obsidian笔记 方案notion
高可用系列文章之二 - 传统分层架构技术方案
前文链接 高可用系列文章之一 - 概述 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 三 技术方案 3.1 概述 单点是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。 保障系统的高可用, 方法论上，高可用保证的原则是「集群化」(或 「冗余」), 只有一个单点，该单点宕机所有服务 ......
监控Kubernetes集群证书过期时间的三种方案
前言 Kubernetes 中大量用到了证书, 比如 ca证书、以及 kubelet、apiserver、proxy、etcd等组件，还有 kubeconfig 文件。 如果证书过期，轻则无法登录 Kubernetes 集群，重则整个集群异常。 为了解决证书过期的问题，一般有以下几种方式： 大幅延长 ......
高可用系列文章之三 - NGINX 高可用实施方案
前文链接 高可用系列文章之一 - 概述 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 高可用系列文章之二 - 传统分层架构技术方案 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 四 NGINX 高可用实施方案 高可用的实施, 主要步骤概述如下: NGINX 的安装及基础配置 负载均衡层高可用 ......
MIT6.828学习笔记3(Lab3)
在这个lab中我们需要创建一个用户环境（UNIX中的进程，它们的接口和实现不同），加载一个程序并运行，并使内核能够处理一些常用的中断请求。 ......
现代 CSS 高阶技巧，不规则边框解决方案
本文是 CSS Houdini 之 CSS Painting API 系列第四篇。 现代 CSS 之高阶图片渐隐消失术 现代 CSS 高阶技巧，像 Canvas 一样自由绘图构建样式！ 现代 CSS 高阶技巧，完美的波浪进度条效果！ 在上三篇中，我们详细介绍了 CSS Painting API 是如 ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
手把手教你一套完善且高效的k8s离线部署方案
作者：郝建伟 背景 面对更多项目现场交付，偶而会遇到客户环境不具备公网条件，完全内网部署，这就需要有一套完善且高效的离线部署方案。 系统资源 | 编号 | 主机名称 | IP | 资源类型 | CPU | 内存 | 磁盘 | | -- | | | | | | | | 01 | k8s-master1 ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构一）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 为什么我们用 Orleans 分布式系统开发、测试的难度（服务发现、通信） 运维的复杂度（伸缩性与可靠性的保障） actor 拥有全局唯一身份 自动伸缩功能 Dapr VS Orlean ......
【图像处理笔记】小波变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
【图像处理笔记】傅里叶变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强，傅里叶变换（OpenCV)中都有用到过傅里叶变换，但一直都不是特别理解，现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换，我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和，其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
浏览器打印方案
前言 在web端打印是比较常见的需求，实际工作中也接触了不少，在这里对工作中用到的做一下总结 1.通过媒体查询隐藏元素 通过style标签内联引入，或者使用媒体查询media="print"外链样式表。然后将无关元素隐藏，只将需要打印的内容展示出来；这时候需要专门写一套打印样式，页面修改，打印样式可 ......
万字长文！对比分析了多款存储方案，KeeWiDB最终选择自己来
大数据时代，无人不知Google的“三驾马车”。“三驾马车”指的是Google发布的三篇论文，介绍了Google在大规模数据存储与计算方向的工程实践，奠定了业界大规模分布式存储系统的理论基础，如今市场上流行的几款国产数据库都有参考这三篇论文。 《The Google File System》，200 ......
SpringBoot3.x中spring.factories功能被移除的解决方案
背景 笔者所在项目组在搭建一个全新项目的时候选用了SpringBoot3.x，项目中应用了很多SpringBoot2.x时代相关的第三方组件例如baomidou出品的mybatis-plus、dynamic-datasource等。在配置好相关依赖、最小启动类和配置之后，发现项目无法启动。于是根据启 ......
视频超分之BasicVSR-阅读笔记
1.介绍 对于视频超分提出了很多方法，EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征，在RBPN中，多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的，但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外，与SISR不同，VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
视频超分之BasicVSR++阅读笔记
1.介绍 在这项工作中，我们通过设计二阶网格传播和流引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR，使信息能够更有效地传播和聚合。 如图所示，提出的二阶网格传播解决了BasicVSR中的两个限制：i）我们允许以类似网格的方式进行更积极的双向传播，ii）我们放松了BasicVSR中一阶马尔可夫特性的假设， ......
Go1.20 新版覆盖率方案解读
玩过Go覆盖率的同学当有所了解，Go的覆盖率方案最初的设计目标仅是针对单测场景，导致其局限性很大。而为了适配更多的场景，行业内各种博客、插件、黑科技介绍也层出不穷。当然，过去我们也开源过Go系统测试覆盖率收集利器 - goc，算其中比较完善，比较系统的了。且从用户使用角度来看，goc也确实解决了行业 ......
基于jenkins+kubernetes的cicd流程实践一：环境搭建及方案原理
1.基础环境：Centos7.9，kubernetes:v1.21.5 node-1@112（master）：docker，containerd，harbornginx（80），git，etcd node-2@109（master/worker）：docker，containerd，ingress_ ......
Zookeeper的服务器的log4j升级为log4j2的升级方案（忽略配置化兼容问题）
目前希望可以升级将Zookeeper中log4j的版本升级到log4j2版本，并且要避开相关的log4j2的安全隐患问题，此时需要考虑的就是针对于如何将无缝衔接log4j2的版本jar包的安装呢？我们接下来观察一下看看问题所在。目前我采用的环境是windows环境，不过也同样对其他操作系统有效，毕竟... ......
NLP手札1. 金融信息负面及主体判定方案梳理&代码实现
这个系列会针对NLP比赛，经典问题的解决方案进行梳理并给出代码复现~算是找个理由把代码从TF搬运到torch。Chapter1是CCF BDC2019的赛题：金融信息负面及主体判定，属于实体关联的情感分类任务，相关代码实现以及Top方案梳理详见ClassisSolution/fin_new_enti... ......
JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock
系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底，推荐阅读： 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore，CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记
概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到 ......
高并发下丢失更新的解决方案
作者：谢益培 1 背景 关键词：并发、丢失更新 预收款账户表上有个累计抵扣金额的字段，该字段的含义是统计商家预收款账户上累计用于抵扣结算成功的金额数。更新时机是，账单结算完成时，更新累计抵扣金额=累计抵扣金额+账单金额。 2 问题及现象 发现当账单结算完成时，偶尔会发生累计抵扣金额字段值更新不准确的 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......