首先明确一个概念，innodb表包含两部分,表结构定义和数据，Mysql8.0以前表结构定义存放在.frm为后缀的文件里，而Mysql8.0版本以后允许表结构定义放到系统数据表中，因为表结构定义占用的空间很小，因此我今天主要说是表数据，
---前面的文章里面，仔细讲了在linux系统对文件的读写操作以及文件管理，为今天要讲的内容作了铺垫（如果您是刚接触这方面的内容，可以先看我之前写的文章，有错误的地方，还望指出来，在这里先说一声谢谢）。好了废话不多说，直接进入主题。
如果文件大于指定的大小，则会丢失额外的数据。如果较短，它将被扩展，扩展的稀疏部分（空洞）读取时为零字节。
昨天下午，旁边的同事在学习Linux系统中的虚拟地址映射(经典书籍《程序员的自我修养-链接、装载与库》)，在看到6.4章节的时候，对于一个可执行的ELF文件中，虚拟地址的值百思不得其解！
linux 上普通文件的大小与占用空间是两个概念，前者表示文件中数据的长度，后者表示数据占用的磁盘空间，通常后者大于前者，因为需要一些额外的空间用来记录文件的某些统计信息或附加信息、以及切分为块的数据信息 (通常不会占用太多)。文件占用空间也可以小于文件尺寸，此时文件内部就存在空洞了。
① 平坦内存 : Flat Memory , 物理地址空间 是 连续的 , 没有 " 内存空洞 " ;
大纲 cp 引发的思考 分析文件 文件系统 现实的存取场景 文件系统 文件的稀疏语义 什么是稀疏文件 为什么要支持稀疏语义？ 怎么创建一个稀疏文件？ 稀疏语义接口 稀疏文件的应用 Go 语言实现 `
本文首先回顾了空洞卷积在语义分割中的应用，这是一种显式调整滤波器感受野和控制网络特征响应分辨率的有效工具。为了解决多尺度分割对象的问题，我们设计了采用级联或并行多个不同膨胀系数的空洞卷积模块，以更好的捕获上下文语义信息。此外，我们扩充了在DeepLab V2中提出的ASPP模块，进一步提升了它的性能。并且我们还分享了一些训练系统方面的经验和一些实施方面的细节。
空洞文件（Sparse File）是一种在磁盘上并非完全分配存储空间的文件。它包含了一些逻辑上存在但物理上并未存储的数据。
上一篇博客 【Linux 内核 内存管理】分区伙伴分配器 ⑤ ( 区域水线 | 区域水线数据结构 zone_watermarks 枚举 | 内存区域 zone 中的区域水线 watermark 成员 ) 中讲解了 区域水线概念 , 本篇博客中开始分析 根据水线 进行 水位控制 的机制 ;
中信建投证券成立于2005年11月2日，是经中国证监会批准设立的全国性大型综合证券公司。公司注册于北京，注册资本76.46亿元，在全国30个省、市、自治区设有295家营业网点，并设有中信建投期货有限公司、中信建投资本管理有限公司、中信建投（国际）金融控股有限公司、中信建投基金管理有限公司和中信建投投资有限公司5家子公司。公司在为政府、企业、机构和个人投资者提供优质专业的金融服务过程中建立了良好的声誉，自2010年起连续十一年被中国证监会评为目前行业最高级别的A类AA级证券公司。2016年12月9日，中信建投
在前面的秘籍一：模型加速之轻量化网络和秘籍二：非极大抑制算法和回归损失优化之路中，我们主要关注了轻量化网络，非极大值抑制算法、回归损失优化。但是要想获得较好的检测性能，检测算法的多尺度检测也极为重要。
在burpsuite中，选择proxy下的options 设置成图中信息 默认如下:
本章主要内容，学会使用rpm 工具安装、查询及卸载软件包，通过源代码编译安装软件包。
Sigmoid函数将特征压缩到了(0,1)区间，0端对应抑制状态，而1对应激活状态，中间部分梯度较大。Sigmoid函数可以用来做二分类，但其计算量较大，并且容易出现梯度消失现象。
鹅罗斯方块挑战是由10000个方块序列构成的鹅罗斯方块游戏，其中包含了大量的s型和z型，以及少数的I型方块。
由Deeplabv1提出的。 有两种实现方式： 一，卷积核填充0。 二，输入等间隔采样。 📷 扩张率(dilation rate)，也叫空洞数(Hole Size)。 标准卷积可以看做空洞卷积rate=1（Note：rate=2表示中间空洞间隙为1）的特殊形式 📷 中间的空洞间隙，计算感受野的时候，也属于感受野的有效范围。（单个卷积的感受野计算公式：[(rate-1)(k-1) + k] ** 2 ，其中(rate-1)(k-1) 是因为空洞而新增加的边长增量） 📷 作用： 扩大感受野：
