MYSQL最朴素的监控方式
对于当前数据库的监控方式有很多，分为数据库自带、商用、开源三大类，每一种都有各自的特色；而对于mysql数据库由于其有很高的社区活跃度，监控方式更是多种多样，不管哪种监控方式最核心的就是监控数据，获取得到全面的监控数据后就是灵活的展示部分。那我们今天就介绍一下完全采用mysql自有方式采集获取监控数据，在单体下达到最快速、方便、损耗最小。 本次文章完全使用mysql自带的show命令实现获取，从connects、buffercache、lock、SQL、statement、Database t
最佳实践｜Apache Doris 在小米数据场景的应用实践与优化
导读： 小米集团于 2019 年首次引入了 Apache Doris ，目前 Apache Doris 已经在小米内部数十个业务中得到广泛应用，并且在小米内部已经形成一套以 Apache Doris 为核心的数据生态。 本篇文章转录自 Doris 社区线上 Meetup 主题演讲，旨在分享 Apache Doris 在小米数据场景的落地实践与优化实践。 作者｜小米 OLAP 引擎研发工程师 魏祚 业务背景 因增长分析业务需要，小米集团于 2019 年首次引入了 Apache Doris 。经过
FauxPilot 开源，可本地运行的 GitHub Copilot
GitHub Copilot 是 GitHub 去年 6 月推出的人工智能模型，这是一个利用机器学习技术为开发者提供代码建议和代码补全的工具，能够帮助开发者更快完成编程任务。但由于 GitHub Copilot 训练使用的数据集，以及该工具如今成为了一款向开发者收费的商业性产品，GitHub Copilot 也引发了一些争议。 那有没有一个能够替代 GitHub Copilot 的工具呢？ 近日美国纽约大学计算机科学和工程系助理教授 Brendan Dolan-Gavitt 开源了一个名为 F
ERROR: Can not perform a ‘--user‘ install. User site-packages are not visible in this virtualenv.
项目场景新建了一个 Python 虚拟环境，但在虚拟环境里面使用 pip 安装包时却遇到了错误。问题描述使用命令 pip install requests 安装包时报错信息如下：ERROR: Can not perform a '--user' install. User site-packages are not visible in this virtualenv.原因分析因为在虚拟环境中找不到用户目录，所以不被允许使用 --user 参数来安装包的。但我安装的时候也没指定 --user
【Python】遍历文件夹下的所有文件（glob）
引言若文件夹下没有子文件夹，则遍历其下文件的最好方法是 os.listdir()。但如果文件夹下有子文件夹，并且还想用正则匹配的话，使用 Python 内置标准模块 glob 是最好的选择。安装不需要安装，Python 内置标准模块。用法glob 模块可根据 Unix 终端所用规则找出所有匹配特定模式的路径名，但会按不确定的顺序返回结果。此外，glob 还支持三种正则匹配模式：*：匹配 0 个或多个字符?：匹配单个字符[]：匹配指定范围内的字符，如 [0-9] 匹配数字，[a-z] 匹配.
解决DCNv2在Linux上安装失败的问题
今天同学安装 DCN（Deformable Convolutional Networks，可变性卷积网络）v2的 PyTorch 版本时遇到了很多问题，弄了将近一天也没解决。于是求助笔者帮忙解决，这里记录一下成功的解决方案。尝试了一下克隆仓库并安装，但也是报各种错误，但大部分原因都是 PyTorch 版本太高，高版本中删除了很多 C++ 写的头文件，导致编译错误。安装过程中的提示信息如下：（忽略警告）运行脚本校验安装是否可用：（忽略警告）......
别再乱打日志了，这份 Java 日志规范，应有尽有，建议收藏！！
1 简介在程序中写日志是一件非常重要，但是很容易被开发人员忽视的地方。写好程序的日志可以帮助我们大大减轻后期维护压力。在实际的工作中，开发人员往往迫于巨大时间压力，而写日志又是一个非常繁琐的事情，往往没有引起足够的重视。开发人员应在一开始就养成良好的日志撰写习惯，并且应在实际的开发工作中为写日志预留足够的时间。1.1 日志的作用一般程序日志出自下面几个方面的需求：记录用户操作的审计日志，甚至有的时候就是监管部门的要求。快速定位问题的根源追踪程序执行的过程。追踪数据的变化数据统计和性能
uni-app：关于小程序开发规范与架构设计的理解
文章目录1、忽略文件管理2、API配置与管理2.1、请求协议管理2.2、网络环境切换管理2.3、API集中管理3、分包管理4、【uni_modules】引入第三方组件4.1、uview-ui 框架4.2、qiun-data-charts4.3、z-paging5、图片资源管理1、忽略文件管理根目录添加【.gitignore】文件，复制一下需要忽略的目录或文件。当项目需要在git上面管理的话，一定要在首次创建提交前提交到git，否则会出现忽略无效的情况。unpackage.hbuilderxnode
使用cpolar发布群晖NAS上的网页（1）
要在群晖系统上创建网页，与在其他系统上创建网页大同小异，我们必须先在群晖NAS上搭起一个可供网页运行的环境，而这个网页运行环境并不需要很复杂，群晖套件中心中有一款web station的套件。如果是全新安装的群辉系统，在打开web station时可能会提示安装可用套件，由于我们准备建设的是静态网站（页面就是一个个静态的文件），没有多少数据交换和数据渲染的需求，因此可装可不装（但是PHP系列还是要装一个的）。接着，我们点击web station主页面左侧的“虚拟主机”按钮，在这里配置我们的网站设置。...
