Zabbix全栈级监控之面向业务行为的监控 蔡翔华（Shawn沙恩），高效运维社区金牌讲师，国内首批ZCP，Zabbix中文手册及EXIN DevOps手册官方译者。...积极投入Zabbix社区建设，在多个技术大会上进行技术分享，有丰富的Zabbix开源监控平台的全栈式监控经验。...在软件测试领域，常常会使用Selenium来模拟用户的行为（鼠标操作、键盘操作、截图等），进行UI测试，确认相应的功能能否正常运作。...（用户使用Zabbix的行为，如添加hosts等），确保Zabbix相应的功能可以被使用正常。...叁 通过Zabbix Web Scenario实现面向业务行为的监控 ? 那么在Zabbix平台中，我们该如何通过Web Scenario来实现？ 1.
来源：PCS 2021 演讲者：Pavan C Madhusudana 内容整理：贾荣立 本文基于 VMAF 和 GREED 提出了针对不同帧率视频的全参考质量评价方法，并对多个数据集有较好的泛化能力。...目录 引言 方法介绍 VMAF GREED 实验 性能分析 与其他方法和模型的性能对比 对于特定帧率的视频质量评价 在其他数据集下的表现 结论 引言 在进行全参考视频质量评价的时候，常常会遇到无失真参考视频和失真视频帧率不同的情况...GREED GREED 模型基于视频帧率不同而带来的带通系数分布之间观察到的统计偏差。 当参考视频 和失真视频 的帧率不同时，给先前的全参考质量评价技术的应用带来了一定的困难。...性能分析 与其他方法和模型的性能对比 对于现有的全参考质量评价模型，需要参考视频和失真视频有相同的帧序列，因此对于有不同帧数的视频对，需要首先采用帧补全的处理，再进行评价。...在其他数据集下的表现 为了评判该模型对于非高帧率数据的泛化能力，采用了其他三个 VQA 数据集：LIVE-VQA、CSIQ-VQA 和 LIVE-mobile 进行评价，这些数据集的参考视频和失真视频具有相同的帧率
; } }); } - (instancetype)MCInit { id __self = [self MCInit]; if (self) { // 需要改变字体的大小...，和一些其他的设置 self.font= [UIFont systemFontOfSize:10]; self.backgroundColor = [UIColor orangeColor]...，和一些其他的设置 self.font= [UIFont systemFontOfSize:10]; self.backgroundColor = [UIColor redColor];...，和一些其他的设置 self.font= [UIFont systemFontOfSize:10]; self.backgroundColor = [UIColor blueColor];... } } 修改字体（在设置的字体上＋n号） - (void)setconanFont:(UIFont *)font { NSLog(@"调用了"); [self setconanFont
/httpclient #高并发Http客户端 ./httpserver #高并发Http服务器 #浏览器访问:http://127.0.0.1:8888 ..../server #高并发服务器框架 全部源文件 src/socket_os.h src/socket_os.c src/opensocket.h src/opensocket.cpp src/wepoll.h...fd加入到poll成功以后，该socket的任何消息可以通过线程Id，发到对应的HttpClient。 HttpClient对象接收到socket的open消息后，向服务器发送http报文。...模式设计高并发HttpServer。...); body_.pop_back(); return true; } } return false; } 4.设计一个高并发服务器框架
Yandex近日开放了内部的自然语言理解课程。 这是一个基于GitHub的课程，涵盖嵌入、sequence-to-sequence、注意力模型等一系列主题。...课程包含视频讲座，PPT，每周的jupyter的作业（colab友好）和大量的链接，非常具有实用性，在Reddit机器学习板块获得高赞。 ?...经典的文本表示方法：BOW、TF-IDF。神经方法：嵌入、卷积、RNN 研讨会：使用卷积神经网络进行薪酬预测;；解释网络预测。...Pointer networks；用于分析的注意力模型。...，过去3年基于NMT开发的应用程序，以及该领域的一些开放性问题。