4月13日ofo与中信银行达成战略合作，推出ofo+中信联名卡，凡持该卡的用户均可享受ofo免99元押金用车服务。除此之外双方还将在押金托管、支付结算、跨境金融、资金托管、授信支持、市场营销等领域展开
导语 我们在之前的《深入解析Apache Pulsar系列之一 —— 客户端消息确认》中介绍过Apache Pulsar客户端的多种消息确认模式。这篇文章中，我们将介绍Broker侧对于消息确认的管理。 作者简介 林琳 腾讯云中间件专家工程师 Apache Pulsar PMC，《深入解析Apache Pulsar》作者。目前专注于中间件领域，在消息队列和微服务方向具有丰富的经验。负责TDMQ的设计与开发工作，目前致力于打造稳定、高效和可扩展的基础组件与服务。 客户端通过消息确认机制通知Bro
raw格式是原始镜像，会直接当作一个块设备给虚拟机来使用，至于文件里面的空洞，则是由宿主机的文件系统来管理的，linux下的文件系统可以很好的支持空洞的特性，
空洞卷积在图像分割需要增加感受野同时保持特征图的尺寸的需求中诞生，本文详细介绍了空洞卷积的诞生、原理、计算过程以及存在的两个潜在的问题，帮助大家将空洞卷积这一算法“消化吸收”。
（1）文件大小与占用磁盘空间大小的区别。 文件大小（又名 apparent size）是文件自身实际大小，与占用磁盘空间大小（又名 occupied space size）有本质的区别。举个例子，创建一个1字节的文件，使用du显示的为4KB，使用ls显示为1B，示例如下：
通过前两篇文章，我们了解到分割任务是一个像素级别的任务，因此需要在输入的空间尺寸下对每个像素都有分割的结果。换句话说，如果输入的空间尺寸是HxW，那么输出也需要是HxW的。
空洞卷积（atrous convolutions），又称扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个成为“扩张率（dilated rate）”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。下图是正常卷积核空洞卷积的动态图对比：
事情是这样的，新装了一套 Linux 环境下的 19.9 RAC 环境，应用方要求关闭归档。本身此机器上有三个实例，均是近期新建的实例并安装 RU 19.9，先将节点二的实例关闭然后在节点一上关闭归档，前两个实例都完成了且正常启动，当第三个实例关闭归档时，在节点一上是正常启动了，但是在节点二启动数据库则报错了，如下图：
本文介绍了Linux系统中I/O复用技术，包括select、poll、epoll，以及相关的IO状态机、IO模型，并通过实例详细讲解了使用select、poll、epoll等技术实现的高并发高性能的TCP/UDP服务器，最后通过实例讲解了如何使用select、poll、epoll等技术解决实际的线上问题，包括如何利用其解决长连接中的性能问题、大文件上传如何避免阻塞IO、如何利用epoll实现UDP服务器等。
1. 虚拟机镜像挂载及w2k8虚拟机启动自检慢问题解决办法 2. KVM虚拟化与guestfish套件 3. guestfish安装与注意事项 4. 使用guestfish查看虚拟机信息 5. 使用guestfish查看虚拟机分区及文件系统 6. 去掉磁盘空洞--KVM虚拟镜像的稀疏问题 7. 用guestfish操作虚拟机内部文件 8. guestfish修改镜像格式和大小 9. guestfish挂载、修改、运行救援方式
本文主要介绍了图像语义分割中空洞卷积、DeepLab2和DeeplabV2的实现原理、测试方法和结果，以及如何在深度学习中进行图像语义分割。
空洞卷积（atrous convolutions）又名扩张卷积（dilated convolutions），现在在深度学习视觉领域应用非常广泛，在目标检测、图像分割等方面大放异彩，本文从简单的原理出发，然后结合tensorflow与mxnet框架进行了简单的实现。
6月1号，我提交了一个linux内核中的任意递归漏洞。如果安装Ubuntu系统时选择了home目录加密的话，该漏洞即可由本地用户触发。如果想了解漏洞利用代码和短一点的漏洞报告的话，请访问https:/
