简话git rebase
git 的rebase相信很多同学都有耳闻，但是可能一直没有尝试过如何使用。base顾名思义，是基线的意思，一个完整的代码提交历史，就如果时间上的历史，是一条直线，上图的时间线表示了古欧洲的历史，可见是一条直线，没有分支。但是实际上在版本开发过程中，实际上这样是过于理想的。实际上的情况如下：我们在版本中，提交了D-E，此时我们需要一个特性分支topic，单独开发；于是我们就有了topic分支和master两个；
centos docker中无法安装软件的解决方法
官方的centos镜像中yum/dnf的源是默认注释掉的，如果直接使用，则会出现如下面的错误。修复的方法是，需要修改**/etc/yum.repos.d/** 下的源配置文件，163(网易)yum源:http://mirrors.163.com/.help/中科大的Linux安装镜像源：http://centos.ustc.edu.cn/阿里yum源:http://mirrors.aliyun.com/repo/搜狐的Linux安装镜像源：http://mirrors.sohu.com/
【linux】自定义nameserver
可以使用unbound来构建自定义的nameserver，在Centos或者Ubuntu下可以直接安装unbound服务；centos安装ubuntu安装默认的配置文件在/etc/unbound/unbound.conf安装完unbound后，可以通过命令unbound直接启动服务或者可以通过系统服务启动。下面是通过命令行启动unbound的日志在默认的配置中是写入到syslog中的，如果需要重定向到其他文件，可以修改unbound.cfg中如下的配置。
在ubuntu20下构建rtpengine
本次安装在ubuntu 20 镜像中进行，首先第一步，拉去一个ubuntu最新的镜像也可以指定Ubuntu的版本，具体的可以根据需求来看。不过我在这里使用的就是最新的ubuntu官方镜像。
【opensips】客户端的注册
opensips可以通过registrar模块实现注册的能力，所有的账户信息默认是在opensips的subscibe表中，默认的subscibe表结构如上图，客户端通过REGISTER消息来注册，注册流程如下第一个Register可能会不带任何鉴权信息，opensips会做鉴权。这些是需要写在opensips.cfg文件中下面是一个示例片段，注：fix_nated_register会将客户端的出口IP（对于NAT有用）保存到location的received字段。opensips中保
【MRCPv2协议介绍】 Generic Message Headers
MRCPv2 是 Media Resource Control Protocol Version 2 (MRCPv2)的缩写，这一篇翻译RFC6787一节。
【MRCPv2协议介绍】 Generic Result Structure
在结果结构中，它们必须以结果中声明的命名空间前缀为前缀，或者必须是标识为属于相应命名空间的元素的子元素。有关如何使用 XML 命名空间的详细信息，请参阅 [W3C.REC-xml-names11-20040204]。[W3C.REC-xml-names11-20040204] 的第 2 节提供了有关如何声明名称空间和名称空间前缀的详细信息。NLSML 的根元素是
【MRCPv2协议介绍】 Managing Resource Control Channels
MRCPv2 是 Media Resource Control Protocol Version 2 (MRCPv2)的缩写，这一篇翻译RFC6787一节4.2. Managing Resource Control Channels。
【MRCPv2协议介绍】SIP Session Example
MRCPv2 是 Media Resource Control Protocol Version 2 (MRCPv2)的缩写，这一篇翻译RFC6787一节4.3. SIP Session Example。
【pytorch】在多个batch中如何使用nn.CrossEntropyLoss
有的时候我们需要计算多个batch的CrossEntropyLoss, 如下面的代码片段从官网上的例子来看， 一般input为(Number of Batch, Features), 而target一般为 (N,)
【Meta EnCodec源码分析】BitPacker功能介绍
首先介绍一下二进制流。假如有下4个数值首先每个数字对应的二进制分别如下我们需要将这些数字保存到一个二进制文件中。注：这里不考虑BigEndian还是LittleEndian。那么这个文件中，按照输入的顺序，即来说，文件应该是这样的，一共4个byte。
【pytorch】torch.cdist使用说明
torch.cdist的使用介绍如所示，它是批量计算两个向量集合的距离。其中， x1和x2是输入的两个向量集合。p 默认为2，为欧几里德距离。它的功能上等同于如果x1的shape是 [B,P,M], x2的shape是[B,R,M]，则cdist的结果shape是 [B,P,R]
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