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2. 当从服务器clone下来了最新的代码，然后想知道中间的某一部分的代码的patch，
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平时我们在使用git 管理项目的时候，会遇到这样一种情况，那就是客户使用git 生成patch 给到我们，那我们就需要把客户给到patch 打入到我们的project ，基于这样一个场景，我把git 如何生成patch 和如何打入patch 做总结
Kubectl patch 命令允许用户对运行在 Kubernetes 集群中的资源进行局部更新。相较于我们经常使用的 kubectl apply 命令，kubectl patch 命令在更新时无需提供完整的资源文件，只需要提供要更新的内容即可。
[commit id] 指的是 commit 名,可以通过 git log 查看。
Oracle RAC数据库环境与单实例数据库环境有很多共性，也有很多异性。对于数据库补丁的更新同样如此，都可以通过opatch来完成。但RAC环境的补丁更新有几种不同的更新方式，甚至于可以在零停机的情况下对所有节点实现滚动升级。本文主要是转述了Doc 244241.1，描述RAC环境下的patch更新方式以及在不同的情形下选择何种更新方式。 1、RAC patch的几种方式 OPatch supports 3 different patch methods on a RAC environment:
初识patch还是和Z同事沟通问题时认识的，回想起已经近半年。简单来说，打patch是对文件内容增增减减。由陌生到认识到熟悉，是一件愉快的事。
随着计算机视觉领域的不断发展，基础视觉任务研究中受自然语言处理（NLP）的模型结构设计（Transformer-based model）的启发，视觉任务与Transformer网络模型结构相结合，通过引入自注意力机制等结构来探索和优化Transformer网络在视觉任务当中的应用，在目标检测、分割和跟踪等多项视觉任务中获得比较有竞争力的优势。同时，针对基础视觉任务的研究中，引入可解释性分析能够通过多个角度对现有模型形成更加深层的理解，能够促使研究人员进一步探索其中有效的建模过程。
【导读】每个人只有单样本的识别是人脸识别(FR)中最具挑战性的问题之一，每个人只有一个单本（SSPP）参加训练。虽然现有的基于patch的方法在FR中取得了很大的成功，但是在处理复杂的人脸变化时，它们在特征提取和识别阶段仍然存在局限性。今天，我们要说的技术，提出了一种新的基于patch的方法，称为鲁棒异构判别分析(RHDA)，用于带有SSPP的FR。为了提高对复杂人脸变化的鲁棒性，首先提出了一种新的基于图的Fisher-like准则，它包含了两个不同的嵌入，以学习图像块的异构判别表示。然后引入两个距离度量，即patch-to-patch距离和patch-to-manifold距离，并通过联合多数投票的方式，开发一种融合策略，将上述两个距离度量的识别输出结合起来进行识别。在各种基准数据集上的实验结果表明了该方法的有效性。
这是篇万字长文，所以一开始就要明确本文的核心内容：开发一个SpringBoot应用并部署在kubernetes环境，这个应用通过kubernetes的java客户端向API Server发请求，请求内容包括：创建名为test123的deployment、对这个deployment进行patch操作，如下图：
转载：http://shenze60.blog.163.com/blog/static/315747722009724113026896/
很多时候，在推出一个完整的补丁集之前，Oracle会依据Bug的严重程度发布一些过渡性或临时性Patch，修正一些Bug。 这些Patch通常没有setup安装程序，需要使用Oracle的opatch工具安装，本文就opatch的使用进行示范说明。
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在项目中，如果和其他人一起维护一个项目，有时候别人修改了一些代码，更换 .c 文件也很麻烦，这时就需要用到 patch 了，别人只要发一个 patch ，你打上即可。
系统内有一个已经不再使用的 PV ，已经删除了与其关联的 Pod 及 PVC ，并对其执行了删除命令，但是无法正常删除，一直出于如下状态：
最近做了一个neutron集成vyatta的任务，顺便认真学习下neutron的代码，头几行就看到了monkey_patch。
每年，美国有超过 230,000 名乳腺癌患者的确诊取决于癌症是否已经转移。转移检测由病理学家检查大片生物组织进行。这个过程是劳动密集型的并且容易出错。
下面是关于Oracle数据库补丁的一些常识性问题，虽然知道了就很简单，但是不知道的时候还是会很迷惑。供参考。
目前，Transformer在计算机视觉方面取得了巨大的成功，但是如何在图像中更加有效的分割patch仍然是一个问题。现有的方法通常是将图片分成多个固定大小的patch，然后进行embedding，但这可能会破坏图像中的语义。
一般来说，如果我们在研发过程中需要对代码进行修改，是不需要通过打补丁的方式的，因为我们可以直接改动文件即可。但是如果针对一款要上线的产品，我们总不能在研发的电脑上编译通过后直接发布到线上的。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）因为这样做有很多缺陷：
NetVLAD制作全局特征时并没有专门考虑更细分的局部特征，场景识别召回率不太高；基于局部特征的场景召回算法仅将局部特征进行聚合并没有考虑更高层次的信息。目前仍然没有一种召回率较好的将局部与全局特征融合的用于VPR的特征。
我们在升级Linux 内核的时候，难免会接触到补丁的知识。下面对如何生成补丁和如何打补丁作讲解。
加载的流程主要在 tryLoadPatchFilesInternal 里面。tryLoadPatchFilesInternal 方法很长，我们需要分段来看。
Creating a patch file with git is quite easy to do, you just need to see how it’s done a few times.
