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SIGSEGV：Linux 容器中的分段错误（退出代码 139）

当进程尝试使用 MMU 未分配给它的内存地址时，会发生 SIGSEGV 信号或分段错误。...这可能由于三个常见原因而发生：编码错误：如果进程未正确初始化，或者如果它试图通过指向先前释放的内存的指针访问内存，则可能发生分段冲突。这将导致在特定情况下特定进程或二进制文件中的分段错误。...这可能会导致较旧的二进制文件尝试访问错误的内存地址。硬件不兼容或配置错误：如果在多个库中频繁发生分段错误，并且没有重复模式，这可能表明机器上的内存子系统存在问题或不正确的低级系统配置设置。...SIGSEGV 故障排除在对分段错误进行故障排除或测试程序以避免这些错误时，可能需要故意引发分段违规以调查其影响。...查看您是否可以复现 SIGSEGV 错误以确认导致问题的库。如果您已确定导致内存违规的库，请尝试修改您的镜像以修复导致内存违规的库，或将其替换为另一个库。

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C# Vector

它适用于以下场景：数值计算和向量处理：用于高性能的数学运算，如矩阵乘法、向量加法等。图形和游戏开发：在处理3D图形、游戏物理引擎等方面，Vector可以提供更高的性能。...在SIMD计算中，多个数据元素被组织成数据向量（也称为寄存器），并且这些数据元素可以被一条指令同时处理。这样的并行计算方式适用于大规模数据的相同操作，例如矩阵乘法、图像处理、信号处理等。...兼容性问题：部分老版本的.NET Framework可能不支持Vector，这可能导致在某些环境下无法使用该特性。...数据类型一致性：Vector中的元素类型必须一致。例如，如果你使用了Vector，则所有元素必须是整数类型。边界检查：当使用Vector进行操作时，确保不会越界访问数组或集合。...否则，可能导致运行时错误。算法优化：Vector通常用于需要大量相似计算的场景。在编写算法时，确保你的算法适合使用Vector进行优化。内存管理：在使用Vector时，注意内存的分配和释放。

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【笔记】《计算机图形学》(15)——曲线

本文同步存于我的Github仓库，有错误会在那里更新(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes/blob/main/Content/%E3%80%8AFundamentals...样条样条就是以前设计师用来作为模具绘制光滑曲线的木条或金属条, 设计师用多段这种硬质又可扭曲的模具来绘制复杂的形状....显然规范形式下的a与前面的p并不相同, 而且为了操作方便我们还是更喜欢通过指定端点p来定义曲线, 因此通过将上面两式联立, 代入端点处的参数, 这个多项式函数就可以写为矩阵乘法p=f(u)=Ca的形式如下...15.3.6 Interpolating Polynomials 在多项式中插值通过上面求出的基矩阵, 我们可以方便插值出任何参数u所代表的曲线上的点, 但是注意到我们需要不断地进行矩阵乘法, 这个过程在高次情况下会比较慢...而依赖模式多由起点和中间点决定片段的形态, 因此一旦修改了其中某一个片段导致了后端点的改变, 就会导致后面的所有片段的起点发生改变从而连环产生影响, 这称为缺少局部性.

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音视频生产关键指标：视频发布优化丨音视频工业实战

另外，需要上报转码错误的细分错误码，这样就能更好的定位转码失败的原因进行针对性的优化。...1.2、上传成功率优化 1.2.1、视频大文件分片上传视频文件较大时，通常对应的上传耗时就较长，在上传的过程中如果出现网络抖动造成连接出现问题，就会直接导致此次上传失败，即使之前已经上传了很多数据也只能前功尽弃了...1.2.4、上传网络错误重试与监测同样的，对于上传报错，可以重试上传流程。另外，需要上报上传错误的细分错误码，这样就能更好的定位上传失败的原因进行针对性的优化。...它是跨平台的，支持在多种操作系统和 CPU 架构上进行编译运行，支持 SSE、AVX、NEON 等 SIMD 指令加速。...下图是最简单的视频上传处理流程：上传并转码后再分发的流程下图是优化为只依赖一个版本的视频而非全部视频版本转码完成后的处理流程：上传不依赖转码就分发的流程这样的优化可以降低上传等待时长，但是也会造成一些弱网用户由于拉取高码率的视频导致更多的卡顿

