其实遇到这个问题的一个最主要的原因是之前执行过卸载ibus输入法的操作，所以为了避免这个问题请不要卸载ibus输入法，大家依然可以安装fcitx输入法使用。 如果已经出现了这个问题，那该怎么解决呢？...很简单的方法就是重新安装unity桌面。使用以下命令： sudo apt-get install ubuntu-desktop 执行完以上命令之后，丢失的系统设置就可以找回来了。 ?
EOF > this is test file > EOF [root@www.lutixia.cn ~]# cat file this is test file 但是，在脚本应用中，有时会遇到一些问题...name is $name > EOF [root@www.lutixia.cn ~]# cat newfile this is newfile my name is 可以看到我们设置的$name变量不见了...，原因是没有对name变量赋值，被扩展为空了。...，进而解决此问题。...以上就是解决cat命令创建文件，变量丢失的详细教程，后续会发布更多硬核技术文章。
，我也经常遇到这个问题很多次，接下我们一起来看看如何解决这个问题。...一个可能的原因是混淆了常规函数和箭头函数的用法，如果你遇到这个问题，我猜你用的是箭头函数。如果用常规函数替换箭头函数，它可能会为你修复这个问题。 我们再深入一点，试着理解为什么会这样。...它们以几乎相同的方式运作，除了它们处理变量的方式不同。 这给新旧Javascript开发人员带来了很多困惑，但是当我们弄懂这个问题时，就很好会有这个困惑。...在Javascript中，window 变量具有全局作用域，它在任何地方都可用。尽管大多数变量被限制在定义它们的函数、它们所属的类或模块中。 其次，单词“词法”仅仅意味着作用域由你如何编写代码决定。...作用域如何在函数中工作 下面是一些示例，它们演示了作用域如何在这两种函数类型之间以不同的方式工作 // 此变量在 window 作用域内 window.value = 'Bound to the window
Java序列化JSON时long型数值,会出现精度丢失的问题。 原因： java中得long能表示的范围比js中number大,也就意味着部分数值在js中存不下(变成不准确的值)....解决办法一： 使用ToStringSerializer的注解，让系统序列化 时，保留相关精度 @JsonSerialize(using=ToStringSerializer.class)
Java序列化JSON时long型数值,会出现精度丢失的问题。 原因： java中得long能表示的范围比js中number大,也就意味着部分数值在js中存不下(变成不准确的值). ...解决办法(一)： 使用ToStringSerializer的注解，让系统序列化 时，保留相关精度 @JsonSerialize(using=ToStringSerializer.class...SerializerFeature.DisableCircularReferenceDetect, SerializerFeature.BrowserCompatible); //解决Long转json精度丢失的问题
如果你用了这个插件但不能自动修复，那就不要再用这个了！全网无解！ 提示系统找不到指定的文件，各种路径加入系统变量以及配置文件都无用！心累！ 不知道是不是不支持windows了？？？...如果你碰巧使用正常了，可以留言告诉我怎么搞的，感谢！ 2....命令行eslint自动修复 全局安装eslint npm install eslint -g 运行 eslint --fix [file.js][dir] image.png 修复前： ?...修复后： ? console手动注释即可， --fix不能完全修复
