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（继续Postgresql技术内幕学习） 前面几节已经把XLOG所需的数据注册到内存中了，下面开始组装XLOG。 XLogRecordAssemble完成日志组装，处理页面数据Block部分，把registered_buffers中的数据进行二次加工。 /* * Assemble a WAL record from the registered data and buffers into an * XLogRecData chain, ready for insertion with XLogInser
可靠数据传输对于应用层、传输层、链路层都很重要，是网络领域的Top10问题。 对于传输层来说，由于相邻的网络层是不可靠的，所以要在传输层实现可靠数据传输（rdt）就比较复杂。 那么我们来了，究竟怎样才是可靠？
"noisy neighbour"问题的存在时间比云要长，这个词是在互联网技术资源共享开始的时候创造的。造成这种情况的原因通常是共同租户对资源施加了太多的压力，特别是在灵活的云计算中。当一个租户的性能由于另一个租户的活动而下降时，就会出现noisy neighbour问题，当下的云原生同样支持多租户应用场景，因此在同一台服务器上运行的业务（如业务应用程序）也会相互干扰。经典的场景是在线和离线业务负载的混部。如果没有隔离，离线应用程序会经常影响在线业务。当非关键业务的离线应用干扰关键的在线业务时，就称为“noisy neighbor”。如何解决这种问题？这就是本文的key。
最近也是用了几天时间读了一下top-down中运输层的可靠数据传输原理，之后看了一下科大的网课。其中的内容也是相当多，一节课的内容足足学了几天。在写这篇文章前，关于计网我从来没写过以书中知识为内容的博客，因为在之前的第一章总述以及应用层的学习中，计网都给我一种知识点很零碎的感觉，第一章相当于是把整本书的内容做了一个缩略的介绍，之后是应用层，应用层有很多协议，每个协议都有自己的知识点，所以没办法一条线把它们串起来。
newbuffer在registered_buffers[0]中记录，挂两个rdata
作者 Werner Schuster译者 李明（nasi） 作为Aptana IDE的一部分，RadRails目前已经发布了1.0版本。作为一直以来流行的Rails开发工具，新版本的RadRails为Ruby和Ruby on Rails的开发者都新增了有用的特性。这里有一个RadRails、Netbeans和CodeGears的3rdRail的特性完全比较，从比较中可以看出RadRails在重构（refactoring）和性能剖析（profiling）方面更胜一筹。另一个RadRails的特性是Rails
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二者都是在IP提供的服务的基础之上提供服务（IP提供的服务：best effort） 二者都不能提供的服务：
在这篇文章中,我们仅考虑在一般情况下可靠数据传输的问题，仅考虑单向数据传输的情况，即数据传输是从发送方到接收方的。可靠的、双向数据传输(即全双工数据传输)的情况从概念上讲是一样的。本节主要目的是帮助大家理解TCP的可靠数据传输机制。
大家好，我是冀博，目前负责新一代数字化企业云平台 “The Platform” 的测试工作，很荣幸有这次机会和大家分享交流，今天向各位分享的主题是《DevOps之自动化测试》，主要包括以下几部分内容：
在了解了菜单和命令之后，我们接下来的几篇文章将以自定义编辑器为主题。在开发程序的时候，我们可以用文本编辑器来编写程序代码，并且实际上我们可以用文本编辑器完成所有的开发工作，但我们通常不这么做，因为在visual studio中有很多可以提高我们效率的编辑器，例如winforms编辑器和asp.net的页面编辑器。
您将使用称为 E1000 的网络设备来处理网络通信。 对于 xv6（以及您编写的驱动程序），E1000 看起来像是连接到真实以太网局域网 (LAN) 的真实硬件。 实际上，您的驱动程序将与之通信的 E1000 是由 qemu 提供的仿真，连接到同样由 qemu 仿真的 LAN。 在这个模拟 LAN 上，xv6（“guest”）的 IP 地址为 10.0.2.15。 Qemu 还安排运行 qemu 的计算机出现在 IP 地址为 10.0.2.2 的 LAN 上。 当 xv6 使用 E1000 向 10.0.2.2 发送数据包时，qemu 会将数据包传送到您正在运行 qemu（“主机”）的（真实）计算机上的适当应用程序。(就是qemu模拟器传递数据到真实的计算机中)
