bytes 62348 (60.8 KiB) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 2.uname 用于查看系统内核与系统版本等信息...linuxprobe Desktop]# uptime 15:28:36 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.06, 0.11 4.free 显示当前系统中内存使用量信息...299M -/+ buffers/cache: 583M 396M Swap: 2.0G 0B 2.0G 5.who 查看当前登入主机的用户终端信息...linuxprobe :0 2018-06-07 15:02 (:0) linuxprobe pts/0 2018-06-07 15:02 (:0) 6.last 用于查看所有系统登录记录...格式：last[参数] 7.history 用于显示历史执行过的命令 格式：history [-c] 8.sosreport 用于收集系统配置及架构信息并输出诊断文档 格式：sosreport
但是公司购置的硬件设备如果长期处于空闲状态，则明显是种资源浪费，老板也不会开心。所以建议负载值保持在1左右，在生产环境中不要超过5就好。...4．free命令 free命令用于显示当前系统中内存的使用量信息，语法格式为“free [-h]”。 为了保证Linux系统不会因资源耗尽而突然宕机，运维人员需要时刻关注内存的使用量。...Socket信息 -t 显示TCP协议的连接状态 -u 显示UDP协议的连接状态 -n 使用IP地址，不使用域名 -l 仅列出正在监听的服务状态 -i 显示网卡列表信息 -r 显示路由表信息 使用netstat...Linux系统中以点（.）开头的文件均代表隐藏文件，这些文件大多数为系统服务文件，可以用cat命令查看其文件内容： [root@linuxprobe ~]# cat ~/.bash_history 要清空当前用户在本机上执行的...当Linux系统出现故障需要联系技术支持人员时，大多数时候都要先使用这个命令来简单收集系统的运行状态和服务配置信息，以便让技术支持人员能够远程解决一些小问题，抑或让他们能提前了解某些复杂问题。
煤炭传送带状态检测系统通过Python+OpenCv机器视觉边缘分析技术对煤炭皮带状况进行实时监测，一旦煤炭传送带状态检测系统Python+OpenCv监测到皮带跑偏、堆煤、撕裂、异物等其他情况，煤炭传送带状态检测系统马上开展警报提醒...图片在目标检测领域，为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称为Neck。Yolov5中添加了FPN+PAN结构，相当于目标检测网络的颈部，也是非常关键的。...这样结合操作，FPN层自顶向下传达强语义特征（High-Level特征），而特征金字塔则自底向上传达强定位特征（Low-Level特征)，两两联手，从不同的主干层对不同的检测层进行特征聚合。...图片传统背景差分法，结合OpenCV中的图像高斯平滑预处理以及腐蚀、膨胀图像形态学处理方法，实现一个更符合实际场景需要的运动目标检测方法。...实验效果比较分析表明，该目标检测算法较传统目标检测算法能够提取更加准确和完整的运动目标轮廓。图片
在Windows里，我们可以通过certmgr.msc查看和管理系统证书，这个工具是Windows自带的。 ? 然而，如果我们希望在UWP应用中查看这些证书，该怎么做呢？...首先，我所介绍的方法其实不仅仅适用于UWP，事实上这是来自于我的一个WPF应用里的。...正因为微软发布了.NET Standard 2.0标准，允许我们跨WPF以及UWP应用使用同一套代码，这就是我为何能够最终完成一个UWP版本的demo。...CertificationScanner : ICertificationScanner { public abstract IEnumerable ScanCertificates(); } 我建立的UWP...UWP助手库提供的方法，可以通过NuGet安装： PM> Install-Package Edi.Uwp.Helpers 现在，运行结果就是 ?