如何使用SysRq组合键 触发的动作取决于SysRq组合键中使用的命令键。对调试最有用的命令键是。 "t "将系统中每个进程的堆栈跟踪打印到内核日志中。这个输出允许人们看到所有进程在那一刻在做什么。...这减少了数据丢失的机会。 "e" - 向所有进程发送一个SIGTERM，除了init。 "i" - 向所有进程发送一个SIGKILL，除了init。...注意：你的终端类型将定义如何 "发送break"，例如：在ipmitool中，break字符是"~B"（tilde后面是大写的B） Azure 在Azure上，SysRq键可以从虚拟机的串行控制台的GUI...使用SysRq组合键修复抖动问题 同时按键盘上的Ctrl + Alt + Fn键。 用另一只手按SysRq键。如果你的键盘上没有SysRq标签，请按Prtscn键。...修复无反应的Linux系统 当内存不足时，一些特定的进程会使计算机的工作陷入瓶颈。在这样的情况下，SysRq组合键可能会派上用场。另外，你也可以重启系统，立即杀死可能导致该问题的进程。
在CAN网络中，消息丢失和重复是常见的问题，尤其是在高负载或故障情况下。 为了确保消息传输的可靠性，需要采用多种策略来减少这些问题。...通过在多个总线之间传输相同的消息，可以显著降低因单个总线故障导致的消息丢失问题。 电气噪声与信号质量监控：CAN网络可能受到电磁干扰（EMI）或其他电气问题的影响，导致信号传输异常。...通过采用高质量的屏蔽电缆、合理布局线缆、使用抗干扰技术等可以减少这类问题的发生。...当检测到消息丢失时，应用层会自动请求重发或重新传输消息。 消息优先级管理：通过合理设置消息的优先级，确保重要数据优先传输。通过使用高优先级的消息，可以在总线拥塞的情况下降低丢失的概率。...网络分析与调试：使用逻辑分析仪或示波器分析总线信号，以判断消息传输的健康状况。这些工具可以帮助发现由于干扰、线缆问题或硬件故障等原因导致的消息丢失或重复。
问题 如何保证消息的可靠性传输？或者说，如何处理消息丢失的问题？ 分析 这个是肯定的，用 MQ 有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是前面说的重复消费和幂等性问题。...那这个问题你必须得考虑一下。 如果说你这个是用 MQ 来传递非常核心的消息，比如说计费、扣费的一些消息，那必须确保这个 MQ 传递过程中绝对不会把计费消息给弄丢。...剖析 数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中，咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。...RabbitMQ 生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题啥的，都有可能。...然后此时我们重启了系统，就会导致内存 queue 里还没来得及处理的数据就丢失了。
可能出现丢失数据的环节 一 生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络啥的问题，都有可能。...这种方案问题是: 如果用rabbitmq事务机制,整个事务流程相当于同步的,会进入一种同步阻塞状态直到提交事务，那么吞吐量会下来，因为太耗性能。...所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用confirm机制的。demo 二 RabbitMQ自己本身弄丢了数据 rabbitmq自己弄丢了数据，必须开启rabbitmq的持久化....此时rabbitmq挂了，就会导致内存里的一点点数据会丢失。...三 消费端弄丢了数据 rabbitmq如果丢失了数据，主要是因为我们默认使用的是autoack,表示当消费者一收到消息就表示消费者收到了消息，消费者收到了消息就会立即从队列中删除。
, 每个线程都有自己的binlog cache, 但是共用一个binlog文件 图中的 write，指的就是指把日志写入到文件系统的 page cache，并没有把数据持久化到磁盘，所以速度比较快 图中的...不过通常情况下第 3 步执行得会很快，所以 binlog 的 write 和 fsync 间的间隔时间短，导致能集合到一起持久化的 binlog 比较少，因此 binlog 的组提交的效果通常不如 redo...如何提高binlog 组提交效果 可以通过设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 来实现...一些问题: 如果你的 MySQL 现在出现了性能瓶颈，而且瓶颈在 IO 上，可以通过哪些方法来提升性能呢？...这个方法是基于“额外的故意等待”来实现的，因此可能会增加语句的响应时间，但没有丢失数据的风险 将 sync_binlog 设置为大于 1 的值（比较常见是 100~1000）。
