Hadoop 1.什么是Hadoop？Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（DistributedFileSystem）。2.优点1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖 [3] 。2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中 [3] 。3.高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快 [3]
对于质量问题，直接以小故事的形式展开，下面是移动中台年度针对质量复盘的一些思考。技术方案体现测试用例对于业务项目来说，会存在测试资源、冒烟用例、精准测试、QA新业务的业务回归、核心业务的UI自动化、高铁阶段的QA人工回归等。这里简单讲讲这些词语，对于新的业务项目，一定会有测试资源，简单说就是QA，新项目在经过PRD、MRD、需求讨论会、Kick-off之后，技术方案评审后，会经过测试用例评审，产出的结果就是用例指南，到时候QA会在用例平台指配给对应的开发。敏捷开发思想下，业务需求跟车，而不是针对业务项目开车，每周一创建本周高铁，需求买票跟着上车。上车之前针对你的开发分支，会走精准测试，产出精准
论文名称：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows原论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030官方开源代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-TransformerPytorch实现代码：pytorch_classification/swin_transformerTensorflow2实现代码：tensorflow_classification/swin_transformer1整体框架首先来简单对比下SwinTransformer和之
前言这篇论文提出了一个新的VisionTransformer叫做SwinTransformer，它可以被用来作为一个计算机视觉领域一个通用的骨干网络.但是直接把Transformer从NLP用到Vision是有一些挑战的，这个挑战主要来自于两个方面一个就是尺度上的问题。因为比如说现在有一张街景的图片，里面有很多车和行人，里面的物体都大大小小，那这时候代表同样一个语义的词，比如说行人或者汽车就有非常不同的尺寸，这种现象在NLP中就没有另外一个挑战是图像的resolution太大了，如果要以像素点作为基本单位的话，序列的长度就变得高不可攀，所以说之前的工作要么就是用后续的特征图来当做Transfo
文章目录1.STM32内存简述1.1.STM32寻址范围1.2.存储器功能划分2.SRAM、ROM位置3.程序占用内存大小3.1.查看程序大小3.2.占用内存分析4.text、data、bss====>>>文章汇总（有代码汇总）最近学到了内存池、IAP相关的知识，虽然明白大致的过程，但是对于具体的很多数字还是有些似懂非懂，因此又回来稍微细致的总结一下，方便理解。1.STM32内存简述1.1.STM32寻址范围STM32是一个32位的单片机，因此，它有32根地址线，每个地址线有两种状态：导通或不导通。单片机内存的地址访问存储单元是按照字节编址的。按照字节编址，也就是说，访问一个地址上存储的数据，
文章目录1.简介1.1.发展史2.Transformer整体结构3.名词解释3.1.token4.transformer输入4.1.单词Embedding4.2.位置Embedding4.3.TransformerEmbedding层实现5.Attention结构5.1.简介5.2.SelfAttention（自注意力机制）5.2.1.简介5.2.2.SelfAttention结构5.2.3.Q,K,V的作用5.2.4.Self-Attention的输出5.3.Multi-HeadAttention6.Encoder结构6.1.简介6.2.Add&Norm6.3.FeedForward6.4.
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。另一方面，随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。另一方面，随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的
过去十多年，AI的飞速发展主要是工程实践上的进步，AI理论并没有起到指导算法开发的作用，经验设计的神经网络依然是一个黑盒。而随着ChatGPT的爆火，AI的能力也被不断夸大、炒作，甚至到了威胁、绑架社会的地步，让Transformer架构设计变透明已刻不容缓！最近，马毅教授团队发布了最新研究成果，设计了一个完全可用数学解释的白盒Transformer模型CRATE，并在真实世界数据集ImageNet-1K上取得了接近ViT的性能。代码链接：https://github.com/Ma-Lab-Berkeley/CRATE论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.01129在
简述RIP，OSPF,BGP路由选择协议的主要特点RIP:内部网关RIP协议特点有仅和相邻的路由器交换信息，不相邻不能交换信息路由器交换当前所知道的所有信息按照固定的间隔进行交换信息，30秒最大路径15，好消息传播快，坏消息慢OSPF:内部网关协议特点向本自治系统内所有的路由进行发送，使用的洪泛法发送的信息是本路由相邻的所有的路由器的链路状态。包括有那些路由相邻，度量，费用，时延，带宽只有内部链路发送改变的时候，才会对所有的路由发送信息BGP:外部网关协议交换路由信息的节点数量级是自治系统个数的量级自治系统之间的路由选择不是很复杂支持无分类域间路由选择CIDR