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DianNao运算单元与体系结构分析运算单元系统结构计算映射

strutrue.png NFU的整体结构如上所示，该部分分为三个部分，分别是NFU-1、NFU-2和NFU-3三个部分，分别是乘法器阵列，加法或最大值树和非线性函数部分。...NFU-2单元为加法/平均值（加法树前添加位移单元）/最大值（加法树的加法器可配置为取最大值）树，用于计算 ? 个输入的和/平均值或最大值，如下所示： ?...非线性单元使用分段线性逼近非线性函数，分段线性逼近参数保存在RAM中，可通过更改该参数使该单元实现任意非线性函数。运算映射矩阵乘法/卷积映射以下矩阵乘法： ?...计算映射对于一个矩阵乘法： ? 首先进行矩阵分块，参数矩阵W分块为 ? 的矩阵，输入向量x分块为 ? ，再进行计算，如下图所示： ? mul.png 分块后，原论文给出的加速器参数为 ?...，即每次载入的数据包括64个逻辑块。映射一个矩阵乘法，步骤为： Nbin载入前四个逻辑块D1,D2,~,D64。

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高等应用数学问题MATLAB求解.第一，二章

提取A的全部奇数行，所有列提取A的3，2，1行反复三次由首列构成的子矩阵 A矩阵左右翻转永远记住，分号就是换行要执行逐元素乘法而不是矩阵乘法，请使用....*运算符可以很明显的看出来是，对应的位置元素相乘然后生成的这样是矩阵乘法串联，拼接什么的我觉得名字都合适英文是concatenation 逗号是水平连接懂就行分号是换行！！！...可以直接把行列坐标打印出来转置一下然后，下面报错第一个表示，A矩阵中的某列元素大于等于5，变1，否则0 我糊涂了，这里想判定一个A元素都大于或等于5 Matlab在符号计算上面依赖于...*(abs(x)<=1.1); 用关系表达式绘制的图形，当然了，分段线性的非线性曲线可以由几个有限的转折点绘制。...等等，再插一个，分段的二维函数如何绘制？就是这个其实对于分段函数来说，你总可以使用if的方式绘制，但是它不优雅。我们干点优雅的事情。

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【向量检索研究系列】本地向量检索（下）

2 过滤优化本地向量计算是先把向量加载内存再计算，经过SIMD优化，计算速度快了，但是否还能进一步减少待计算相似度的向量集呢？...若在Redis把这些单独的向量Key用一个Hash进行存储，则会出现大Key，请求这些大Key会导致某些节点压力过高，响应速度变慢，而使用单独的Key存储可以分散请求压力，提高后台服务请求Redis速度...图片上面提到需要对浮点数的二进制进行分段，到底分多少段比较合适呢？...同时也在代码层面对分2段、4段、8段进行了测试，其排序时间对比如下图：图片可以看出，数据量越大，分段数越少排序越快，这和表格中的分段趋势估算一致。...局部排序改造思想方案一：冒泡排序冒泡排序每次循环都会找到一个最大或最小的数值，循环TopK次就可以找到最终的TopK结果，退出算法即可。

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C++ 中文周刊第97期

周刊项目地址公众号弄了个qq频道，手机qq点击进入 RSS https://github.com/wanghenshui/cppweeklynews/releases.atom 欢迎投稿，推荐或自荐文章...std::views::slide(3)) { print(c); } /* [1,2,3] [2,3,4] [3,4,5] [4,5,6] [5,6,7] [6,7,8] */ chunk，分段...这个讲的就是这个博客的内容，如何优化binary search，简单来说是SIMD，说实话SIMD我不太懂。...表述的是多个指针使用指向同一个对象的情况，比如滥用引用，比如自己给自己赋值，之前也提到过误用引用导致错误而引入decay_copy以及c++23的auto，本质上这种问题还是指针的歧义，导致编译器保守了...tiny self-executing RISC-V emulator, and a tiny self-hosting RISC-V hypervisor. ---- 看到这里或许你有建议或者疑问或者指出错误