在这个全民抗疫的特殊时期，今年的春节返潮来得比往年迟了许多。如今不少企业结束了远程办公，开始陆续复工，一时间，无论是重点防控的机场、火车站，还是学校、企业、社区等密集型场所，都安排了密集的防疫驻扎点。...所以这次的疫情防控，在 AI、物联网等技术的发展与支撑下，红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网，同时又保证了在全面排查下出行的高效性。 那么在这样严峻的环境下，拥有相关技术的企业做了些什么？...高精准无感人体测温系统+ AI，为防疫溯源做万全保障 在疫情发生后，澎思科技迅速结合自身在 AIoT 领域的技术优势，推出了澎思智能无感人体测温系统。...在这场严峻的疫情面前，我们能做的除了自身的防护措施外，作为开发者还需要思考的是：如何结合自身优势，迅速运用技术为防疫做出一点贡献？在这类型的疫情下，有哪些技术可以发挥作用？...技术关键词：AI、计算机视觉、行人重识别、AIoT、全栈AI技术、计算中心、云边联动、多场景、解决方案全景图、智能前端硬件、边缘节点、指挥调度、分析研判、智能预警
OpenHttps OpenHttps是一款Actor模式、组件设计的高性能、高并发的超轻量、超迷你的跨全平台Https框架。...作为一款C++的Http框架需要满足几点： 高性能、高并发和跨全平台； Actor模式、组件设计和状态机设计； 任意组装，实现各种超难度的网络通信。 由于C++后端开发不适合协程，协程不在考虑范围。.../helloworld 技术特点 OpenHttps的技术特点： 跨全平台设计，此服务器框架可以运行在安卓和iOS上。...Actor模式和组件设计，可以非常容易实现高并发和分布式。也可以通过配置文件去定制业务和启动服务。 一条线程一个actor，一个actor由多个组件组装。用玩积木的方式去做服务器开发。...需要采用UDP方案，而Http协议天生适合UDP通信，由于涉及违法行为，不会提供任何代码。
华为最新发布的HarmonyOS 5.0（Next）作为一款完全自主的第三大手机操作系统，不仅实现了全栈自研，更在技术架构和生态体验上实现了颠覆性升级。...GeometryReader的使用（加分项） GeometryReader组件可以在布局过程中实时获取父容器的尺寸信息，这对于实现复杂的自适应布局非常有用。...这对于实现更加复杂和自适应的布局非常有帮助，特别是在设计如瀑布流这样需要动态调整子项位置的组件时。 GeometryReader 示例 首先，我们需要明确 GeometryReader 的使用场景。...在瀑布流组件中，我们可能不需要直接在 GeometryReader 内部实现瀑布流逻辑，因为瀑布流的核心是动态计算和分配子项位置，这通常在组件初始化或数据更新时完成。...然而，GeometryReader 可以用于确保瀑布流组件能够正确响应其父容器尺寸的变化。
这个链路有以下四个痛点： 更新成本高：Hive 表最细的更新粒度是分区级，需要先扫出分区的全量数据，关联这次更新的增量数据得到这次的全量数据并覆盖原来的分区。...因此，支持全量初始化任务和增量同步任务的并行，不需要等全量初始化任务完成后再去调度增量同步任务。...每次活动DAU 是一个非常重要的指标，人群圈选业务是根据用户的历史行为来圈选出一些潜在的目标用户。历史方案是基于天级离线数据和小时级离线数据组合计算生成。...宽表模型是指把业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张大宽表。宽表模型因为结构简单，模型可复用度高，数据访问效率等优势，广泛地使用在 BI 和 AI 场景。...支持 Partial Insert：写入任务不需要指定表里的所有列，允许只插入表里的部分。
OpenServer OpenServer是一款超轻量、超迷你、Actor模式、组件设计的高性能、高并发的跨全平台服务器框架。...OpenLinyou致力于C++跨平台高并发高性能服务器框架开发，全平台设计，支持windows、linux、mac、安卓和iOS等平台，可以充分利用各平台的优势和工具，在VS或者XCode上开发写代码...： 跨全平台设计，此服务器框架可以运行在安卓和iOS上。...Actor模式和组件设计，可以非常容易实现高并发和分布式。也可以通过配置文件去定制业务和启动服务。 一条线程一个actor，一个actor由多个组件组装。用玩积木的方式去做服务器开发。...尽管OpenServer::StartServer会返回这个Server对象指针，但是不要轻易修改它的属性数据，因为它的属性数据由它所在的线程管理。
