通过跨集群复制（CrossClusterReplication-CCR），你可以跨集群将索引复制并实现：在数据中心中断时继续处理搜索请求防止搜索量影响索引吞吐量通过在距用户较近的地理位置处理搜索请求来减少搜索延迟跨集群复制采用主动-被动模型。你索引到领导者（leader）索引，并将数据复制到一个或多个只读跟随者（follower）索引。在将跟随者索引添加到集群之前，必须配置包含领导者索引的远程集群。当领导者索引接收写入时，跟随者索引会从远程集群上的领导者索引中提取更改。你可以手动创建跟随者索引，也可以配置自动跟随模式，为新的时间序列索引自动创建跟随者索引。你可以在单向或双向设置中配置跨集群复制
之前由于换了个新的stm系列的芯片，而我的芯片库里面没有这种类型的芯片，所以没办法下载程序到对应的芯片中去，这个问题浪费了我一个多小时的时间才解决，其实添加芯片包,也就是添加Device,十分简单，大家遵循下面的步骤即可。1.第一步打开keil5软件，去点击下方的魔术棒。2.接下来点击Device。大家可以看到我这里已经添加了F1,F4以及G4的芯片包，假如我要用F2系列的芯片，结果没有如果添加呢？我们可以点击右上方的URL旁边的官方芯片包下载地址，到官网下载。 3.进入官网后找到Softwarepacks并点击进入 4.进入到相应界面后，找到我们需要的芯片包并下载即可 5.然后进行安装，安装
今天在跑yolov7的时候遇见，模型加载问题，因为我是使用CPU来加载pt模型的，但是出现了错误；RuntimeError:AttemptingtodeserializeobjectonaCUDAdevicebuttorch.cuda.is_available()isFalse.IfyouarerunningonaCPU-onlymachine,pleaseusetorch.loadwithmap_location=torch.device('cpu')tomapyourstoragestotheCPU.模型是使用CUDA跑的，但是加载是使用CPU加载的，报错的意思就是需要是需要反序列化加载，
当我们的数据有部分在GPU上运行，有部分在CPU上运行时会报这个错，一般有GPU的话都会选择在GPU上面跑模型，但要注意将其他定义的对象也放在GPU上面，否则应该默认是在CPU上面。如图所示，x是从GPU中传过来的，但idx不是，idx是我们自己生成的，它默认放在CPU中，所以我们需要也把它放到GPU中，解决方法：加.to(DEVICE)其中DEVICE已定义。具体解决办法：在loss.py文件中增加下图中第一行，修改下面二三行1.device=targets.device2.from_which_layer.append((torch.ones(size=(len(b),))*i).to(t
基础设施前端服务器：配置了https，并且暴露在公网，配置了域名后端服务器：没有配置https，与前端服务器在同一子网内报错复现strict-origin-when-cross-originchunk-libs.c13a1b18.js:51MixedContent:Thepageat'https://xxx.xxx.com/#/login?redirect=%2Fdashboard'wasloadedoverHTTPS,butrequestedaninsecureXMLHttpRequestendpoint'http://xxx.xxx.com/api/user/login'.Thisrequ
背景刚刚上线了一个服务，其他客户需要在跨域情况下对于服务进行调用，几次尝试之后，终于成功调用了。本文解决nginx+springboot+juery情况下的跨域处理操作如下使用nginx配置好以下内容:server{listen80;server_namexxx.com; location/data/{ proxy_pass转发地址; proxy_set_headerX-Real-IP$remote_addr; proxy_set_headerX-Forwarded-For$proxy_add_x_forwarded_for; add_headerAccess-Control
如果使用KeiluVision5打开工程，有两种方法解决“MissingDevice(s)”问题。第一种是方法先安装\Library\Firmware\GigaDevice.GD32F4xx_DFP.1.0.4.pack，在Project菜单中选择Manage子菜单，点击MigratetoVersion5Format...菜单，将KeiluVision4工程转为KeiluVision5工程，同时在OptionforTarget的C/C++中添加路径C:\Keil_v5\ARM\Pack\ARM\CMSIS\4.2.0\CMSIS\Include； 第二种方法是直接安装Addon，在Folde
深度学习算法训练报错调试Transformer网络，安装完timm包之后，运行程序时报错CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice，如图所示：网上对于该错误说啥的都有，因为这是第一次遇到这个错误，之前训练CNN也正常，排除显卡算力低，不支持高版本CUDA问题。看来看去，这位博主说的有道理:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice报错解决方法开始检查自己的pytorch相关包的版本，如图所示：发现问题，我原本torch版本是1.9.1，但是由于安装ti
项目场景：使用90版本之后的谷歌浏览器,在部署前端项目后,调用后端接口出现strict-origin-when-cross-origin,并且静态资源被拦截的情况问题描述:使用90版本之后的谷歌浏览器,在部署前端项目后,访问前端页面调用后端接口出现strict-origin-when-cross-origin.接口返回200,但是没有响应结果,如下图所示原因分析：Chrome计划在85版开始将其切换默认策略no-referrer-when-downgrade更换到strict-origin-when-cross-origin.strict-origin-when-cross-origin对于同
报错分析当运行以下代码报错:#self.opt.gpu_ids=["1"]torch.cuda.set_device(self.opt.gpu_ids[0])报错信息如下:RuntimeError:CUDAerror:invaliddeviceordinalCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktracebelowmightbeincorrect.FordebuggingconsiderpassingCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.报错完整截图:报错的信息告诉我们，编号“
