作    者： @NGDCN原文链接：【存储】SCSI、iSCSI协议详解及对比-NGDCN版    权：本文由@NGDCN于2022-11-11原创发布在NGDCN，未经许可，禁止转载。SCSISCSI是小型计算机系统接口（SmallComputerSystemInterface）的简称，于1979首次提出，是为小型机研制的一种接口技术，现在已完全普及到了小型机，高低端服务器以及普通PC上。SCSI协议定义了一套不同设备（磁盘，磁带，处理器，光设备，网络设备等）利用该框架进行信息交互的模型和必要指令集。SCSI指的是一个庞大协议体系，可以划分为SCSI-1、SCSI-2、SCSI-3，最新的

 MoColoss计算采用的损失函数是InfoNCE：​​下面是MoCo的伪代码，MoCo这个loss的实现就是基于crossentropyloss。将k作为q的正样本，因为k与q是来自同一张图像的不同视图；将queue作为q的负样本，因为queue中含有大量不同图像的视图。在具体python代码中（在/moco/builder.py和/main_moco.py）的实现如下：（1）首先计算正样本损失l_pos，大小为(N,1)。l_pos=torch.einsum('nc,nc->n',[q,k]).unsqueeze(-1)再计算负样本损失l_neg，大小为(N,K)。l_neg=torch

 MoColoss计算采用的损失函数是InfoNCE：​​下面是MoCo的伪代码，MoCo这个loss的实现就是基于crossentropyloss。将k作为q的正样本，因为k与q是来自同一张图像的不同视图；将queue作为q的负样本，因为queue中含有大量不同图像的视图。在具体python代码中（在/moco/builder.py和/main_moco.py）的实现如下：（1）首先计算正样本损失l_pos，大小为(N,1)。l_pos=torch.einsum('nc,nc->n',[q,k]).unsqueeze(-1)再计算负样本损失l_neg，大小为(N,K)。l_neg=torch

 ApacheOozie#   LinkedinAzkaban#   Azkaban:最适合shell脚本，当job不多的时候，可以使用。 ApacheAirflow#     Airflow在使用时有一大痛点：使用Python语言来定义工作流的。  ApacheDolphinScheduler#  特点：分布式、去中心化、易扩展的可视化工作流任务调度系统  海豚调度的多租户和我们YARN的多租户是对应起来的，这个非常好。海豚调度出来的有点迟，它把我们之前讲的Oozie、Azkaban、airflow的优点全拿过来了，后发优势，集万千优点于一身，缺点也避免了。离线：用的Spark比较多，实时用

FPGA的优点及ASSP  FPGA可以提供一些其他方案没法提供的独特价值，如高性能、差异化、高灵活性和低功耗。  ASSP(ApplicationSpecificStandardParts)汉语为专用标准产品，是为在特殊应用中使用而设计的集成电路。算法是不能改的，可能已经有些图像处理的算法嵌在里面，而且价格也很便宜，但这些算法往往不是最好的。xilinxFPGA基本架构，第几代产品：早就停产的->2->3->4->5->6->7->UltraScale->UltraScale+。7和以后是目前软件支持的主流，6和以前没有后续的开发软件升级了。每代产品内的系列：Spartan->Artix->

最近使用SourceTree来管理代码，但是使用对比文件的快捷键时无法打开BeyongCompare。查找了大量资料之后发现原来是因为缺少.gitconfig文件。正常打开SourceTree时是不需要管理员权限的，但是如果将软件安装在需要管理员权限的文件夹中，SourceTree就无法创建.gitconfig文件夹，因此BeyondCompare无法打开。为了解决该问题我们需要将SourceTree使用管理员身份打开一次，并且对比一次文件。该问题即可解决。并且以后打开软件无需使用管理员权限。

    Cesium加载空间数据的方法有很多种，网络上关于3Dtiles数据集加载的废话连篇，看着就很无语。这里我本人直抒胸臆，简单介绍一下数据的加载方式。    先打开Cesium的深度检测的开关，也可以不打开。terrainProvider:Cesium.createWorldTerrain(),//打开深度检测选项        /***加载3Dtileset文件，这里我封装成了一个函数实现数据的加载效果，利用Cesium的scene.primitives.add实现数据路径的读取，没有错误后就证明出来数据读取成功。*/load3DTileFile();functionload3DTil

Python图像处理：对比两张图片的差异引言在图像处理领域，对比两张图片的差异是一项常见的任务。Python提供了许多强大的工具和库，使我们能够轻松地实现这一目标。本文将介绍如何使用Python对比两张图片，检测和可视化它们之间的差异。图像差异的定义在开始之前，我们首先需要定义图像差异。图像差异可以被理解为两张图片在像素级别上的差异程度。通常，我们会计算两张图片中每个像素的差异，并生成一个表示差异的图像。图像差异算法Python提供了多种图像差异算法，可以根据需求选择合适的算法。以下是一些常用的图像差异算法：像素级差异：最简单的方法是逐像素比较两张图片的RGB值，并计算差异。可以使用NumPy

Linux标准内核实现两个调度类：采用 CFS调度算法的默认调度类和实时调度类关于Linux调度的具体详解，可参考以下链接Linux进程调度策略（CFS调度）详解而LiteOS-a是鸿蒙轻量级系统的内核关于两者的对比可以从以下几个方面来进行：调度算法的公平性，即在多大程度上能够避免线程被饿死的现象，同时又能保证抢占式优先级调度。调度算法的复杂度，即单次调度的时间复杂度与调度对象数量的关系。调度算法的实时性，即调度本身引起的时延以及调度逻辑引起的时延。1.调度算法的公平性Linux内核使用CFS（完全公平调度程序）作为调度算法，实现了默认调度类（正常任务）和实时调度类（实时任务），并采用两个优先

vscode文件方法文件对比第一种方法：文件对比第二种方法：文件对比第三种方法**文件对比第一种方法：**1：打开vscode—》文件—》打开文件或者文件夹2：选中需要对比的文件3：按住CTRL选择要对比的另一个文件–》鼠标右键选择将已选项进行比较4：结果如下：**文件对比第二种方法：**1：打开文件–》鼠标右键2：命令面板3：输入compare4：选择要比较的文件5：结果如下：**文件对比第三种方法**1：点击扩展–》输入file-compare安装插件2：打开文件—》鼠标右键—》comoarefile3：选择需要对比的文件4：结果如下