如果尝试使用指针和字节偏移量的组合，但没有对齐T，会导致运行时 crash。一般来说，保存到文件或网络流中的数据与内存中的数据流并不是遵守同样的限制，往往无法对齐。...改善任意内存对齐的加载操作，很重要的类型是它的值是可以进行逐位复制的类型，而不需要引用计数操作。这些类型通常被称为 "POD"（普通旧数据）或普通类型。...我们建议将未对齐加载操作的使用限制到这些 POD 类型里。...解决方案为了支持UnsafeRawPointer, UnsafeRawBufferPointer 以及他们的可变类型(mutable)的内存未对齐加载，我们提议新增 API UnsafeRawPointer.loadUnaligned...但是在运行时，该 API 会将内存地址存储强制转为与原始类型已经正确对齐的偏移量。这里我们建议删除该对齐限制，并强制执行文档中标明的 POD 限制。这样虽然文档已经更新，但 API 可以保持不变。
:center；如果是一个它是一个块级元素，就对自身应用margin:auto.然而考虑到代码的DRY和较强的可维护性，如果要对一个元素进行垂直居中，可能是令人头皮发麻的一件事情了....transform:translateY(-50%); } 但是却产生了十分离谱的效果.原因在于margin的百分比值是以父元素的宽度作为解析基准的 在CSS值与单位（第三版）定义了一套新的单位...，称为视口相关的长度单位 vm是与视口宽度相关的.1vm相当于视口的1% 与vw类似，1vh相当于视口的1% 当视口宽度小于高度时，1vmin等于1vw，否则等于1vh 当视口宽度大于高度时，1vmax...:center; justify-content:center; width:18em; height:10em; } 把所有的东西都对齐吧！...根据盒对齐模型（第三版）的计划，在未来，对于简单的垂直居中的要求，我们完全不需要动用特殊的布局模式.我们只需要这行代码就可以搞定 align-self:center; 不知不觉间，我们身边的浏览器都开始让它成为现实
在本次的内容中，我们不尝试对文本到图像生成的所有方面进行全面概述，我们尝试从所谓的“对齐”视角介绍文本到图像的问题，探讨如何拥有更好地与人类意图一致的模型，我们将从以下四个方面来展开。...编辑 编辑在对齐中也是一个非常重要的环节。在某些场景中，我们可能对生成的图像或已有的图像基本满意，但可能想要稍作修改。例如，我们可能希望稍微改变图像的风格，或者仅在特定位置添加或插入一个物体。...这样，编辑提供了一个工具，让我们保留大部分图像，但只需要稍微修改它，以使其完美地与我们实际想要生成的内容对齐。...这样的措施可以有效地实现这种 grounding 控制的广泛应用，例如将文本描述与边界框grounding、关键点grounding 和其他类型的特殊对齐的条件结合起来。...具体来说，这些提示对齐可能是我们使用一个大型多模态模型，例如代表性的 lava，获取生成的图像并生成一个描述，然后计算与输入提示的文本相似性，这产生了一个分数，基本上表明了生成图像和输入文本提示之间的语义对应关系
右对齐的 只读的input
Python与Elasticsearch的接口 目前，有两个标准库提供了Python与Elasticsearch之间的接口：https://elasticsearch-py.readthedocs.io.../master/http://pyelasticsearch.readthedocs.io/en/latest/这里以elasticsearch库为例，给出一个从MySQL数据库抓取数据存到ES数据库的简单例子
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。 首先明确一下我们的需求。...—因为我们要统一各个栅格图像的行号与列号，所以很显然，这里这个模板图像就需要找各个栅格图像中，行数与列数均为最少的那一景图像。...这里需要注意，如果大家的各个栅格图像中，行数与列数最少的栅格不是同一个栅格，那么可以分别用行数最少、列数最少的这两个栅格分别作为模板，执行两次上述代码。 ...其中，第一个参数就是当前循环所用的栅格图像文件，第三个参数是结果文件的保存路径与文件名，第四个参数则是模板文件；最后一个参数"MAINTAIN_EXTENT"是为了保证得到的裁剪后结果图像严格与模板图像的行数...此外，在代码开头的这句arcpy.env.snapRaster = snap_file_name，表明我们将以所选用的模板文件为标准，使得输出的结果文件的像元大小、图像范围等与模板文件保持一致。
