XX系统，通过FTP给客户实时传送文件，正常逻辑是客户收到文件后，自动删除FTP服务器上的本地文件，但经常出现文件已经推送了，客户没删除文件的情况。每个文件其实是很小的，可能几K，但是量很大，1天几万个，以至于时间久了，本地积的文件就会很多。我们不说让客户怎么排查问题，单就这个现象，如果积了几百万的小文件，我们能做些什么？你可能会说，删了啊，确实应该删了，但是小文件多了，会产生什么影响？如果直接rm，你认为行么？
本节主要学习: 详细分析UBOOT中"bootcmd=nand read.jffs2 0x30007FC0 kernel;bootm 0x30007FC0" 中怎么实现bootm命令启动内核.
本文介绍了从裸机程序、操作系统和硬件抽象层三个方面分析Linux内核，并详细介绍了Linux内核的初始化过程、进程管理、内存管理、设备驱动、中断处理、性能优化等方面的知识。
Uboot 1.16/lib_arm/board.c中start_armboot()函数调用/common/main.c中main_loop()函数，在main_loop()中有uboot启动内核的代码：
首先要明确：uboot目标是从flash读出内核（nand read.jffs2 0x30007FC0 kernel;），启动它（bootm 0x30007FC0）。
在上一篇云硬盘性能分析的教程中，为大家介绍了如何评测云硬盘的读写性能。但是，我们使用硬盘，从来不是直接读写裸设备，而是通过文件系统来管理和访问硬盘上地文件。不少朋友询问，文件系统该如何对比，又该如何选择呢？
生活中常用图片格式有BMP、PNG、JPG、GIF等。BMP图片的显示很简单，可以直接从图片文件里读取RGB数据进行显示.。PNG格式图片显示，直接调用libpng库里的接口函数解码显示；JPG格式图片也一样，调用libjpeg库的接口函数完成解码即可得到原始RGB数据完成显示；如果要在LCD屏上显示GIF图片，那么也是调用giflib库的接口函数完成解码显示。
/dev/sda1 xfs 1038336 177472 860864 18% /boot
有时候，市场的情绪会演绎到比较夸张的位置，其实很简单的指标就可以量化，比如过去20个交易日的累计涨跌幅，同时计算过去滚动涨跌幅的分位数就大致可以判断市场情绪。
本文介绍了如何编写一个简单的驱动程序，该驱动程序可以控制硬件设备。首先介绍了驱动程序的基本结构和组成，包括驱动程序、设备、设备文件、操作系统和硬件之间的交互。然后详细讲解了驱动程序的开发过程，包括设备树、设备驱动、设备驱动的加载和运行，以及如何使用驱动程序开发工具编写驱动程序。最后，介绍了驱动程序在实际开发中的应用，包括驱动程序开发中的常见问题和解决方法，以及如何在生产环境中部署驱动程序。通过本文的学习，可以加深对驱动程序的理解，掌握驱动程序开发的基本技能，为后续的驱动程序开发工作打下坚实的基础。"，"summary_detail":[{"title":"本文介绍了如何编写一个简单的驱动程序，该驱动程序可以控制硬件设备。","summary":"本文介绍了如何编写一个简单的驱动程序，该驱动程序可以控制硬件设备。首先介绍了驱动程序的基本结构和组成，包括驱动程序、设备、设备文件、操作系统和硬件之间的交互。然后详细讲解了驱动程序的开发过程，包括设备树、设备驱动、设备驱动的加载和运行，以及如何使用驱动程序开发工具编写驱动程序。最后，介绍了驱动程序在实际开发中的应用，包括驱动程序开发中的常见问题和解决方法，以及如何在生产环境中部署驱动程序。通过本文的学习，可以加深对驱动程序的理解，掌握驱动程序开发的基本技能，为后续的驱动程序开发工作打下坚实的基础。
删除static文件下的iconfont文件夹，再重新上传，就不会出现字体文件提示了。
操作系统的更新迭代速度非常快，基本上三五年就有个新版本出来，WIN10操作系统还是一个比较成功的系统，据说现在市场份额越来越大，XP的份额已经很小，WIN7的份额也在逐步减少，在最新的WIN10系统中，右下角有个日历控件，还是自带农历的，这个本地化做的蛮好的，鼠标移上去还有光晕背景效果，体验非常赏心悦目，于是打算用Qt也高仿一个。
最近这两天登陆服务器，发现用 wget 下载文件的时候提示“No space left on device”，而且连使用 tab 键进行补全时也会提示该错误。
在《监听风云 - inotify 介绍》一文中，我们介绍了 inotify 的使用。为了能更深入理解 inotify 的原理，本文开始介绍 inotify 功能的实现过程。
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
