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服务器使用有遇到这些问题吗？

无论是个人还是企业，在使用服务器的过程中都会遇到各种问题，在没有专业人员运维的情况下，我们都觉得很难解决。服务器承载了整个公司的数据，对企业信息正常运转来说有着至关重要的作用。...但服务器复杂的硬件，繁琐的运维以及使用中遇到的一系列问题确实困扰着我们。服务器使用会遇到哪些问题？遇到这些问题又该如何解决呢？...1、服务器系统蓝屏、卡顿死机 服务器硬件虽然比电脑性能更好，但服务器承载的数据和处理也更多，服务器使用时间长了，难免出现卡顿，硬件故障或者出现系统漏洞等问题。...我们可以重启再删除或者使用CMD指令，输入arrtib-a-s-h-r想要删除的文件夹名，然后输入delete想删除的文件夹名称就可以成功删除该文件了。...有一个要注意，使用这个指令删除的文件是无法恢复的，要谨慎使用。 3、系统端口存在的隐患 服务器的稳定性和安全性是大家都特别关心的问题，因为这关于到我们业务是否能稳定运行。

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基于Pytorch构建Faster-RCNN网络进行目标检测（一）

尽管R-CNN是物体检测的鼻祖，但其实最成熟投入使用的是faster-RCNN，而且在pytorch的torchvision内置了faster-RCNN模型，当然还内置了mask-RCNN，ssd等。...R-CNN整体框架： 一、Backbone模块：主要负责接收输入数据，并进行数据预处理和特征提取得到输入图像对应的feature maps，并传递给下一层。..._fpn RetinaNet目标检测，骨干网包括resnet50 fpn torchvision.models.detection.RetinaNet torchvision.models.detection.retinanet_resnet50...因此，有了数量庞大的Anchor，RPN接下下来的工作就是从中筛选，并调整出更好的位置，得到Proposal 2、RPN卷积网络：与上面的Anchor对应，由于feature map上每个点对应了9个Anchors...由于RCNN模块使用了全连接网络，要求特征维度固定，而每一个RoI对应的特征大小各不相同，无法送入到全连接网络中，因此RoI Pooling将RoI的特征池化到固定的维度，方便送到全连接层中 四、RCNN

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    Pytorch轻松学-RetinaNet模型导出与C++部署

    微信公众号：OpenCV学堂 RetinaNet模型导出 在Pytorch的torchvision框架中支持对象检测模型主要包括： -SSD -Faster-RCNN -Mask-RCNN -FCOS...-RetinaNet -KeyPointRCNN 亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外，其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。...SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了，是因为torchvision的Bug，但是好像还一直没有解决。...推理测试 分别实现了ONNXRUNTIME与OpenVINO2022推理C++代码，代码其实跟C++版本的YOLOv5+OpenVINO2022的代码类似，唯一不同的时候需要设置一下动态输入跟每次推理时候的图像实际大小...01 版本兼容性问题 通过Pytorch1.7.1导出RetinaNet的ONNX模型可以部署到OpenVINO2022上正确推理，但是当我升级Pytorch版本从1.71到1.10版本之后，同样脚本导出的

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    TorchVision对象检测RetinaNet推理演示

    点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 torchvision对象检测介绍 Pytorch1.11版本以上支持Torchvision高版本支持以下对象检测模型的迁移学习...，都可以转换为ONNX格式模型，都可以支持ONNXRUNTIME框架的Python版本与C++版本推理，本文以RetinaNet为例，演示了从模型下载到导出ONNX格式，然后基于ONNXRUNTIME推理的整个流程...RetinaNet转ONNX 把模型转换为ONNX格式，Pytorch是原生支持的，只需要把通过torch.onnx.export接口，填上相关的参数，然后直接运行就可以生成ONNX模型文件。...模型转换之后，可以直接查看模型的输入与输出结构，图示如下： RetinaNet的ONNX格式推理 基于Python版本的ONNXRUNTIME完成推理演示，这个跟我之前写过一篇文章Faster-RCNN...的ONNX推理演示非常相似，大概是去年写的，链接在这里： 代码很简单，只有三十几行，Python就是方便使用，这里最需要注意的是输入图像的预处理必须是RGB格式，需要归一化到0~1之间。

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    java中使用nextLine(); 没有输入就自动跳过的问题？