设备指示灯开关状态识别检测系统是基于yolo网络深度学习模型，设备指示灯开关状态识别检测系统对现场画面进行实时监测识别。自动识别仪表示数或开关状态。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。...YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。...图片YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。
本文主要讲一些让系统更简单，更容易维护的东西——「易伸缩」，首当其冲的主题就是「stateless」，也叫「无状态」。...无状态的服务易伸缩： 很容易的通过给后端添加服务器和前端的负载均衡实现横向的扩展。 当系统中存在着大量「有状态」的业务处理过程时，伸缩扩展就会变得复杂起来。...因为我们更习惯于编写「有状态」的代码，但是「有状态」不利于系统的易伸缩性和可维护性。...在分布式系统中，「有状态」意味着一个用户的请求必须被提交到保存有其相关状态信息的服务器上，否则这些请求可能无法被理解，导致服务器端无法对用户请求进行自由调度（例如双11的时候临时加再多的机器都没用）。...CAP理论 CAP理论的意思是说，一个分布式系统无法同时满足三个条件 ： 一致性、可用性、分区容忍性。 CAP分别代表： C:consistency,数据在多个副本中能保持一致的状态。
UWP 有关应用标题栏 TitleBar 的文章比较多，但介绍 StatusBar 的却没几篇，在这里随便写写。...状态栏 StatusBar 用法比较简单，花点心思稍微设计一下，对应用会是个很好的点缀。 ...在使用 StatusBar 之前，你需要在项目的引用里添加 Windows Mobile Extensions for the UWP ，并且引用 Windows.UI.ViewManagement 命名空间...下面给出一个简单的示例（GitHub : https://github.com/ZhangGaoxing/uwp-demo/tree/master/StatusBarDemo） MainPage.xaml...StatusBarDemo { public sealed partial class MainPage : Page { StatusBar statusBar; // 获取系统当前颜色
如图1所示，驾驶员状态和行为检测的智能辅助驾驶系统由检测信号、检测目标和智能车辆三部分组成。...图1 智能辅助驾驶系统 围绕上述基于驾驶员状态和行为检测的智能辅助驾驶系统，通过分析驾驶员的脑电活动，能够实时监测其疲劳、分心或情绪状态，预测潜在的驾驶风险。...此外，在智能辅助驾驶系统中，EEG技术的应用不仅限于状态监测，还能够识别驾驶员的操作意图，如变道、转向、加速或制动等行为。这为实现车辆的主动安全控制、提高驾驶体验提供了强有力的技术支持。...图2 基于脑电信号的驾驶员状态和行为检测系统的信号处理流程 在基于驾驶员状态的智能辅助驾驶系统部分，TABLE Ⅱ呈现了脑机接口在驾驶员状态检测上的应用，分别包括了疲劳、分心和情感检测，论文详细汇总了现有经典研究聚焦的脑电信号频段和所采用的分类模型...在这篇论文的讨论和总结部分，作者们提出了基于EEG的驾驶员状态和行为检测技术在智能车辆系统中的应用所面临的挑战，并提出了可能的解决方案和未来的研究方向。
本文选自《实时流计算系统设计与实现》 文末有惊喜 状态管理是流计算系统的核心问题之一。...我们将流在执行过程中涉及到的状态分为两类：流数据状态和流信息状态。 流数据状态。...在对流数据的分析过程中，会得到一些我们感兴趣的信息，比如时间维度的聚合数据、关联图谱中的一度关联节点数、CEP中的有限状态机等，这些信息可能会在后续的流数据分析过程中被继续使用，从而需要将这些信息保存下来...如果觉得1秒太“过分”，也可以设置滑动步长为30秒、60秒等，但这并不能改变重复计算的本质，且滑动步长越长，离“实时计算”越远。 窗口为7天，就需要在实时流计算系统中缓存7天的流数据。...解决时间乱序问题是使用流数据状态的另一个重要原因。由于网络传输和并发处理的原因，在流计算系统接收到事件时，非常有可能事件已经在时间上乱序了。
