针对找工作这件事情来讲，很多人都讲"金三银四"，其实我对这个说法并不以为然，但是处于种种原因吧，今年3月份我还是加入求职大军。下面总结一下作为一名Linux系统运维工程师遇到的形形色色的面试题。
这是常用的方法，通过Lua对字符串进行解析，从而完成JSON的编码及解码。网络上有许多现成的Lua JSON库可以使用。
机器之心专栏 机器之心编辑部 美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法 DropKey，用于缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机 drop 部分 Key 以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而提升了基于 Transformer 的视觉类算法的精度。该论文已被计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2023 接收。 近期，基于 Transformer 的算法被广泛应用于计算机视觉的各类
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/351965263
1、web服务器的系统调优： SYN排列：echo 30000>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog Time-way排列：echo 2000000>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_tw_buckets 可以排列的报文数：echo 50000>/proc/sys/net/core/netdev_max_backlog 文件打开数：ulimit -n 35000 最大连接数：echo 20000>/proc/sys/net/tux/max_connect tux队列中等待数：echo 8192>/proc/sys/net/tux/max_backlog 禁止请求日志保存：echo 0>/proc/sys/net/tux/logging 2、apache调优：
分布式系统中全局唯一id是我们经常用到的，生成全局id方法由很多，我们选择的时候也比较纠结。每种方式都有各自的使用场景，如果我们熟悉各种方式及优缺点，结合自身的业务，使用的时候才能更好的选择。
shell的逻辑运算符 涉及有以下几种类型，因此只要适当选择，可以解决我们很多复杂的判断，达到事半功倍效果。
几年前，用Proxmox Virtual Environment（一个VMWare Vsphere的开源替代，以后简称PVE）搭建了一个测试云平台，使用了PVE自带的分布式存储Ceph。加上PVE自带的KVM虚拟机和LXC容器，再配置了虚拟交换机Open vSwitch，勉强算是一个所谓的超融合构架。
文章目录常用日志框架Log4jLogbackLog4j2Log4j1/Logback/Log4j2Java
服务器负载过高该怎么办? 服务器负载过高该怎么办?不管是网站服务器，应用程序还是游戏服务器有时候都会面临超出服务器配置的访问，当大量流量访问中国香港服务器时就会导致香港服务器负载过高，遇见这种情况我们
EasyPlayer随着多年不断的发展和迭代，不断基于成功的实践经验，发展出包括有： EasyPlayer RTSP、EasyPlayer RTMP、EasyPlayerPro 和EasyPlayer.js 等播放器。目前支持Windows、 Android、iOS三个平台，EasyPlayer.js还支持Linux平台。本文我们主要分享一下EasyPlayer-RTSP WIN版的渲染。
List转成字符串的总结的应用场景非常广泛，可以用于字符串拼接、数据处理和存储、显示等方面。它还可以用于格式化输出，以及将列表数据导出到文本文件等。
有一个需求，在某个目录下，含有多个文件，需要针对这个目录下的所有文件，只要含有特定字符“XXX”，就将“XXX”变成“YYY”。
为了减轻工作量，Uber在内部开发了Manifold，这是一种与模型无关的视觉工具，它可以显示特征分布的差异（即所观察到的现象的可测量属性）。它已帮助各种产品团队分析了无数的AI模型。截止到今天，它已在GitHub上以开源形式提供。
前两篇文章讲了博主买了个迅为 RK3399 的开发板，本文聊一下博主 Android 开发环境的搭建。
虽然linux比windows系统好用，安全性能比较高，但是一般我们使用linux实例基本都是裸奔，所以使用密钥登陆也是最安全的，若，修改了端口并使用密钥登陆大大提升被暴力破解或入侵的情况。本篇文章介绍如下两个：
随着现代科技的不断发展，DC电源模块已经被广泛应用于各种电子设备中。不同于其它电子元器件，DC电源模块生产所需用料的扎实程度对其性能的影响非常大。下面，本文将就DC电源模块生产用料扎实的表现进行详细介绍。