使用cpolar发布群晖NAS上的网页（2）
经过这一系列的设置，我们终于在群晖NAS上搭建起一个简单的静态网站，接下来要做的，就是通过cpolar的协助，将这个网站发布到公共互联网上。如果您对cpolar的使用有任何疑问，欢迎与我们联系，我们必将为您提供力所能及的协助。同时，基于主机名和基于端口号的网页地址，也有细微差别。在上篇介绍中，我们为大家演示了如何在群晖NAS上安装一个简单的网页运行环境，并对其进行设置，为我们之后上传网页做好准备。而网页内容，为了方便说明，我们选择了一篇公开源代码的网页。就能访问群晖NAS上的网页，显示出这个网页的内容。..
Focal Loss升级！EFL：用于密集长尾目标检测的均衡Focal Loss
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童Equalized Focal Loss for Dense Long-Tailed Object De...
Halcon 第八章『相机标定与三维重构』◆第7节：set_origin_pose变换的原因以及图像变换
在学习Halcon相机标定的过程中，总是要用到set_origin_pose对世界坐标系进行变换，但是不清楚参数的意义： 一是不清楚变换的原因； 二是不清楚dx，dy的值如何确定，dz一般是标定板的厚度。 答案放在最后（因为是收费的^_^）。因为我也在网上找了很多，也没有任何人对此作具体解释。最后我只能通过相关例子进行反推才搞清楚其中的原因。（大神请忽视！） 案例（一） ①标定板一般都是有厚度的，当标定板撤走的时候，都是以标定板下面
Halcon 第三章『Morphology形态学』◆第3节：顶帽运算与底帽运算
顶帽运算顶帽运算（也称礼帽运算）是原始图像减去图像开运算（先腐蚀，后膨胀）的结果，得到图像的噪声。 顶帽运算对于增强阴影部分的细节很有用。开运算将消去图像中部分灰度值较高的部分，用原图减去开运算的结果，将得到被消去的部分。如果图像存在光照不均的情况，采用顶帽运算可以消除部分光照的影响，凸显背景下的前景目标对象。 底帽运算与顶帽运算类似，底帽运算也是用于增强图像中的细节。底帽运算的定义为原图闭运算（先膨胀，后腐蚀）的结......
Halcon 第四章『图像特征和提取』◆第5.1节：亚像素级边缘提取—轮廓生成
第五节：亚像素级边缘提取&相关算子概念：摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西称为“亚像素”。在两个物理像素之间还有像素，称之为Sub-Pixel。Halcon中用XLD（eXtended Line Descriptions）表示亚像素的轮廓和多边形。亚像素的方法常用于图像的边缘检测和定位...
Halcon 第四章『图像特征和提取』◆第5.3节：XLD轮廓处理—分割、筛选、连接or拟合
对于检测环节来说，虽然提取出边缘或者线条，获取了线条的属性，但是这些边缘或者线条的精度和完整度并不能符合实际要求，所以还需要对轮廓做一些处理。在Halcon中，轮廓的数据结构为亚像素级的XLD轮廓。 轮廓的生成线条的生成 1、轮廓的处理 输出了目标的轮廓后，接下来还需要对轮廓进行处理，这主要基于以下3个原因。 ①对于某些测量任务而言，并不需要分析目标的整个轮廓，可能只需要局部的一段轮廓。而有时由于RO...
微信小程序轮播图（详细）
微信小程序轮播图效果图wxml:<swiper indicator-dots="{{indicatorDots}}" autoplay="{{autoplay}}" interval="{{interval}}" duration="{{duration}}"><block wx:for="{{imgUrls}}"><swiper-item><image src="{{item}}" class="slide-image" /></sw
18.1. Fabric2.2 区块链农产品溯源系统 - 多Peer部署（扩展）
> 这是一篇后补文章，看时间大家能够看出来，通过前面的学习，大家知道如何增加组织、如何部署多Orderer，本节介绍如何在一个组织内部署多个Peer节点，本节是基于上一节操作的继续，脚本也是基于上节进行修改的。...
初识OpenGL (-)坐标空间
创建一个透视投影矩阵创建了一个定义了可视空间的大平截头体，任何在这个平截头体以外的东西最后都不会出现在裁剪空间体积内，并且将会受到裁剪。aspect: 视口宽高比，第三、四个参数分别为近平面和远平面的深度。2. 透视(Perspective)fovy: 视锥上下面之间的夹角。bottom:视口下坐标。left: 视口左坐标。right:视口右坐标。...
ECCV 2022 | 上交&华为提出SdAE：自蒸馏掩码自编码器
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：鹦鹉丛中笑 |已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/485061820SdAE: Self-distillated Masked Autoencoder 论文：https://arxiv.org/abs/2208.00449代码：https...
Google Earth Engine——气候危害组红外降水与站点数据（CHIRPS）是一个30年以上的准全球降水数据集
Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) is a 30+ year quasi-global rainfall dataset. CHIRPS incorporates 0.05° resolution satellite imagery with in-situ station data to create gridded rainfall time series for trend analysis
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