我们正在使用带有Zuul代理的SpringBoot将API请求转发到API。示例配置如下：zuul.routes.common.url=http://10.0.0.1:8081/commonzuul.routes.meta.url=http://10.0.0.2:8082/meta每件事都可以正常工作。为了使我们的负载平衡并有效地利用基础服务器，我们想指定多个URL作为配置的一部分，并启用一个URL的请求转发。确切地说，我们想通过提供可以处理请求的端点列表来配置下面的代理配置。zuul.routes.common.url=http://10.0.0.1:8081/common,http://1
我正在复用视频和音频流。视频流来自生成的图像数据。音频流来自aac文件。一些音频文件比我设置的总视频时间长，所以我的策略是在其时间大于总视频时间(我通过编码视频帧数控制的最后一个)时停止音频流复用器。我不会把整个设置代码放在这里，但它类似于muxing.c来自最新的FFMPEG存储库的示例。唯一的区别是，正如我所说，我使用来自文件的音频流，而不是来自综合生成的编码帧。我很确定问题出在复用器循环期间我的错误同步。这就是我所做的:voidAudioSetup(constchar*audioInFileName){AVOutputFormat*outputF=mOutputFormatCon
我正在复用视频和音频流。视频流来自生成的图像数据。音频流来自aac文件。一些音频文件比我设置的总视频时间长，所以我的策略是在其时间大于总视频时间(我通过编码视频帧数控制的最后一个)时停止音频流复用器。我不会把整个设置代码放在这里，但它类似于muxing.c来自最新的FFMPEG存储库的示例。唯一的区别是，正如我所说，我使用来自文件的音频流，而不是来自综合生成的编码帧。我很确定问题出在复用器循环期间我的错误同步。这就是我所做的:voidAudioSetup(constchar*audioInFileName){AVOutputFormat*outputF=mOutputFormatCon
STM32F103采用DMA方式多路ADC采样文章目录STM32F103采用DMA方式多路ADC采样前言一、头文件adc.h二、初始化配置1.ADCGPIO配置2.开启ADC和DMA时钟3.多路ADCDMA采样配置三、软件滤波四、主函数调用1.初始化函数配置2.main函数调用总结前言stm32采用DMA方式进行ADC采样可以高效的进行数据采集，不用cpu实时参与，以节省单片机资源，让单片机可以在同一时间里干更多事，STM32F103ADC为12位ADC的，是一种逐次逼近型模拟数字转换器，它有多达18个通道，可测量16个外部和2个内部信号源。各通道的A/D转换可以单次、连续、扫描或间断模式执行
目录前言一.准确率二.精准率三.召回率四.精准率和召回率的关系，F1分数五.F1分数六.灵敏度和特异度七.真正率和假正率八.ROC曲线前言 最近在看到这些词得时候老是混淆，看了之后还很容易遗忘，于是查了些资料把他们记录下来。我们在设计深度学习网络模型的时候经常要对其进行评估，评估就要用到这些东西，在接介绍这个率，那个率之前，我先来介绍下什么是混淆矩阵，如下表所示：混淆矩阵：P（Positive）：代表1N（Negative）：代表0T（True）：代表预测正确F（False）：代表预测错误TP：预测为1，预测正确，即实际1FP：预测为1，预测错误，即实际0FN：预测为0，预测错误，即实际1T
在你的数据科学生涯的开始，混淆矩阵会非常混乱，我们会有很多问题，比如什么时候使用精度？什么时候使用召回？在哪些情况下可以使用精度？因此，我将尝试在本博客中回答这些问题。什么是混淆矩阵？混淆矩阵是一种将预测结果和实际值以矩阵形式汇总的方法，用来衡量分类问题的性能。在这里，我们将预测表示为Positive§或Negative(N)，将真值表示为True(T)或False(F)。将真实值和预测值一起表示，我们得到真阳性(TP)、真阴性(TN)、假阳性(FP)和假阴性(FN)。那么什么是TP、TN、FP和FN？这里我们将考虑一个怀孕测试的例子，一个真正的孕妇和一个胖男人咨询医生，测试结果如下图所示。T
poll函数intpoll(structpollfd*fds,nfds_tnfds,inttimeout); 参数：结构体pollfd：structpollfd{intfd;//文件描述符；shortevents;//请求的事件；shortrevents;//返回的事件；};poll函数：事件类型events：POLLIN：有数据可读POLLPRI：有紧急数据需要读取POLLOUT:文件可写.....nfds:fds的个数；timeout： 1、设置阻塞的事件（毫秒）； 2、0为非阻塞； 3、负数为永久阻塞； epoll函数族/*创建epoll句柄*/
一底层技术的分析与预判1.1广告召回概述广告召回本质上是一种数据处理过程，可以使用常见的数据处理模型来分析其特性。为了方便理解，本文仅选取读、写、性能要求来分析广告召回系统。读场景广告召回多为大规模在线计算，需要处理较为复杂的数据查询逻辑，如多表join、表内聚合等计算，这与OLAP系统比较类似广告召回要求在高并发读的场景下保持低时延、高性能，这与OLTP系统的设计目标较为吻合广告召回的流程、逻辑相对固定，但每次pv的请求参数不同，与OLTP场景比较接近。写场景广告数据大多要求具备“行粒度事务写”的能力，且数据变化较快，这一点与OLTP系统的设计目标较为吻合综合来看，广告召回系统与OLTP系统
目录管道（channel）无缓冲管道有缓冲管道需要注意goroutine与channel实现并发单向管道定义单向管道将双向管道转换为单向管道单向管道作为函数参数单向管道的代码示例select多路复用案例演示goroutinepanic处理案例演示管道（channel）管道（channel）是Go语言中实现并发的一种方式，它可以在多个goroutine之间进行通信和数据交换。管道可以看做是一个队列，通过它可以进行先进先出的数据传输，支持并发的读和写。Go语言中使用make函数来创建一个管道，它的语法如下：ch:=make(chan数据类型)其中，数据类型可以是任意的Go语言数据类型，例如int、
1、TP、FP、TN、FN概念在对数据进行预测的时候，往往有以下几个概念：TP、FP、TN、FN。什么意思呢？即预测情况（PositiveorNegtive）是否真正反应真实情况的关系：看下面这解析你就懂了！TP：TruePositive，预测的是正样本，且正确预测。FP：FalsePositive，预测的是正样本，但错误预测。即误检TN：TrueNegative，预测的是负样本，且正确预测。FN：FalseNegative，预测的是负样本，但错误预测。即漏检扩展：TP+FN：正样本的总和，正确检测正样本+漏检数。FP+TN：负样本的总和，正确检测负样本+误检数。TP+TN：正确分类总和，正确
