LRU算法，least RecentlyUsed，最近最少使用算法。也就是说默认删除最近最少使用的键。
Weather4cast - Super-Resolution Rain Movie Prediction under Spatio-Temporal Shifts
论文地址：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58601-0_10
问题导读： 1 Kafka集群有什么优势？ 2 集群中部署多少个节点合适？ 3 集群针对系统如何调优？ Kafka集群 对于本地的开发工作或者概念性的验证工作，单个Kafka服务器就可以支撑
是否有小伙伴好奇如果没有在代码调用垃圾回收，那么框架会在什么时候调用垃圾回收。本文是读还没出版的伟民哥翻译的 .NET内存管理宝典 - 提高代码质量、性能和可扩展性 这本书的笔记
过去几年来，扩散模型强大的图像合成能力已经得到充分证明。研究社区现在正在攻克一个更困难的任务：视频生成。近日，OpenAI 安全系统（Safety Systems）负责人 Lilian Weng 写了一篇关于视频生成的扩散模型的博客。
[zhangxy@dowload_server1 ~]$ cat /etc/fstab
上个月的微软Build大会上宣布了.NET 4.5.1的推出，Heydarian的这个演讲题为“.NET开发中的新内容”，涵盖了.NET Framework中一些重要的新特性。 Heydarian的演讲主要围绕着三个方面展开：开发者生产力、应用程序的性能及持续创新。首先是开发者生产力，他在提到了32位机器上的该功能在2005年就已发布，随后高兴地宣布64位机器上的相同功能将成为.NET 4.5.1的一部分。这一功能和32位版本是完全相同的。随后，Heydarian宣布了检测方法返回值的新功能，它可以在Vis
本文90%通过机器翻译，另外10%译者按照自己的理解进行翻译，和原文相比有所删减，可能与原文并不是一一对应，但是意思基本一致。
如果大表原本跟业务无关，此时没有太多的关系，但如果一旦大表加入了业务，就会对业务产生严重的性能影响。
HashTable表示键/值对的集合。在.NET Framework中，Hashtable是System.Collections命名空间提供的一个容器，用于处理和表现类似key-value的键值对，其中key通常可用来快速查找，同时key是区分大小写；value用于存储对应于key的值。Hashtable中key-value键值对均为object类型，所以Hashtable可以支持任何类型的keyvalue键值对，任何非 null 对象都可以用作键或值。
网上关于sysctl.conf的优化方案有各种版本，大多都是抄来抄去的，让新人看了很迷茫。为解决此问题，经过两天的整理，查了N多资料，将大家常用的总结如下，很多默认的不需要修改的暂未涉及，今后将逐步把所有的项目都有个翻译、讲解、修改建议，如有修改，将以此文为准，其他地方的内容，本人不负责更新。因此转载请注明链接地址：http://www.bsdlover.cn/security/2007/1216/article_8.html如果您有补充或修订意见，请于本文后评论或邮件联系cujxtm@gmail.com，万分感谢！ ################### 所有rfc相关的选项都是默认启用的，因此网上的那些还自己写rfc支持的都可以扔掉了:) ############################### net.inet.ip.sourceroute=0 net.inet.ip.accept_sourceroute=0 ############################# 通过源路由，攻击者可以尝试到达内部IP地址 --包括RFC1918中的地址，所以 不接受源路由信息包可以防止你的内部网络被探测。 ################################# net.inet.tcp.drop_synfin=1 ################################### 安全参数，编译内核的时候加了options TCP_DROP_SYNFIN才可以用，可以阻止某些OS探测。 ################################## kern.maxvnodes=8446 #################http://www.bsdlover.cn######### vnode 是对文件或目录的一种内部表达。 因此， 增加可以被操作系统利用的 vnode 数量将降低磁盘的 I/O。 一般而言， 这是由操作系统自行完成的，也不需要加以修改。但在某些时候磁盘 I/O 会成为瓶颈， 而系统的 vnode 不足， 则这一配置应被增加。此时需要考虑是非活跃和空闲内存的数量。 要查看当前在用的 vnode 数量： # sysctl vfs.numvnodes vfs.numvnodes: 91349 要查看最大可用的 vnode 数量： # sysctl kern.maxvnodes kern.maxvnodes: 100000 如果当前的 vnode 用量接近最大值，则将 kern.maxvnodes 值增大 1,000 可能是个好主意。 