来的好处，除了大家首先想到的”灵活性（Flexibility）”和“可扩展性（scalability）“以外，云端部署还可以给用户带来更低的使用和存储成本：在云端，用户可以充分享受云端上提供的服务而不必一次性全部购买...他们采用了微服务设计模式（Microservices pattern）和Docker容器，微服务模式指的是将复杂的应用拆解为一系列小的微服务，Docker容器具有很好的灵活性、隔离性、快速扩展能力和可迁移性...此外，该部署中还采用了虚拟机技术（VMware、Proxmox、Hyper-V等），通常情况下虚拟机需要与底层硬件有较为紧密的联系，而云端的硬件资源需要较高成本才能获得，因此在云端部署中，虚拟机最好用于非实时应用...用于未压缩音频的ST 2110-30和用于已压缩音频的ST 2110-31在云实例运行很好，并且如果能克服多播限制，它们在虚拟私有云（VPC）的实例中也可以运行的很好。...对ST 2110进行云端上传/下载通常需要非常可靠的连接，导致较高的带宽需求。
今天给大家推荐一款开源的适用于.Net的高性能文件上项目UploadStream。 背景 流式多部分文件上传是指将文件分成多个部分，然后逐个部分上传到服务器。...由于微软官方推荐的流式多部分文件上传代码比较复杂，作者对微软官方推荐的流式多部分文件上传代码进行了简化和重写，使其更容易理解和使用。...默认情况下，.Net模型表单模型绑定使用IEnumerable将整个流加载到内存中。...这对大型文件来说并不理想，因为流的处理应该在流式传输过程中发生，而不是将整个文件(s) 缓冲到内存/磁盘中。...该软件包允许通过委托异步处理上传流（StreamFiles(Action func)），同时保持通用的模型绑定功能和验证。
实际编程时，经常会写入到文件，尤其是在计费类的话单中，第三方厂家落话单时经常会写入大文件，这些文件小则几十兆，大则上百兆，如何快速的将话单写入到文件呢？..." << std::endl; return 0; } 上述示例代码中，我们创建了一个大小为100MB的大文件，使用大小为8192字节的缓冲区进行写入操作。...每次将缓冲区的内容写入文件，直到达到指定的文件大小 第二种常见的编程方案是使用内存映射，利用操作系统提供的内存映射文件（Memory-mapped File）功能，将文件映射到内存中进行写操作，可以更快地进行大文件写入..." << std::endl; return 0; } 上述示例使用Boost.Interprocess库创建一个大小为100MB的文件，并将文件映射到内存中。...然后使用mapped_region对象的get_address函数获取文件内容的内存地址，可以直接在内存中进行操作。这种方式避免了频繁的磁盘IO操作，同时提高了大文件写入的效率。
GinSkeleton 项目简介 1.这是一个基于go语言gin框架的web项目骨架，专注于前后端分离的业务场景,其目的主要在于将web项目主线逻辑梳理清晰，最基础的东西封装完善，开发者更多关注属于自己的的业务即可...2.本项目骨架封装了以tb_users表为核心的全部功能（主要包括用户相关的接口参数验证器、注册、登录获取token、刷新token、CURD以及token鉴权等），开发者拉取本项目骨架，在此基础上就可以快速开发自己的项目...插件化：可通过插件的方式扩展系统功能 认证机制：采用gtoken的用户状态认证及casbin的权限认证 内置功能 用户管理：用户是系统操作者，该功能主要完成系统用户配置。...❝项目使用模块化与插件化的方式开发，正在开发中的模块：cms系统、万能模型、微信管理、工单系统、问答系统、工作流引擎... ❞ 项目地址 项目地址：https://gitee.com/tiger1103.../gfast 相关截图 1 2 3 4 GoAdmin 项目介绍 GoAdmin 可以帮助你的golang应用快速实现数据可视化，搭建一个数据管理平台。
