虽然更小的团队绝对可以为每位工程师提供一个运行在他们的笔记本电脑上的生产集群的副本，但这种方法的可扩展性非常糟糕，并且在本地复制上花费的时间更好地用于创建可以由整个团队共享并从开发的第一天开始安全用于测试的预发布环境...突然，我们有责任维护用于本地复制的Dockerfile，开发人员必须更新它以了解其更改是否与其他服务一起使用。
虽然这可能适用于一个由三个开发人员和一只宠物仓鼠组成的团队，但它无法扩展到更大的团队。这就像在一个整个办公大楼只有一个浴室的情况下——混乱是不可避免的。 2....这种方法类似于生产环境中的金丝雀部署，但应用于演练环境。 主要优势在于开发人员可以共享环境而不会影响彼此的工作。
我们甚至可以将它用于时间序列分析，虽然有更好的技术。在这篇文章中，我想向您介绍动态模式分解 (DMD)，这是一种源自我的研究领域：流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...我研究的一个关键目标是确定此类流动的低阶模型，我们可以将其用于快速预测或反馈控制。然而，先决条件是对数据进行良好的低维嵌入。这就是 DMD 出现的地方。...1 级模型捕获速度场中的大部分动态，而 2 级模型需要用于温度。 尽管问题中有大量的自由度，但动力学的内在维度是 3。一个是速度，两个是温度。...自从十年前引入流体动力学 [2, 3] 以来，DMD 已被证明是一种极其通用且强大的框架，可用于分析由高维动力学过程生成的数据。它现在经常用于其他领域，如视频处理或神经科学。还提出了许多扩展。...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合，以进一步降低计算成本和数据存储 [5]，或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。
沙箱包含一个单一的、类似生产的预生产环境，它结合了隔离测试的优势和共享设置的效率。
问题背景一名 Android 开发人员遇到了一个问题，当使用 HttpPost 向其 Python CGI 服务器提交数据时，程序会无限期地挂起，直到开发者长按模拟器上的返回按钮并强制退出程序。...解决方案首先，确保您的 Android 设备和 Python CGI 服务器都已正确配置并可以相互通信。其次，将请求执行移出 UI 线程。...AsyncTask to execute the POST request.new HttpPostTask().execute();在修改后的代码中，HttpPostTask 类是一个 AsyncTask，用于在后台线程中执行
在软件构建过程中，我们需要为某些对象建立 一种“通知依赖关系” —-一个对象发(目标对象)的状态发生改变，所有依赖的对象(观察者对象)都将很好的得到通知。如果这...
不过等一等，这么好用的action有一个弱点，它不适合size比较的element。举个例子来说吧。请看下面这段代码： ... ...
SAP MM里的ERS功能不适用于供应商寄售采购模式 今天收到了一个做零售行业项目的SAP同行的问题，客户问她是否可以在供应商寄售采购流程里启用SAP的ERS功能。...笔者在网上也查了资料，很多SAP同行的意见跟我一致，都是认为ERS功能只适用于正常采购模式，而不适用于供应商寄售采购模式。 聪明的你，有什么好的建议呢？ -完- 写于2022年1月11日晚。
贡献主要有三点： (i) 一种有界校正技术，用于防止在FAST检测中将大量非角点误标为角点，从而提高SLAM的准确性。...(ii) 一种新颖的金字塔剪枝与聚合（PyCA）技术，通过利用GPU设备，在高速处理时提取鲁棒特征，同时抑制冗余特征。...角点检测中的有界校正 在FAST角点检测方法中，每个图像像素周围的一个被称为Bresenham圆的区域（半径为3，长度为16像素）被用于计算连续的暗像素（Nd）和亮像素（Nb）的数量。...PFA在GPU上运行，避免了CPU和GPU之间的内存传输，提升了效率，特别是在核心资源有限的设备上如Jetson。...即使在多尺度和立体场景下，Jetson-SLAM在Jetson设备上也大幅超越了许多知名的SLAM方法。
关联规则挖掘最常用于营销，特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。 我们这里假设学校建立了一个在线学习的网站，通过学生将课程添加到课程列表（虚拟购物车）来评估不同的课程。...但是关联规则不受因变量个数的限制，能够在大型数据库中发现数据之间的关联关系，所以其应用非常广泛，但是他是否可以应用于所有系统呢？Apriori并不是适用于所有类型的数据集。...Apriori algorithm为什么不适用于某些产品 下面我们使用一个电子商务平台的事件数据【查看，添加到购物车，购买】，包括所有的电子品牌。其目的是确定影响购买几种产品的不常见规则。...Apriori算法不适用于所有类型的数据集，它适用于产品很多，并且有很大可能同时购买多种产品的地方，例如，在杂货店或运动器材商店或百货商店等。
它在稳定版本中添加了两个新设备，这些设备没有进入 v22.06 的原始版本。 它还具有一些不错的稳定性改进，并添加了新的百万像素和后处理更改，以提高 PinePhone 上的图像质量。...对于运行（接近）主线内核的设备（它们通常具有有效的 GPU 加速），建议使用 Phosh、Plasma Mobile 和 Sxmo。...由于缺乏 DRM 支持（仅在主线内核中支持），Phosh 和 Weston 目前无法在运行下游内核的设备上工作。...如果没有工作硬件加速，它也不能在主线设备上工作；但是，在解决此问题方面取得了一些进展 - 请参阅 pmaports issue #948。...此外，Phosh、Plasma Mobile、Glacier 和其他“现代”用户界面对于资源受限的设备（例如 RAM 很少或 CPU/GPU 功能较弱的设备）来说可能太重了 对于 SBC 或 Raspberry
MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer』，由苹果公司提出《MobileViT》，轻量、通用、适用于移动设备的...为此，作者提出了MobileViT，一种用于移动设备的轻量级通用视觉Transformer。 实验结果表明，MobileViT在不同的任务和数据集上显著优于基于CNN和ViT的网络。...许多现实的应用需要视觉识别任务(如目标检测和语义分割)在资源受限的移动设备上实时运行。因此，用于这类任务的ViT模型应该是轻量级和低延迟的。...移动视觉任务需要轻量、低延迟和精确的模型，以满足设备的资源限制，并且是通用的，因此它们可以应用于不同的任务（例如，分割和检测）。...2.2. Multi-Scale Sampler For Training Efficiency 在基于ViT的模型中，学习多尺度表示的标准方法是微调。
本文主要介绍了zabbix进行数据库表分区的方法： 在系统监控中，zabbix已经代替了nagios+cacti，zabbix以其良好的图形展示和高度自定义赢得...
