工作遇到需要在页面一键操作，后端进行自动化运维部署的事情，这里就用的了sed命令，linux的学问真的要花时间好好学习一番了！上面图片是AI创作生成！如需咒语可私戳哦！目录需求背景sed命令介绍sed命令实操查查-某行的数据查-连续某几行的数据查-某行开始到最后一行的数据查-包括关键字的所有行数据查-包括特殊关键字如$所在所有行删（不改变原文件）删-某行数据增（不改变原文件）增-某行后增加数据行替换（不改变原文件）替换-某行数据字符串替换（不改变原文件）字符串替换-某行的部分字符串字符串替换（改变原文件）字符串替换-字符串字符串替换-匹配字符串全部替换字符串替换-每行第一个匹配的字符串替换字符
目录一、新建Qt项目二、添加组件和布局三、添加资源1.新建资源文件
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【声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。联系信箱：feixiaoxing@163.com】 cpu和fpga之间，各有各的优势，cpu开发比较快捷，程序员比较好找；fpga对于基础运算效率高，但是找人不好找。实际产品的开发中，一般cpu负责需要接口定义和个性化定制的地方，而fpga多用于特定方法的加速、特定接口的处理。还是以图像处理为例，通常我们拿到的开发板为例。一般开发者会告诉我们，图像可以直接从cmos模块获取，经过fpga处理结束后，直接通过lcd显示出来即可。但是，在实际产品中不一定是这么处理的， 1、实际产品的处理逻辑 在实际工作中，对于图像的处理，一般是cpu处理
【声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。联系信箱：feixiaoxing@163.com】 cpu和fpga之间，各有各的优势，cpu开发比较快捷，程序员比较好找；fpga对于基础运算效率高，但是找人不好找。实际产品的开发中，一般cpu负责需要接口定义和个性化定制的地方，而fpga多用于特定方法的加速、特定接口的处理。还是以图像处理为例，通常我们拿到的开发板为例。一般开发者会告诉我们，图像可以直接从cmos模块获取，经过fpga处理结束后，直接通过lcd显示出来即可。但是，在实际产品中不一定是这么处理的， 1、实际产品的处理逻辑 在实际工作中，对于图像的处理，一般是cpu处理
文章目录前言FlinkCDC1.CDC简介1.1什么是CDC1.2CDC的种类1.3Flink-CDC2.FlinkCDC案例实操2.1DataStream方式的应用2.1.1导入依赖2.1.2编写代码2.2.3提交到集群运行2.1.4断点续传savepoint2.2FlinkSQL方式的应用2.2.1代码实现2.2.2测试2.3自定义反序列化器2.4DataStream和FlinkSQL方式的对比总结参考资料前言本文主要对B站的Flink视频进行学习并实操，将相关重点进行记录，当做自己的学习笔记，以便快速上手进行开发。FlinkCDC1.CDC简介1.1什么是CDCCDC是ChangeDat
文章目录前言FlinkCDC1.CDC简介1.1什么是CDC1.2CDC的种类1.3Flink-CDC2.FlinkCDC案例实操2.1DataStream方式的应用2.1.1导入依赖2.1.2编写代码2.2.3提交到集群运行2.1.4断点续传savepoint2.2FlinkSQL方式的应用2.2.1代码实现2.2.2测试2.3自定义反序列化器2.4DataStream和FlinkSQL方式的对比总结参考资料前言本文主要对B站的Flink视频进行学习并实操，将相关重点进行记录，当做自己的学习笔记，以便快速上手进行开发。FlinkCDC1.CDC简介1.1什么是CDCCDC是ChangeDat
为什么选择gRPC历史长久以来，我们在前后端交互时使用WebApi+JSON方式，后端服务之间调用同样如此（或者更久远之前的WCF+XML方式）。WebApi+JSON是优选的，很重要的一点是它们两者都是平台无关的三方标准，且足够语义化，便于程序员使用，在异构（前后端、多语言后端）交互场景下是不二选择。然而，在后端服务体系改进特别是后来微服务兴起后，我们发现，前后端交互理所当然认可的WebApi+JSON在后端体系内显得有点不太合适：JSON字符编码方式使得传输数据量较大，而后端一般并不需要直接操作JSON，都会将JSON转为平台专有类型后再处理；既然需要转换，为什么不选择一个数据量更小，转换
为什么选择gRPC历史长久以来，我们在前后端交互时使用WebApi+JSON方式，后端服务之间调用同样如此（或者更久远之前的WCF+XML方式）。WebApi+JSON是优选的，很重要的一点是它们两者都是平台无关的三方标准，且足够语义化，便于程序员使用，在异构（前后端、多语言后端）交互场景下是不二选择。然而，在后端服务体系改进特别是后来微服务兴起后，我们发现，前后端交互理所当然认可的WebApi+JSON在后端体系内显得有点不太合适：JSON字符编码方式使得传输数据量较大，而后端一般并不需要直接操作JSON，都会将JSON转为平台专有类型后再处理；既然需要转换，为什么不选择一个数据量更小，转换
摘要：本文介绍将TensorFlow网络模型迁移到昇腾AI平台，并执行训练的全流程。然后以TensorFlow1.15训练脚本为例，详细介绍了自动迁移、手工迁移以及模型训练的操作步骤。本文分享自华为云社区《将TensorFlow模型快速迁移到昇腾平台》，作者：昇腾CANN。当前业界很多训练脚本是基于TensorFlow的PythonAPI进行开发的，默认运行在CPU/GPU/TPU上，为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对TensorFlow的训练脚本进行迁移。首先，我们了解下模型迁移的全流程：通过上图可以看出，模型迁移包括“脚本迁移–>模型训练–>精度调优–>性能调优