1. 首先创建一个GeoRaster的表，这是一个普通的二维表。该表中存储了SDO_GEORASTER对象。
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1）安装RUBY： 从http://www.ruby-lang.org/en/ 下载 ruby182-15.exe，安装Ruby。 ruby -v 看是否安装成功。 2）安装RAILS框架 ： gem install rails –remotes rails -v 看版本号号，看是否安装成功。 3）安装 J2SDK 和Eclipse： 我安装了语言文件，用eclipse.exe -nl zh 实现中文化。 环境变量： ＰＡＴＨ：C:/j2sdk1.4.2_02/bin
MPAM（Memory System Resource Partitioning and Monitoring）[1]特性用于解决混部业务时由于共享资源竞争带来的性能下降问题，MPAM 作为继 x86 RDT[2]技术后的另一个针对 CPU 访存系统资源隔离的全新特性倍受关注，相比其他架构的类似特性，Arm64 架构下的 MPAM 特性采用全新的确定性流控方式，控制手段更加丰富，控制对象覆盖更广，目前在鲲鹏服务器上的应用取得了良好的结果。
本篇是第三章传输层（书中翻译为运输层，故下面运输层和传输层可能会同时出现，anyway反正一个意思），主要关注TCP和UDP，还有注意拥塞控制
纳米级金属有机框架（nMOF）是用于放射疗法-放射动力疗法（RT-RDT）的出色的放射增敏剂。芝加哥大学林文斌教授团队报道了Hf-DBP nMOF的表面修饰，用于疏水性小分子toll样受体7激动剂咪喹莫特（IMD）和亲水性大分子抗CD47抗体（αCD47）的共递送调节和逆转肿瘤中的免疫抑制。IMD将免疫抑制性M2巨噬细胞重新极化为免疫刺激性M1巨噬细胞，而αCD47阻断CD47肿瘤细胞表面标志物以促进吞噬作用。
计算机网络复习思维导图 于2021年11月30日2021年11月30日由Sukuna发布 第一章 📷 第二章 📷 第三章(rdt3.0 中收到错误ACK什么都不管还是等待ACK) 📷 第四章 📷 第六章 📷
任务：实现e1000_transmit和e1000_recv，使得网络驱动能够发送和接收数据包。
前天PyImageSearch博主Adrian Rosebrock发表博文展示了使用Keras库利用深度学习技术进行疟疾检测的流程，并取得了超过目前文献的最好方法，值得大家参考。（昨天52CV-医学影像群里还有一位同学说如何做医学图像方面的毕设，这篇文章真是及时雨啊）
熟悉系统驱动与外围设备的交互、内存映射寄存器与 DMA 数据传输，实现与 E1000 网卡交互的核心方法：transmit 与 recv。
本文是来自FOSDEM 2020 Open Media devroom的演讲，演讲者是Collabora的Olivier Crête。从2007年开始，他就一直是一名活跃的GStreamer开发人员，最初从事VoIP和视频通话，而最近从事各种多媒体项目。演讲主题是如何选择视频网络流协议。
NRI 位于 containerd 架构中的 CRI 插件，提供一个在容器运行时级别来管理节点资源的插件框架。NRI可以用来解决批量计算，延迟敏感性服务的性能问题，以及满足服务SLA/SLO、优先级等用户需求，性能需求，比如通过将容器的 CPU 分配同一个 numa node，来保证 numa 内的内存调用。当然除了 numa，还有 CPU、L3 cache 等资源拓扑亲和性。
网络层解决了分组如何从一个网络到达另一个网络的路由问题（以子网为单位），但是分组如何在子网内部的相邻节点之间传输，链路层解决了这个问题。
Torvalds 本人不太想看到typedef文化占上风，但是维护自己代码的人通常有最后的发言权。
近期，CISA发布了一个新的ICS公告，称ThroughTek工具中存在高危漏洞（CVSS评级9.1分）。该漏洞可被攻击者利用，从而访问音频、视频源以及其他敏感信息，还可以欺骗设备、劫持设备证书。
lab6 实际上并没有想象中那么难，代码量很少，主要是需要理解网卡外设的运作方式。
数字化转型，对于 IT 技术厂商而言，是为企业提供更先进的基础设施、架构设计，以及将 AI、边缘等领域的前沿技术转化为生产应用。不过，对于千行万业的企业来说，数字化转型，是在不断变化和新增的商业场景下，如何让业务和应用创新，用 IT 和数字化手段，更敏捷地应对商业环境的挑战。
上一节我们总体介绍了一下手册中有关数据接收和传输的章节，本节借助上节的基础来完成lab的具体代码实现。
