环境介绍:dubbo的版本是比较旧的版本, 肯定是小于2.5的,jdk版本是1.7,默认使用的是HotSpot虚拟机 前提说明:dubbo版本应该就是最原始的2.x的版本,由于在这个基础上公司还经过了自己的自定义封装,所以升级的话肯定是没戏的,其次,也是由于某些模块很少使用到,所以一直没暴露出来问题 生产环境oom现象:生产上刚启动一段时间内是可以正常使用的, 几天之后服务就挂了,必须重启之后才能重新对外提供服务,通过日志可以发现报错:OutOfMemoryError PermGen space, 这种情况用脚都能猜出来是内存泄露, 也是jvm中永久代内存有些一直没有被回收,而且还不
环境介绍:dubbo的版本是比较旧的版本, 肯定是小于2.5的,jdk版本是1.7,默认使用的是HotSpot虚拟机 前提说明:dubbo版本应该就是最原始的2.x的版本,由于在这个基础上公司还经过了自己的自定义封装,所以升级的话肯定是没戏的,其次,也是由于某些模块很少使用到,所以一直没暴露出来问题 生产环境oom现象:生产上刚启动一段时间内是可以正常使用的, 几天之后服务就挂了,必须重启之后才能重新对外提供服务,通过日志可以发现报错:OutOfMemoryError PermGen space, 这种情况用脚都能猜出来是内存泄露, 也是jvm中永久代内存有些一直没有被回收,而且还不
概述ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（TimeDelayNeuralNetwork）——兼谈x-vector网络结构ECAPA-TDNNTDNN本质上是1维卷积，而且常常是1维膨胀卷积，这样的一种结构非常注重context，也就是上下文信息，具体而言，是在frame-level的变换中，更多地利用相邻frame的信息，甚至跳过t−1,t+1t-1,t+1t−1,t+1的frame，而去对t−2,t+2t-2,t+2t−2,t+2的frame进行连接在ECAPA-TDNN中，更是进一步利用了膨胀卷积，出现了d
概述ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（TimeDelayNeuralNetwork）——兼谈x-vector网络结构ECAPA-TDNNTDNN本质上是1维卷积，而且常常是1维膨胀卷积，这样的一种结构非常注重context，也就是上下文信息，具体而言，是在frame-level的变换中，更多地利用相邻frame的信息，甚至跳过t−1,t+1t-1,t+1t−1,t+1的frame，而去对t−2,t+2t-2,t+2t−2,t+2的frame进行连接在ECAPA-TDNN中，更是进一步利用了膨胀卷积，出现了d
参考：https://blog.csdn.net/weixin_42401159/article/details/112187778 https://cloud.tencent.com/developer/article/1406445在处理一些自然语言文字的过程中，会遇到一些表面很奇怪的现象。比如两个单词人肉眼看着一模一样，但是在计算机中读取出来却表示两者不相等。当查看它们的的编码字符的时候，发现两者确实也不一样。例如：text_a="ज़म्पा"text_b="ज़म्पा"print(text_a==text_b)#Falseprint(unicodedata.normalize("N
参考：https://blog.csdn.net/weixin_42401159/article/details/112187778 https://cloud.tencent.com/developer/article/1406445在处理一些自然语言文字的过程中，会遇到一些表面很奇怪的现象。比如两个单词人肉眼看着一模一样，但是在计算机中读取出来却表示两者不相等。当查看它们的的编码字符的时候，发现两者确实也不一样。例如：text_a="ज़म्पा"text_b="ज़म्पा"print(text_a==text_b)#Falseprint(unicodedata.normalize("N
L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemantics forFacialAttributeEditing2021CVPR L2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing(thecvf.com)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章，虽然与人脸匿名是两个角度，但是任务是相通的。 面部属性编辑有两点要求：1、目标属性特征应当正确出现在编辑后的人脸上；2、任何不相关的面部特征均不应当在编辑后被修改。针对以上
L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemantics forFacialAttributeEditing2021CVPR L2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing(thecvf.com)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章，虽然与人脸匿名是两个角度，但是任务是相通的。 面部属性编辑有两点要求：1、目标属性特征应当正确出现在编辑后的人脸上；2、任何不相关的面部特征均不应当在编辑后被修改。针对以上
Meltdown漏洞，是一个处理器硬件级别的漏洞，谷歌的ZeroProject团队、密歇根大学的Kocher在2018年的一篇顶会论文中介绍了这个漏洞。该漏洞被命名为“熔断”，有种高温岩浆熔断围墙的感觉，突破用户空间和内核空间的边界限制。它和Spectre系列漏洞有一定关系，也可以被称为SpectreV3，不过目前的学术界将两者清晰的划分为不同种类：乱序执行类、预测执行类。本文将从论文内容、漏洞利用过程两个方面进行介绍。论文内容介绍论文的标题为：《Meltdown:ReadingKernelMemoryfromUserSpace》，获取链接，因为是会议论文，所以作者在youtube上发布了一个
Meltdown漏洞，是一个处理器硬件级别的漏洞，谷歌的ZeroProject团队、密歇根大学的Kocher在2018年的一篇顶会论文中介绍了这个漏洞。该漏洞被命名为“熔断”，有种高温岩浆熔断围墙的感觉，突破用户空间和内核空间的边界限制。它和Spectre系列漏洞有一定关系，也可以被称为SpectreV3，不过目前的学术界将两者清晰的划分为不同种类：乱序执行类、预测执行类。本文将从论文内容、漏洞利用过程两个方面进行介绍。论文内容介绍论文的标题为：《Meltdown:ReadingKernelMemoryfromUserSpace》，获取链接，因为是会议论文，所以作者在youtube上发布了一个