AI大模型的战场：通用与垂直的较量 在人工智能的快速发展浪潮中，大模型技术已经站在了科技革命的前沿。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI大模型的战场正在经历一场深刻的分化。...本文将探讨这一现象，并分析通用大模型与垂直大模型在落地场景中的不同优势，以及它们在未来竞争中的潜在赛点。...3.垂直大模型的崛起 3.1 概念 与通用大模型相比，垂直大模型专注于特定领域或任务，它们在特定场景下的性能往往更为出色。...4.大模型的赛点：谁将占据优势？ 在AI大模型的战场上，通用与垂直的较量已经展开。第一个赛点，即谁能先形成绝对优势，目前还没有明确的答案。...生态系统建设：围绕大模型构建的生态系统，包括开发者社区、合作伙伴和应用案例，也是竞争中的重要方面。 5.结语 AI大模型的战场正在分化，通用与垂直的较量才刚刚开始。
本文将告诉大家我对 WPF 的自定义布局容器和自定义控件进行的布局行为测试中的一个小点，即测试固定元素的尺寸的情况下或元素尺寸为有限尺寸的情况下，同步设置元素的水平和垂直对齐为 Stretch 来测试元素在容器内的布局行为...，元素分别在容器给元素的布局尺寸大于元素的尺寸和小于元素尺寸的行为 由于刚好运行在 WPF 之上 UNO 框架里的元素行为和 WPF 原生布局行为是完全相同的，本文也作为 UNO 的元素布局测试记录内容...，从而测试在自定义容器给里层元素不同的布局空间时，设置了水平和垂直对齐为 Stretch 的元素会如何布局 给以上的这个自定义容器插入一个元素，设置元素给定尺寸且设置了水平和垂直对齐，如下面代码...，我还给以上的 Grid 添加一圈的带背景的 Border 控件，用来测试在布局尺寸空间超过元素所需尺寸时的行为，和测试在布局尺寸空间小于元素所需尺寸时的压缩元素裁剪行为 对 WPF 和跑在 WPF 框架之上的...当上层容器给定元素的可布局尺寸小于元素所需尺寸时，元素行为将和左上对齐时相同 本文以上代码放在github 和 gitee 欢迎访问 可以通过如下方式获取本文的源代码，先创建一个空文件夹，接着使用命令行
垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中...; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放...我们把其分成4张表users1，users2，users3，users4 通过用ID取模的方法把数据分散到四张表内Id%4+1 = [1,2,3,4] 然后查询,更新,删除也是通过取模的方法来查询...,该表的唯一用处就是提供自增的ID; insert into uid_temp values(null); 得到自增的ID后,又通过取模法进行分表插入; 注意,进行水平拆分后的表,字段的列和类型和原表应该是相同的...比如我们是按年来进行归档拆分的,这个时候在页面设计上就约束用户必须要先选择年,然后才能进行查询; 在做分析或者统计时，由于是自己人的需求,多点等待其实是没关系的,并且并发很低,这个时候可以用union
right :0 .son { position: absolute; width: 宽度; left: 0; right: 0; margin: 0 auto; } 垂直居中...行内元素 子元素行高等于父元素的高度，且子元素只有单行文本 .parent { height: 高度; } .son { line-height: 高度; } 块级元素 行内块元素..., 优雅的溢出。...可用于更复杂高级的布局技术中。 缺点 IE8/IE9不支持。 需要浏览器厂商前缀。 渲染上可能会有一些问题。...flex; align-items: center; } 绝对定位 IE8不支持, 属性需要追加浏览器厂商前缀, 可能干扰其他 transform 效果, 某些情形下会出现文本或元素边界渲染模糊的现象
空间噪声滤波器 C.用滤波器祛除图象噪声 目的 了解 MATLAB 工具箱中的滤波器。 掌握空间滤波 学会对图像的空间变换 内容 A....用滤波器祛除图象噪声 在数字图像处理中，常常会遇到图像中混杂有许多的噪声。因此，在进行图像处理中，有时要先进行祛除噪声的工作。最常用的祛除噪声的方法是用滤波器进行滤波处理。...MATLAB 的图像处理工具箱里也设计了许多的滤波器。如均值滤波器、中值滤波器、维纳滤波器等。...image=im2double(varargin{:}); otherwise error('Unsupported IPT data class.'); end %%%%% spfilt 函数与表中列出的任何滤波器在空间域执行滤波...数字图像处理（MATLAB版）[M]. 北京：电子工业出版社, 2014. [3] 冈萨雷斯. 数字图像处理（第三版）[M]. 北京：电子工业出版社, 2011.