您应继续查看 vfs.numvnodes 的数值， 如果它再次攀升到接近最大值的程度， 仍需继续提高 kern.maxvnodes。 在 top(1) 中显示的内存用量应有显著变化， 更多内存会处于活跃 (active) 状态。 #################################### kern.maxproc: 964 #################http://www.bsdlover.cn######### Maximum number of processes #################################### kern.maxprocperuid: 867 #################http://www.bsdlover.cn######### Maximum processes allowed per userid #################################### 因为我的maxusers设置的是256，20+16*maxusers＝4116。 maxprocperuid至少要比maxproc少1，因为init(8) 这个系统程序绝对要保持在运作状态。 我给它设置的2068。 kern.maxfiles: 1928 #################http://www.bsdlover.cn######### 系统中支持最多同时开启的文件数量，如果你在运行数据库或大的很吃描述符的进程，那么应该设置在20000以上， 比如kde这样的桌面环境，它同时要用的文件非常多。 一般推荐设置为32768或者65536。 #################################### kern.argmax: 262144 #################http://www.bsdlover.cn######### maximum number of bytes (or characters) in an argument list. 命令行下最多支持的参数，比如你在用find命令来批量删除一些文件的时候 fi
去年年底我写了一篇《我的 .NET Core 博客性能优化经验总结》，但后来还发现有一处遗漏需要补充。我们一起来看看~
但是，当我们和业务RD确认之后，发现业务容器状态正常，业务进程也正运行着。嗯，问题不简单。
真实世界场景中的视频超分辨率（VSR）是一项具有挑战性的任务，其目的是提高低质量视频的质量，从而产生高质量的结果。
本文作者是气科院2020届硕士生方祖亮同学，这篇文章是他参加Deecamp夏令营的一个总结。方祖亮同学本科毕业于兰州大学，目前在气科院读研三，师从俞小鼎和王秀明老师，研究方向为中小尺度气象。他热衷关注机器学习和深度学习方面的内容，探索AI在气象领域应用，也有着较为丰富的算法实习经历，关键长得还帅气！各位HR小姐姐们赶紧聊一波了~ 还不赶紧私信我们要联系方式！
最近整理了一份常用Zabbix监控项说明，主要包括常见Windows & Linux监控，如下：
朱瑜坚，腾讯云后台开发工程师，熟悉 CNI 容器网络相关技术，负责腾讯云 TKE 的容器网络的构建和相关网络组件的开发维护工作，作为主力开发实现了 TKE 下一代容器网络方案。 问题背景 问题描述 最近，某内部客户的 TKE VPC-CNI 模式的独立网卡集群上出现了 pod 间访问不通的情况，问题 pod ping 不通任何其他 pod 和节点。 查看 dmesg 内核日志，有如下报错信息：neighbour: arp_cache: neighbor table overflow!(下图为后续复现的日志
今天在检查生产库的问题的时候，收到开发的邮件，他们在运行一个job的时候报出了ora的错误，想让我们来看一下是什么原因。 ora错误是01652的错误，单纯来看是由于临时表空间不足造成的。 ORA-01652: unable to extend temp segment by 128 in tablespace TEMP 因为问题发生在上午，从shared pool里查看对应的sql已经查不到了，这个时候使用ash是一个很方便的方式。 参考问题发生的时间点，抓取了一个4分钟的ash报告。 首先看到时间基本都
Linux内核是高并发服务的关键组件之一。以下是一些可用于优化Linux内核的配置。
Linux 命名空间是一种隔离机制，允许将全局系统资源划分为多个独立的、相互隔离的部分，使得在不同的命名空间中运行的进程感知不到其他命名空间的存在。从而实现了对进程、网络、文件系统、IPC（进程间通信）等资源的隔离，减少了潜在的安全风险。例如，在容器中运行应用程序可以避免对主机系统的直接影响，从而提高了系统的安全性。
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ASP.NET 2.0 缓存翻译草稿 命名空间： System.Web.Caching ,这个空间是ASP.NET的基础结构中的重要部分，比如：session就是存储在cache中的。 Cache
小型.NET对象被分配到小型对象堆（SOH）上。其中有3种：第0代，第1代和第2代。对象根据其寿命向上移动。
