🧑💻作者名称：DaenCode🎤作者简介：啥技术都喜欢捣鼓捣鼓，喜欢分享技术、经验、生活。😎人生感悟：尝尽人生百味，方知世间冷暖。📖所属专栏：Redis从头学文章目录🌟前言🌟概述🌟搭建过程前情提要配置文件创建启动哨兵🌟场景测试🌟写在最后🌟前言在上一篇文章中介绍了主从分离+读写分离以及其搭建的多种方式。如果其中的主节点宕机，需要我们手工去重新设置主节点，那么有没有一种方式可以自动设置主节点呢？那就是Redis中的哨兵机制，本文就介绍哨兵机制的原理以及其搭建方式。🌟概述哨兵模式：通过发送命令给多个节点来监控Redis的master以及slave的运行状态，并在master服务宕机后，自动将sla
整理|王启隆透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。今天是2023年2月13日，在2001年的今天，跨国科技公司谷歌（Google）进行了其历史上的第一次收购，收购对象是Deja公司的网络服务Usenet。Usenet是一种分布式的互联网交流系统，源自通用用途的UUCP网络；谷歌收购Usenet后，便将其改造成了Google网上论坛，它与BBS/Web论坛的主要区别在于其缺少中央服务器和管理员。回顾计算机历史上的2月13日，这一天还发生过哪些逐渐没落而不为人所知的关键事件呢？1910年2月13日：晶体管之父WilliamShockley出生1910年2月13日，美国物理学家和
目录一、下载Quartus13.1安装包链接：二、安装过程三、Quartus13.1的注册四、下载Modelsim五、安装过程六、Modelsim注册七、参考链接一、下载Quartus13.1安装包链接：1.百度网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/14D9JrqIH791wlsFyhoCwag提取码：vain2.下载的是压缩包，解压后可以看到，打开第二个开始安装：二、安装过程1.打开后界面，点击next：2.选择第一个，再点击next3.修改安装路径，next4.直接next5.next6.这里就在安装了，可能会等待一下7.安装好后就点击Finnish8.会出现一个小
自己是小白，在点亮LED灯的过程中到最后一步时发现start灰色，按照下面的步骤已经解决了。希望对你有帮助。显示nohardware大概率是因为板子和电脑连接后电脑没有驱动解决办法检查电路板和电脑USB连接无误（\dog）在Windows系统中搜索设备管理器展开设备管理器的其它设备找到USB_Blaster（没驱动成功会显示一个小叹号）右键USB_Blaster，点击更新驱动选择浏览我的电脑以查找驱动程序选择quartus安装目录下的drivers文件夹，让他自己搜索安装就好啦ps:电脑系统不同，步骤可能也不一样，总之就是USB_Blaster更新驱动，驱动在quartus\drives文件夹
数学规划是运筹学的一个分支，其用来研究在给定约束条件下，如何按照某一目标函数，寻求最优方案，准确地说就是求解目标函数在某一条件下的极值问题，规划类问题是数学建模中很重要的问题，常见的有线性规划，非线性规划，整数规划，0-1规划，最大最小化模型，多目标规划等。目录一、概述1.1、数学规划的概念和表现形式1.2、数学规划的分类二、线性规划类问题2.1、Matlab线性规划问题的求解2.2、线性规划问题的典型案例1生产决策问题2.3、线性规划问题典型案例2投料问题三、非线性规划类问题3.1、非线性规划问题的求解3.2、非线性规划典型例题选址问题四、整数规划类问题4.1、整数规划类问题求解4.2、 整
ESXI安装MacOs系统一、用到的工具和软件系统版本一、用到的工具二、需要用到的安装包二、安装过程1.连接远程ESXI服务器2.上传iso文件和几个文件到ESXI服务器3.给VmWare打补丁，支持安装MacOS虚拟机4.给MacOS虚拟安装VmWareTools一、用到的工具和软件系统版本一、用到的工具ESXI6.5.0VMwareWorkstation15Pro15.5.0自己本机装的一个，可以"连接远程服务器"方便远程操控ESXI二、需要用到的安装包MacOs镜像要ISO格式的镜像,下面提供三个ISO镜像，随意使用。macOS.Mojave10.14版本(本人使用的就是当前版本)链接：
目录一、安装NVIDIA驱动二、安装依赖三、安装系统基本工具四、github账号和UE账号形成关联1.首先注册UE账号2.登录github账号（没有的话注册一个）3.在UE4个人中心关联github账号4.在github中加入UE4工程团队5.下载并编译UE4五、安装carla1.安装工具，加快下载速度2.克隆源码3.进行更新资源和编译操作4.更改下载资源的脚本5.设置虚幻引擎安装位置的环境变量6.编译PythonAPI和服务器六、发布二进制版本的carla参考博客：https://www.cnblogs.com/chenjian688/p/16624095.html一、安装NVIDIA驱动查
如有错误，恳请指出。在之前介绍了一堆yolov5的训练技巧，train.py脚本也介绍得差不多了。之后还有detect和val两个脚本文件，还想把它们总结完。在之前测试yolov5训练好的模型时，用detect.py脚本简直不要太方便，觉得这个脚本集成了很多功能，今天就分析源码一探究竟。关于如何使用yolov5来训练自己的数据集在之前已经写了一篇文章记录过：yolov5的使用|训练Pascalvoc格式的数据集，所以在这篇文章中就主要分析源码，再稍微提及一下detect的可用参数。文章目录1.Detect脚本使用2.Detect脚本解析2.1主体部分2.2数据集构建2.3绘图部分3.Detec
13.2微调为了防止在训练集上过拟合，有两种办法，第一种是扩大训练集数量，但是需要大量的成本；第二种就是应用迁移学习，将源数据学习到的知识迁移到目标数据集，即在把在源数据训练好的参数和模型（除去输出层）直接复制到目标数据集训练。#IPython魔法函数，可以不用执行plt.show()%matplotlibinlineimportosimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l13.2.1获取数据集#@saved2l.DATA_HUB['hotdog']=(d2l.DATA_URL+'hotdog.zi
这是我的build.gradle的一个片段:compile'com.google.api-client:google-api-client:1.19.0'compile'com.google.apis:google-api-services-oauth2:v2-rev77-1.19.0'compile'com.google.apis:google-api-services-plus:v1-rev155-1.19.0'compile'com.google.appengine.tools:appengine-gcs-client:0.4.1'compile'com.google.appen