    我昨天在做题（最长上升子序列）的过程中遇到一个问题，第一个数N表示后面有多少组测试数据，但是当我输入N之后，for循环里的nextLine();并没有让我输入，就跳过并且输出了 【问题分析】 in.nextLine...()不能放在in.nextInt()后面，否则in.nextLine()会读入“\n”，但“\n”并不会称为返回的字符 举个例子： import java.util.*; public class static...    int N = in.nextInt();     for(int i = 0;i < N;i++){     String str = in.nextLine();      } } 假如输入...N为1，摁下回车，程序并不会让你继续输入str，而是直接结束了 【解决方案】 最好的解决办法，在nextInt()和nextLine()之间放一个in.nextLine()来接收这个“\n” import

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    关于软件测试人员的职业发展问题，你有思考过吗？

    建议在学习了一个语言之后，一定要找一个案例去练习，熟悉这个语言的基本使用。可以结合Selenium去学习Web自动化测试。通过脚本编写，有助于你提高语言基础知识的理解和运用。...4.自动化脚本开发 　　在手工转自动之后，就需要大量的练习，如果Selenium自动化脚本开发，你起码要完成100个自动化测试用例，你需要对seleinum达到熟练使用的地步。...5.了解和接触框架 　　这里的框架，是指自动化测试框架，不是指开发用到的框架。继续深入研究Selenium和一些自动化测试框架的知识。例如，什么是框架，框架解决什么问题，框架组成组件有哪些等。...6.常见设计框架设计 　　前面我们有了POM设计框架的思想，接下来我们要学习数据驱动框架，关键字驱动关键，混合测试框架，还有行为测试驱动框架。...如果要做自动化部署和运维，常见的linux和shell脚本是有必要学习的。这部分内容，可以看linux和shell脚本入门系列的书来学习。

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    2020-01-04：mysql里的innodb引擎的数据结构，你有看过吗？

    福哥答案2020-01-04： 面试官刚开始问我看过mysql源码没，然后问了这个问题。回答B+树，过不了面试官那关。...答案来自《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎 第2版》第四章，时间仓促，答案不一定对，如果有更好的答案，请直接留言评论。 表空间tablespace：所有数据都放在表空间中。...、事务数据页（Transaction system Page）、插入缓冲位图页（Insert Buffer Bitmap）、插入缓冲空闲列表页（Insert Buffer Free List）、未压缩的二进制大对象页...（Uncompressed BLOB Page）、压缩的二进制大对象页（compressed BLOB Page）。...变长字段长度列表 2.NULL标志位 3.记录头信息 4.列1~n数据 Redundant格式： 1.字段长度偏移列表 2.记录头信息 3.列1~n数据 *** MySQL源码分析（4）：InnoDB主要数据结构及调用流程

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    苹果系统使用之输入法的呈现与设置问题

    新装的系统，总是纠结的出现各种问题。今天解决的就是装了Mac OS X 10.6（苹果系统）之后，输入法找不到，用快捷不能设置的问题。...刚开始使用mac os x 系统，其实说用也谈不上，因为本人是使用公司的电脑用模拟器安装的苹果系统，但装上之后发现没有输入法切换的快捷键和可点击或者是选择输入法的地址，经过不停的探索，终于伟大的发现在某一刻出现了...如题所说mac os x系统到底怎么设置输入法呢，现在我就带您一起来探索。 首先打开 系统偏好设置，如图： ? 然后选择 语言与文字，如图： ?...然后 选择 输入源，在输入源里勾中自己想要切换的中文简体即可，如图： ? Stone 制作QQ：1370569（如有转载，请写明出现谢谢！）

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    亚马逊开店有必要使用独立ip吗？目前静态ip购买有类似911s5的软件吗？

    然而，一些卖家在使用亚马逊平台开店的时候，会遇到一些ip相关的问题，比如多账号因为ip关联被封禁，亚马逊的规则一直严格，只要确定ip就不能随意切换网络登录，且电脑都禁连其他网络，那么使用独立ip可以帮助解决账号安全问题吗...，要想购买独立静态ip的卖家可以找到不错的类似911s5的软件吗？...一、亚马逊开店需要使用独立ip的原因有哪些？（独立ip）亚马逊作为全球最大的电商平台之一，其销售模式严格监管和管理，因此亚马逊卖家需要严格遵守平台规定。...二、跨境运营使用独立静态ip有哪些影响，必要进行静态ip购买吗？（静态ip购买）提高账户安全性：使用独立静态ip可以防止账户被其他人误认为是同一地址下的多个账户。这有助于提高亚马逊账户的安全性。...三、有类似911s5的软件能够提供静态ip购买的吗？（类似911s5的软件）911s5曾是出色代理服务商，其动态ip代理更为出色。如果您需要购买静态ip，可以考虑使用目前一些专业的静态ip服务商。

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    有孩子吗？使用Timekpr-nExt限制 Linux 中每个账户的电脑使用