根据世界银行的数据，过去五年全局犯罪率有所上升。监控摄像头通常被部署以帮助威慑暴力，提供实时监控并收集犯罪或暴力活动的证据。得益于技术的进步，监控系统越来越经济实惠，部署也变得更加容易。随着部署的监控摄像头数量的增加，对于人工操作员来说，手动监控摄像馈送变得既昂贵又具有挑战性。因此，对于简化暴力检测（VD）的过程，实现自动化监控摄像头的方法具有极大的需求，这种方式要更加准确和高效。
CodeSmith Ado.Net模版（一） （本文属于入门级，望高手见谅！哈哈） 开始创建自己的ADO.NET模版 本文使用CodeSmith Professional 5.0.1.4983进行编写 首先，打开CodeSmith Studio CodeSmith中有两个EXE文件：CodeSmith Studio.exe和CodeSmith Explorer.exe CodeSmith Studio.exe：用来创建自定义模板 CodeSmith Explorer.exe：用来导入模板并且生成代码 一
小型对象是被分配在小型对象堆SOH上的。SOH有3代，分别是：第0代，第1代，第2代。对象根据寿命向上移动。将新对象放在Gen 0上。当第0代充满时，.NET垃圾收集器会处理不需要的对象，并将其它内容移至第1代上，如果第1代充满了那么垃圾回收会再次运行处理不需要的对象，并将其它内容移至第2代上。那么当第2代充满时会发生垃圾回收完全运行。将清除不需要的第2代对象，并将第1代对象移动到第2代上，然后将第0代对象移动到第1代上，最后清除所有未引用内容。每次运行垃圾回收后会压缩受影响的堆，将仍然在使用的内存放置在一起。这种方法可以确保高效运行，并且耗时的压缩过程只在必要时发生。
机器之心报道 机器之心编辑部 仅从人体轨迹信息，本文提出的方法 P2R-Net，就能构建出房间内可能存在的物体，如沙发、书架等。 一个人在房间里走来走去，根据人的行走轨迹、身体动作等，就能建模出房间内的物体摆设。例如下面动图中，当人走到右边有坐下的动作时，表明与人交互的场景中有沙发或椅子这个物体。 在计算机视觉任务中，有一项基础任务是了解真实世界的 3D 环境，我们可以将输入介质如 RGB、RGB-D 视频或单个图像等进行 3D 重建来了解周围物体。这种使用有源相机（active cameras）的
本文介绍了Object Detection系列算法中的SPP-Net算法，该算法通过共享卷积层大幅缩短了检测时间，同时保持了较高的准确率。通过空间金字塔池化层，SPP-Net能够对不同尺度的特征图进行池化，从而适应不同尺度的目标物体。在训练过程中，SPP-Net使用多任务损失函数进行训练。在测试过程中，SPP-Net能够同时提取整张图像的卷积特征和目标物体的空间位置信息，从而大幅提高了检测速度。尽管SPP-Net在准确率上相比R-CNN有所降低，但其大幅缩短了检测时间，因此在实际应用中具有更高的效率。
这是我见过最好的免费国内PHP空间了，这个BLOG就是由他的空间支撑的，所以你看到我这个空间的稳定，快速就代表着他们空间的优质了，推荐
观看 60 到 90 分钟的截屏视频是很困难的。如果你观看完所有的这些视频，它将花费你不到一小时的时间，而你将对 Web 开发和 Visual Studio 2012工具中的新增功能有一个很好的实际想
近期Ryan Lagerquist等发表在《Monthly Weather Review》上的一篇文章，主要是基于Himawari-8卫星多个红外通道亮温观测以及雷达观测数据利用U-net及其变体模型（U-net++，Temporal U-net）并结合FSS评分指标作为损失函数进行对流覆盖区域的临近预报，并分析了卫星红外通道亮温观测的重要性。
作者：张 旭 编辑：黄俊嘉 该内容是目标检测系列的第二篇，第一篇请移步： Object Detection系列（一） R-CNN SPP-Net简介 在上一篇R-CNN的文章中，详细介绍了R-C
MySQL的优化指的是一个很大的系统，面试的时候我之前是从sql的语句优化方面去说的，这种优化也有作用，不过是从逻辑方面去优化。但是当所有的逻辑层面已经无可优化，所有的索引都已经加好，表结构也设计的合理，但是遇到高并发的时候，为什么MySQL还是扛不住呢。当然可以通过其他的方面去缓解MySQL的压力，这里我们暂且不谈。对于MySQL而言，我们要尽最大的可能去压榨机器的性能，让所有的计算资源都不浪费，都可以为我们服务。MySQL运行在服务器上，这里特指Linux服务器。那么服务器的硬盘、CPU,内存，网络都有影响到MySQL的性能。MySQl是非常耗费内存的，线上服务器的MySQL内存要吃到80%左右，内存过小，其他的优化空间其实很小。
随着长期使用（通常也没有关机习惯），mac的缓存垃圾越堆越多，最终系统占到了80g以上，严重挤占了本应留给其他文件的闪存空间，这里谈一下“系统”中可能存在的垃圾文件。
最大的一个功能是能够支持监控windwos server 2012与windows 8，并且还支持Centos，Debian，Oracle和ubuntu linux这些对于企业中有非红帽linux服务器的场景无疑是一次重大革新。
随着生物与信息融合（BT与IT融合）发展，越来越多的IT技术已实际应用于BT问题，例如今天小编介绍的这三个利用神经网络进行空间转录组分析的方法...
