在运行MindSpore程序时，设置device_target为GPU，结果运行时报错：
本文介绍了地址空间和二级页表、Linux下的线程、线程的优缺点以及线程与进程的关系等概念。
Java与Docker的结合，虽然更好的解决了application的封装问题。但也存在着不兼容，比如Java并不能自动的发现Docker设置的内存限制,CPU限制。
在Linux系统中一切都是文件，硬件设备也不例外。既然是文件，就必须有文件名称。系统内核中的udev设备管理器会自动把硬件名称规范起来，目的是让用户通过设备文件的名字可以猜出设备大致的属性以及分区信息等；这对于陌生的设备来说特别方便。另外，udev设备管理器的服务会一直以守护进程的形式运行并侦听内核发出的信号来管理/dev目录下的设备文件。Linux系统中常见的硬件设备的文件名称如下图:
编译器下载地址：Downloads | GNU-A Downloads – Arm Developer[1]
Tengine 是 OPEN AI LAB 一款轻量级神经网络推理引擎，它针对 Arm 嵌入式平台进行了专门优化，对 Android、Linux 系统都提供了很好的支持。
前不久在v2ex看到一个帖子，说腾讯云服务器CPU有水分，应该是这个人理解有误，我看那个帖子有一些网友回复挺专业的。虽然这个人理解有误，从他帖子我还是有收获的，比如他用的2个压测软件（CineBench、Fritz Chess Benchmark）很简单，下载下来打开界面，点start按钮，大概10分钟内就跑完了，跑完会出个分，尤其Fritz Chess Benchmark的界面上就明确告知识别到几个逻辑处理器了（可能他没注意到）。
生活中类似信号的概念也不少，例如上课铃声响，就是信号的发出，我们听到上课铃声，就是接收到信号，我们快速回到教室上课就是对信号做出处理。那么我们是怎么认识这些信号的呢？那必定是有人教我们，然后我们记住了。而且我们不单单要认识信号，还要识别信号，知道信号的处理方法！
在使用过程中，发现还是应该写一个demo，这样才更好入门，今天要做的就是这个demo：使用FastAPI来部署一个人脸识别引擎。
早上8:40左右，地铁上，在跟小伙伴聊天，接到电话“是不是服务出问题了？” 第一个反应，不可能吧。昨天又没有上线，前天刚优化过，并且又没有收到告警。
开启和停止人脸检测都是直接调用Camera对象提供的接口即可，使用起来是非常简单的，需要注意的是两个接口需要在预览期间调用，即启动预览后才能开启人脸检测，停止预览前关闭人脸检测
安装到/usr/bin目录下的命令, 都可以被Linux自然而然地识别到, 比如我们常用的拷贝命令cp和 移动命令mv 都存储在/usr/bin 中
在使用docker作为容器引擎的时候，可以通过添加--memory、--cpus及更多参数来限制容器可用的cpu和内存，具体参数可以参考docker资源限制，docker对容器进行限制的原理实际上是利用Linux内核的cgroups实现的，cgroups可以限制、记录、隔离进程组所使用的物理资源（包括：CPU、memory、IO 等），为容器实现虚拟化提供了基本保证，是构建Docker等一系列虚拟化管理工具的基石
生活中有各种各样的信号，比如：闹钟、红绿灯、上下课铃声……我们可以知道信号产生时对应的要做些什么，幼儿园的小朋友也明白红灯停、绿灯行的道理。 但是，人是怎么识别出这些信号的呢？人是只有通过认识，才能产生行为：有人通过教育的手段让我们在大脑里记住了红绿灯属性及其对应行为。 但是，当信号产生时，我们并不是总能及时去处理这个信号。信号的发生是随时的（异步），但是我们去处理信号并不都是即时的。因为，我们在信号来临时可能会有其他更重要的事情要做（优先级更高的事情），所以从信号发生到信号被处理中间会有一个时间窗口，当然我们在未处理这个信号时需要将这个信号记录下来，等能处理时再处理。 当我们处理信号时，处理信号的方式也是有所不同的（不同的信号有不同的处理方式，不同的人对对同一个信号的处理方式也可能不同，相同的人对相同的信号在不同的场景下处理信号方式也可能不同）。处理信号的方式大致分为以下三种：
加电自检（power-on-self-test）用来检查各硬件是否正常工作，如 cpu、内存、显卡、硬盘、键盘等。加电自检的过程是通过主板上的 ROM 芯片（CMOS）所定义的程序来实现的，CMOS 可以做一些设定，是通过基本输入输出系统（BIOS）实现的，如选择计算机由哪块设备进行引导。