用MQ时，要注意消息数据： 不能多，牵涉重复消费处理和幂等性问题 不能少，消息不能搞丢呀 若这是用MQ传递非常核心的消息，如计费系统，就是很重的业务，操作很耗时，设计上经常将计费做成异步化，就是用MQ。...罕见的是，RabbitMQ还没持久化，自己就挂了，可能导致少量数据会丢失的。...万一生产者发送 half 消息成功，但是请求 commit 或 rollback 的时候失败了呢？ 这个问题与上面的问题一样，都是通过 RocketMQ 的补偿机制来处理。...4 总结 本文分别从生产者、MQ 自身、消费者介绍了导致消息丢失的原因，消息丢失问题是一个比较常见但又必须解决的问题。 不同的 MQ 如何解决消息丢失问题的。...消费端导致的消息丢失都是由于数据还未处理成功确提前通知 MQ 消息已经处理成功了，禁止自动提交或异步操作即可，处理起来比较简单；生产者和 MQ 自身导致的消息丢失则比较难处理，RabbitMQ 使用了
RTMP协议的视频平台EasyDSS除了直播外，还支持点播，转码、上传一体化设计，使音视频资源转码后可立即面向互联网进行发布，在线上教育领域已经能够成熟落地。...有用户在上传多声道的视频至EasyDSS平台内，通过EasyDSS转码成ts文件，随后使用播放器播放ts文件时出现无法播放的问题。...通过将有问题的ts文件和正常的ts文件进行对比，初步的分析是因为视频文件多声道的问题，导致播放器无法解析多声道，所以播放不出来。...此处我们需要通过命令的方式在转码的时候，将原视频文件中的多声道默认的转成双声道，这样播放器就能够解析出来。...参考代码如下： //-ac 2 设置双声道的 args := []string{"-fflags", "+genpts", "-hide_banner", "-i", vod.RealPath, "-vcodec
使用 Glorot 函数初始化的 VGG16 梯度的统计值 呀... 我的模型中根本就没有梯度，或许应该检查一下激活值是如何逐层变化的。我们可以试用下面的方法得到激活值的平均值和标准差： ?...使用 Glorot 函数进行初始化的 VGG16 模型的激活值 这就是问题所在！ 提醒一下，每个卷积层的梯度是通过以下公式计算的： ? 其中Δx 和Δy 用来表示梯度∂L/∂x 和∂L/∂y。...由于我的网络是相当简约的：没有，没有 Dropout，没有数据增强，所以我猜问题可能来源于比较糟糕的初始化，因此我拜读了何恺明的论文——《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing...其中 n 是一层的权重数目（例如 n=k²c）。通过独立变量的乘积的方差公式： ? 它变成了： ? 然后，如果我们让权重 w 的均值为 0，就会得到： ?...因此，为了拥有表现良好的 ReLU CNN，下面的问题必须被重视： ? 作者比较了使用标准初始化（Xavier/Glorot）[2] 和使用它们自己的解初始化深度 CNN 时的情况： ?
，并最终从恺明大神论文中得到的知识解决了问题。...使用 Glorot 函数初始化的 VGG16 梯度的统计值 呀... 我的模型中根本就没有梯度，或许应该检查一下激活值是如何逐层变化的。我们可以试用下面的方法得到激活值的平均值和标准差： ?...使用 Glorot 函数进行初始化的 VGG16 模型的激活值 这就是问题所在！ 提醒一下，每个卷积层的梯度是通过以下公式计算的： ? 其中Δx 和Δy 用来表示梯度∂L/∂x 和∂L/∂y。...由于我的网络是相当简约的：没有批归一化，没有 Dropout，没有数据增强，所以我猜问题可能来源于比较糟糕的初始化，因此我拜读了何恺明的论文——《Delving Deep into Rectifiers...其中 n 是一层的权重数目（例如 n=k²c）。通过独立变量的乘积的方差公式： ? 它变成了： ? 然后，如果我们让权重 w 的均值为 0，就会得到： ?