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当今最火10大统计算法，你用过几个？

没有其他位置比该形状生成的错误更少，从这个角度来看，该形状的拟合是"最佳"。线性回归的两个主要类型是简单线性回归和多元线性回归。...但是，与 LDA 不同的是，QDA 假设每个类别具备自己的协方差矩阵。也就是说，预测器变量在 Y 的所有 k 级别中不是普遍的。 3....因为 s = 1 将导致正规的 OLS 回归，而当 s 逼近 0 时，系数将收缩到零。因此 Lasso 回归同样是执行变量选择的一个好方法。 6....分段实际上是一种表示函数的方式，而不是函数自身的特征，但通过额外的限定条件，它可以用于描述函数的本质。例如，一个分段多项式函数是一个在每一个子定义上为多项式的函数，其中每一个多项式都可能是不同的。...样条曲线（spline）是一种用多项式分段定义的特殊函数。在计算机图形学中，样条曲线是一种分段多项式参数化曲线。

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信息论-Turbo码学习

为了纠正这些成串发生的比特差错及一些突发错误，可以运用交织技术来分散这些误差，使长串的比特差错变成短串差错，从而可以用前向码对其纠错。...，则Turbo码的自由距离会增加，从而Turbo码在高斯信噪比情况下的“错误平层(errorfloor）”会降低。...但是第二分量译码器也需要采用相同的、并行的分段译码方法，这就要求第二分量译码器的每个独立专用的译码处理单元同一时刻访问不同的分段，这样才能避免信息序列分段地访问冲突，从而实现第二分量译码器的并行分段译码...对于约束长度为M 1的卷积码，其运算量为每比特6×3^M次乘法和5×2^M次加法。...由于乘法运算量大，限制了译码的规模和速度 Log-MAP算法实际上就是对标准MAP算法中的似然全部用对数似然度来表示，这样，乘法运算变成了加法运算。

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在定制硬件上实现DNN近似算法，一文概述其过去、现在与未来

例如，针对简单 MNIST 手写数字分类任务的小型 LeNet-5 模型需要 680 kop/cl（每次分类需上千次算术运算，其中算术运算是加法或乘法），而执行 1000 类 ImageNet 任务的...对于未压缩 DNN 模型，层操作被映射到密集浮点矩阵乘法（dense floating-point matrix multiplication），其可以由 GPP 按照单指令流多数据流（SIMD）或者单指令多线程...此外，SIMD 和 SIMT 架构在稀疏数据上操作时通常表现不佳；通过细粒度权重减少压缩后的 DNN 在定制硬件上的执行效率更高。...一般来说，ASIC 设计架构可以达到当前最佳的吞吐量和能效。然而，它耗时较长、设计和制造过程需要耗费大量资源，这导致它很难跟上 DNN 算法的快速发展。...通过使用分段线性函数来近似和量化这些复杂函数，可以使复杂计算简化为一系列的表查找操作。权衡和当前研究趋势这部分中，作者使用常规 DNN 模型和数据集作为基准，量化评估了这些工作的硬件和软件性能。

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列式存储的另一面

加剧硬盘的不连续访问程度列式存储时，各列是连续存储的，这样同时访问多个列进行计算时，就会导致造成不连续的随机访问，访问的列越多造成的不连续性就越强。...而针对机械硬盘的不连续读取会严重影响性能，在访问列数较多或总列数并不多时，就可能发生还不如行存的性能好的现象，因为行存是连续访问的，跳动的成本有可能超过。...每条记录只存储一个序号，然后用乘法计算出位置，这样可以吗？...但列式存储不能采用同样的办法，由于前述原因，字段值是不定长的，某个列的分段点未必和另一个列的同样的分段点同步落在同一条记录上，这会错位导致错误的数据。...列式存储的分段一般也是采用前述的分块方案：分段必须以块为单位，在块内不再分段并行。

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以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