为什么除0就报错了呢？ 当代码除0时，程序运行后就崩溃了，程序运行变为进程，进程运行代码时出现了非法代码，进程退出了
Hardcoder 的诞生 随着微信越来越复杂，性能优化变得越来越难做，优化所带来的效果提升也越来越不明显。所以我们一直在思考，该如何突破这个优化的极限？ 直到有一次与厂商的交流我们了解到，部分厂商会针对微信做一些小改动，其中比较典型的就是“暴力提频”。系统在识别到微信启动，页面切换等场景时，会粗暴地提高 CPU 频率，从而提升 APP 运行的性能。 但由于厂商无法准确判断微信场景，暴力提频效果并不理想；而如果过多地提高 CPU 频率，又对手机的功耗有影响。这一方案启发了我们，我们何不跳出软件的范畴，
前言 在上一篇《java线程池,阿里为什么不允许使用Executors?》中我们谈及了线程池，同时又发现一个现象，当最大线程数还没有满的时候耗时的任务全部堆积给了单个线程, 代码如下: ThreadP
多系统往往是在Windows中使用的比较多，常见的组合比如 Windowsxp + Windows7、Windows7 + Windows11、Windows + Linux 这种组合，但多Linux是比较少见的。但往往就会有这种需求，比如博主我
在深度学习领域中，GPU 是一种广泛用于加速模型训练和推断的强大工具。然而，有时我们可能会遇到一个错误信息：device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device ]。这个错误表明代码尝试在 GPU 上运行，但却没有可用的 GPU 设备。本文将讲解此错误的原因及解决方法。
在systemd设置了开机启动脚本后，脚本可以正常运行了，我运行的是uwsgi+django，但是很不幸运行过程中发现某一个软件无法正常使用，直接在command line启动uwsgi服务是没有问题的，于是怀疑是环境变量的问题。
佩戴安全帽人员聚集识别借助现场已经安装的监控摄像机实时监控现场画面，识别职工是不是戴安全帽，是不是人员聚集状态，进而发送警示和提醒。佩戴安全帽人员聚集识别系统选用最新神经网络算法和边缘计算，可以代替人的双眼，全自动识别各种各样违规操作如：反光衣穿戴识别、安全帽佩戴识别、睡岗离岗识别、烟火识别、跌倒检测、抽烟识别、玩手机识别、高空作业安全带识别等。
“忽略区域”是指图片上指定位置与大小的矩形区域，完全处于这些区域内的文字块，将被排除。
在voliate 修饰的变量进行写操作时 一行汇编代码 lock add1 Lock 前缀的指令在多核处理器会引发的两件事
这部分将简要介绍下NUMA架构的成因和具体原理，已经了解的读者可以直接跳到第二节。
打架斗殴行为识别算法通过yolov7网络模型深度学习算法，打架斗殴行为识别算法对提取到的信息进行分析和比对，判断是否存在打架斗殴行为。打架斗殴行为识别算法一旦打架斗殴行为识别算法识别到打架斗殴行为，系统会立即生成预警信息，并通知相关管理人员采取应对措施。打架斗殴行为识别算法选择YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，打架斗殴行为识别算法中用到的YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
df命令可以汇报文件系统的磁盘空间使用情况，直接回车就可以查看文件系统的使用情况：
EasyCVR视频融合平台基于云边端一体化架构，具有强大的数据接入、处理及分发能力，平台支持海量视频汇聚管理，能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发、智能分析等。
Face Recognition人脸识别库 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使
边界打点后的自动化内网工具，完全与服务端脱离。服务端只用于生成poc，网段信息等配置。
支持弹性伸缩：查询核酸结果的时间并不均匀，会存在流量热点，系统的能力要能水涨船高，流量越多，系统的处理能力也越强。国家资源能节省还是要节省的。
Xen是由剑桥大学计算机实验室开发的一个开源项目，是一个开源的可直接运行于硬件层之上的虚拟化软件，它属于type-I型虚拟化系统，支持万贯虚拟化和超虚拟化，以高性能、占用资源少著称，赢得了IBM、AMD、HP、Red Hat和Novell等众多世界级软硬件厂商的高度认可和大力支持，已被国内外众多企事业用户用来搭建高性能的虚拟化平台。
这是华为消费者业务CEO余承东放下的狠话，他说自家即将推出的手机芯片麒麟980，将在全球范围内遥遥领先。