墨墨导读：本文出自墨天轮“每日一练”专栏，此专栏已连更95天，欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达)，本文主要描述了SQL tuning的过程。
监听了 Window 的 ContentRendered 事件将会降低整个 WPF 的渲染性能
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法DiffBFR，用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文已被ACM MM 2023接收。
操作系统：CentOS7、openstack nova-docker启动的centos7、openstack环境启动的centos7虚拟机 CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2690 v3 @ 2.60GHz * 2 内存：Micron 2133MHz 16G * 8 网卡：Intel Corporation 82599ES 10-Gigabit SFI/SFP+ Network Connection 关键字：Linpack、netperf、iometer
异常：ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
调试机器学习模型是最痛苦的，因为算法本身不透明，就算运行结果不好，有时你也很难知道问题出在哪里。
盲人脸恢复（Blind Face Restoration, BFR）旨在从低质量的人脸图像中恢复高质量的人脸图像，是计算机视觉和图形学领域的一项重要任务，广泛应用于监控图像修复、老照片修复和人脸图像超分辨率等各种场景。
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法 DiffBFR，用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文DiffBFR: Bootstrapping Diffusion Model for Blind Face Restoration已被ACM MM 2023接收。
图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种库供图像处理使用。在本文中，我们将比较两个最流行的Python图像处理库：Python Imaging Library（PIL）和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能，并通过代码实例进行演示。
基于方面的情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)）任务大家应该已经很熟了，本文的实验基于此。
如果您拥有一个网站，并且希望将其扩展到全球观众，选择香港主机可能是一个明智的决策。香港主机提供了全球覆盖的能力，具备出色的速度、可靠性、安全性以及搜索引擎优化特性。此外，香港主机还拥有语言和文化优势，使其成为一个理想的选择。在本文中，我们将探讨香港主机的各个方面，以及如何选择适合您的需求的香港主机提供商。
咸鱼NO FASHION
函数的性能测试的一般方法 全栈A同学： 2020年要学习好多新东西，大家都在说优化，提高性能，如何入手？😶 有多个方法可以实现一个函数，到底用那种更好？ 是否可以总结一些性能改变上的技巧？ 2020年我们如何关注性能优化？😶 Sky：我们从构建一个通用的benchmark（性能基准测试）方法开始，切入点要小💥此方法我们希望做到以下几点 自动运行某函数多次 确定它每毫秒的执行次数 ops/ms，超过1000/ms是较优质的函数 确定它每次执行需要多少毫秒timeSpend/ms 确定它的执行稳定性，多次运行后
在并发编程中，synchronized锁因其使用简单，在线程间同步被广泛应用。下面对其原理及锁升级过程进行探究。
腾讯公司TDSQL团队与中国人民大学联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，在相同的测试环境下对目前主流的并发控制算法进行公平的性能比较，选择一种最佳的并发控制算法。目前，验证系统已集成13种主流的并发控制算法，提供了TPC-C、PPS、YCSB等常见基准测试。3TS还进一步提供了一致性级别的测试基准，针对现阶段分布式数据库系统的井喷式发展而造成的系统“选择困难症”问题，提供一致性级别判别与性能测试比较。
不同于传统的 PC Web 或者是移动 WEB，在客厅盒子端，接大屏显示器下，许多能流畅运行于 PC 端、移动端的 Web 动画，受限于硬件水平，在盒子端的表现的往往不尽如人意。
ReadMore: https://towardsdatascience.com/nine-rules-for-elegant-rust-library-apis-9b986a465247