之前的示例可视化的是矩阵 L 和 R 的单次矩阵乘法 L @ R，但要是 L 和 / 或 R 本身也是矩阵乘法呢？事实证明这种方法可以很好地扩展用于复合表达式。...我们沿 i 分区，对初始左侧参数（「批」）和所有中间结果（「激活」）进行分段，但不对后续参数（「权重」）分段 —— 这种几何结构使得表达式中的哪些参与者被分段以及哪些保持完整变得显而易见：第二个示例如果没有清晰的几何支持...但是每一行都是由 V 的因果子序列而不是整个序列构成 —— 为什么这不会导致更多的变化，就像沿着序列向下移动时的渐进变形一样？...但 sdpa () 中的逐行 softmax 增加了要求：在计算 attn @ V 的相应行之前，每一行都要将其所有分段归一化，这会在注意力计算和最终矩阵乘法之间添加一个额外的逐行步骤。...（从视觉上看，序列长度的变化将表现为输入叶片宽度的变化，从而导致注意力中心大小和下游垂直平面高度的变化。）

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以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

之前的示例可视化的是矩阵 L 和 R 的单次矩阵乘法 L @ R，但要是 L 和 / 或 R 本身也是矩阵乘法呢？事实证明这种方法可以很好地扩展用于复合表达式。...我们沿 i 分区，对初始左侧参数（「批」）和所有中间结果（「激活」）进行分段，但不对后续参数（「权重」）分段 —— 这种几何结构使得表达式中的哪些参与者被分段以及哪些保持完整变得显而易见：第二个示例如果没有清晰的几何支持...但是每一行都是由 V 的因果子序列而不是整个序列构成 —— 为什么这不会导致更多的变化，就像沿着序列向下移动时的渐进变形一样？...但 sdpa () 中的逐行 softmax 增加了要求：在计算 attn @ V 的相应行之前，每一行都要将其所有分段归一化，这会在注意力计算和最终矩阵乘法之间添加一个额外的逐行步骤。...（从视觉上看，序列长度的变化将表现为输入叶片宽度的变化，从而导致注意力中心大小和下游垂直平面高度的变化。）

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你可能正在犯的5个Kubernetes安全错误

但是，YAML的简单性具有迷惑性，因为小错误可能导致重大的安全漏洞。一个常见的错误是错误的缩进或格式，这可能导致配置被错误应用或根本不应用。...例如，YAML文件配置错误可能会在没有认证的情况下无意中将Kubernetes仪表板公开到公共互联网，从而导致未经授权的访问。...仅限制对必要资源的网络访问，微分段对阻止攻击蔓延和保护敏感数据至关重要。该图书馆的经历表明，缺乏微分段使勒索软件能够在网络上迅速扩散，导致大规模的数据泄露。...对错误配置或未经授权的更改进行即时检测和警报对于保持与法规标准和内部政策的持续合规至关重要。...对于处理敏感客户数据或知识产权的企业来说，这一点尤为重要，因为泄露可能导致重大的财务损失和客户信任的损害。

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当今最火10大统计算法，你用过几个？

没有其他位置比该形状生成的错误更少，从这个角度来看，该形状的拟合是"最佳"。线性回归的两个主要类型是简单线性回归和多元线性回归。...但是，与 LDA 不同的是，QDA 假设每个类别具备自己的协方差矩阵。也就是说，预测器变量在 Y 的所有 k 级别中不是普遍的。 3....因为 s = 1 将导致正规的 OLS 回归，而当 s 逼近 0 时，系数将收缩到零。因此 Lasso 回归同样是执行变量选择的一个好方法。 6....分段实际上是一种表示函数的方式，而不是函数自身的特征，但通过额外的限定条件，它可以用于描述函数的本质。例如，一个分段多项式函数是一个在每一个子定义上为多项式的函数，其中每一个多项式都可能是不同的。...样条曲线（spline）是一种用多项式分段定义的特殊函数。在计算机图形学中，样条曲线是一种分段多项式参数化曲线。