引入MQ消息中间件实现系统解耦，会影响系统之间数据传输的一致性。而引入MQ消息中间件解决流量控制，会使消费端处理能力不足从而导致消息积压。一、如何确保消息不丢失首先我们来看下哪些环节可能消息会丢失。...以上就是整MQ的生产消费过程，看似不会出现问题，但是如果是在分布式系统中，就不能保证MQ是不是丢失你的消息，消费者是否消费了你的消息。...为了检查MQ是否会丢失，这个问题，可以采取一种方式，在消息生产端，给每一个发出的消息指定一个全局唯一ID，或者附加一个连续递增的版本号，然后在消费端做对应的版本校验。具体实现方式可以采用拦截器机制。...二、如何保证消息被重复消费呢换句话说就是如何解决消费端幂等性的问题（幂等性，就是一条命令，任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同），只要消费端具备幂等性，那么就可以避免重复消费的问题。...创建全局的ID的方式有数据库自增主键，UUID、Redis、Twitter-Snowflake 算法。总结如下：图片三、如何解决消息积压问题如果出现消息积压问题，必然是一个消费端的性能问题。
数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中，咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。 RabbitMQ ?...生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题啥的，都有可能。...所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用 confirm 机制的。...生产环境碰到的一个问题，就是说我们的 Kafka 消费者消费到了数据之后是写到一个内存的 queue 里先缓冲一下，结果有的时候，你刚把消息写入内存 queue，然后消费者会自动提交 offset。...然后此时我们重启了系统，就会导致内存 queue 里还没来得及处理的数据就丢失了。
同理，在本文中要解决的就是：消息生产端和消息消费端的消息数据一致性问题（也就是如何确保消息不丢失）。...所以会发现，问题与问题之间往往是环环相扣的，面试官会借机考察咱们解决问题思路的连贯性和知识体系的掌握程度。 那面对“在使用 MQ 消息队列时，如何确保消息不丢失”这个问题时，要怎么回答呢？...首先，我们要分析其中有几个考点，比如： 如何知道有消息丢失？ 哪些环节可能丢消息？ 如何确保消息不丢失？...现在，我们已经知道了哪些环节（消息存储阶段、消息消费阶段）可能会出问题，并有了如何检测消息丢失的方案，然后就要给出解决防止消息丢失的设计方案。 回答完“如何确保消息不会丢失？”...如何确保消息不会丢失？ 要知道一条消息从发送到消费的每个阶段，是否存在丢消息，以及如何监控消息是否丢失，最后才是如何解决问题，方案可以基于“ MQ 的可靠消息投递 ”的方式。
AI 科技评论按：聚类问题有一大经典难题：没有数据集的真实分类情况，我们怎么才能知道数据簇的最优数目？...本文会谈谈解决该问题的两种流行方法：elbow method（肘子法）和 silhouette method。...最坏的情况下，我们还可以盘查类属性（ class attribute），计算其中包含的独特元素。 ? 但在无监督学习里，类属性或者明确的类成员划分是不存在的。...想想也是，无监督学习的一个主要形式，就是数据聚类。它的目标是通过最小化不同类之间的实例相似度、最大化同个类中的实例相似度，来进行大致的类成员划分。...众所周知，聚类问题有一个很大的技术难题——不管是以什么形式，开发者需要在一开始，就给出无标记数据集中的类的数目。足够幸运的话，你或许事先就知道数据的 ground truth——类的真实数目。
同理，在本文中要解决的就是：消息生产端和消息消费端的消息数据一致性问题（也就是如何确保消息不丢失）。...所以会发现，问题与问题之间往往是环环相扣的，面试官会借机考察咱们解决问题思路的连贯性和知识体系的掌握程度。 那面对“在使用 MQ 消息队列时，如何确保消息不丢失”这个问题时，要怎么回答呢？...首先，我们要分析其中有几个考点，比如： 如何知道有消息丢失？ 哪些环节可能丢消息？ 如何确保消息不丢失？...现在，我们已经知道了哪些环节（消息存储阶段、消息消费阶段）可能会出问题，并有了如何检测消息丢失的方案，然后就要给出解决防止消息丢失的设计方案。 回答完“如何确保消息不会丢失？”...要知道一条消息从发送到消费的每个阶段，是否存在丢消息，以及如何监控消息是否丢失，最后才是如何解决问题，方案可以基于“ MQ 的可靠消息投递 ”的方式。 如何保证消息不被重复消费？
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