概述 hxyFrame-activiti-boot是一个快速开发的工作流框架，采用流行的框架springBoot+mybatis+shiro+redis开发,实现了权限管理（菜单权限、数据权限）,activiti...工作流程引擎，完善的代码生成器。...在开发的过程中， 只需要简单业务流程树，尊守一些规则就可以很方便的使用流程，后面还考虑加入自定义表单，使开发变的更加简单。 CAS单点登陆:整合cas+shiro单点登陆,实现多个系统统一登陆登出。...页面交互：使用了vue+html和最普通的jsp+jstl标签，两种交互都写了相应的模板，可以选择适合的交互方式。 activitiMQ 消息中间件：目录还没在项目中使用，后期可能会加入。...完善的代码生成机制：可在线生成entity、xml、dao、service、html、js、sql代码,可快速开发基本功能代码，能把更多的精力放在问题难点。
今天终于拜读了著名GFS的论文，大体上的设计思路是明白了，复杂的系统，其实用了很多简单的逻辑在里面，下面是记录的一些笔记： 设计之初（系统需求） 系统使用便宜的PC节点来实现，所以对于监控和容错要求很高...系统主要目标为提供大于100Mb的文件服务，常见文件为Gb以上，支持小文件，但是不做优化。 系统主要有两种类型的读：持续的流读和随机的跳读。同时还包括大文件、连续文件的写入和追加。...GFS架构 数据的主从模式 Master的任务 Chunk Size的选择（64Mb） Metadata特点：内存存储、Chunk的位置 Operation Log：如何处理并发的日志，如何确保日志安全...所以需要一种机制，来检查或者收回那些不一致的空间。 高可用策略 1、快速恢复。不管因为什么原因导致的服务终止，在数秒钟内恢复 2、块复制。...3、Master的复制以及Shadown，确保故障时文件的可读 数据一致性，一致性的信息存储在内存中，读取文件时进行验证
论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.10120 代码地址：https://github.com/donnyyou/torchcv 该论文提出了一种有效且快速的场景解析方法。...语义流的灵感来自光流方法，该方法用于在视频处理任务中对齐相邻帧之间的像素。 在语义流的基础上，针对场景解析领域，构造了一种新颖的网络模块，称为流对齐模块（FAM）。...将FAM模块插入特征金字塔网络（FPN）框架，并构建名为SFNet的特征金字塔对齐网络，以快速准确地进行场景解析。 详细的实验和分析表明，提出的模块在提高精度和保持轻量化方面均有效。...方法 之前的方法中主流的做法是，通过双线性插值方法来进行上采样，并且以自上而下的方式将高级特征图逐渐融合为低级特征图，该方法最初是为对象检测提出的，最近用于场景解析或语义分割邻域中。 ?...此外，也可以将语义流的概念扩展到其他相关领域，例如全景分割等。 当然，这里面还要很多问题待探究，比如： 1、用于特征对齐的最优网络结构应该怎么设计？
写入时 vs 写入后 一种常见的处理方法先写入很多小文件，然后再合并成大文件以解决由小文件引起的系统扩展性问题，但由于暴露太多小文件可能导致不能保证查询的SLA。...在进行insert/upsert操作时，Hudi可以将文件大小维护在一个指定文件大小（注意：bulk_insert操作暂无此特性，其主要用于替换spark.write.parquet方式将数据快速写入Hudi...120MB，第二个配置值设置为100MB，则任何大小小于100MB的文件都将被视为一个小文件，如果要关闭此功能，可将hoodie.parquet.small.file.limit配置值设置为0。...假设配置的hoodie.parquet.max.file.size为120MB，hoodie.parquet.small.file.limit为100MB。...数据文件中的记录数由hoodie.copyonwrite.insert.split.size（或者由之前的写入自动推算每条记录大小，然后根据配置的最大文件大小计算出来可以插入的记录数）决定，假设最后得到的该值为
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