    使用 Timekpr-nExt 在 Linux 上限制电脑使用 如果你家里有小孩，他们花太多时间在电脑上，你可能想对他们的使用进行一些限制。...可以让你根据一天的时间、一天、一周或者一月的小时数来限制某些账户的电脑使用。你也可以设置时间间隔来强制账户用户休息。...Timekpr-nExt 的功能 除了一个令人讨厌的风格化的名字，Timekpr-nExt 有以下功能： 将系统使用限制设置为按日智能限制、每日、每周或每月限制 你还可以根据时间和小时设置访问限制 用户可以看到关于他们还剩多少时间的通知...在 Linux 中安装 Timekpr-nExt 对于基于 Ubuntu 的 Linux 发行版（如 Mint、Linux Lite 等），有一个官方 PPA 可用。...并不是每个人都会觉得它有用，但家里有小孩的人如果觉得有必要的话，可以使用它。 你是否使用其他应用来监控/限制儿童访问计算机？

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    便宜的域名使用会有问题吗？

    很多人购买任何物品都喜欢讨价还价，喜欢追求便宜，但其实任何商品都有其内在的价值，过分的便宜可能并不是一件值得高兴的事情，像很多网友询问域名哪里有便宜的卖，那么下面就来了解一下哪里注册域名便宜？...便宜的域名使用会有问题吗？ 哪里注册域名便宜 想要购买域名通常需要向域名供应商来进行购买，一般品牌域名供应商的价格都比较一致，想要在那里购买便宜的域名基本上没有可能。...目前网络上价格便宜的域名，一般都是一些代理域名商在销售，那里的域名一年的使用费用只有正常价格的数分之一，能够为用户带来非常便宜的域名使用。 便宜域名能使用吗 哪里注册域名便宜？...对于价格便宜的域名，其实都是有深层次的原因的。很多人都会发现便宜地域名的访问速度通常容易出现卡顿，而且在很多情况下这种域名都没有很好的保障。...因此对于企业用户而言，还是应当选择有实力的域名供应商以正常价格购买域名，但对于一些没有商业追求的用户来说，也可以购买代理域名商的便宜域名使用。 很多想要建设网站的用户都经常会提问哪里注册域名便宜？

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    PyTorch 1.7 发布！ 支持CUDA 11，Windows 分布式训练，以及FFT新API

    ) 现在支持 Windows 上的分布式训练 torchvision (Stable) 变换现在支持张量输入，批量计算，GPU 和TorchScript (Stable) JPEG 和 PNG 格式的原生图像...分布式训练和 RPC： [BETA] 在 DDP 中支持不均匀的数据集输入 PyTorch 1.7引入了一个新的上下文管理器，可以与使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel...当与 torchelastic(可以从最后一个检查点恢复训练过程)之类的东西一起使用时，用户可以有更高的可靠性进行分布式训练。...： [STABLE] 变换现在支持张量输入，批量计算，GPU 和 TORCHSCRIPT torchvision 变换（transforms）现在继承自 nn.Module，可以用 torchscript...检测模型 这个版本为 RetinaNet 添加了一个用ResNet50骨干的预训练模型。

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    最新发布 | OpenVINO扩展模块支持原生Pytorch模型转换与ARM CPU加速

    为什么有扩展模块 发布|OpenVINO扩展模块支持原生Pytorch模型转换与ARM加速 OpenVINO刚刚不久之前发布了新版本OpenVINO2021.3版本，其中最引入关注的是有了OpenVINO...，另外一个说明就是扩展模块中每个模块都是解耦的，可以独立编译使用。...当前扩展模块主要包括三个部分 arm_plugin 支持深度神经网络的ARM CPU加速推理 java_api 支持Java的SDK了，什么意思，就是Java程序员也可以使用推理引擎了。..._resnet50 Detectron2 RetinaNet 感觉似乎有点少，看来得继续加油！...为了让大家更好得理解与使用OpenVINO框架，我特别整理了OpenVINO计算机视觉加速的学习路径，图示如下： ?