方法：结合DCNNs和概率图模型，即DCNNs最后一层响应和条件随机场解决分割问题。
王小新 编译自 Qure.ai Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 图像语义分割就是机器自动从图像中分割出对象区域，并识别其中的内容。 量子位今天推荐的这篇文章，回顾了深度学习在图像语义
每个进程都有自己的UserMapper实例，用于管理自身的用户地址空间。在用户空间的映射，必须通过VMA来管理。
Linux 下有 3 种“拷贝”，分别是 ln，cp，mv，这 3 个命令貌似都能 copy 出一个新的文件出来。
PHP中的时间有2个格式化函数：date()和gmdate()，在官方的文档中的描述为date -- 格式化一个本地时间／日期
选自qure.ai 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 语义分割一直是计算机视觉中十分重要的领域，随着深度学习的流行，语义分割任务也得到了大量的进步。本文首先阐释何为语义分割，然后再从论文出发概述多种
同时，我截取Caffe中的deeplabv1中的prototxt的网络结构可视化图：
本文回顾了 Shaojie Bai、J. Zico Kolter 和 Vladlen Koltun 撰写的论文：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling。
配体与蛋白质之间的生物分子识别在药物发现和开发中起着至关重要的作用。然而，通过实验来确定蛋白与配体的结合亲和力是非常耗时耗力的。目前，已经提出了许多预测结合亲和度的计算方法，其中大多数通常需要蛋白质的三维结构，而这种结构并不常用。因此，需要新的方法充分利用序列水平的特征来预测蛋白质与配体的结合亲和力，加快药物发现过程。作者开发了一种新的深度学习方法DeepDTAF，来预测蛋白质与配体的结合亲和力。DeepDTAF是结合局部和全局上下文特征构建的。更具体地说，蛋白质口袋具有一些特殊的特性，可以直接与配体结合，这种特性首次被用作预测蛋白质与配体结合亲和力的局部输入特征。此外，空洞卷积被用来捕获多尺度的长程相互作用。作者将DeepDTAF与最新的方法进行了比较，实验结果表明DeepDTAF是一个可靠的预测工具。
作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题，因为它具有很好的平移不变性（空间细节信息已高度抽象），但是DCNNs很难处理像素级别的分类问题，例如姿态估计和语义分割，它们需要准确的位置信息。
不过这并不是长久之计，比如当我们需要创建大型数组时。这篇博文探讨了在这种情况下应该怎么做。
【GiantPandaCV导语】今天带来一篇熊猫人自己的工作，这篇文章主要是在年初NTIRE图像去模糊赛道的技术方案的基础上，对我们的方案进行了一个简单的extend，以及详尽的阐述。
1706.05587：Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
三、空洞卷积的拯救之路：Dilated Convolution to the Rescue
DeepLab系列论文一共有四篇，分别对应DeepLab V1，DeepLab V2，DeepLab V3，DeepLab V3+。
无线调频广播、有线IP网络广播、传统广播这些广播技术，虽然采用不同的传输方式和增加了控制数据，但声音都依旧是较为过时的模拟信号，因此最大的问题在于无法解决传输过程中信号衰减和噪声干扰的问题，传输的距离、接入的广播点数目都受到限制，MEEYI美一4G云广播（村村通）依托4G网络，结合有线IP广播、传统广播相结合形成，具备了前面所述的广播的技术之外还具备了高效率，低成本，易用性强等特性。
深度学习算法解决了数个难度级别逐渐上升的计算机视觉任务。在我先前的博文中，我已详细阐述了广为人知的两个任务：图像分类和目标检测。图像语义分割的难点在于将各个像素点分类到某一实例，再将各个实例（分类结果）与实体（大象，人，道路，天空等）一一对应。这任务即场景理解的一部分：深度学习模型怎样能更好地学习视觉内容的全局语境？
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