建立一个既准确又高效的故障检测器，证明是不可能的。同时，允许故障检测器产生假阳性（即，错误地将活动进程标识为失败，反之亦然）。 许多分布式系统通过使用心跳或者超时探测来实现故障检测器。...一旦它到达目标机器中的网络链接，如果所有 CPU 内核当前都忙，则来自网络的传入请求将由操作系统排队，直到应用程序准备好处理它。...到那时，它会显示一个日志堆栈跟踪，您可以进一步检查以了解系统崩溃的原因。 部分故障更难检测，因为它们要么不起作用，要么一切正常。 由于分布式系统没有共享状态，部分故障总是发生。...总之不把节点故障作为二元问题（该进程只能处于运行或者宕机状态），而是连续捕获受检视进程崩溃的可能性。 总结 在设计应用程序时，检测节点并不是一件容易的事。原因之一是分布式系统中的非共享状态模型。...工程师需要在不可靠的网络中设计可靠的系统。 大多数时候，公司都会反复试验来检测节点故障。
3.1.1 彩色图像数据转灰度图像 本系统所采用的算法全部适用于8位灰度图像，因此在边缘检测和中值滤波之前需要将彩色图像转换成适于研究的8位灰度图像，将图像中的每个像素用下列公式（3-1）计算其灰度值，...（3-1） 式中r、g、b分别为该像素对应的R、G、B颜色分量，然后用求得的灰度值代替原来该像素的R、G、B分量就行了。如图3-1所示，我在本系统设计中按照上述思路实现了从彩色图像往灰度文件的转换。...本系统设计的目的是对实时采集到的图像进行边缘检测，因此边缘信息检测的准确度在很大程度上决定了整个系统设计的性能，为了提高我所设计系统的性能，我采用了中值滤波。...本系统设计中，所要缓存的图像数据量比较大，因此选用突发读写整页数据的方式来实现，从而有效提高数据传输的带宽。 ?...在本系统设计中，需要处理的是边缘检测以后的视频流数据，因此设置为连续的突发读写模式，同时选择全页读写的方式进行数据的操作，从而达到更大的带宽、更高的效率，以实现更快的速度。
目前PRODIGAL已经在美国的部分涉密企业实际部署，结果得到部署企业的一致好评。因此今天我们来了解下PRODIGAL，希望从中可以为我们研发自主可控的内部威胁检测系统带来借鉴。...，导致数据挖掘分析的工作任务十分繁重； -由于工作环境（流程、新的规章制度）的改变和攻击者隐藏自己行为的影响，导致建立的内部威胁检测模型需要动态变化； -实际中的ITs仅仅是用计算机使用的记录数据是远远不够的...所有的算法统一比较的结果如图， 排序根据前500个实例中检测出异常行为的个数来标识： ? 0x05 小结 一直以来，异常检测由于过高的误报率从而无法在实际中大规模部署应用。...美国SAIC和四家高校研发的PRODIGAL系统通过多种算法的灵活使用，使得现实中部署内部异常检测系统成为可能。...PRODIGAL已经在美国的部分涉密企业中部署，在运行中不断改进优化和丰富攻击特征语言数据库，相信PRODIGAL会成为将来第一款部署的强大内部威胁检测系统。
基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（中） 今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第二篇，中篇，话不多说，上货。...3.1.1 彩色图像数据转灰度图像 本系统所采用的算法全部适用于8位灰度图像，因此在边缘检测和中值滤波之前需要将彩色图像转换成适于研究的8位灰度图像，将图像中的每个像素用下列公式（3-1）计算其灰度值，...如图3-1所示，我在本系统设计中按照上述思路实现了从彩色图像往灰度文件的转换。 ...本系统设计的目的是对实时采集到的图像进行边缘检测，因此边缘信息检测的准确度在很大程度上决定了整个系统设计的性能，为了提高我所设计系统的性能，我采用了中值滤波。...在本系统设计中，需要处理的是边缘检测以后的视频流数据，因此设置为连续的突发读写模式，同时选择全页读写的方式进行数据的操作，从而达到更大的带宽、更高的效率，以实现更快的速度。
