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CSS实现html指令式Tips文字提示

css的功能越来越强大，是不是曾经以为这样的效果只能用js实现了，现在用css也可以搞定了，速度上车，试试吧。

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OpenStack运维之安装Placement服务

Placement服务跟踪资源（比如计算节点，存储资源池，网络资源池等）的使用情况，提供自定义资源的能力，为分配资源提供服务。

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TiDB 6.0 Placement Rules In SQL 使用实践

TiDB 6.0 版本正式提供了基于 SQL 接口的数据放置框架（Placement Rules in SQL），特性用于通过 SQL 接口配置数据在 TiKV 集群中的放置位置。通过该功能，用户可以将表和分区指定部署至不同的地域、机房、机柜、主机。适用场景包括低成本优化数据高可用策略、保证本地的数据副本可用于本地 Stale Read 读取、遵守数据本地要求等。它支持针对任意数据提供副本数、角色类型、放置位置等维度的灵活调度管理能力，这使得在多业务共享集群、跨 AZ 部署等场景下，TiDB 得以提供更灵活的数据管理能力，满足多样的业务诉求。

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C++ delete的三种面貌

为了避免内存泄漏，每个动态内存分配必须有与一个相反的解除分配（Deallocation）操作对应，所以C++中有new操作，那么就存在相反的delete操作，new与delete的关系，就像C语言中malloc()与free()的关系，分别负责内存的申请与释放，只不过C++中的new与delete赋予了其它的功能。当我们使用delete运算符来释放一个由new创建的对象时，我们应该清楚delete完成的工作有：（1）调用对象析构函数；（2）调用operater delete()函数释放内存空间。

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openstack octca 缺少 placement Service 解决办法

根据官方文档安装，当启动nova-compute时会报错 PlacementNotConfigured: This compute is not configured to talk to the placement service 原因：官方文档中遗漏了-nova-placement-api的安装我总结的安装步骤 1、控制节点 yum install openstack-nova-placement-api openstack service create --name placement --des

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openstack octca 缺少 placement Service 解决办法

PlacementNotConfigured: This compute is not configured to talk to the placement service

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新技术 | Innovus mixed placement 几种flow

接着《新技术 | Innovus Mixed Placer》《新技术 | Mixed placement flow 开篇》继续搬运mixed placement. 今天搬运mixed placement 几种flow:

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TF中Placement的最后一道防线——Placer

在使用TensorFlow构建模型时，为了能够使用GPU的Device，你可能会用到下面的这样的写法。

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OpenStack Placement

私有云的用户，尤其是传统 IT 架构转型的私有云用户一般会拥有各式各样的存量资源系统，与这些系统对接会让 OpenStack 的资源体系变得复杂。

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openstack系列-nova节点部署

如果此命令返回值 zero，则您的计算节点不支持硬件加速，您必须配置 libvirt 为使用 QEMU 而不是 KVM。

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bootstrap 提示工具常用样式

工具提示（Tooltip）插件 - 锚

这是一个默认的 Tooltip. 这是一个左侧的 Tooltip. 这是一个顶部的 Tooltip. 这是一个底部的 Tooltip. 这是一个右侧的 Tooltip

工具提示（Tooltip）插件 - 按钮

<button type="button" class="btn btn-default" data-toggle="tooltip" title="默认的 Tooltip"> 默认的 Tooltip</button> <button type="button" class="btn btn-default" data-toggle="tooltip" data-placement="left" title="左侧的 Tooltip">左侧的 Tooltip </button> <button type="button" class="btn btn-default" data-toggle="tooltip" data-placement="top" title="顶部的 Tooltip">顶部的 Tooltip </button> <button type="button" class="btn btn-default" data-toggle="tooltip" data-placement="bottom" title="底部的 Tooltip">底部的 Tooltip </button> <button type="button" class="btn btn-default" data-toggle="tooltip" data-placement="right" title="右侧的 Tooltip">右侧的 Tooltip</button> <script>

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OpenStack集群部署—Nova控制节点集群

nova介绍 Nova 是 OpenStack 最核心的服务，负责维护和管理云环境的计算资源。OpenStack 作为 IaaS 的云操作系统，虚拟机生命周期管理也就是通过 Nova 来实现的。

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C++ new的三种面貌

C++中使用new运算符产生一个存在于Heap（堆）上对象时，实际上调用了operator new()函数和placement new()函数。在使用new创建堆对象时，我们要清楚认清楚new的三种面貌，分别是：new operator、operator new()和placement new()。

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C++ new的三种面貌

C++中使用new运算符产生一个存在于Heap（堆）上的对象时，实际上调用了operator new()函数和placement new()函数。在使用new创建堆对象时，我们要清楚认清楚new的三种面貌，分别是：new operator、operator new()和placement new()。

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C++ new 的三种面貌

C++ 中使用new运算符产生一个存在于 Heap（堆）上的对象时，实际上调用了 operator new()函数和 placement new() 函数。在使用 new 创建堆对象时，我们要清楚认清楚 new 的三种面貌，分别是：new operator、operator new() 和 placement new()。