我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 翻译、编辑：Alex 技术审校：章琦 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 码率vs.分辨率 Easy-Tech #037# 在本文中，我们将讨论OTT领域中视频压缩和处理的基本问题：码率vs.分辨率，哪一个对视频流更重要？很多人都有此困惑，因为这两个因素会对编码器的输出产生深远影响。 你认为该如何选择？ 选择1080p还是720p？
集线器–单纯把几个机器连接在一起,碰撞域变大,集线器左边的元素会影响集线器右边的元素传递数据,但是集线器左边和右边就互联了
在DPDK使用meson管理后相对之前的编译方法已经变的简单和清晰了，为此我们简单介绍一下如何进行給21.11.1版本的交叉编译，如果对如何编译DPDK没有概念请参考：
您将使用名为E1000的网络设备来处理网络通信。对于xv6（以及您编写的驱动程序），E1000看起来像是连接到真正以太网局域网（LAN）的真正硬件。事实上，用于与您的驱动程序对话的E1000是qemu提供的模拟，连接到的LAN也由qemu模拟。在这个模拟LAN上，xv6（“来宾”）的IP地址为10.0.2.15。Qemu还安排运行Qemu的计算机出现在IP地址为10.0.2.2的LAN上。当xv6使用E1000将数据包发送到10.0.2.2时，qemu会将数据包发送到运行qemu的（真实）计算机上的相应应用程序（“主机”）。
一篇全文47页的ICLR文章，真的看不完。作者提出了一种新的等变子图聚合网络（ESAN）来改善图网络的表达能力，使之能完成WL测试。与以前的工作最大的差异在于在解决问题的同时也能减小运算空间和内存消耗，并且也能够通过与GCN，GIN这种常见网络结合，提高它们的准确率。
工作流中的代码注入导致SharePoint RCE (CVE-2020-0646)
由于开始要搭建一个java + python的服务，java端提供数据库增删改查逻辑供python端调用，第一时间想到了用REST（Representational State Transfer）进行交互
输入 file ./kernel/kernel载入符号表,然后target remote loaclhost:26000即可:
11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯正式宣布开源其全场景在离线混部系统Caelus。 Caelus由腾讯大数据团队联合腾讯多个业务部门共同研发，旨在解决大数据资源缺口问题，通过Caelus在离线混部，扩充大数据任务可用资源，发挥空闲资源更大价值。在腾讯内部，Caelus混部方案已经被大规模应用到广告、存储、大数据、机器学习等多个业务，平均提升30% 资源利用率，节省了上亿成本。 近年来，随着互联网业务的发展，大数据类任务的资源需求呈指数级增长，资源成本问题突出。但各大权威机构的调研数据显
Github：https://github.com/containerd/nri.git
导读 / Introduction 11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯正式宣布开源全场景在离线混部系统Caelus。 Caelus由腾讯大数据团队联合腾讯多个业务部门共同研发，旨在解决大数据资源缺口问题，通过Caelus在离线混部，扩充大数据任务可用资源，发挥空闲资源更大价值。在腾讯内部，Caelus混部方案已经被大规模应用到广告、存储、大数据、机器学习等多个业务，平均提升30% 资源利用率，节省了上亿成本。 近年来，随着互联网业务的发展，大数据类任务的资源需求呈指数级增长，资源成本问题突
新一代视频编码标准，包括高效视频编码HEVC和音频视频编码标准AVS2近年来已被提出以进一步提高H.264/AVC编码标准的压缩性能。在相同的主观视觉的前提下，HEVC相比其上一代编码器H.264/AVC实现了大约40％的比特率降低。更加复杂的编码树结构和高级运动矢量预测之类的新技术已经在压缩比方面带来了很大的改进，但是它们也导致复杂度的显著增加。因此，作为HEVC标准的正式提供的参考软件，HM一般只用于验证压缩算法，由于其过于复杂而难以直接应用于实际应用。
2021年9月29日，JCIM上发表了有关酶促反应模板提取和评分的文章："EHreact: Extended Hasse Diagrams for the Extraction and Scoring of Enzymatic Reaction Templates"。
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