防盗声明：其他网站发现均为盗版 本文唯一链接：https://blog.csdn.net/weixin_44331765/article/details/12...
DNS Server 可以维护和管理本地 DNS 域名系统，能够提供可靠的域名解析的服务，促进网络设备与网络服务之间的通信。
第二折，硬件与内容不适配， 我们需要做的是不放弃、敢抛弃 众所周知，2015年还是VR发展的早期阶段，好的头显设备也不太多，当时大多的VR内容企业在开发内容时，所基于的硬件载体基本都是Oculus的头显...第三折， “风口”论不适用于脚踏实地的创业者 可能很多人对超凡视幻的理解是，这是一个研发VR游戏的公司，毕竟超凡视幻目前在行业内对外的宣传途径多为VR游戏。
一个潜在的原因是，图像级预训练可能过度适用于整体表示，无法了解图像分类之外的重要属性 。 本文的目标是开发与目标检测相一致的自监督预训练。在目标检测中，检测框用于对象的表示。...基于此，作者提出了一个对象级自监督预训练框架，称为选择性对象对比学习（Selective Object COntrastive learning， SoCo），专门用于目标检测的下游任务 。...因此，作者设计了一个新的预训练任务，用于学习与目标检测兼容的对象级视觉表示。具体而言，SoCo构造了对象级视图，其中相同对象实例的尺度和位置得到了增强。...2.2 Data Preprocessing Object Proposal Generation 受R-CNN和Fast R-CNN的启发，作者使用选择性搜索为每个原始图像生成一组对象proposal...分别使用在线网络和目标网络提取它们，如下所示： 在线网络后添加了一个projector 和 predictor 用于获得潜在嵌入，θ和θ都是双层MLP。目标网络后仅添加projector 。
文章未申请原创，未经过本人允许请勿转载 摘要 本文提出了一种模块化、云原生设计的长期3D建图框架，其核心优势在于同时支持手持式设备与机器人搭载的3D LiDAR建图系统。...首先与传感器配置无关的动态点移除算法可为手持式设备与机器人系统构建干净的静态3D地图。...通过手持式商用LiDAR设备和开源机器人LiDAR SLAM算法进行了大量实验，验证了各模块及整体框架的性能。...图6显示，本方法在手持设备数据中精确移除动态目标（如行人），而ERASOR误检静态树木。 图6. 在SemanticKITTI和XGrid数据集上的动态物体移除。蓝色点为静态点，红色点为动态点。...总结 本文提出了一种通用、模块化且与传感器无关的长期3D建图框架，支持手持与机器人LiDAR设备。动态目标移除生成干净地图，多会话对齐实现自动配准，变化检测与版本控制实现高效地图管理。
演讲要点 技术的发展永远是在不停的波峰波谷之间徘徊 现在属于人工智能巨大变革之前的一个蛮荒时代 明年一季度AIGC技术创新会相对稳定，不会陷入到论文都看不过来的程度 调用API的大模型商业模式不适用于未来
文章目录 一、数据处理类型 二、传统数据库技术 三、传统数据库 不适用于 分析型 ( DSS 决策支持系统 ) 应用 原因 四、事务性处理 与 分析型处理 性能特性不同 五、数据集成问题 六、数据集成问题...事务处理方面 ; 发展阶段 : ① 网状数据库 , ② 层次数据库 , ③ 关系数据库 ; 不适合分析型应用 : 传统数据库很重要 , 扔发挥着重大作用 , 但是在分析型应用中 , 使用数据库存储数据不太适合...; 数据库 不适合 分析型应用 ( DSS ) : 数据库的三级模式 : 内模式 , 外模式 , 模式 ; 外模式 : 任何数据库应用都是 建立在外模式之上的 , 需要进行编程实现 ;...这样效率很低下 ; 数据仓库引入 : 如果有一个系统已经将上述 模型 与 方法 实现好 , 可以支持成千上万个应用 , 不用为每个单独的应用编写程序 ; 这里就引入了数据仓库 ; 三、传统数据库 不适用于...分析型 ( DSS 决策支持系统 ) 应用 原因 ---- 事务处理环境 不适用于 分析型 ( DSS - Decision Support System 决策支持系统) 应用原因 : 事务性处理 与
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