因为google在 NDK R19C中把GCC删除了。本来想着能不能配置出用clang编译ffmpeg，可是折腾了半天还是不行，于是还是用gcc吧。。支持gcc版本的最高的ndk是 NDK R17C，需要下载ndk r17c的开发包。另外最新的x264和ffmpeg代码需要最低 android-23的编译。也就是最低android6.0。因为有个 cabs()函数,只有android6.0才有。基本注意的就这两个方面。1，需要ndk r17c. 2，最低需要定义android-23。 下面是编译shell. 系统是centos7.0 第一个shell脚本是生成交叉编译toolchain
需要的有两个部分：opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本，opencv_contrib是opencv的扩充．
在使用__int128时，如果__int128类型的内存起始地址不是按16字节对齐的话，有些汇编指令会抛出SIGSEGV使程序crash。
Google Cloud Platform (GCP) 深度学习虚拟机 (VM)（推荐！）
多年来，NumPy 为第三方扩展暴露的 API 已发展壮大，并使程序员能够直接从 C 中访问 NumPy 功能。这个 API 最好被描述为“有机的”。它是由多种竞争性的愿望和多种观点多年形成的，受到希望使用户能够从 Numeric 和 Numarray 迁移到 NumPy 方面的强烈影响。核心 API 始于 1995 年的 Numeric，并有一些模式，比如大量使用宏来模仿 Python 的 C-API 以及适应 90 年代晚期的编译器技术。只有一小群志愿者很少有时间投入到改进这个 API 上。
做测试时需要用OpenCV。虽然网络上有大量的关于编译OpenCV的教程，但是还是遇到了问题。因此记录了编译的过程，希望以后能更加顺利。
但是使用它把测序数据fastq文件比对到参考基因组的fasta文件的时候，发现运行日志里面有一个很有趣的报错：
Clickhouse自带系统库system，启动时创建系统表，无数据库文件，主要用于记录系统信息，我们可以同过系统表来查看clickhouse运行状态。
在编译程序时，借助参数传递的方法，使用与系统CPU相匹配的gcc参数，编译出的程序就是为系统CPU而进行特定优化过的，因而执行速度和效率都会是最好。
xidianwangtao@gmail.com 关于TensorFlow Serving 下面是TensorFlow Serving的架构图： 关于TensorFlow Serving的更多基础概
要让Core i7处理器在gentoo里工作得正常需要从3个方面来设置。下面我一一来说明。
关于Clickhouse之所以会像闪电一样快，是多方面的优化，包过但不仅限于：高效且磁盘友好的列式存储，高效的数据压缩，精心设计的各类索引，并行分布式查询，运行时代码生成等。
我这个文章不知道起什么名字,我就是在课堂上面搭建的了一个GCC的环境 help命令展示所有的帮助文件 打印所有平台的编译信息 gcc版本 对文件进行头文件展开 -E是展开头文件的编译开关 这个开关是
wget https://elrepo.org/linux/kernel/el7/x86_64/RPMS/kernel-ml-5.5.9-1.el7.elrepo.x86_64.rpm
在TOB业务中部署在服务器中的程序可能会被窃取.对此设计一套安全模块,通过设备信息, 有效期,业务信息的确认来实现业务安全, 主要使用openssl进行加密， upx进行加壳。 为精简服务, 使用模块化方式设计. 优点: 体量较小, 易于内嵌和扩展 缺点: 暂未提供对外生成私钥的接口 基本思路 RSA2048加密授权信息(依据NIAT SP800-57要求, 2011年-2030年业务至少使用RSA2048): 硬件信息(MAC/CPU), 有效期, 服务版本号, 业务信息 公钥代码写死,随版本更新
这个错误大概是 numpy-1.21.2 与 Python3.10 版本不匹配导致 ;
文章目录 一、报错信息 二、解决方案 一、报错信息 ---- 首先 , 更新 pip ; 执行如下命令 : /usr/local/bin/python3 -m pip install --upgrade pip 执行结果 : octopus-2:~ octopus$ /usr/local/bin/python3 -m pip install --upgrade pip Requirement already satisfied: pip in /Library/Frameworks/Python.fram
在IC 圆桌派群，每每提及power 都会说到glitch power, 数字电路实现中有许多重名的概念，如DRC 可回顾《数字电路实现中的DRC》如Glitch.