目前主流的基于图神经网络的推荐系统由于在实验数据集以及评估指标上存在较大差异，导致不能直接进行比较。换句话说，没有统一的benchmark来进行评判。另外，许多基于图神经网络推荐系统只在小规模数据集上提供了一个简单的demo，这就导致直接应用于现实世界的推荐系统还有很大的距离。
今天给大家介绍的是来自蒙特利尔算法研究所、克莱姆森大学等联合发表在ICML2020上的文章。在本文中，作者针对目前新型化学结构的生成方法不能确保所提出的分子结构的合成可及性，也不能提供所提出的小分子的合成路线这一问题，提出了一种用于新药设计的强化学习机制:正向合成的策略梯度，简称为PGFS。
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
在本文中，来自香港大学和字节跳动的研究者们提出了一种基于Transformer的参考视频目标分割新框架ReferFormer。其将语言描述视为查询条件，直接在视频中查找目标对象，除此之外，通过实例序列的整体输出自然地完成目标物体的跟踪，无需进行任何后处理。ReferFormer在四个参考视频目标分割数据集上都取得了当前最优的性能。
本文介绍的是CVPR 2020的论文《Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning》（已开源），文章作者是中国人民大学博士生陈师哲同学，这项工作是陈师哲同学在澳大利亚阿德莱德大学吴琦老师组访问时所完成。
我们通常在部署 web 服务的时候往往会选择 nginx 作为最前面的一个狠角色，它的性能和能力大家也是有目共睹的，反向代理负载均衡等等。而作为后起之秀 caddy 却不被人所熟知，不过渐渐的也开始展露头角。 今天我就来介绍这个 caddy ，为什么我会称它有可能成为下一个 nginx。
随着 LFI 技术的发展，光场图的应用变得日益广泛。LFI 中包含了更多的信息，包括光强信息和光线角度等信息。但是和传统图像相同的是，LFI 在压缩，传输等环节也会产生不同程度的失真，因此，如何评价失真的 LFI 质量，对我们实际应用 LFI 有重要的指导意义。
本文首发于: https://blog.frytea.com/archives/539/
1.bridge模式：使用–net =bridge指定，默认设置。桥接式网络模式(默认)。
在并发环境下想要共享变量，一旦涉及修改操作，就需要用到锁了。 Java 中的锁有这么几种：synchronized、reentrant lock、还有reentrant lock 衍生出的其他锁比如ReadWriteReentrantLock
机器之心报道 作者：吴欣 在最近公布的国际权威人脸识别供应商测试 FRVT（Face Recognition Vendor Test）结果中，中国公司依图科技获得了四项测试的第一名，超过了俄罗斯公司 Vocord（Vocord 是国际老牌安防厂商，长久以来超越 Google 等公司盘踞人脸识别算法第一名）。 FRVT 是由美国国家标准技术局 NIST(National Institute of Standards and Technology) 组织的人脸识别供应商测试，作为美国国家采购的官方指导，其测试的
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 3TS 项目Proposal 3TS 项目介绍 腾讯公司CynosDB（TDSQL）团队与中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室，联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，对目前主流的并发控制算法在相同的测试环境下进行公平的性能比较，选
今天给大家介绍Monash大学， Fuyi Li等人在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“DeepTorrent: a deep learning-based approach for predicting DNA N4-methylcytosine sites”。DNA N4-methylcytosine(DNA N4-甲基化)是在调节DNA复制和表达中发挥重要作用的一种重要的表观遗传修饰。但是通过实验方法检测4mC位点耗时并且昂贵，而现有的一些基于机器学习的4mC预测器，性能不令人满意。所以作者提出了一种基于深度学习的方法DeepTorrent，以改进预测DNA序列的4mC位点的预测。它结合了四种不同的特征编码方案来编码原始的DNA序列，并采用多层卷积神经网络和初始模块，随后融合了BLSTM，来学习高阶特征表示。其中，不同大小的过滤器映射得到的降维和特征融合结果被应用到inception模块。此外，还采用了注意机制和迁移学习技术来训练更加鲁棒的预测器。通过实验表明，DeepTorrent与几种`最先进的预测方法相比，4mC达到最优的位点预测性能。
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