本文将详细介绍操作系统进程状态的基本概念，深入解析Linux操作系统中的进程状态，并通过代码示例展示各个状态的实现方式。...一、操作系统中的进程状态概述 操作系统中的进程状态是进程在生命周期中可能处于的不同状态。这些状态帮助操作系统识别进程的运行情况，并在不同状态间进行合理的资源分配。...操作系统中的经典进程状态包括就绪、运行、阻塞和终止。...Linux内核中的进程状态可以使用ps命令或读取/proc文件系统来查看进程的状态信息。...，以及Linux系统中对进程状态的细化与扩展。
这些APIs相比旧的应该优先使用，比如旧APIs的WebClient和HttpWebRequest(尽管它的子集在UWP中是向后兼容的)。...如何选择 在UWP中这些HTTP API都是可以使用的，对于开发者来说最大的问题是在APP中应该使用哪一个。...在现在的UWP中，Windows.Web.Http提供HTTP设置，它比System.Net.Http API更好的控制这些。...在未来的版本，也会加强支持System.Net.Http在UWP中的特性。 是否考虑写跨平台的.NET代码(跨UWP/ASP.NET 5/IOS和Android)？...请求会在操作系统协议栈上被处理，附加的头部会在数据通过网卡发送之前被添加。 设置超时 System.Net.Http: 在the System.Net.Http API中，有两个方式去设置超时。
官方文档中只是提及了最基础的部分，因此本文中着重讨论这部分。...InheritedWidget的类中，然后在使用的组件widget中直接取用就是。...值得注意的所有被包裹过的组件在状态变化的时候都会重新渲染，这样可能会造成不必要性能损失。...StreamBuilder, ReactiveX 正如上文所说，状态管理很难，特别是异步环境下的状态管理更难，难在哪里？...引用前端届的RxJS来说： Observable = lodash for async Flutter的官方语言Dart中内置了Stream的概念 Stream ~= Observable
举个例子，要测试的 ip+port: 192.168.0.100:8080 使用 telnet 命令 telnet 192.168.0.100 8080 连通成功： Trying 192.168.0.100
前因： 童鞋们众所周知LVS是基于第4层来做负载均衡调度的，默认也是基于端口来做后端服务器的健康状态检测，但公司总是出现一些后端Real Server如JBOSS假死后不服务，端口却还存活着的状况，这样导致.../30日/LVS基于应用层的健康状态检测 下载方法见 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-07/87684.htm 我们的目的： 1，不伤害用户，尽可能的将服务器错误封杀在内部...内容自定义，也可以写成功能检测的接口，我们就简单返回一个null值啦。 2，在LVS上做一个监控，每5秒去访问一次这个接口，获取返回值或者返回状态。...，检查RealServer是否在调度中，生成一个状态值，以好给我们后面的一个动作执行函数调用。...#检查RealServer状态是否在调度中，如果在写输入这个RealServer已经存于与LVS调度中，否则添将其添加进调度，主要是检测RealServer接口状态OK后用。
在构建应用程序和设计系统时，最困难的事情之一是决定如何建模和处理状态。当我们的应用程序的一部分最终没有符合我们的预期时，管理状态的代码是一个非常常见的 bug 来源。...我不会在这篇文章中讨论具体的框架或更大的、整个应用程序的架构变化（如RxSwift、ReSwift或使用ELM启发的架构）—— 相反，我想把重点放在我发现非常有用的小型技巧、窍门和模式。...解决这个问题的一个方法是，为了确保我们有一个单一的数据来源，在Enemy类中自动更新isInPlay属性，使用health属性的didSet: class Enemy { var health...我们已经去掉了所有的选项，所有特定状态的值现在都被纳入了它们将被使用的状态中。...让我们写一个handleStateChange方法，也从video属性的 didSet 中调用，根据我们当前所处的状态运行各种逻辑: private extension VideoPlayerViewController
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