使用 GeometryReader 获取 GeometryProxy 提供了 safeAreaInsets 属性，开发者可以通过 GeometryReader 获取视图的 safeAreaInsets。...Color.blue Text("Hello world").foregroundColor(.white) } .ignoresSafeArea() // 全方向忽略安全区域...: [.bottom, .trailing]) // 横向扩展.ignoresSafeArea(edges:.horizontal) 使用起来非常直观、方便，但为什么视图会在有键盘输入时出现不符合预期的行为...，但并不完全符合预期行为。...image-20211120165303239 利用 safeAreaInset，可以让 List 在自定义的 TabBar 中表现同系统 TabBar 一致的行为。
当卷积层作为模型第一层时，必须提供此参数，否则不需要 示例1：构建一个CNN，输入层接受的是 $200 \times 200$ 像素的灰度图片；输入层后面是卷积层，具有 16 个过滤器，宽高分别为 2；...新的卷积层有 32 个过滤器，每个的宽高都是 3。在进行卷积操作时，希望过滤器每次移动1个像素。并且希望卷积层查看上一层级的所有区域，因此，不介意在进行卷积操作时是否超过上一层级的边缘。...如果说，卷积层通过过滤器从高维数据中提取特征，增加了输出的深度（特征数），那么，最大池化层的作用是降低输出维度（宽高）。...最终，高维的空间信息，逐渐转换成 1 维的特征向量，然后连接全联接层或其他分类算法，得到模型输出。 ?...这里设置的 (32, 32, 3) ，表示输入图片需要是宽高为 32 像素的 RGB 彩色图片。
导读：美团外卖数据仓库主要是收集各种用户终端业务、行为数据，通过统一口径加工处理，通过多种数据服务支撑主题报表、数据分析等多种方式的应用。...具体各层细节在文章接下来的内容会展开来讲。 ③ 主题标准： 根据数仓每层的特性使用不同的主题划分方式，总体原则是：主题内部高内聚、不同主题间低耦合。...集团数据：包含集团业务数据、集团公共数据，特点是数据安全要求高。目前公司建立了统一的安全仓，用于存储跨 BU 的数据，同时定义权限申请流程。...多维明细不需要关联实体行为，只需要识别出实体之后圈定商家属性信息作为分析边界； 丰富对象属性：提取商家属性信息，比如商家的品类信息、组织结构信息等 以上信息就形成了一个由商家主键和商家多维信息组成的商家实体的多维明细模型...数据建设： 数据建设主要围绕以下几个方面： 数据全：我们希望我们的数据足够全，包括外卖的数据以及团购、点评的线下数据和外部采买的数据等，只要是外卖需要的数据我们都尽量采集过来 效率高：效率提升方面，我们刚刚提到我们的使用建模工具替代人工工作从而提高我们的效率
与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过中引入的转置卷积（transposed convolution）层实现的。...因此，模型输出与输入图像的高和宽相同，且最终输出的通道包含了该空间位置像素的类别预测。...该模型的最后几层包括全局平均汇聚层和全连接层，然而全卷积网络中不需要它们。...最后，我们需要将要素地图的高度和宽度增加32倍，从而将其变回输入图像的高和宽。...我们可以看到如果步幅为 ，填充为 （假设 是整数)且卷积核的高和宽为 ，转置卷积核会将输入的高和宽分别放大 倍。
与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过中引入的转置卷积（transposed convolution）层实现的。...因此，模型输出与输入图像的高和宽相同，且最终输出的通道包含了该空间位置像素的类别预测。...该模型的最后几层包括全局平均汇聚层和全连接层，然而全卷积网络中不需要它们。...最后，我们需要将要素地图的高度和宽度增加32倍，从而将其变回输入图像的高和宽。 回想一下卷积层输出形状的计算方法： 由于且，我们构造一个步幅为32转置卷积层，并将卷积核的高和宽设为64填充为16。...我们可以看到如果步幅为s，填充为（假设是整数)且卷积核的高和宽为，转置卷积核会将输入的高和宽分别放大倍。
这样做就引发另外一个问题，这个页面的video的宽度是自适应，意思就是宽度和高度会随着屏幕的宽度等比缩放，那么覆盖在video上面这个的高宽也不能是固定的，也要跟着video等比缩放。...我们的视频1比例是580X386,所以padding-top的值为386/580=66.55%。实现代码如下： ? 第二个就是两个视频连续播放的问题（中间不需要触发）。 ?...我们的需求是用户进到页面，当页面滚动一定高度之后，开始播放视频1，视频1播放完毕，不需要用户手动触发接着播放视频2。...转化到前端的逻辑：用户滚动页面一定高度之后，要连续播放视频1,2 中间用户是没有用户触发行为的。...点击页面时会出现“点透”的BUG，页面上的任何触屏事件都捕获不到，就是触屏事件全被看不到的video抢去，解决方法就在video隐藏的时候设置 width:1px; height:1px; 等到播放的时候再设置成全屏的宽高