最近一直在读医学图像的论文，于是我打算写一个系列的阅读笔记，语言比较精简。在上一篇阅读笔记（https://zhuanlan.zhihu.com/p/505483978）中，分析了医学图像分割的混合 Transformer 网络：UTNet，在这一篇笔记中介绍的网络与 UTNet 思路完全不同，追求的是比 U 型网络更轻量级，但准确率更高的设计。还是先给下论文地址（刚刚接收）：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1746809422000891 。
课程视频 https://www.bilibili.com/video/BV1yV411j7S6/
对于程序员，写代码是日常工作。作为他们眼中的电脑通，时常会有亲朋好友，找你给做个网站或者公众号。盛情难却。自己不得不搞。“子非鱼焉知鱼之乐”。按照要求去做，浪费太多精力。
优点: 无需手动安装；预设常见Java , Python, JS 等环境, 支持创建网页预览，在线开发调试。
微软的Visual Studio 2022在11月8号已发布，除了.Net6，改为64位的应用程序，将不再局限于主进程 devenv.exe 的 4Gb 内存限制，还有就是微软的跨平台框架MAUI来了。由于工作中出差，也是在抽空的时间赶紧下载体验了一下。
最近，文本到视频（T2V）编辑引起了广泛关注。与文本到图像（T2I）编辑相比，文本到视频编辑面临的一个关键挑战是视觉一致性。这意味着，编辑后视频中的内容在所有帧中应该具有平滑且不变的视觉外观，并且编辑后的视频应尽可能保留源视频的运动。
最近在苦学.NET底层框架模型，发现.NET深入真的不是一般的难，不开源、没有相关系统的官方的书籍做学习资料，只能零散的看MSDN。要想摸熟.NET的模型真的并非易事。慢慢来吧。[王清培版权所有，转载请给出署名]
Q 题目 Table EMP resides in the USERS tablespace. Examine this command: SQL> DROP TABLE emp PURGE; Whi
我们之前提到 List 是 .NET 中常用的数据结构，其在存储大量数据时，如果能够指定它的初始化容量，就会有性能提升。这个优化的方法并不是很明显，因此本文将使用 BenchmarkDotNet 库，通过定量对比的方式来证明这一点。
GC（Garbage Collector）就是垃圾收集器，这里仅就内存而言。以应用程序的root为基础，遍历应用程序在Heap上动态分配的所有对象，通过识别它们是否被引用来确定哪些对象是已经死亡的、哪些仍需要被使用。已经不再被应用程序的root或者别的对象所引用的对象就是已经死亡的对象，即所谓的垃圾，需要被回收。这就是GC工作的原理。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 扩散模型正在不断的「攻城略地」。 扩散模型并不是一个崭新的概念，早在2015年就已经被提出。其核心应用领域包括音频建模、语音合成、时间序列预测、降噪等。 那么它在视频领域表现如何？先前关于视频生成的工作通常采用诸如GAN、VAE、基于流的模型。 在视频生成领域，研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现这一里程碑，显示出非常有希望的初步结果。本文所提出的模型是标准图像扩散架构的自然扩展，它可以从图像和视频数据中进行联合训
有过JVM经验的开发者都应该知道，GC是在内存不够时，JVM自动进行的自我救赎（删除不用的数据，释放内存空间）。那么NameNode在什么情况下会进行GC呢？在解释这个问题之前，需要明白GC的几种级别，以及触发的条件：
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