本文介绍了一种基于阈值的分割方法，通过计算相邻像素的相似度来将图像分割成多个区域。主要步骤包括：定义一个初始阈值，计算每个像素与其相邻像素的相似度，根据相似度更新阈值，并重复此过程直到所有像素都被归为一类。实验结果表明，该方法能够快速准确地分割出图像中的目标物体，同时保持图像的细节信息，具有较好的应用前景。
AI科技评论按：百度前段时间推出了语音合成应用 Deep Voice，AI科技评论也于近日回顾了百度在语音识别及语音合成的研究历程《从SwiftScribe说起，回顾百度在语音技术的七年积累》，但对于不了解TTS的同学们来说，要理解 Deep Voice 同样困难。 而前百度首席科学家吴恩达在 Twitter 上转发了MIT Dhruv Parthasarathy 的一篇medium 文章，其详细阐述了Baidu Deep Voice 的具体原理及操作方法。吴恩达表示，“如果你是语音合成的新手，那么这篇
1、创建文件夹： [root@izuf6ih01h8fzeziddwkfdz sm]# mkdir a 创建一个名为a的文件夹 2、创建文件： [root@izuf6ih01h8fzeziddwkfdz sm]# touch a.txt 创建一个名为a.txt的文件 3、移动文件（夹）(类似于剪切) [root@izuf6ih01h8fzeziddwkfdz log]# mv b sm/ 将文件（夹）b 移动到当前目录下的sm目录下 4、删除 [root@izuf
FFmpeg 裁剪过滤器 Crop Filter 可用于 裁剪 视频或图像 的特定区域 ;
转采样属于数字信号重建的范畴，整数倍的升降采样可以通过插值抽取+带限滤波的方法【1】，并且通过级联来实现任意比值的采样率转换。这里需要对奈奎斯特采样定理，以及数字信号时频关系有比较清晰的理解。还有一种方法是插值，插值的方法比较多，在参考里有一阶保持FOH、零阶保持ZOH、三次样条函数spline和sinc函数，引用的博文中有比较直观的分析和事例。那么在各大平台，最后都是用什么实现的resample重建呢？
RUN mkdir -p $MAC_PUBLISH_PATH && mkdir -p "$LOG_PATH" && rpm -ih /opt/jdk-7u55-linux-x64.rpm \
上一篇文章的留言中，薇薇同学提到了语音合成技术，这篇文章尝试对语音合成技术的技术原理进行介绍。
对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。
下面小编就为大家带来一篇php结合redis实现高并发下的抢购、秒杀功能的实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
第一种，简单实现 <?php $conn=mysql_connect("localhost","test","123456"); if(!$conn){ echo "connect faile
这是基于Linux系统开发板设计一个小项目-数码相册，在LCD屏上可以显示完成常见的图片显示，翻页、旋转、缩放等功能。
Jax 是谷歌开发的一个 Python 库，用于机器学习和数学计算。一经推出，Jax 便将其定义为一个 Python+NumPy 的程序包。它有着可以进行微分、向量化，在 TPU 和 GPU 上采用 JIT 语言等特性。简而言之，这就是 GPU 版本的 numpy，还可以进行自动微分。甚至一些研究者，如 Skye Wanderman-Milne，在去年的 NeurlPS 2019 大会上就介绍了 Jax。
将输入的视频的帧，以左上角为坐标的原点，剪切成x,y坐标开始的指定大小。 语法：
V站笔记 这里大概写了几个 比较优秀的注释！ /*** * .,:,,, .::,,,::. * .::::,,;;, .,;;:,,....:i:
python中的struct主要是用来处理C结构数据的，读入时先转换为Python的字符串类型，然后再转换为Python的结构化类型，比如元组(tuple)啥的~。一般输入的渠道来源于文件或者网络的二进制流。
linux系统一直以来都是比较安全的，不管是系统内核还是一些第三方软件都没有太大的漏洞，包括前几年爆出的redis漏洞，没有太多漏洞，然后最近linux频频爆出高危的漏洞，使用vim文本编辑器很多年了，得知被爆出远程代码执行漏洞，有点不可思议，全国大多数的linux服务器都使用的是vim，包括centos系统，redhat,关于该漏洞的详情以及修复方案，我们SINE安全来详细的跟大家介绍一下:
