作者：极光推送后台技术专家——曾振波为什么要上云关于企业上云，业内已经有了非常多的讨论和论述。这里主要是从极光自身的实际情况阐述几个理由。1、传统自建机房在扩充底层软硬件资源时，需要进行选型、采购、参数测试验证、实施部署等流程，整个过程需要消耗很多的人力和时间，对于快速发展的业务来说是很大的负担。云服务可以极大的缩减整个流程，对于部分云服务例如云主机可以实现分钟级别的资源交付。2、自建机房需要投入高额的硬件资源准备，包括机房配套基础设施、服务器、网络、安全设备等，大量的冗余资源闲置，整体资源利用率不高。上云可以实现按需购买使用，实现更高的资源利用率。3、基础设施建设和维护需要投入大量的人力和
学习KubeSphere记录下安装过程的笔记环境信息3台虚拟机centos72核8G30G硬盘1.安装Docker1.1卸载之前的docker并且安装yum工具类sudoyumremovedocker*sudoyuminstall-yyum-utils1.2配置docker的yum地址sudoyum-config-manager\--add-repo\http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo1.3安装指定版本sudoyuminstall-ydocker-ce-20.10.7docker-ce-cli-20.1
一、什么是权益证明权益证明是一类应用于公共区块链的共识算法，其效果取决于验证者在网络中的经济权益。在基于工作量证明的公共区块链中算法会奖励那些为了验证交易并创建新区块而解决密码学难题的参与者。在基于权益证明的公共区块链中，一组验证者轮流提议并对下一个区块进行投票，并且每位验证者的投票权重取决于其保证金额的大小（即权益）。一般来说，权益证明算法如下：区块会跟踪一个验证者集合，并且任何持有该区块链的基础加密资产（如在以太坊中就是以太币）的用户都可以通过发送一笔将以太币锁定为保证金的特殊交易来成为验证者。随后，创建并对新区块达成一致的过程将由当前所有验证者均可参与的共识算法来完成。共识算法有很多类型
像素是图像的基本元素，像素与像素之间存在着某些联系，理解像素间的基本关系是数字图像处理的基础。常见的像素间的基本关系包括：邻域、邻接、通路、连通、距离。Part11.邻域邻域表示了像素之间的连接关系。像素(x,y)的邻域，是指与像素(x,y)对应的点的集合{(x+p,y+q)}，其中(p,q)为一对有意义的整数。邻域是像素(x,y)附近像素形成的区域，像素(x,y)也被称为中心像素。最常用的邻域有以下几种：4邻域：对于像素(x,y)，上下左右4个像素被称为4邻域，使用表示。4邻域的四个像素分别是：(x,y-1)、(x,y+1)、(x-1,y)、(x+1,y)。D邻域：对于像素(x,y),其左上
递推1.递推和动态规划有什么关系？递推问题包括动态规划，动态规划一定是递推，递推不一定是动态规划。动态规划是一种决策性的问题，是在状态中做最优决策的一种特殊递推算法，通常的问法包括求最大最小值等，而递推可能还会包括求种类数等问题。2.递推和递归的区别？递推是一种算法，用来解决一类特殊的问题，而递归是程序实现的形式，不属于算法范畴。3.递推问题求解的一般过程1.状态定义（核心环节，f[i][j]:符号表达式以及对这个表达式的文字定义）2.确定递推公式（形如dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]）3.边界条件的确定（例如发dp[0][0]=0）4.程序实现（包括递归加记忆化以
1从faucet里面获取0.25代币：2.笔记，测试Nonce：1xiawei对应的hash：31ee046c4ccb858a794e279118d40fceab698b44a947ad1fbafad9c01612e978XXXerror：要在其前面加0000，得到新的Nonce。可能是得到0000开头的一组hash，根据新Nonce和data，挖矿后：数字签名私钥：123456公钥：私钥加message：=messagesignature验证：message+公钥=signature（你的签名）1.你的私钥用来对信息签名，公钥让别人来验证签名是你的；以太坊地址是由公钥衍生过来的，eg，取公钥
一走一个不吱声，一走一个坑！！！！1.开启容器进入test-network文件夹，通过下面的命令开启容器./network.shup2.创建通道./network.shcreateChannel创建通道的时候出现了错误通过提示可以看到osnadmin未找到命令搜了一下说是fabric2.2的镜像还不支持这个，需要用2.2以上的镜像，然后我就去下载了2.3的镜像，原以为下载之后2.2的镜像会被覆盖，没想到两个同时存在。接着我又把dockerimages全部清除，重新下载了2.3的镜像（1）停止并删除所有容器dockerstop$(dockerps-a-q)dockerrm$(dockerps-a
一、添加AssetBundleBrowser1.新建工程后，打开Packages文件夹，找到manifest文件并打开。2.添加代码 "com.unity.assetbundlebrowser":"1.7.0", 保存后Window>AssetBundleBrowser 有这个AssetBundleBrowser就是成功了。点开长这样：3.*低版本也可以在PackageManager中搜索AssetBundleBrowser进行添加； *还可以在github上下载，解压到package中——https://github.com/Unity-Technologies/AssetBundles-
AI项目依靠云计算，借助云的力量，快速的启动业务，是比较好的一种选择。AI模型训练过程中，出现算力突增，云计算成本低。云平台提供一站式解决方案，创业公司的选择。 云端AI和边缘端的AI，是我们一直要取舍的问题。智能数据分析任务，模型训练任务，带宽要求不高的推理服务，是云端AI的特点。 边缘+终端的AI能力，用于本地实时响应的推理服务，数据收集、环境感知、人机交互、部分推理决策控制任务等的处理。形成完整的解决方案。延伸学习：远端AI与边缘端AI的优势、区别及应用场景一、远端AI与边缘端AI的概述随着人工智能技术的不断发展，其应用场景也越来越广泛。根据数据处理和计算的位置不同，AI技术可以分为远
零一万物模型官方Yi-34B模型本地离线运行部署使用笔记（物理机和docker两种部署方式），200K超长文本内容，34B干翻一众70B模型，打榜分数那么高，这模型到底行不行？目前最具公信力的HuggingFace榜单中，包括Yi-34B在内，排在它前面的模型只有26个，但是其中48%（14个）都是Yi-34B和Yi-34B200K的变体模型，其中第一名是来自社区用户fblgit的“LLaMaYi34B”，比之前因为数据污染而被取消榜单资格的TigerBot的70B的效果还要好一些，千问憋出的大招QWen72B暂居第二；而原本被70B霸占的头部榜单里，还剩包括QWen72B在内和Llama2变
