课程围绕安全，网络，存储，云原生4个维度去讲解核心技术点。6个专栏组成：dpdk网络专栏、存储技术专栏、安全与网关开发专栏、虚拟化与云原生专栏、测试工具专栏、性能测试专栏一、dpdk网络dpdk基础知识多队列网卡，vmxnet/e1000igb_uio与vfio模块kni模块hugepage的理解零拷贝dpdk与netmap区别dpdk的工作环境网络协议栈dpdk-arp.netsh静态arp表设置dpdk-icmpdpdk-udpudp协议格式分析udp协议sendto，recvfrom实现dpdk-ip.dpdk-tcptcp协议栈bind，listen，accept实现tcp协议栈rec
文章目录前言内容简介目录前言根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2022年12月，我国网民规模为10.67亿，互联网普及率达75.6%。我国有潜力建设全球规模最大、应用渗透最强的数字社会。在此背景下，网络安全事关国家安全和经济社会稳定，事关广大人民群众利益。当前，全球新一轮科技革命和产业变革深入推进，信息技术的发展日新月异，国内外的网络安全形势日趋严峻。2020～2023年，网络安全攻击持续增加，网络攻击威胁持续上升，各种网络攻击安全事件频发，网络所面临的安全威胁愈加多样、复杂、棘手。在互联互通的数字化链条中，任何一个漏洞或者隐患都有可能造
“分析下今天的波动”是数据分析师最常听到的任务。也是最头疼，最纠结，最难搞清楚，还得天天搞的任务。下降1%，算不算波动大下降5%，算不算波动大下降10%，算不算波动大下降50%，算不算波动大为啥有时候下降了50%，业务却没反应，可下降了1%业务急得吱哇乱叫！！！ 今天我们系统看一下。一、指标波动的本质举个简单的例子，体温37.4度VS体温36度，只有3.9%的波动，可真要在测温点被发现体温37.4度，估计马上被保安请出去。为啥？因为人们怕的不是5.5%波动，而是怕病毒！体温37.4度表明：有可能有病毒！这才是人们真正怕的东西。所以：指标波动不可怕，指标波动代表的业务含义才可怕！脱离业务含义谈指
一、正负样本YOLOv5正负样本定义yolov5输出有３个预测分支，每个分支的每个网格有３个anchor与之对应。没有采用IOU最大的匹配方法，而是通过计算该bounding-box和当前层的anchor的宽高比，如果最大比例大于4（设定阈值），则比例过大，则说明匹配度不高，将该bbox过滤，在当前层认为是背景；计算这些box落在哪个网格内，同时利用四舍五入规则，找出最近的两个网格，将这三个网格都认为是负责预测该bbox的，所以理论上最多一个gt会分配9个正样本anchor，最少为3个（因为引入了相邻两个网格）参考：YOLOv3/v4/v4/x中正负样本的定义Yolo系列|Yolov4v5的模
好书推荐微习惯代码质量衡量指标可以分为两部分：设计规约和代码规范。设计规约是思想，代码规范是思想的具体实现。《设计规约》有以下部分：扩展性可读性维护性容错性健壮性鲁棒性高内聚/低耦合《代码规范》有以下部分：编码规范：是否遵守了编码规范，遵循了最佳实践。潜在的BUG：可能在最坏情况下出现问题的代码，以及存在安全漏洞的代码。文档和注释：过少（缺少必要信息）、过多（没有信息量）、过时的文档或注释。重复代码：违反了Don’tRepeatYourself原则。复杂度：代码结构太复杂（如圈复杂度高），难以理解、测试和维护。测试覆盖率：编写单元测试，特别是针对复杂代码的测试覆盖是否足够。设计与架构：是否高内
小程序开发一、开发环境（一）开发者注册（二）软件下载（三）快捷键1、代码放大：2、代码缩小：3、选择页面内容：（四）快捷方式1、查找页面内容所在文件：二、开发流程（一）文件格式1、网页（骨架）：index.wxml2、脚本（动作）：app.js1.项目入口3、数据（配置）：app.json1.项目全局配置4、样式（属性）：app.wxss1.项目全局样式（二）一个页面组成结构1、.js文件2、.json文件3、.wxml文件4、.wxss文件（三）项目组成结构（三）图解流程1、创建项目2、开发页面三、文件详解（一）项目JSON配置文件1、根目录中app.json1.配置内容：2.四个配置项：2
目标检测模型性能衡量指标、MSCOCO数据集的评价标准以及不同指标的选择推荐0.引言0.1COCO数据集评价指标目标检测模型通过pycocotools在验证集上会得到COCO的评价列表，具体参数的含义是什么呢？0.2目标检测领域常用的公开数据集PASCALVOCMicrosoftCOCO（MSCOCO）在MSCOCO数据集出来之前，目标检测基本上用的是PASCALVOC数据集，现在MSCOCO非常流行。这两个数据集均有自己的评判标准。0.3COCO（CommonObjectsinContext，上下文中的常见对象）数据集简介0.3.1介绍COCO数据集是一个可用于图像检测（ImageDetec
我很好奇是否有任何最佳实践来索引按月/日聚合的集合的指标。文档示例:{track:{2012:{#year1:{#monthpage_views:...,clicks:...,visits:...},5:{page_views:...,clicks:...,visits:...},...}}编辑:因为有关于如何改进文档的讨论以及将其拆分的一些建议(我已经考虑过)。我会更新为什么要求是这样的。该文档用于跟踪用户。随着时间的推移跟踪他们的综合浏览量、访问量等。用户在文档上有其他数据。例如，有一个注册日期。目标是能够说出类似“显示在X日期注册并且在A和B跟踪日期之间拥有超过Z页面浏览量的用户
目录一、添加Actuator功能二、SpringBoot指标监控SpringBootAdmin1.创建SpringBootAdmin服务端项目2.连接SpringBootAdmin项目三、SpringBoot日志管理一、添加Actuator功能SpringBootActuator可以帮助程序员监控和管理SpringBoot应用，比如健康检查、内存使用情况统计、线程使用情况统计等。我们在SpringBoot项目中添加Actuator功能，即可使用Actuator监控项目，用法如下：在被监控的项目中添加Actuator起步依赖 org.springframework.boot spring
一、前言当前，我国处于以信息化、数字化、网络化、智能化为特征的科技变革浪潮中，企业数字化转型大势所趋，那么作为支撑企业IT运转的运营体系也在向多元方向发展，比如DevOps（研发运营一体化）、AIOps(智能运维)、DataOps(数据研发运营一体化)、MLOps(机器学习研发运营一体化)、BizDevOps(业务研发运营一体化)、FinOps(云财务运营)等内容，逐步形成围绕研运一体化、研运效能度量、安全体系建设、智能化、IT资源财务运营等多个方面的XOps体系。本文重点侧重DevOps的知识内容阐述。二、背景随着大数据、人工智能、云计算、数字孪生、5G、物联网和区块链等新一代数字技术应用的