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数据科学家需要掌握的十大统计技术详解

没有其他位置比该形状生成的错误更少，从这个角度来看，该形状的拟合是「最佳」。线性回归的两个主要类型是简单线性回归和多元线性回归。简单线性回归使用一个自变量通过拟合最佳线性关系来预测因变量的变化情况。...但是，与 LDA 不同的是，QDA 假设每个类别具备自己的协方差矩阵。也就是说，预测器变量在 Y 的所有 k 级别中不是普遍的。 3....因为 s = 1 将导致正规的 OLS 回归，而当 s 逼近 0 时，系数将收缩到零。因此 Lasso 回归同样是执行变量选择的一个好方法。 6....分段实际上是一种表示函数的方式，而不是函数自身的特征，但通过额外的限定条件，它可以用于描述函数的本质。...例如，一个分段多项式函数是一个在每一个子定义上为多项式的函数，其中每一个多项式都可能是不同的。 ? 样条曲线（spline）是一种用多项式分段定义的特殊函数。

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入门 | 从线性回归到无监督学习，数据科学家需要掌握的十大统计技术

没有其他位置比该形状生成的错误更少，从这个角度来看，该形状的拟合是「最佳」。线性回归的两个主要类型是简单线性回归和多元线性回归。简单线性回归使用一个自变量通过拟合最佳线性关系来预测因变量的变化情况。...但是，与 LDA 不同的是，QDA 假设每个类别具备自己的协方差矩阵。也就是说，预测器变量在 Y 的所有 k 级别中不是普遍的。 3....因为 s = 1 将导致正规的 OLS 回归，而当 s 逼近 0 时，系数将收缩到零。因此 Lasso 回归同样是执行变量选择的一个好方法。 6....分段实际上是一种表示函数的方式，而不是函数自身的特征，但通过额外的限定条件，它可以用于描述函数的本质。例如，一个分段多项式函数是一个在每一个子定义上为多项式的函数，其中每一个多项式都可能是不同的。...样条曲线（spline）是一种用多项式分段定义的特殊函数。在计算机图形学中，样条曲线是一种分段多项式参数化曲线。

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WRF运行wrf.exe出现forrtl: severe (174)问题原因与解决合集

“分段错误可能难以追踪。由于通常没有明确的错误消息，因此可能需要反复试验才能找出问题所在。我试了好久(•́へ•́╬)！大致总结了一下，给大家参考，如果还有其他情况，欢迎大家补充。”...一、存在 CFL 错误导致 segmentation fault 一般的段错误可以试试缩短namelist.input 中的积分步长（time_step）来解决，这也是最常见的，在论坛流传最广的解决方法...如果域很大或分辨率很高，则输出文件会大得多（有时会有几 GB）。一般服务器应该不会有这个问题，如果是用自己的电脑要仔细检查一下这个问题(╹▽╹)。三、内存问题分段错误错误可能是由于内存问题。...可能还是无法解决问题，但默认堆栈大小通常非常小，会因内存不足而导致分段错误，多试试总没错ᕙ༼°益° ༽ᕗ。...四、使用过多或过少处理器或分解不好的结果分段错误通常是使用过多或过少处理器或分解不好的结果。

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解决Kubernetes风险与漏洞的有效方法

Kubernetes 是一个复杂的平台，没有正确技能集的人员会不经意间 —— 并频繁地 —— 出错，导致配置错误。...而这样做是有道理的：攻击者获取公司数据、应用程序或代码的最简单方式就是通过配置错误的 Kubernetes 集群。恶意行为者只需一个小小的配置错误就能制造大乱。...实现 Kubernetes 的全部益处需要实施流程和解决方案来应对漏洞、威胁和风险，包括人为错误导致的问题，比如配置错误，以及来自容器镜像等固有漏洞。...采取预防措施比对每个报告的配置错误或常见漏洞和曝光（CVE）做出反应更有效。在实施强大的微分段实践的基础上，可以限制恶意行为者利用配置错误造成的破坏程度。...最终，微分段对于 Kubernetes 的大规模采用是必要的，强调了这种解决方案的重要性。解决容器镜像中的漏洞容器镜像中的现有漏洞或恶意软件也构成了重大风险。

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