项目场景：项目中需要判断一个文件是否超过指定大小，如果超过了，需要将文件大小转换为最大满足单位。实现代码：这里用了两种方式packagetest;importjava.text.DecimalFormat;publicclassTest3{ /***文件大小智能转换*会将文件大小转换为最大满足单位*@paramsize（文件大小，单位为B）*@return文件大小*/ publicstaticStringformatFileSize(Longsize){ StringsizeName=null; if(1024*1024>size&&size>=1024){ sizeName=Stri
安防视频监控/视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。平台既具备传统安防视频监控的能力，也具备接入AI智能分析的能力，可拓展性强、视频能力灵活，能对外分发RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、HLS、WebRTC等视频流。近期有用户反馈，在使用EasyCVR平台接入GB国标设备时，无法显示通道信息。收到反馈后技术人员立即开展解决。首先进行排查：技术人员抓包后发现：下级是有
目录JAINSIPAPI摘要关于JAINSIPAPIAPI概述maven坐标类/接口Message接口Request接口Response接口即时通讯程序TextClient代码概述MessageProcessorSIP协议栈发送SIP请求发送会话消息接收SIP响应接收SIP请求处理错误总结GB28181SIP服务器注册保活sip-server-demo代码概述创建springboot项目SIP协议栈接收SIP请求响应处理SIP请求发送SIP请求IPC接入抓包分析总结JAINSIPAPI摘要这篇文章展示了基于JavaSE如何创建客户端侧的SIP应用。JAINSIPAPI是一个强大的“SIP协议栈
在上篇「快、准、稳的实现亿级别MySQL大表迁移」的文章中，介绍了NineData在单张大表场景下的迁移性能和优势。但在大部分场景中，可能遇到的是多张表构成的大数据量场景下的数据搬迁问题。因为搬迁数据量较大，迁移的时长、稳定性及准确性都受到极大的挑战，常见的迁移工具通常不能很好得支持。为此，NineData针对这种场景专门进行针对性的优化，以提供高效、准确、稳定的大数据量迁移能力。1、传统的迁移方案目前，数据迁移主要分为逻辑迁移和物理迁移，逻辑迁移主要有mysqldump、mydumper，物理迁移主要有XtraBackup。对于这类导入导出和拷贝文件的传统迁移方案，在迁移中会存在一些问题：要
iPhone15系列爆料参数汇总如下，图片来源网络： 据外媒DT最新发布的信息显示，与此前曝光的消息基本一致，全新的iPhone15系列将搭载新一代的A17芯片，不出意外的话应该仅有iPhone15Pro/ProMax版本搭载。一、iPhone15、iPhone15Plus消息汇总苹果iPhone15CAD图曝光：采用更大的6.2英寸屏、灵动岛等iPhone15的外观设计与iPhone14相比无太大变化，只有一些小改动，比如正面灵动岛设计，屏幕尺寸略微增加，达到了6.2英寸，底部充电接口换成USB-C。关于USB-C接口，苹果iPhone15系列上的USB-C接口是加了苹果自研芯片MFI认证的
视频监控综合管理平台EasyCVR可提供的视频能力包括：视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、告警上报、平台级联、云台控制、语音对讲、电子地图、H.265自动转码等，也具备接入AI智能分析的能力。视频汇聚平台EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。在智能视频监控平台EasyCVR的电子地图功能中，当前页面需要用户选择对应的设备，地图上才会展示该设备下含有经纬度信息的通道，并以小摄像头标记所在的位置。有用户提出需求，希望能在点击
一、国标GB281811、概述所谓国标GB28181，是我国制订的一项视频流接入协议。好处是，只要摄像头支持该项协议，那么无论是海康还是大华，或者别的什么摄像头，都能接入一个支持该协议的媒体平台，达到无缝集成、统一管理的目的。对普通用户来说，假如拥有好几个厂商的摄像头，海康也、大华也、宇视也，每个厂商都自带一套管理系统。那么利用上述方法，就能统一浏览，统一管理了。对软件开发商来说，国标GB28181也给接入摄像头带来了便利。如果没有这种协议，那么我们就要分别直接对接各个厂商的摄像头。每个厂商访问形式可能都不一样，需要更多的工作量。曾几何时，我做的项目需要接入摄像头，摄像头的技术支持方问我们，是
可以笼统地说:你如何实现一个方法byte[]get(offset,length)对于Java中大于2GB的内存映射文件。有上下文:我正在尝试使用随机i/o高效读取大于2GB的文件。当然这个想法是使用Javanio和内存映射API。问题来自内存映射的2GB限制。解决方案之一是映射多个2GB的页面并通过偏移量进行索引。这里有一个类似的解决方案:Binarysearchinasorted(memory-mapped?)fileinJava此解决方案的问题在于它被设计为读取字节，而我的API应该读取byte[](所以我的API类似于read(offset,length))。改变那个最终的get
首个开源的ChatGPT低成本复现流程来了！预训练、奖励模型训练、强化学习训练，一次性打通。最小demo训练流程仅需1.62GB显存，随便一张消费级显卡都能满足了。单卡模型容量最多提升10.3倍。相比原生PyTorch，单机训练速度最高可提升7.73倍，单卡推理速度提升1.42倍，仅需一行代码即可调用。对于微调任务，可最多提升单卡的微调模型容量3.7倍，同时保持高速运行，同样仅需一行代码。要知道，ChatGPT火是真的火，复现也是真的难。毕竟ChatGPT是不开源的，市面上至今没有开源预训练权重、完全开源的低成本训练流程，而且千亿级别大模型的训练本身就是个难题。但ChatGPT军备赛已经愈演愈
我有一个安装Linux服务器(最好是Ubuntu64位服务器)的请求，和Java(64位)在以下机器上:IntelCore2QuadQ8200-2.33GHz8GBDDR2内存软RAID1镜像(镜像)中的2个320GBSATAHDD问题是如何配置系统和Java，因为我需要JVM使用超过4gb的内存。它不能分布在很多虚拟机上。有超过4GB大的数据它必须在内存中，因为HDD速度慢且性能至关重要。这是一个配置和性能问题，如果有人有经验，我对评论感兴趣？非常感谢你在这件事上帮助我...... 最佳答案 一个64位的JVM应该完全没有巨型堆的