前言： 最近配置openvas的时候安装了redis，听说曾经曝出过一个未授权访问漏洞，便找了一下相关资料想自己动手复现一下漏洞的利用过程，当然所有的攻击性操作都是在虚拟机上完成的，本文所有的操作是在Fedora26...，这样将会将 Redis 服务暴露到公网上，如果在没有设置密码认证（一般为空）的情况下，会导致任意用户在可以访问目标服务器的情况下未授权访问 Redis 以及读取 Redis 的数据。...攻击者在未授权访问 Redis 的情况下，利用 Redis 自身的提供的config 命令，可以进行写文件操作，攻击者可以成功将自己的ssh公钥写入目标服务器的 /root/.ssh 文件夹的authotrized_keys...； （4）客户端收到服务器发来的加密后的消息后使用私钥解密，并把解密后的结果发给服务器用于验证； （5）服务器收到客户端发来的解密结果，与自己刚才生成的随机数比对，若一样则允许登录，不一样则拒绝登录。...至此，我们就成功利用redis未授权访问漏洞实现了ssh免密登录目标服务器，接下来就可以使用ssh服务来进行下一步的渗透工作啦。
问题 想自己组建一个nas,但是看到一直有人说pmr垂直式硬盘与smr叠瓦式硬盘，还有人一直鄙视叠瓦式硬盘，我就好奇了，有什么区别吗？...马达决定转速 磁头负责读写 磁盘负责容量 马达不是此次解释的重点 这里说磁头与磁盘 磁盘为了管理数据，划分了磁道与扇区， 老式磁盘每个扇区存储的数据大小是一样的，外圈数据密度小，内圈数据密度大...page 系统与内存操作，是虚拟一个页的概念来作为最小单位 扇区： 硬盘的最小读写单元 块/簇： 是操作系统针对硬盘读写的最小单元 page： 是内存与操作系统之间操作的最小单元。...写磁头比读磁头宽，真正有效的数据，只有读磁头扫过去中间的很窄的一条，只是因为我们无法把写磁头做的更小，所以只能浪费一些上下磁道的空间，这是单根磁道 同时为了保证写头部不干扰到相邻磁道，磁道与磁道之间还有一定的间隔...但是从硬盘缓存辨别是否是叠瓦式有弊端，因为大容量的垂直式硬盘，例如4TB以上的容量，可能也采用的是256MB缓存。
图像增强 图像增强是图像预处理中非常重要且常用的一种方法，图像增强不考虑图像质量下降的原因，只是选择地突出图像中感兴趣的特征，抑制其它不需要的特征，主要目的就是提高图像的视觉效果。...这类原因可能是光学系统的像差或离焦、摄像系统与被摄物之间的相对运动、电子或光学系统的噪声和介于摄像系统与被摄像物间的大气湍流等。图像复原常用二种方法。...其算法主要是深度学习中的卷积神经网络，我们在待处理信息量不可扩充的前提下（即模糊的图像本身就未包含场景中的细节信息），可以借助海量的同类数据或相似数据训练一个神经网络，然后让神经网络获得对图像内容进行理解...这些部件都以端对端的方式紧密耦合和训练。 模型的输出是图像的色度，其与亮度融合以形成输出图像。 ?...与另外两个工作对比 • Gustav Larsson, Michael Maire, and Gregory Shakhnarovich.
