本系列文章演示如何搭建一个mini的云平台和DevOps实践环境。 基于这套实践环境，可以部署微服务架构的应用栈，演练提升DevOps实践能力。 1 离线安装UCP 1.1 可用版本 Version Package URL 3.0.2 Linux https://packages.docker.com/caas/ucp_images_3.0.2.tar.gz 3.0.1 Linux https://packages.docker.com/caas/ucp_images_3.0.1.tar.gz 3.0.
安装过程中DTR节点需要能下载docker官网的资源，如果不能访问，可通过其它机器下载软件包，然后执行离线安装。
一，分布式事务简介 在当前互联网，大数据和人工智能的热潮中，传统企业也受到这一潮流的冲击，纷纷响应国家“互联网+”的战略号召，企业开始将越来越多的应用从公司内网迁移到云端和移动端，或者将之前孤立的IT系统联网整合，或者将原来厚重的企业应用拆分重组，独立成一个个轻量级的应用对外提供服务，这对传统的业务处理的数据一致性，带来了严重的挑战，我们已经身处一个分布式的计算环境，分布式事务的需求越来越普遍。 举一个例子，某行业电商网站经过几年的发展，业务数据累积越来越多，查询越来越慢。经过内部评审分析，认为系统的瓶颈就
安装过程中UCP节点需要能下载docker官网的资源，如果不能访问，可通过其它机器下载软件包，然后执行离线安装。
DDC是Docker Data Center的简称，是Docker公司推出的容器化数据中心管理平台。它的编排核心是swarm，包含2个主要组件UCP和DTR。
无论是从事单片机、ARM，还是FPGA、DSP开发，都离不开串口！而且在一些银行、金融、证券、电信、工控的应用场合，还可能需要在一台主机上同时使用几十路串口！
这里讲到的 “流”，指的是数据流；在数据通信中，流控制是管理两个节点之间数据传输速率的过程，以防止出现接收端的数据缓冲区已满，而发送端依然继续发送数据，所导致数据丢失
一种是基于JTAG(SWD)的程序下载方式，这种方式需要仿真器才能高效与快捷地调试STM32单片机系统，例如，J-LINK与U-LINK等均是很好的仿真器，这种方式的好处是能够在线调试，直接用源代码下载。
在近年来的深度学习领域，许多研究机构和研究者通过增大模型的参数量来提升模型的表现，取得了非常显著的成果，一次次令业界称奇。这客观上使得“扩大模型的尺寸”几乎一度成为各家竞相追逐的唯一指标。
图片压缩、加水印是很多应用常见的需求，java虽然有很多文件/io相关处理的api,但是使用不当很容易造成各种数据崩溃，今天介绍一个好用的轮子：simpleimage
Per-FedAvg的原理请见：arXiv | Per-FedAvg：一种联邦元学习方法。
近年来，炼大模型已经成为了 NLP、深度学习等诸多 AI 领域的发展趋势。各大科技企业铆足了劲，通过增加参数量的方法来提升模型表现，并由此取得显著的成果。 但随着模型复杂度与数据集规模的扩大，计算效率成为不可忽视的问题。深度学习模型的参数量已经成百上千倍地提升，但 GPU 显存大小增长甚微。这就导致大模型的训练往往依赖堆叠大量 GPU 的方式。对于资金缺乏的普通研究者来说，这种做法显然不现实。 那么如何利用有限的计算资源来训练大模型呢？利用技术手段，提升单个 GPU 显存的利用效率，减少 GPU 使用数量
commonName(CN)设置为UCP（DTR）所在主机名或FQDN。也可以设置为一个泛域名（*.yourcompany.com），其它都使用默认值。
任务内容是部署/更新一个mysql数据库的容器，类似任务都在yourcompany-database任务视图下。
注意：为了防止SQL 注入， 采用参数化查询 （原理： 执行计划重用， 不用重新执行语法解析）)
在研究烧录模块的时候，我对照着ESP32开发板的原理图发现了这个电路。因为在自己之前学习的印象里对固件的软件流烧录无非就VCC、GND、Rx、Tx这四条线需要与烧录器相连，EN端保持高电平IO0通过开关按下保持一段时间低电平即可进行烧录（乐鑫官方硬件指南），就对这两个三极管的存在感到很迷惑，仔细观察这个电路的作用他是两个射级互联基级的OC门做输出，粗看本质上就是RTS接EN以及DTR接IO0，如果自己设计USB模块加上这个电路一是更占用板子的空间二是三极管并不属于常见器件还需要单独的购买，感觉就是可以省略的。（连接RTS和DTR既可以硬件流烧录也可以软件流烧录）
一看题目，可以离线查询，而且 O(mn)O(m \sqrt{n})O(mn) 的时间复杂度可以过，那么可以考虑用莫队算法。
3D标签云插件有点兼容BUG，比较占用加载。 非插件版本的~~ 有差异是肯定的，自行选择，教程开始： 首先是css样式部分： /* *3D标签云 */ #tag_cloud_wid
