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@EqualsAndHashCode注解详解

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xilinx原语详解及仿真——OSERDESE2

  写在之前,我将全部原创文章加了粉丝可见的权限(即关注后才能查看全文),可能会引起很多人反感。但我写一篇或者总结一篇手册也要花大量时间去理解,仿真,实现验证等环节,文中出现的代码和工程都是可以免费获取的,没有任何收费,就增加这个权限应该影响不大吧。分享电子书的相关文章是没有权限的,这类文章不需要花费多少时间,所以没必要。  如果关注之后觉得这篇文章不值得关注,也可以看完后取消关注,感谢能理解。1、概括OSERDESE2  OSERDESE2(OutputParallel-to-SerialLogicResources是7系列FPGA器件中的专用并串转换器,具有特定的时钟和逻辑资源。图1是OS

[Kubernetes]5. k8s集群StatefulSet详解,以及数据持久化(SC PV PVC)

前面通过deployment结合service来部署无状态的应用,下面来讲解通过satefulSet结合service来部署有状态的应用一.StatefulSet详解1.有状态和无状态区别无状态:无状态(stateless)、牲畜(cattle)、无名(nameless)、可丢弃(disposable)有状态:有状态(stateful)、宠物(pet)、具有名(haviingname)、不可丢弃(non-disposable)StatefulSet是用来管理有状态的应用,例如数据库前面部署的应用,都是不需要存储数据,不需要记住状态的,可以随意扩充副本,每个副本都是一样的,可替代的,这时候可以通

Xilinx原语详解——IBUFDS & OBUFDS

  在使用FPGA时,往往会用到一些差分信号,比如HDMI接口,LVDS接口的ADC、显示器等等设备,而FPGA内部往往只会使用单端信号,就需要完成单端信号和差分信号的相互转换,xilinx提供了两个原语对所有IO信号实现差分和单端的转换,IBUFDS将FPGA输入的差分信号转换为单端信号,而OBUFDS负责把FPGA内部的单端信号转换为差分信号输出。1、IBUFDS  IBUFDS是一个支持低电压差分信号的输入缓冲器,图1是IBUFDS的框图。在IBUFDS中,有两个输入接口,一个是差分输入的正极端口I,另一个是差分输入的负极端口IB,两个端口的信号极性必须相反才能正常工作,输出端O将输入的

【Linux】Linux 开发工具(vim、gcc/g++、make/Makefile)+【小程序:进度条】-- 详解

我们在Windows中编写C/C++程序时,常用的VS2019是一个集成开发环境,包含了很多工具包。而在Linux下开发,大部分的情况下都是使用一个个独立的工具。比如:编写代码用vim,编译代码用gcc,调试代码用gdb。一、编辑器-vim为什么选择使用vim呢?因为vim是所有Linux环境下自带的。vi/vim的区别简单点来说,它们都是多模式编辑器。不同的是 vim 是 vi 的升级版本,它不仅兼容 vi 的所有指令,而且还有一些新的特性在里面。例如语法加亮,可视化操作不仅可以在终端运行,也可以运行于xwindow、macos、windows。这里统一选择按照 vim 来进行讲解。1、vi

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解不论是YOLOv1,还是YOLOv2,都有一个共同的致命缺陷:小目标检测的性能差。尽管YOLOv2使用了passthrough技术将16倍降采样的特征图(即C4特征图)融合到了C5特征图中,但最终的检测仍是在C5尺度的特征图上进行的。为了解决这一问题,YOLO作者做了第3次改进,主要改进如下:使用了更好的主干网络DarkNet-53使用了多级检测与特征金字塔FPN方法修改损失函数1YOLOv3的改进之处1.1更好的主干网络DarkNet-53下图是DarkNet-53的网络架构图。相较于YOLOv2中所使用的DarkNet19,新的网络使用了5

【Java】深入解析 @SpringBootApplication 注解

 人不走空                                          🌈个人主页:人不走空      💖系列专栏:算法专题⏰诗词歌赋:斯是陋室,惟吾德馨 目录 🌈个人主页:人不走空      💖系列专栏:算法专题⏰诗词歌赋:斯是陋室,惟吾德馨1.@SpringBootApplication简介2.@EnableAutoConfiguration启用自动配置3.@ComponentScan组件扫描4.@Configuration配置类作者其他作品: 在构建SpringBoot项目时,我们经常看到@SpringBootApplication注解。这个注解虽然通常由Sprin

特性分析 | GreenPlum 的并行查询优化策略详解

作者:卢文双资深数据库内核研发本文首发于2016-11-2109:43:07架构GreenPlum采用ShareNothing的架构,良好的发挥了廉价PC的作用。自此I/O不在是DW(datawarehouse)的瓶颈,相反网络的压力会大很多。但是GreenPlum的查询优化策略能够避免尽量少的网络交换。对于初次接触GreenPlum的人来说,肯定耳目一新。查询优化器GreenPlum的master节点负责SQL解析和执行计划的生成,具体来说,查询优化器会将SQL解析成每个节点(segments)要执行的物理执行计划。GreenPlum采用的是基于成本的优化策略:如果有多条执行路径,会评估执行

BurpSuite工具详解及暴库示例

一.BurpSuite工具安装及配置1.BurpSuiteBurpSuite是用于Web应用安全测试、攻击Web应用程序的集成平台,它将各种安全工具无缝地融合在一起,以支持整个测试过程中,从最初的映射和应用程序的攻击面分析,到发现和利用安全漏洞。BurpSuite为这些工具设计了许多接口,以加快攻击应用程序的过程。所有工具都共享一个请求,并能处理对应的HTTP消息、持久性、认证、代理、日志、警报。BurpSuite结合先进的手工技术与先进的自动化,使你的工作更快,更有效,更有趣。BurpSuite是Java编写的,所以在使用前需要安装JDK环境,这里不进行具体讲解如何安装JDK。官方下载地址:

Prometheus监控实战之node_exporter详解

目录1概述2功能2.1不同操作系统采集端2.2 linux操作系统采集端2.3监控指标2.4参数定义2.4.1 默认启用的参数 2.4.2 默认不启用的参数2.5启动参数3安装部署3.1 下载3.2 安装配置3.3测试验证3.4prometheus配置3.5 在grafana中添加图表 1概述 Exporter是Prometheus的指标数据收集组件。它负责从目标Jobs收集数据,并把收集到的数据转换为Prometheus支持的时序数据格式。和传统的指标数据收集组件不同的是,他只负责收集,并不向Server端发送数据,而是等待PrometheusServer主动抓取,node-exporter

SSM整合案例分析(详解)

🍁博客主页:👉不会压弯的小飞侠✨欢迎关注:👉点赞👍收藏⭐留言✒✨系列专栏:SSM框架整合专栏✨如果觉得博主的文章还不错的话,请三连支持一下博主。🔥欢迎大佬指正,一起学习!一起加油!目录🍁整合配置🔥创建Maven的web项目🔥创建项目包结构🔥添加依赖🔥创建相关配置类🍁功能模块的开发🔥创建数据库及表🔥编写实体类🔥编写Dao接口🔥编写Service接口🔥编写Service实现类🔥编写Contorller类🍁接口测试🔥创建测试类🔥事务处理🍁表现层数据封装🍁异常处理🔥异常处理器🔥项目异常处理🍁前后台协议联调🔥添加静态资源🔥列表功能🔥新增功能🔥修改功能🔥删除功能🍁项目已分享到GitHub需要的自取🍁整合配