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论综合 | 是什么让一个数字前端实现硅农开始学习Floorplan 的？

如题，是什么让一个数字前端实现硅农开始学习Floorplan 的？是制造工艺的进步，是实现方法学的被迫更新，是养家糊口生的本能，正可谓：头发落完终不悔，为伊消得人胖颓，一言难尽！

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TiDB 6.0 实战分享丨冷热存储分离解决方案

TiDB 6.0 正式提供了数据放置框架（Placement Rules in SQL ）功能，用户通过 SQL 配置数据在 TiKV 集群中的放置位置，可以对数据进行直接的管理，满足不同的业务场景需要。如：

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Ubuntu 20.04 搭建OpenStack Yoga（allinone）

很多文章都是devstack安装的allinone，我这里使用源码组件手动安装。

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jupyter notebook tensorflow打印device信息实例

juypter notebook中直接使用log_device_placement=True打印不出来device信息

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C++内存管理笔记

內存是计算机中的“脑”吗？CPU才是脑，CPU才是计算机的三魂六魄。但若沒有內存，一切只存在于虚无缥缈间，等同于不存在。C++有一个很大的优势是用户可以动态分配内存，并加以控制，以达到最优性能。对于一个C++程序员，对内存有深厚的了解将使你的C++功力更上一层楼。而这篇文章则是分享学习侯捷老师的内存管理课的笔记，在此分享，希望各位学习内存管理有所帮助。

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网页|利用提示框（Tooltip）实现弹窗效果

提示框是指当鼠标移动到指定元素上时，会显示出一个提示框显示提示信息。常见的提示工具触发器是a链接、input输入框和button按钮。提示框可在所选位置定位的上下左右显示提示内容，其默认位置是上方。

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大模型训练之难，难于上青天？预训练易用、效率超群的「李白」模型库来了！

机器之心发布机器之心编辑部 LiBai（李白）模型库覆盖了 Hugging Face、Megatron-LM、DeepSpeed、FairSeq 这些所有主流 Transformer 库的优点，让大模型训练飞入寻常百姓家。大模型多了去了，告诉我怎么加速？自 2018 年 BERT 诞生，到 GPT-3、ViT 等拥有数以亿计的参数规模的模型不断涌现，AI 模型参数量的爆发式增长已不足为奇，让炼丹师无暇顾及甚至感到麻木。与此同时，大模型对计算和内存资源提出了巨大的挑战。训练成本急剧上升，比如用一块非

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本地使用 Docker Compose 与 Nestjs 快速构建基于 Dapr 的 Redis 发布/订阅分布式应用

Dapr 是一个可移植的、事件驱动的运行时，它使任何开发人员能够轻松构建出弹性的、无状态和有状态的应用程序，并可运行在云平台或边缘计算中，它同时也支持多种编程语言和开发框架。

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Dapr + .NET 实战（十四）虚拟机集群部署 mDNS + Consul

前面我们说了在单机模式下和K8S集群下的Dapr实战，这次我们来看看如何在不使用K8S的情况下，在一个传统的虚拟机集群里来部署Dapr。

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javadoc @apiNote、@implSpe、@implNote不识别问题

我们使用maven-javadoc-plugin进行生成javadoc时，发现没有识别jdk8新标签

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使用GPU

该文章介绍了如何使用多个GPU进行训练，包括TensorFlow、PyTorch和MXNet等框架。文章首先介绍了多GPU训练的基础知识和技术，然后详细讲解了如何配置和管理多GPU训练环境，并通过实际案例演示了如何使用多GPU进行训练。

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TiDB 6.0 的「元功能」：Placement Rules in SQL 是什么？

对一款分布式数据库而言，数据如何分散存储在不同节点永远是个有趣的话题。你是否有时会期望能具体控制数据具体存储在哪些节点？

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新技术 | Inn Mixed Place Physical cell, Power Routing

继续搬运mixed placement, 前文回顾请参阅《新技术 | Innovus Mixed Placer》《新技术 | Mixed placement flow 开篇》《新技术 | Innovus mixed placement 几种flow》。

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MySQL内存管理机制浅析

通常情况下，C++中通过用new方式申请内存空间时，是在系统的堆内存空间中进行分配，底层使用C标准库的malloc()完成内存分配工作。

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TensorFlow中使用GPU

TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。可以通过以下方式解决：

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MySQL内存管理机制浅析

通常情况下，C++中通过用new方式申请内存空间时，是在系统的堆内存空间中进行分配，底层使用C标准库的malloc()完成内存分配工作。

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新技术 | Mixed placement flow 开篇

然而抛开大局观，Floorplan 也是个体力活，要把成百上千块macro 摆到『合适』的位置，为了找到『合适』的位置，需要多次迭代，以得到一个较好的起点。回到大局观，Floorplan 好比『排兵布阵』，需要考虑多种因素，传统做法要靠老司机在多个TO 中用肥肉跟头发换来的经验，去模糊地找到一个『类似最优解』。