本节列出了在深入了解Docker之前应该熟悉的术语和定义。更多定义，请参阅Docker提供的扩展词汇表。
经常看到别人的博客里面有动态的云标签页，感觉很是高大上，自己也很像弄一个。于是去找寻源码，在阿里西西页面特效中找到了云标签的源码，经过分析和解剖，弄成了符合博客园的js. 首先，找到博客园页面的管
NPort 5400系列的基本功能是把您现有的串口设备联让您可以轻松方便的将串口设备连接到以太网络。不但保证您现有的硬件资源，更保证您未来的网络扩充的可能性。另外，NPort 5400系列可以轻松的在串口和以太网络之间进行双向的资料传输，让您可以同时达到集中管理串口设备，和在网络中分散管理主机的目的。
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104439681
分享一个由原生JS实现的球面展示效果，效果如下： 实现代码如下： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type"
总共有七个参数，其中只有前三个是必须的。由于大家普遍使用PyTorch的DataLoader来形成批量数据，因此batch_first也比较重要。LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测，因此下面对每个参数我都会从这两个方面来进行具体解释。
CSS代码较少，用了200行JS脚本驱动，给自定义转速、半径、缩放添加了注释，方便博友自行修改。本页面部分代码取自“ 源码之家 ”，前端学习不是一蹴而就，必须有丰富的日常积累才能有所提升，我不是最饱读诗书的那个，但我敏而好学，不耻下问。真心希望大家都能学有所成，也希望大家能经常阅读我的文章，给我一点点支持，我可能会拖更，但不会断更。我热爱前端就像热爱自己，我更专注于动画制作，想寻找有同样兴趣的博友，共同进步。
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机器之心原创 作者：思 2080Ti 竟然可以当 V100 来用，这个功能有点儿厉害。 自深度学习大潮兴起，模型就朝着越来越大、越来越 「深」 的方向发展。 2012 年，拥有 5 个卷积层的 AlexNet 第一次在视觉任务上展现出强大的能力。在此之后，基础模型就开始「深」化起来：2014 年的 VGG-Net 达到了 19 层；2015 年的 ResNet、2017 年的 DenseNet 更是将深度提升到了上百层。 模型大小的提升极大地提高了性能。因此，各大视觉任务都将 ResNet、DenseNe
RS232接口是1970年由美国电子工业协会（EIA）联合贝尔系统、调制解调器厂家及计算机终端生产厂家共同制定的用于串行通讯的标准。 它的全名是“数据终端设备（DTE）和数据通讯设备（DCE）之间串行二进制数据交换接口技术标准”该标准规定采用一个25个脚的DB25连接器，对连接器的每个引脚的信号内容加以规定，还对各种信号的电平加以规定。DB25的串口一般只用到的管脚只有2（RXD）、3（TXD）、7（GND）这三个，随着设备的不断改进，现在DB25针很少看到了，代替他的是DB9的接口，DB9所用到的管脚比DB25有所变化，是2（TXD）、3（RXD）、5（GND）这三个。因此现在都把RS232接口叫做DB9。
Obatain images public class Program { public static void Main(string[] args) { XmlDocument xmldoc = new XmlDocument(); xmldoc.Load(@"E:\Project\ObtainImages\ObtainImages\ImageCategloryId.xml"); //获取节
自学WP7做的第一个程序：时钟 做的很山寨，没用素材 用TextBlock做的表盘和指针，放在一个Canvas上 RotateTransform类来控制偏移角度 MainPage.xaml <phone:PhoneApplicationPage x:Class="Clock.MainPage" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.micro
Since there is a project to deploy an x86 VyOS as the router, After I install the system and I find out that I can use the console to connect to the system just like other Cisco(H3C) routers rather than using the screen.
