十多年前我为某企业的集采招标组织了一次PCSERVER的基准测试，参测的包括IBM、HP、华为、曙光、浪潮等。实际上我们对各厂商提出的配置要求是一致的，使用的CPU,磁盘，内存都差不多。虽然各个厂商调教产品的水平不同会导致一些差异。因此对于大多数性能测试用例来说测试成绩应该差不多，在功耗和耐力测试上才能看出差距来。不过实际测试时，IBM在性能测试上的分数就比其他厂商高出很多。这让我十分疑惑，检查了多次也没有发现IBM有作弊的情况。我们的检查工具会对数据做严格的检查，一旦出现篡改测试数据等情况肯定是能发现的。就在我百思不得其解的时候，我看到IBM的测试区的桌上放着一本我写的《ORACLE优化日记
我一直想使用Scala创建微服务。稍后我们可能还需要一些网页。关于微服务或RESTHTTP的反应性编程是什么？Lagom和Akka之间的关系（如果有）是什么关系？它们都用于制作微服务吗？播放是反应性的吗？微服务可以提供动态网页吗？还是我需要单独的应用程序？我已经与ReactJ进行了一些工作。图片中的任何地方都适合吗？请帮忙看答案这个问题太广泛了，无法在这里回答。但是Akka的创建者JonasBonér探索了他的免费电子书中的微服务与反应性系统之间的关系”反应性微服务体系结构”，为什么不读一开始。Akka是一个库/takit，它更低级，并且不会像框架一样指导您使用某些模式。PlayandLago
我正在努力建立未来的建筑商类，以简化链接期货。在此过程中，我试图了解使用等待的后果。因此，如果我的映射器会像这样的f1（future1）-＆gt;f2-＆gt;F3F1：构建对象fooF2：去DB向FOO添加价值栏F3：将包含FOO的消息发送到其他地方我遇到的问题是F2，通常我会创建一个未来以从DB中获得酒吧。在这种情况下，我已经将来了，所以只有一个Await.result()在子未来，这样我就可以立即将其添加到foo中并将其传递到F3。有问题吗？既然我是alreareyd，那么我会通过等待锁定一个额外的线程吗？还是我应该做不同的模式？请记住，我希望能够继续前进，因此将foo对象传递到映射器中
我的目标是将图像作为查询并在图像库中找到最匹配的图像。我在openCV3.0.0中使用SURF功能和BagofWords方法来查找匹配项。我需要一种方法来确定查询图像是否在库中有匹配项。如果是，我想知道最接近匹配的图像的索引。这是我读取所有图像(图像库中总共300张)并提取和聚类特征的代码:Mattraining_descriptors(1,extractor->descriptorSize(),extractor->descriptorType());//readinallimagesandsettobinarycharfilepath[1000];for(inti=1;idetec
(改写问题和描述以便与S.O.兼容)奇怪的是，C++还没有被广泛采用、经过同行评审的actor模型库(按BOOST和STD的顺序)。我看到Theron，但它看起来像一个人和他的代码:无论它有多好，它都不是我希望生产代码依赖的东西。因此，如何在不使用未经证实的库的情况下使用C++进行Actor模型编程？我应该使用哪些BOOST类(class)？注意:我是在面对之前关于S.O.的一两个问题时问这个问题的。当人们搜索“actorC++”时就会出现，因为它们几乎没有吸引力。对于SEESHARP，有thisthread但对于C++，即使是获得中等关注度的问题也是如此thisguy,aquesti
我在Akka中称呼这个：for{products这MyModel(products)线有一个错误的说法Vector[Product]，实际的Any.签名是：defsearch(searchText:String,hitsPerPage:Int):Vector[Product]为什么它会以类型的方式返回？found:Any[error]required:Vector[com.example.Product]我需要提出回应吗？看答案来自官员文档:另请注意，演员返回的未来是Future[Any]由于演员是动态的。...使用非障碍时，最好使用mapTo安全地试图将未来投入到预期类型的方法：import
引言：探索大规模3D点云全景分割的新方法在3D计算机视觉领域，理解大规模3D环境对于多种高影响力应用至关重要，例如创建大型工业设施的“数字孪生”，或者是整个城市的数字化。这些应用场景需要能够处理含有数百万3D点的大型点云，并准确预测每个点的语义，同时恢复特定对象的所有实例，这一任务被称为3D全景分割。然而，大规模3D全景分割尤其具有挑战性，因为场景的规模往往包含数百万3D点，以及对象的多样性——从几个到数千个，大小变化极大。为了解决这些挑战，我们介绍了一种高效的方法，通过将全景分割任务重新定义为一个可扩展的图聚类问题，从而实现了大规模3D点云的全景分割。这种方法可以仅使用局部辅助任务进行训练，
文章目录论文基本信息摘要1.引言2.相关工作3.PROPOSEDSCHEME4.实验和讨论5.总结补充论文基本信息《ICRA:AnIntelligentClusteringRoutingApproachforUAVAdHocNetworks》《ICRA:无人机自组织网络的智能聚类路由方法》Publishedin:IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems(Volume:24,Issue:2,February2023)摘要依赖无人机的海洋监测系统作为获取海洋形势信息的重要手段，越来越受到世界各国的关注，对任务的需求不断增长。在无人机自组网
发生缘由学习Kafka的使用，结果发现使用KafkaTools（现已更名为OffesetExploer）无法连接虚拟机的Kafka集群，报错信息：errorconnectingtothecluster.unabletoconnecttozookeeperserverxxx.xxx.xxx.xxx2181withtimeoutof10000ms运行环境电脑系统版本：Windows1064bitVMwareWorkstation：VMwareWorkstation15Pro15.1.0build-13591040Linux版本：CentOS-7Kafka版本：kafka_2.12-2.4.1Off
07Sigmoid使用类DBSCAN的思路对轨迹聚类1intro1.1轨迹聚类现有的轨迹聚类算法是将相似的轨迹作为一个整体进行聚类，从而发现共同的轨迹。但是这样容易错过一些共同的子轨迹（sub-trajectories）。而在实际中，当我们对特殊感兴趣的区域进行分析时，子轨迹就特别重要。图中有五条轨迹，在矩形中有一个共同的行为，用粗箭头表示。如果我们将这些轨迹作为一个整体来聚类，我们就无法发现共同的行为，因为它们最终向完全不同的方向移动——》作为一个整体来聚类会错过很多有价值的信息。1.2 本文的思路本文提出TRACLUS算法，先将轨迹分段成线段，然后再对线段进行聚类，可以更准确地发现子轨迹。