Kali Linux 默认使用 Gnome 桌面环境，而在 Gnome 的顶部菜单栏中是可以直接选择无线网络并建立连接的，这就像在 Windows 中一样方便快捷。实际上除了 Kali 系统，其他的桌面版的 Linux 发行版（例如 Ubuntu、CentOS、RedHat 等）也都是可以在菜单栏或者系统设置中通过图形界面来配置无线网络连接的。
最近两天，公司有个PC客户端的测试任务，除了最基础的功能测试外，还包括稳定性测试和兼容性测试需求。刚好去年接触过Sikuli这款基于GUI图像识别框架的自动化测试工具，于是便应用于测试工作中，辅助测试任务。初步试用下来，总体效果还算差强人意，也间接助我发现了一个致命级别的大bug（后续会介绍）。
在我最开始写文章的时候曾经写过一篇文章 基于 Java 实现的人脸识别功能，因为刚开始码字不知道写点什么，就简单弄了个人脸识别的Demo。
不难看出上面的死循环在代码层面是永远无法结束程序的，那是否还有别的办法？对于死循环来说，最好的方式就是使用Ctrl+C对其进行终止。
KT1404A语音芯片画的板子，USB连接电脑，win7可以正常识别到U盘，WIN10提示无法识别USB设备（获取设备描述符失败），这是什么问题
地址空间是进程能看到的资源窗口：一个进程能看到代码区、共享区、内核区、堆栈区，大部分的资源都是在地址空间上看到的
6月初北京的疫情响应已经降到了三级，没想到中旬时疫情又卷土重来，每天都有10~30个确诊病例的新增，按专家的说法秋冬季还会更严重。公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制，疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下，疫情有一两个月就结束了，使用的第三方的人脸打卡程序。但目前已经过去5个月了，疫情还没有结束的迹象。继续使用第三方的打卡程序：一是数据不安全人脸&位置数据全被第三方收集走了，另一方面第三方没有提供接口无法和公司现有的考勤程序进行数据对接。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序，这个重任当然就落到了我们开发部上，虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。
可是今天，在实现梦想的道路上，我遇到了非常大的麻烦。因为有个粉丝问我：为什么计算机底层要使用二进制。
Hive sql 与传统的 oracle 或者mysql 的时间转换函数有一些不同，对于想将传统数据库迁移到hdfs 用 hive sql 进行处理的任务，如何用 hive sql 实现传统数据库sql 时间转换函数，是一个必须要解决的问题。
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术：音视频基础 → 音视频工具 → 音视频工程示例 → 音视频工业实战。关注一下成本不高，错过干货损失不小 ↓↓↓
fdisk : 这个命令是磁盘分区表操作工具，fdisk能将磁盘分区，同时也能为每个分区指定分区类型，总的来说，fdisk就是磁盘工具
在生活中也有诸多信号，这些信号通常不是由我们发起的，而是我们接收以后对对应的信号做处理；最常见的莫过于红绿灯了，当红绿灯发出信号时（红灯，绿灯，黄灯）；我们会有对应的行为，比如绿灯我们知道当前可以行走，红灯的时候我们需要等一等。对信号产生以后我们知道该做什么，这是因为我们曾经接受了对于这些信号的教育，知道当这些信号产生以后我们需要做什么。
python在收到代码内容后，首先要启动两个流程，分别为词法解析和语法解析。看过我编译原理课程的同学对这两个流程应该不陌生。词法解析其实就是把代码里面不同的元素分别归类，例如234，1.35，1e3等这类字符串统一用一个标志或数字来表示，通常它们的标志为NUMBER，对应字符串pi, age等这类变量名统一用标志来表示，例如使用NAME，于是整篇代码会一下子浓缩成一系列标志的排列，例如表达式 a = 100 + 10 就变成了 NAME = NUMBER + NUMBER。
OPNFV开源工作组正在开发一个名为虚拟端局（virtual Central Office，vCO）的项目，这一项目与开放网络基金会（ONF）推行的CORD项目类似。vCO和CORD都属于Linux基
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