现在所有的intel 32位体系（包括AMD等兼容CPU)都叫i386体系，包括P4。、i686仍然属于i386体系，不过对CPU（相对于386)的特性作了指令优化。GNU/Linux分为alpha、PowerPC、Sun等各个不同版本，所有从Intel386-P4都用i386版本，但i386版本中有几个内核（i486,i486,i586,i686)，安装时安装程序检测到你得CPU级别后，自动为你安装相应内核。
1. i386 适用于intel和AMD所有32位的cpu.以及via采用X86架构的32的cpu.intel平台包括8086,80286,80386,80486,奔腾系列(1.2.3.4)、赛扬系列,Pentium D系列以及centrino P-M,core duo 等.
转自：http://hi.baidu.com/adongwang/blog/item/a4f89c3e5654ad0bbaa167b2.html
NDK 全称 Native Development Kit，也就是原生开发工具包 ，官网对它有详细的 中文介绍 。可能一说到 NDK 或 JNI ，大家脑子里第一反应就是集成 C/C++ 。其实 JNI 的含义是 Java Native Interface ，这种接口允许 Java 和其他语言进行交互的，包括但不限于 C/C++ 。目前 Rust 也可以通过 JNI 来和 Java 交互，虽然不太成熟。
g++是GNU开发的C++编译器，是GCC（GNU Compiler Collection）GNU编译器套件的组成部分。另外，gcc是GNU的C编译器。
selfmd5项目为参加公司一个内部比赛所写，要求输出自身md5的最小程序，必须是64位ELF文件， 不能使用socket系统调用。
看到 intel向量化指令在矩阵乘应用中的评估_softee的专栏-CSDN博客 使用SIMD技术提高C++程序性能_章志强的专栏-CSDN博客中描述的效果而心动，然后咨询了下 Imageshop – 博客园 博主，我稍微看了下《simd for c++ developers》感觉SSE这些指令更像一种寄存器语言，乍一接触略不适应。然而我的疑问是：
为了能更好的学习和运用ffmpeg, 建议下载ffmpeg源码自己编译.这里的编译方法基于ubuntu16.04环境.直接按照编译FFmpeg来做可能会碰到一些错误, 我将自己编译碰到的错误记录在最后面. 我自己编译的工程已经传到github上 https://github.com/yizhongliu/ffmpegForAndroid
then find the file ~/ClickHouse/CMakeLists.txt
" 如果你怀念 SDN 领域丰富的网络能力却在云原生领域苦苦追寻而不得，那么 Kube-OVN 将是你的最佳选择。本系列我们将逐个介绍Kube-OVN高级功能的工作原理及使用路径，帮你尽快征服容器网络难题！"
BeaconEye 的核心原理是通过扫描CobaltStrike中的内存特征，并进行Beacon Config扫描解析出对应的Beacon信息
选自RARE Technologies 作者：Shiva Manne 机器之心编译 参与：Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台（参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装，一台深度学习机器的配备指南》），也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果，希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章，参阅：https
[BeaconEye]（https://github.com/CCob/BeaconEye） 的核心原理是通过扫描CobaltStrike中的内存特征，并进行Beacon Config扫描解析出对应的Beacon信息
本文介绍了TensorFlow的发展历史、生态系统、基本概念、原理、实战案例、性能测试、与其他框架的对比以及未来的发展方向。作者希望通过对TensorFlow的深入剖析，使读者能够快速掌握TensorFlow的核心思想和功能。
全部参数一览 //Path to a program. ANT_EXECUTABLE:FILEPATH=D:/apache-ant-1.10.1/bin/ant.bat //Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF //Create build rules for OpenCV Documentation BUILD_DOCS:BOOL=ON //Build all examples BUILD_EXAMPL
