GitLab是一个全球知名的一体化DevOps平台，很多人都通过私有化部署GitLab来进行源代码托管。极狐GitLab是GitLab在中国的发行版，专门为中国程序员服务。可以一键式部署极狐GitLab。进行第一次Git提交本教程包含一些关于Git的工作原理，引导您完成创建自己的项目、编辑文件以及从命令行将更改提交到Git仓库的步骤。完成后，您将拥有一个可以练习使用Git的项目。您需要什么在您开始之前：本地机器上需要已经安装好Git。确保您可以登录极狐GitLab实例。如果您的组织没有极狐GitLab，请在JihuLab.com上创建一个账户。创建SSH密钥并将它们添加到极狐GitLab。SS
使用docker-compose搭建mongo单节点与副本集注：确认已经已经关闭防火墙和selinux和已安装docker1、单节点安装1.1安装docker-compose1.安装docker-cpmposecurl-Lhttps://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.1/docker-compose-uname-s-uname-m>/usr/local/bin/docker-composechmod+x/usr/local/bin/docker-compose或者去直接下载安装包https://github.com/docke
银河麒麟服务器操作系统搭建证书服务器并颁发可用于签名的证书的方法与前面Centos7上（centos7使用openssl配置证书服务器并颁发证书（史上最详细版本）_centosphpinfo显示的openssl配置项为/etc/pki/tls/openssl.c-CSDN博客）是一样的，不过使用的openssl版本不同，可能略微不同。 就还是稍微记录一下吧~~使用cat/etc/os-release命令获取当前系统版本信息：一、安装openssl工具rpm-qaopenssl #如果没有查询到则需要进行安装yuminstall-yopenssl#如果服务器可联网，yuminstall命令安装即
开源的元数据管理平台很多。开源元数据管理平台是一种用于收集、存储和管理数据的工具，它们提供了一种可扩展的方式来组织和维护数据的元数据信息。以下是一些常见的开源元数据管理平台：ApacheAtlas：ApacheAtlas是一个开源的大数据元数据管理和数据治理平台，旨在帮助组织收集、整理和管理数据的元数据信息。它提供了丰富的元数据模型和搜索功能，可以与各种数据存储和处理平台集成。LinkedInDataHub：LinkedInDataHub是LinkedIn开源的元数据搜索和发现平台。它提供了一个集中式的元数据存储库，用于管理和浏览各种类型的数据集和数据资产的元数据信息。Amundsen：Amu
要在亚马逊上进行自养号测评，构建一个真实的国外环境至关重要。这包括模拟国外的服务器、IP地址、浏览器环境，甚至支付方式，以创建一个完整的国际操作环境。这样的环境能让我们自由注册、养号并下单，确保所有操作均符合国际规范。许多服务商和卖家起初可能选择使用VPS（虚拟专用服务器）作为解决方案。尽管VPS为每个账号提供了隔离的环境，但它有两个显著的缺点：高昂的成本和较慢的链接速度。每月的维护费用可能高达数十美元，而且连接国际服务器往往会导致操作延迟，影响效率。此外，云手机作为另一种VPS的变种，虽然解决了账号关联问题，但每台云手机的成本也不菲，长期下来，对于大量账号的操作来说，成本将是一个巨大的负担。
1hive介绍由Facebook开源的,用于解决海量结构化日志的数据统计的项目本质上是将HQL转化为MapReduce、Tez、Spark等程序Hive表的数据是HDFS上的目录和文件Hive元数据metastore，包含Hive表的数据库、表名、列、分区、表类型、表所在目录等。根据Hive部署模式(嵌入、本地、远程)的不同，元数据存储的位置也不同，一般是远程方式多用户访问，元数据存储MySQL中。用户通过客户端（CLI、JDBC/ODBC)向Hive提交SQL语句执行任务，大致会做如下操作:提交SQL给Driver将SQL转换为抽象语法树(AST)，使用Hive的元数据进行校验将抽象语法树转
Obisidian是一款markdown软件，使用它可以方便地记笔记、记录科研日常。然而如果在多个设备上使用obsidian，会牵扯到笔记/vault/仓库同步问题。下面来介绍如何用git管理obsidian。1.创建gitee账号略2.下载Obsidian略3.新建git仓库3.1在gitee上新建仓库3.2链接本地仓库3.2.1在本地创建一个文件夹用于以后存放笔记3.2.2cd到这个文件夹里面3.2.3初始化本地仓库输入下面指令gitinit3.2.4用obsidian打开这个仓库（文件夹/vault）3.2.5链接本地仓库和远程仓库复制gitee仓库的ssh地址打开控制台，输入下面的命令
Self-supervisedSingle-view3DReconstructionviaSemanticConsistency论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.06473作者：XuetingLi,SifeiLiu,KihwanKim,ShaliniDeMello,VarunJampani,Ming-HsuanYang,andJanKautz发表：ECCV2020链接：https://github.com/NVlabs/UMR笔记参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/464151329Abstract该模型通过收集二维图像和轮廓来预测目标
论文解决了什么问题？提出了一个新的简单网络架构——transformer，仅仅是基于注意力机制，完全免去递推和卷积，使得神经网络训练地速度极大地提高。Weproposeanewsimplenetworkarchitecture,theTransformer,basedsolelyonattentionmechanisms,dispensingwithrecurrenceandconvolutionsentirely.论文采用了什么方法？用多头注意力取代推导层。论文达到了什么效果？该论文提出的模型，在WMT2014英语翻译德语和英语翻译法语的任务实验中，打破了当时的最好记录，并且其训练成本仅仅是
MambaMamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesMambaMamba摘要背景存在的问题本文的做法实验结果文章内容Transformer的缺点Structuredstatespacesequencemodels(SSMs)介绍本文的工作模型介绍StateSpaceModelsSelectiveStateSpaceModels本文的灵感来源ImprovingSSMswithSelectionEfficientImplementationofSelectiveSSMsASimplifiedSSMArchitectureSel