背景 DBBrain 上经常会有用户来咨询“未提交事务”的事件会有什么问题，该如何处理等。其实这个问题的影响属于可大可小，所以正好来专门分析一下，避免因为轻视了这个问题导致严重的业务故障。...问题描述 未提交事务指的是有连接在数据库中开启了事务，但是却一直没有提交事务的现象。如果事务一直不提交，那么对应数据行的锁始终无法释放，表的元数据锁也会一直持有，导致这个表的 DDL 会被一直阻塞。...DBBrain 针对这个问题有专门的监控，当发现这个现象之后就会推送“未提交事务”的异常事件。 分析 点开DBBrain可以看到有异常事件“未提交事务”。...[示例图] 这一类未提交事务的信息可以在DBBrain的事件详情，或者在命令行检查： mysql> select * from information_schema.INNODB_TRX\G *****...总结 未提交事务产生的影响整体来说还是有比较大的影响的，一般来说临时的解决方案是尽快 kill 掉这个事务对应的连接，之后再根据事务开始的时间去排查未提交事务引起的原因，是脚本、临时操作、还是业务代码上的漏洞
今天遇到一个有趣的问题，常规我做图片处理，采用图像腐蚀与图像膨胀等方法用来得到想要的图像特征，今天第一次看到腐蚀与膨胀在信号过滤中的引用，故此分享探讨 先说说图像腐蚀与图像膨胀 图像腐蚀与图像膨胀 一...其中膨胀类似与 '领域扩张' ,将图像的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大. ...二 图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理，其中B是一个卷积模板或卷积核，其形状可以为正方形或圆形，通过模板B与图像A进行卷积计算，扫描图像中的每一个像素点...，用模板元素与二值图像元素做“与”运算，如果都为0，那么目标像素点为0，否则为1。...图像中的高亮区(黑点增多) 三 图像腐蚀 腐蚀的运算符是“－”，其定义如下： 该公式表示图像A用卷积模板B来进行腐蚀处理，通过模板B与图像A进行卷积计算，得出B覆盖区域的像素点最小值，并用这个最小值来替代参考点的像素值
(ima); %获取原图像的宽高 sh=swh(:,1); %获取原图像的高 sw=swh(:,2); %获取原图像的宽 %"加墙" ima2=zeros(sh+2,sw+2); ima2(1,2:...sw+1)=ima(1,:); %原图像上边加墙，灰度值与边界一致 ima2(sh+2,2:sw+1)=ima(sh,:); %原图像下边加墙，灰度值与边界一致 ima2(2:sh+1,2:sw+1)=...ima; %将原图像赋值给中心部分 ima2(:,1)=ima2(:,2); %原图像左边加墙，灰度值与边界一致 ima2(:,sw+2)=ima2(:,sw+1); %原图像右边加墙，灰度值与边界一致...dw=sw*n; %计算缩放后的图像的宽 dh=sh*n; %计算缩放后的图像的高 dw1=round((sw+2)*n); %计算加墙后缩放的图像的宽 dh1=round((sh+2)*n)...; %计算加墙后缩放的图像的高 resIma1=zeros(dh1,dw1); %创建原图像的矩阵 %从不是“墙”的位置开始计算缩放后的图像的各点灰度值 %考虑缩小图像时，输入的缩放倍数是小数，
相关工程文件下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1jfDQTdOQqIf34-D5Nx6big 密码：0d13
当使用工具条中的显示/隐藏列的时候， 经常出现表格的列头与内容无法对齐的问题。 网上搜到两种处理方法，如下： 1....去掉option中的height，完美对齐，但当数据较多的时候，table会自动增加height，显示所有数据而不显示滚动条。 2....$header.outerHeight(); 完美对齐，但会导致无法冻结表头。 这两种结果都是鱼与熊掌不可兼得， 被影响的功能也是非常想要的，让小罗我很郁闷。...最后怀疑问题的原因应该是列的减少过程中，剩余列设置了宽度，但减少列后要填充剩余宽度时的计算问题。 ...，为了防止此列被去掉，加上data-switchable="false" 正常业务中也经常会有这样要求自动填充宽度的列，算是比较好的一种解决方式。
一、顶部固定定位搜索栏 需求 : 制作如下搜索栏 ; 1、固定定位盒子居中对齐 首先 , 设置固定定位 , 固定定位盒子始终显示在浏览器中指定的位置 , 与父容器或其它容器无关 ; /* 固定定位盒子始终显示在浏览器中指定的位置...与父容器或其它容器无关 */ position: fixed; 然后 , 设置固定定位盒子垂直方向位置 , 设置为 top: 0; 紧贴顶部 ; /* 固定定位盒子位置紧贴顶部 */...104 像素 */ background-size: 104px auto; /* 设置用户信息按钮外边距 */ margin: 4px auto -2px; } 5、CSS3 中的垂直居中对齐...- 行高 = 内容高度 ( 总高度 - 边框高度 - 内边距高度 ) 普通盒子模型中 , 设置垂直居中对齐时 , 直接设置 内容高度 = 行高 即可 ; 由于采用的是 CSS3 样式 , 该模式下 ,...{ /* 图片与文字对齐样式 默认是与文字基线对齐 */ vertical-align: middle; } div { /* css3 盒子模型 */ box-sizing
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