我们可以看出上面的%1，%2和%3分别对应marjor，minor和patch，使用起来非常方便。
1、准备一份 Advanced StatefulSet 的 YAML 文件，并提交创建。如：
4 月中旬， Oracle 官方发布了季度补丁程序包，我们生产环境的众多数据库能打补丁的都打上了补丁，不重要的数据库也不能打补丁则关停了一段时间，上个月也可真是风风火火的一个月，感觉天天都在打补丁，事后也写了篇 Oracle 11GR2 RAC 最新补丁指导,感兴趣的可以点此查看。这两日有部分小伙伴说对于单节点的数据库该怎么操作，碰巧今晚又有两台单节点的数据库需要打补丁，那么难得有时间就写一下吧，方便以后学习。
假设我们有一个独立的插件项目，因为一些项目的变更，现在需要将其迁移到一个较大的项目中的子目录中。传统的方法可能包括使用 git cherry-pick 来选择性地应用提交，但这种方法并不能很好的处理子目录问题。
Vision Transformer在移动端应用的探索和改进，提出了不规则Patch嵌入和自适应Patch融合模块有效提升了VIT在移动端的性能表现，在DeiT基础上提升了9个百分点。
Tinker 热修复中 , 将生成的 patch 包 app-debug-patch_signed_7zip.apk 拷贝到根目录中 ,
✅ Major Linux distros such as Debian, Ubuntu, CentOS, Fedora and ArchLinux etc.
通过内部Patch和Patch间的交替应用，实现了交叉注意力，以较低的计算成本保持了性能，并为其他视觉任务建立了Cross Attention Transformer(CAT)的层次网络。本文的基础模型在ImageNet-1K上取得了最先进的水平，并提高了在COCO和ADE20K上的其他方法的性能。
使用（patch）补丁修改、更新资源的字段。 支持JSON和YAML格式。 请参阅https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/kubernete
在matplotlib中有一个子模块patches, 提供了绘制各种多边形的功能，常用的多边形及其画法如下
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论文：https://arxiv.org/abs/2103.14030 如有侵权请联系博主
先介绍一下虚拟dom的数据结构，我们都知道源码里面有createElement函数，通过他创建虚拟dom，然后调用render函数。还记得VUE脚手架住入口文件那句足够装逼的h=>h(App)吗，其实就是类似createElement(App)这样子的过程。我们看一下他简单的结构：
通过HSV色阶使用彩色图像可以分割来分割图像中的对象，但这并不是分割图像的唯一方法。为什么大多数人偏爱色度而不是RGB / HSV分割？
本文介绍了一种用于人脸检测的级联卷积神经网络方法，该方法能够有效地检测多姿态、多表情的人脸，同时具备较好的鲁棒性。该方法包括人脸图像预处理、人脸区域检测、人脸姿态估计、人脸关键点定位和人脸属性识别等步骤。同时，本文还介绍了一种基于级联卷积神经网络的人脸检测系统，该系统具有较高的检测准确率和实时性能。
Mahout0.9之前的版本默认不支持Hadoop2.2.0以上版本，但很多情况下，由于集群环境的Hadoop已经是2.2.0以上版本，又必须使用Mahout，此时就需要编译源码，使得Mahout支持Hadoop2了。
本文中了 2023 ICLR。PatchTST 作为 Transformer-based 预测模型，它是和计算机视觉中的 ViT 最相似的一篇论文（文章标题也很像）。
今天给大家介绍一篇KDD 2023会议上，由IBM研究院发表的一篇多元时间序列预测工作，模型整体结构基于patch预处理+MLP，支持时序预测和时间序列表示学习两类任务，同时提出了多阶段校准的方法，在预估结构中考虑时间序列的层次关系和多变量之间的依赖关系。
来源：Paperweekly本文约3300字，建议阅读9分钟本次文章介绍我们于 ICME-2022 发表的一项通过定位语义块来加速图像分类的工作。 论文标题： Localizing Semantic Patches for Accelerating Image Classification 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2206.03367.pdf 代码链接： https://github.com/winycg/AnchorNet 01. 引言 本文的动机在于输入图片中通常存在大
本次环境： RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 单实例 目前最新的PSU： 补丁程序23054359: DATABASE PATCH SET UPDATE 11.2.0.4.160719 目前最新的OJVM PSU： 补丁程序23177551: OJVM PATCH SET UPDATE 11.2.0.4.160719
本文主要记录两个命令的学习情况：diff 和 patch。diff 和 patch 是一对工具，使用这对工具可以获取更新文件与历史文件的差异，并将更新应用到历史文件上。在数学上说，diff就是对两个集合的差运算，patch就是对两个集合的和运算。
首先需要了解一些有关PSU（Patch Set Update）、CPU（Critical Patch Update）、BP（Bundle Patch）等概念，参考下表：
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 近日，谷歌提出了一种生成对抗图像patch的方法，可以欺骗分类器输出任意选定的目标类，甚至可以将patch打印成贴纸（伪装或不伪装）应用到任意的现实场景中。看了这篇论文，读者们觉得该技术可以怎么应用？欢迎大家留言讨论。 深度学习系统大部分易受对抗样本的影响，这些仔细选取的输入可以导致网络改变输出，而人类肉眼无法发现其区别 [15, 5]。这些对抗样本通常对每个像素进行细微的更改，可以使用很多优化策略发现它们，如 L-BFGS [15]、Fast Gradi
上一节讲了虚拟 DOM，但是虚拟 DOM 是如何更新的？新旧节点的 path 又是如何进行的？这都需要一个 Diff 来完成。
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