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    一小时肝一份文档，宠你我们是认真的

    时间回到 2 月 25 日下午 6 点，我们的 Z 同学在模型部署后，推理图像的时候，输入图像预处理时间远远超出预期，竟然达到了 2 秒！Z 同学又是改函数又是 debug，还是一头雾水。...可 Z 同学锲而不舍，继续钻研，最后推理成功了，但是奈何遇到了推理性能低、速度慢的问题。几经辗转，还是不得解决…… 群里的躁动引起了我们江湖大佬晗哥的注意，看到社区同学这么困扰，还怎么坐得住。...，所以无法使用代理的同学可以动动小手在 gitee 带着子仓库克隆一份。...转换模型 这里使用 MMDetection 中的 RetinaNet 为例： # 设置环境变量 export LD_LIBRARY_PATH=/tmp/TensorRT-8.2.1.8/lib/:$LD_LIBRARY_PATH...使用 SDK 测试模型 6.1 使用 SDK Python 接口 样例代码 test.py # 调用 MMDeploy SDK python API，输入上述模型转换产生的sdk model路径，图像，

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    vue的事件总线是公用的吗？使用事件总线有哪些优点？

    在不同的应用程序中含有非常丰富的组件，这些组件共同了正常运行的应用程序组件之间也有相互的联系，有些组件是父子组件，有些组件是兄弟组件，这些组件都需要进行通信的。那么vue的事件总线是公用的吗？...下面为大家简单介绍vue的事件总线是公用的吗。...vue的事件总线是公用的吗 事件总线可以作为沟通的桥梁来使用，不同的组件间需要进行沟通而沟通，基本通过事件总线来实现，在vue组件中，事件总线是共用的，不管是哪种组件都可以使用这种事件总线作为沟通的桥梁...使用事件总线有哪些优点 1、如果使用事件总线可以避免组件之间产生过强的依赖性，如果组件之间有过强的依赖性，那么在后期的正常运行过程中就有可能出现紊乱的问题，而事件总线就可以避免组件之间依赖性的产生，从而保证程序的正常操作和运行...以上为大家简单介绍了vue的事件总线是公用的吗，这种事件总线是公用的，也就是说不管是哪一层级的组件，都可以使用事件总线去传递信息或者接收信息。

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    【QQ问题汇总】基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗

    问题1：基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗？ 答：有区别，前者往往是cpu上的当时，而后者往往是gpu上的。前者可以看成只有一个work-item的kernel实例。...最初OpenCL有两种工作模型的。包括任务并行的(clEnqueueTask),如上所述, 可以看成是(1,1,1)个work-item的一次kernel启动。...在GPU上的常见做法依然建议使用数据并行的(一份kernel代码, N个work-item在同时执行它, 但对应不同的数据)。CUDA从来只建议使用数据并行的, 否则将十分低效。...(因为如前所述, 相当于只有1个线程的kernel了, 对于CUDA来说)。 问题2：GPU点对点通信是什么意思？ 答：CUDA的P2P Access和P2P Copy。...后者需要使用cudaMemcpyDefault+UVA,才能实现跨卡传输。无UVA请老老实实的使用cudaMemcpyPeer*()。----

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    游戏加速使用哪个加速器比较好？有免费的吗？

    对于喜欢玩游戏的人来说，会特别看重玩的过程中不会出现卡顿，不出现断联和登录难的情况，这就需要用到游戏加速器了。...尤其是外服游戏，因为服务器本身就不在国内，所以经常会出现网络传输不稳定的情况，卡顿，断连等情况也频频出现，所以需要记住游戏加速器才能够畅快地玩游戏。那么游戏加速使用哪个加速器比较好？有免费的吗？...image.png 一、选择口碑好的游戏加速器 游戏加速并没有难度，因为现在国内有很多款游戏加速器，口碑好的游戏加速器并不少，可选择性非常多，对于玩家来说可以选择市面上或者是网络上比较受欢迎的游戏加速器...至于选择哪一款游戏加速器，可以看玩家的需求或者看加速器的实用性。...二、有免费游戏加速器 游戏加速不一定非得选择收费的游戏加速器，像现在国内有很多款游戏加速器，有不少都是永久免费的，而且这些永久免费的游戏加速器特别的高速稳定，在免费使用的同时还有超低延迟的优势，所以想要让游戏加速

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    ResNet 高精度预训练模型在 MMDetection 中的最佳实践

    有了如此强的预先训练好的 ResNet 骨干网络，将其应用于下游目标检测任务上是否会带来巨大提升？这是一个非常值得思考的问题。...为此，MMDetection 团队通过大量的实验和参数调优给这个问题提供了不错的答案。...： - 训练输入网络的图片大小为 176x176 - 基于 FixRes 策略，对图片 Resize 为 232, 然后 crop 成 224 可以看出，rsb 和 torchvision 所提策略的重点都在于引入强的...实验结果如下： 具体数值见下表： 可以看到，尽管相比于基础的 Bbox mAP=37.4，有了一定的提高，最高能够达到 39.8。...但是相比于使用 mmcls 的预训练模型得到的最高 Bbox mAP = 40.8 还是有一定的差距。

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