一般的预测任务分为回归任务和分类任务，二手车的价格是一个明确的固定值，因此二手车价格预测是一个回归任务。
$ZA被实现为一系列位标志，每个位表示一条特定的信息。下表显示了可能的值、它们的含义，以及如何使用模(#)和整数除(\)运算符测试它们：
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再次是一篇入门文，各路神仙退散。 直接进入主题，又不是历史课，关于RS232那些前世今生的故事就不摆了。 硬件链接 首先以9针小口为例（大口应当只能去博物馆看了吧）看一下管脚排布，其实RS232本身没进博物馆都已经够让我惊讶了。 (图片来自互联网) 通常使用的接线图： (图片来自互联网) 硬件接口部分的重点： 绝大多数情况下，我们只需要接2号、3号、5号，RXD/TXD/SG三根线就能正常工作。（顺便多说一句，古老的大串口是2、3、7号） 直连模式一般用于延长线或者大小口的转换线。
1.英式标识为 TDA(-) 、TDB(+) 、RDA(-) 、RDB(+) 、GND
上一篇链接 http://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/8743936.html 这一篇说一下自己板子的51单片机自动冷启动下载原理,我挥舞着键盘和鼠标,发誓要把世界写个明
缺省定义两个脚本，reset-script、dialer-script，用于modem的初始化及缺省拨号情况。
RS-232C接口定义(DB9) 引脚 定义 符号 1 载波检测 DCD（Data Carrier Detect） 2 接收数据 RXD（Received Data） 3 发送数据 TXD（Transmit Data） 4 数据终端准备好 DTR（Data Terminal Ready） 5 信号地 SG（Signal Ground） 6 数据准备好 DSR（Data Set Ready） 7 请求发送 RTS（Request To Send） 8 清除发送 CTS（Clear To Send） 9 振铃提示 RI（Ring Indicator）
联邦学习中存在多个客户端，每个客户端都有自己的数据集，这个数据集他们是不愿意共享的。
COM口( cluster communication port )即串行通讯端口。简称串口。因为是采用RS232协议，所以也叫RS232口。有时也叫DB9。
由于项目需求，需要从传感器节点和GPS中读取数据，所以学习了如何用python读串口。
DB9引脚定义_422串口定义DB9串口引脚定义RS-232端（DB9母头/孔型）引脚定义引脚序号 2 3 5 1、4、6 7、8信号定义 TXD RXD 地 内部相连 内部相连 注：该口可直接插入计算机的COM口2．RS-232端（DB9公头/针型）引脚定义引脚序号 2 3 5
说明 模块有3个串口,每个串口管脚可以设置到任意的gpio上 模组出厂默认使用GPIO1,GPIO3作为串口0引脚(日志打印); GPIO17,GPIO16作为串口1引脚(AT指令) 📷 开发板上也把串口1连接了485上. 📷 说明2 每个串口都有一个128字节的FIFO缓存区,知道这个就可以. 📷 设置串口1,带接收缓存,不带发送缓存区的方式(最简洁的方式) 设置GPIO17,GPIO16作为串口1引脚. 没有设置发送缓存,调用 uart_write_bytes 发送数据的时候是阻塞的. 📷 #in
Docker uses a client-server architecture. The Docker client talks to the Docker daemon, which does the heavy lifting of building, running, and distributing your Docker containers. The Docker client and daemon can run on the same system, or you can connect a Docker client to a remote Docker daemon. The Docker client and daemon communicate using a REST API, over UNIX sockets or a network interface. （Docker使用客户端 - 服务器架构。 Docker客户端与Docker守护进 程通信，后者负责构建，运行和分发Docker容器。 Docker客户端和守护程序可以在同一 系统上运行，也可以将Docker客户端连接到远程Docker守护程序。 Docker客户端和守 护程序使用REST API，通过UNIX套接字或网络接口进行通信。）
8月19日消息，兆易创新宣布，推出1.2V超低功耗SPI NOR Flash产品——GD25UF系列。该系列在数据传输速度、供电电压、读写功耗等关键性能指标上均达到国际领先水平，在针对智能可穿戴设备、健康监测、物联网设备或其它单电池供电的应用中，能显著降低运行功耗，有效延长设备的续航时间。
在之前的一篇文章联邦学习基本算法FedAvg的代码实现中利用numpy手搭神经网络实现了FedAvg，相比于自己造轮子，还是建议优先使用PyTorch。
计算机与计算机或计算机与终端之间的数据传送可以采用串行通讯和并行通讯二种方式。由于串行通讯方式具有使用线路少、成本低，特别是在远程传输时，避免了多条线路特性的不一致而被广泛采用。
本次分享利用Python模拟串口通信案例。当前编程环境，并没有办法接好下位机平台，需要模拟出一个串口，不断发送、接收信息的过程。
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