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 乘法的运算过程 人们日常习惯的乘法是十进制，但计算机实现起来不方便。首先，需要记录9×9乘法表，每次相乘去表中找结果；其次，将竖式相加也不方便。...但二进制却十分方便，冯·诺伊曼在《关于ENDVAC的报告草案》中说“二进制可以极大简化乘法和除法运算。尤其是对于乘法，不再需要十进制乘法表，也不需要两轮的加法”。...二进制乘法运算过程 观察这个式子，可以发现我们并不需要乘法表，如果乘数位为0，就在中间过程中全补零，如果乘数位为1，就在中间过程补被乘数。...，高4位补零，Product = 0....观察上面这个图，我们可以发现如下可以优化的地方： “被乘数寄存器”有8位宽，但其中有效位始终只有4位 “乘数寄存器”是4位宽，但其中有效数字每周期减少1位 “乘积寄存器”是8位宽，但初始时有效位只有4位且每周期增加
感受野 以实心网格为参考，表征的是每个像素对于中心像素的重要性分布情况： 网格内部的重要性高 网格外部的重要性低 高宽为k的窗口称之为感受野 ?...填充padding 经过卷积运算后的输出O的高宽一般会小于输入X的高宽，有时希望输出O的高宽能够与输入X的高宽相同，从而方便网络参数的设计，残差连接等。...为了让输出O的高宽能够与输入X的相等，一般通过在原输入X的高和宽维度上面进行填充(Padding)若干无效元素操作，得到增大的输入X′。 ? ? ?...，卷积核的大小 k，步长 s， 填充数 p(只考虑上下填充数量ph相同，左右填充数量pw相同的情况)以及输入X的高宽 h/w 共同决定 \mathrm{h}^{\prime}=\left|\frac{...=1), # 第一个卷积层，16个3*3的卷积核 layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), # 高宽各减半的池化层 layers.ReLU()
举一个例子，输入图像尺寸5*5*3（宽/高/通道数）,卷积核尺寸：3*3*3（宽/高/厚度），步长：1，边界填充：0，卷积核数量：1。...），图像的高宽尺寸如下公式： （5-3+2*0）/1 +1 = 3 所以，卷积后的特征尺寸为：3*3*1（宽/高/通道数） 3.AlexNet中的卷积层： 在AlexNet中，卷积层是上图所示的C1...我们按照上面的说明，推导下每一层的卷积操作： 输入层：224*224*3 C1：96*11*11*3 （卷积核个数/宽/高/厚度） C2：256*5*5*48（卷积核个数/宽/高/厚度） C3：384...*3*3*256（卷积核个数/宽/高/厚度） C4：384*3*3*192（卷积核个数/宽/高/厚度） C5：256*3*3*192（卷积核个数/宽/高/厚度） 针对这五层卷积，说明一下三点： 1...96*11*11*3(卷积核个数/宽/高/厚度) 34848个 C2：256*5*5*48（卷积核个数/宽/高/厚度） 307200个 C3：384*3*3*256（卷积核个数/宽/高/厚度） 884736
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 《张鑫旭的CSS深入理解之absolute》学习笔记 绝对定位的特性 绝对定位与浮动相似，都有破坏性和包裹性。...浮动的一些应用场景中也可用绝对定位替代 绝对定位的行为表现 无依赖绝对定位元素 在未手动定位的情况下，绝对定位元素有以下特性 去float化 – float属性将会失效 跟随性 – 根据原有位置脱离文档流放置...可应用于宽高自适应 有固定width/height，绝对定位拉伸失效 固定width + left + right，相当于元素有了一个固定宽度，这时使用margin: auto可达到居中效果 总结 绝对定位相对于包含块定位...利用绝对定位元素脱离文档流的特性，使用动画可以避免大范围的回流和重绘。 绝对定位元素拉伸实现宽高自适应，可应用于大范围的布局。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/107149.html原文链接：https://javaforall.cn
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