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placement new

C++11 中，形如 new(buffer)T; 的语句即为 placement new 语法如何让一个已经 contructed 的 object 重新调用其 constructor？placement new 就是答案。 placement new 可以指定 "new/新建" 的内存的具体位置。 there's no "placement delete". with placement new, you could "new" memory in stack/heap/static/thread_l

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40行代码实现React核心Diff算法

网上有大量讲解Diff算法逻辑的文章。然而，即使作者语言再精练，再图文并茂，相信大部分同学看完用不了多久就忘了。

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Tensorflow多GPU使用详解

磐创AI 专注分享原创AI技术文章翻译 | fendouai 编辑 | 磐石【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。目录：介绍记录设备状态手动分配状态允许GPU内存增长在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一．介绍在一个典型的系统中，有多个计算设备。在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。他们用字符串来表达，例如： •"/cpu:0":

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Codewarrior 中的 .prm

例1 RAM = READ_WRITE DATA_NEAR 0x2000 TO 0x3FFF;

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P&R | 物理设计流程概述

题记，VLSI System Design 上的这篇文章其实没什么实质性的内容，只是一个特别特别笼统的概述，而且由于年久失修，某些地方的概念欠完备，但该文趣味十足，尤其是文中的手图——阐释了什么叫『简约美』，沉溺于这几张手图，所以一定要转一下，文章前半部分做了非一一对应的翻译，后半部分翻译过来比译制片都搞笑，还是看原文把，或者只看图就可以了。

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使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

补充知识：tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况

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Centos8最小化部署安装OpenStack Ussuri的详细教程

到此这篇关于Centos8最小化部署安装OpenStack Ussuri的详细教程的文章就介绍到这了,更多相关Centos8最小化部署安装OpenStack Ussuri内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

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论PR | Innovus 中cell density计算解析

在Innovus 中可用如下命令来report density, 不同命令的应用场景和计算方式有所不同。

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[转载]tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对session进行参数配置：

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tf.ConfigProto主要用来配置生成的会话

通过ConfigProto可以配置类似并行的线程数、GPU分配策略、运算超时时间等参数。在这些参数中，最常使用的有两个。

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bootstrap中的Tooltips工具提示的使用问题

在使用bootstrap中的Tooltips时，官方文档中的实例代码若直接放在.container 或 .container-fluid类中时，四个button悬停之后会把button之间的margin去掉，代码如下：

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yarn节点属性及调度

在2.X版本中，已经支持节点设置标签，并且允许容量调度中的队列，设置可访问的节点标签以及默认标签值，并按照节点标签进行调度。

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【英文】Sponsorship Levels & Benefits

One of the primary membership benefits of TAPA Americas is the free access to our bi-annual “T” meetings. These events consistently attract audiences composed of security executives from global manufacturers, freight forwarders/3PL’s/Freight carriers, Insurers, Law Enforcement, and Government officials. Support for our meetings has traditionally come from TAPA members who provide meeting sites and/or financial support, however as the organization has grown the need for official hosts and sponsors has arisen. Hosting and/or sponsoring a TAPA meeting offers excellent exposure and benefits such as branding, media placement and access to industry leaders. All benefits may be customized to suit the sponsor’s needs and the specific event.

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bootstrap tooltip

<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>联想控股</title> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <link href="css/bootstrap.css" rel="stylesheet" type="text/css"> <script src="http://code.jquery.com/jquery.js"></script> <script src="js/bootstrap.min.js"></script> <script> ('[data-toggle="tooltip"]').tooltip() }) </script> </head> <body> <button type="button" class="btn btn-secondary" data-toggle="tooltip" data-placement="top" title="Tooltip on top"> Tooltip on top </button> <button type="button" class="btn btn-secondary" data-toggle="tooltip" data-placement="right" title="Tooltip on right"> Tooltip on right </button> <button type="button" class="btn btn-secondary" data-toggle="tooltip" data-placement="bottom" title="Tooltip on bottom"> Tooltip on bottom </button> <button type="button" class="btn btn-secondary" data-toggle="tooltip" data-placement="left" title="Tooltip on left"> Tooltip on left </button> </body> </html>

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React Effects List大重构，是为了他？

大家好，我卡颂。本文我们来看React内部Effects List机制重构的前因后果。

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论P&R | Pin Density 跟 Congestion

在《论综合：为什么做physical aware synthesis》中论及做Physical 综合的二分之一原因是Congestion 优化；Congestion 是一个硬指标，因为前面做的再好，如果congestion 太严重线绕不通还是要重头再来。跟功耗的优化类似，设计本身对Congestion 影响最大，如果设计已经足够优化，Coding Style 对Congestion 足够友好；那FloorPlan 对Congestion 的影响就至关重要，如果FloorPlan 也足够优化，也都按着数据流精细调整过；那剩下解Congestion 的办法就十分有限，目前在综合阶段可用的办法不外乎：

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tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现

如果安装的是GPU版本，在运行的过程中TensorFlow能够自动检测。如果检测到GPU，TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作。

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docker-swarm部署mongo分片集群

在主服务器下创建fate-mongo.yaml，并执行以下脚本(注意根据自己的机器名称修改constraints属性)

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