AI科技评论按：百度前段时间推出了语音合成应用 Deep Voice，AI科技评论也于近日回顾了百度在语音识别及语音合成的研究历程《从SwiftScribe说起，回顾百度在语音技术的七年积累》，但对于不了解TTS的同学们来说，要理解 Deep Voice 同样困难。 而近日，百度首席科学家吴恩达在 Twitter 上转发了MIT Dhruv Parthasarathy 的一篇medium 文章，其详细阐述了Baidu Deep Voice 的具体原理及操作方法。吴恩达表示，“如果你是语音合成的新手，那么这篇
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镜像的目的是将图像进行翻转，如图1所示，美国怀俄明大提顿国家公园被水面镜像。镜像可以用前向映射实现，同时由于输出坐标必然落在原先的图像区域内，所以不用进行区域判断，属于比较简单的几何变换。
举个例子，高速路口，1秒钟来5部车，每秒通过5部车，高速路口运作正常。突然，这个路口1秒钟只能通过4部车，车流量仍然依旧，结果必定出现大塞车。（5条车道忽然变成4条车道的感觉）
SAP PM模块中有比较多的报表。对于各个主数据，各个主要的单据对象，都有标准的报表可供使用。
AlertManager 是处理对应用程序的告警的，比如Promethus的服务端。对于输入的告警，会经过分组、抑制、静默、去重等步骤，最终并将告警发送到接受者（邮箱等）。
#!MLF!#”*/group1.rec”011300000sil-3797.347412SENT-START1130000011600000dh-156.719879the1160000011900000ax-208.4651641190000011900000sp-1.2039731190000012500000ih-482.5331…
SAP PM入门系列22 - IH06 Display Functional Location
知己知彼，百战不殆。我们要打造一个能胜过人类的机器人，就必须要让机器人掌握人类的围棋思维模式，因此我们就需要使用人类棋手留下的棋盘数据训练机器人，让它从数据中掌握人类围棋思维存在的模式和套路。
一、什么是Hex 将每一个字节表示的十六进制表示的内容，用字符串来显示。 二、作用 将不可见的，复杂的字节数组数据，转换为可显示的字符串数据 类似于Base64编码算法 区别：Base64将三个字节转换为四个字符，Hex将三个字节转换为六个字节 三、应用场景 在XML,JSON等文本中包含不可见数据（二进制数据）时使用 四、使用 1、将字节数组转换为字符串 1 /** 2 * 将字节数组转换为字符串 3 * 一个字节会形成两个字符，最终长度是原始数据的2倍 4 * @p
转自：4A广告门、百度新闻实验室 导读：近日，iH5.cn发布了《2015年度H5数据报告》，通过对iH5平台上浏览量较高的100万个H5作品，进行多维度数据分析得出。 报告要点： 1.H5类型分布
https://github.com/bubbliiiing/object-detection-augmentation
简介： 本文描述了使用Go语言实现的、适应于Go语言并发模型的一种支持多路复用的网络协议处理框架，并提供了框架的代码实现。作者将这种框架用于网络游戏服务器中的协议处理，但也可用于其他领域。 应用背景： 在网络游戏服务器设计中，一般都会遇到协议多路复用的场景。比如登录服务器和玩家客户端之间有1:N的多个TCP连接；登录服务器和游戏服务器之间是1:1的TCP连接。玩家登录游戏的大致流程是这样的： 玩家连接登录服务器 登录服务器向数据库请求玩家数据 登录服务器获取到玩家数据，把玩家数据转发给游戏服务器进行加载包括
看到很多小伙伴都把自己好用好玩的站点分享出来了,我也是一个收集工具站点的爱好者。 由于有一些比较常见的网站,很多人已经分享过了,下面都是我从收藏夹中几百个网站里筛选出的,我个人认为这些对前端非常有帮助的 20+站点,希望可以在你前行的道路上,对你有所帮助!
https://github.com/Blankj/awesome-comment
我们每天都在使用的抖音，快手，西瓜视频等APP，里面有为数众多的视频文件。对于这些文件，我们需要考虑各个手机厂商的品牌手机分辨率不同，宽高比不同。而视频发布者所上传的视频文件，格式画质帧频等等各不相同。
2018年的深度兴趣演化网络, DIEN(DeepInterestEvolutionNetWork)。
以前都是使C语言中File* 、fopen、fread等操作文件，这几天学习了C++ IO标准库，就应用来读取bmp图像。
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