本文介绍了一种从攻防两个维度研究分析网络安全对抗技术的方法。该方法基于Sysmon日志、ATT&CK标签日志、操作系统日志的分析实践，通过几种典型攻防对抗技术示例，着重介绍和分析攻击在主机层面特征，为蓝队人员“看得见”“看得清”网络威胁，提供了一种简单易学的技术修炼方法。也借此抛砖引玉，希望在安全规则优化或威胁狩猎的专家能有更多此方面技术分享。 “左右互搏术” 这里的“左右互搏术”，喻意为安全人员一边模拟红队或入侵者或企业内恶意人员的攻击，一边作为防守方从网络、主机等多层面检测和分析攻击，有助于安全人员
当广告推荐业务峰值QPS已经达到10万以上，向量检索QPS峰值就会就会达到30万以上，召回服务的向量检索P99时延和平均时延已经超出了能接受的正常范围，导致召回服务整体时延达到上限，很多请求超时以至于没有广告返回给上游服务。同时粗排服务对召回服务返回的广告列表进行自定义向量相似度计算过滤，传统的数学公式计算非常耗时和耗资源，导致粗排服务压力很大，上游召回服务又想召回更多广告给到粗排服务进行再次过滤以提高召回精度。因此关于向量相关的检索和计算需要进行优化以缓解线上服务压力，助力业务发展。
PG引入SIMD执行集后具体有多大性能提升？本篇抽取PG的simd库，对比线性搜索场景的性能：
导语 | 最近，在写Go代码的时候，我发现了其特别有意思的两个奇技淫巧或者黑魔法，若使用得好可以提升性能，用得不好就会招来恶魔，嘿嘿，于是写下这篇文章和大家分享一下。 一、魔法：调用runtime中的私有函数 按照Go的编译约定，代码包内以小写字母开头的函数、变量是私有的： package test // 私有func abs() {} // 公共func Abs() {} 对于test包中abs函数只能在包内调用，而Abs函数却可以在其它包中导入后使用。 私有变量、方法的意义在于封装：控制
在某些场景下，我们需要进行一些特殊优化，因此我们可能需要用到golang汇编，golang汇编源于plan9，此方面的 介绍很多，就不进行展开了。我们WHY和HOW开始讲起。
今天的题目是寻找旋转排序数组(有重复数字)中的最小值 II，这道题目是在之前做过的这道题目的升级版，这是上一道题目。
通过 traceroute 我们可以知道信息从你的计算机到互联网另一端的主机是走的什么路径。当然每次数据包由某一同样的出发点（source）到达某一同样的目的地(destination)走的路径可能会不一样，但基本上来说大部分时候所走的路由是相同的。linux系统中，我们称之为traceroute,在MS Windows中为tracert。 traceroute通过发送小的数据包到目的设备直到其返回，来测量其需要多长时间。一条路径上的每个设备traceroute要测3次。输出结果中包括每次测试的时间(ms)和设备的名称（如有的话）及其IP地址。
分类 设置名称 快捷方式 系统 显示 ms-settings:display 通知和操作 ms-settings:notifications 平板电脑模式 ms-settings:tabletmode 电源和睡眠 ms-settings:powersleep 存储 ms-settings:storagesense 脱机地图 ms-settings:maps 关于 ms-settings:about 设备 已连接的设备 ms-settings:connecteddevices 蓝牙 ms-se
traceroute 可以知道信息从你的计算机到互联网另一端的主机是走的什么路径。
“24点”是一种数学游戏，正如象棋、围棋一样是一种人们喜闻乐见的娱乐活动。它始于何年何月已无从考究，但它以自己独具的数学魅力和丰富的内涵正逐渐被越来越多的人们所接受。今天就为大家分享一道关于“24点”的算法题目。
给你一个 从 0 开始的排列 nums（下标也从 0 开始）。请你构建一个 同样长度 的数组 ans ，其中，对于每个 i（0 <= i < nums.length），都满足 ansi = nums[numsi] 。返回构建好的数组 ans 。
项目上需要找一个硬盘型的NoSQL，用于将Redis中的冷数据落入硬盘。初步选型了几款key-value类型的NoSQL，分别有levelDB、 rocksDB、 TiDB、 SSDB、swapDB。均为基于levelDB开发的几款NoSQL。其中因为levelDB、rocksDB无网络接口，不方便做分布式和高可用。，TiDB过重，还有swapDB社区不够活跃且相关client API不完备。暂时选型SSDB。
Step1:nums1_index指向nums1的1，nums2_index指向nums2的1，此时nums1_index指向的值与nums2_index指向的值相等，更新result, 移动指针nums1_index与nums2_index分别向后移动一位
我们把只包含质因子 2、3 和 5 的数称作丑数（Ugly Number）。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。
不过我发现，每次都得研究下这个配置文件，真的是头大，而且后面如果要装插件，开启插件这些好像也挺麻烦的，像 Redis 的 布隆过滤器，RabbitMQ 的延迟插件 等等。
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