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AIOps案例介绍

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以太网详解(一)-MAC/PHY/MII/RMII/GMII/RGMII基本介绍

网络设备中肯定离开不MAC和PHY,本篇文章将详细介绍下以太网中一些常见术语与接口。MAC和PHY结构从硬件角度来看以太网是由CPU,MAC,PHY三部分组成的,如下图示意:上图中DMA集成在CPU,CPU,MAC,PHY并不是集成在同一个芯片内,由于PHY包含大量模拟器件,而MAC是典型的数字电路,考虑到芯片面积及模拟/数字混合架构的原因,将MAC集成进CPU而将PHY留在片外,这种结构是最常见的。 下图是网络接口内部结构图,虚框表示CPU,MAC集成在CPU中,PHY芯片通过MII接口与CPU上的MAC连接:以上是以太网结构大框架,下面分别介绍各个部分。MACMAC(MediaAccess

c++ - 开关状态案例中的不同类型分配,内部模板函数

苹果.hclassApple{public:Apple(int);staticinttypeID;private:intid_;};苹果.cpp#include"Apple.h"Apple::Apple(intpID){id_=pID;}Potato.h,Potato.cpp与苹果相同存储.h#pragmaonce#include"Apple.h"#include"Potato.h"#includeclassStorage{public:Storage();templatevoidstore(foodName*object){(*getBasket()).push_back(objec

经典ABR算法介绍:Pensieve (SIGCOMM ‘17) 原理及训练指南

文章目录前言Pensieve原理*Pensieve重训练参考Oboe[SIGCOMM'18]Comyco[MM'19]Fugu[NSDI'20]A3C熵权重衰减思路实现前言Pensieve是DASH点播视频中最经典的ABR算法之一,也是机器学习类(Learning-based)ABR算法的代表性工作。Pensieve基于深度强化学习(DRL)方法A3C(AsynchronousAdvantageActor-Critic)设计,同时使用视频块的吞吐量历史采样、当前缓冲区等信息作为输入特征进行决策。与先前的启发式或基于领域知识的方法(如FESTIVE、BBA、BOLA、MPC等)不同,Pensie

Redis 发布和订阅详细介绍

文章目录发布和订阅发布和订阅是什么一图胜千言如何理解发布和订阅模式任务队列如何理解发布订阅模式分类个发布者,多个订阅者-示意图多个发布者,一个订阅者示意图多个发布者,多个订阅者示意图命令行实现发布和订阅发布订阅操作快速入门发布和订阅发布和订阅是什么一句话:Redis发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式:发送者(pub)发送消息,订阅者(sub)接收消息Redis客户端可以订阅任意数量的频道一图胜千言1、客户端订阅频道示意图2、当给这个频道发布消息后,消息就会发送给订阅的客户端如何理解发布和订阅模式任务队列1、顾名思义,就是"传递消息的队列"2、与任务队列进行交互的实体有两类,一类是生产

Linux报too many open files的解决方案及 lsof、sysctl 命令介绍

Toomanyopenfilesinsystem问题处理服务器异常:一串的etc下的shell文件报/etc/profile.d/bash_completion.sh:Toomanyopenfilesinsystem查看当前操作系统允许打开的文件数#用户级查看:ulimit-n#系统级查看:cat/proc/sys/fs/file-max发现设置为655360,执行lsof|wc-l命令为871031,和设定的值还有很大差距,为什么还会报toomanyopenfiles呢,突然想起还有一个地方设置最大文件数使用命令cat/proc/sys/fs/file-max65536这个时候大概知道为啥出

Unity UGUI的PhysicsRaycaster (物理射相当于利用泛型函数保存了类型信息线检测)组件的介绍及使用

译者注#这是在Datadog公司任职的KevinGosse大佬使用C#编写.NET分析器的系列文章之一,在国内只有很少很少的人了解和研究.NET分析器,它常被用于APM(应用性能诊断)、IDE、诊断工具中,比如Datadog的APM,VisualStudio的分析器以及Rider和Reshaper等等。之前只能使用C++编写,自从.NETNativeAOT发布以后,使用C#编写变为可能。笔者最近也在尝试开发一个运行时方法注入的工具,欢迎熟悉MSIL、PEMetadata布局、CLR源码、CLRProfilerAPI的大佬,或者对这个感兴趣的朋友留联系方式或者在公众号留言,一起交流学习。原作者:

【数据挖掘 | 可视化】 WordCloud 词云(附详细代码案例)

🤵‍♂️个人主页:@计算机魔术师👨‍💻作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。开发环境编辑器:jupyternotebook解释器:python3.7在七夕节中,博主写了一篇为女友收集QQ聊天记录做可视化词云的文章获得广泛好评,一直有小伙伴希望能出一篇教程,今天他来啦!一文带你速通词云🙋‍♂️文章链接—Python|词云】聊天记录绘制超美词云(七夕快乐,曾同学)后面生成的图片是有些显示违规或奇怪(因为我是用核心价值观作为词库的,所以会被和谐,但学习思路没有问题,大家可以放心食用~)文章目录一、安装wordcloud二、一个简单的词云三、优化词云四、中文版词云4.1colormap修改

ARM CCA机密计算架构软件栈之软件组件介绍

在本节中,您将了解ArmCCA的软件组件,包括RealmWorld和MonitorRootWorld。以下图表展示了ArmCCA系统中的软件组件:在这个图表中,世界之间的边界显示为粗虚线。由较高权限的软件强制执行的较低权限软件组件之间的边界显示为细虚线。例如,非安全EL2处的虚拟机监视器强制执行在非安全EL1/0之间的虚拟机隔离。2.1领域管理扩展(RME)RME是一种提供以下原语的架构扩展:两个新的安全状态(Root和Realm),除了非安全和安全状态对于每个新的安全状态,相应的物理地址空间(PAS)以下部分描述在Root和Realm安全状态下运行的软件组件。2.2监视器在Root安全状态的

Flink的实时分析应用案例:实时语音识别

1.背景介绍1.背景介绍ApacheFlink是一个流处理框架,用于实时数据处理和分析。它可以处理大规模数据流,提供低延迟和高吞吐量。Flink的核心特点是流处理和批处理一体,可以处理各种数据源和数据流,如Kafka、HDFS、TCP流等。实时语音识别是一种重要的应用场景,它可以将语音数据转换为文本,并进行实时分析。这种技术在智能家居、车载、虚拟助手等领域有广泛应用。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Flink实现实时语音识别应用。2.核心概念与联系在实时语音识别应用中,我们需要掌握以下几个核心概念:语音数据:语音数据是指人类发声时产生的声音数据。语音数据通常以波形数据或者时域和频域特征表示。语

【C++】C++入门 — 类和对象初步介绍

类和对象1类的作用域2类的实例化3类对象模型4this指针介绍:特性:Thanks♪(・ω・)ノ谢谢阅读!下一篇文章见!!!1类的作用域类定义了一个新的作用域,类的所有成员都在类的作用域中。在类体外定义成员时,需要使用::作用域操作符指明成员属于哪个类域。classperson{ public: voidpersonage(); pubilc: char*_name; int_age; int_class; };//需要标明作用域才能正确定义voidperson::personage(){ cout_nameendl;}2类的实例化类的实例化就是创建类对象类是对对象进行描述的,是一个模型一样的