开发环境： Windows 11 家庭中文版Microsoft Visual Studio Community 2019VTK-9.3.0.rc0vtk-example demo解决问题：查找点集的质心。 Center of mass is 0.5 0.5 0 关键点： vtkCenterOfMass 會找出 vtkPointSet（vtkPolyData 或 vtkUnstructuredGrid）的「質量中心」。用户可选择指定在计算中使用标量作为权重。如果 “UseScalarsAsWeights”（使用标量作为权重）选项处于关闭状态，则每个点在计算中的贡献相同。 vtkNew<vtkCenterOfMass> centerOfMassFilter; centerOfMassFilter->SetInputData(polydata); centerOfMassFilter->SetUseScalarsAsWeights(false); centerOfMassFilter->Update(); prj name: CenterOfMass #include <vtkCenterOfMass.h> #include <vtkNew.h> #include <vtkPoints.h> #include <vtkPolyData.h> #include <cmath> #include <limits> int main(int, char*[]) { // Create a point set of a square. vtkNew<vtkPoints> points; points->InsertNextPoint(0, 0, 0); points->InsertNextPoint(1, 0, 0); points->InsertNextPoint(0, 1, 0); points->InsertNextPoint(1, 1, 0); vtkNew<vtkPolyData> polydata; polydata->SetPoints(points); // Compute the center of mass.

360安全浏览器15正式版(360SE15)是基于Chromium内核的双核浏览器,Chromium内核提升至114,支持Win7系统,新增夜间模式,自动模式动态切换支持IE内核.各类实用功能,安全保护技术,丰富皮肤库,风格多样化. 360安全浏览器_360se6.64位_优化版 360安全浏览器PC官方版下载丨最新版下载丨绿色版下载丨APP下载-123云盘 🙀如何屏蔽文件关联？360浏览器安装完成后运行如下代码即可！ 关键信息来源于By.SOLDIER: Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_CURRENT_USER\Software\360\360se6\Chrome] "pdf_re_set"=dword:00000001 "img_re_set"=dword:00000001 "video_re_set"=dword:00000001 360浏览器安装好后，第一时间把以上信息导入注册表即可！360这个后台动作真的很讨厌的！ 【主程序文件不会被删除，只是恢复初始化】运行”安装路径\版本号文件夹\installer\setup.exe –uninstall-cur-user”会自动去除关联及清空用户数据（包含快捷图标），运行后安装官方还是其他绿色优化版本，及时导入以上注册表信息后期就不会自动关联！

直观理解 先看两幅图片： 图片虽然是二维的，但描述的是三维的场景。 近处的场景较为清晰，而远处的却逐渐模糊。但是景深大的排出的图片前后清晰的范围越大！ 所以，初步理解景深就是图片清晰的前后范围，景深越大，这个清晰的范围越大。 深入理解 那这个范围是这么来的？ 光线经过镜头，最终打到CCD的像素点上。 有的光线正好交汇在CCD版面处， 有的光线提前交汇（如B1）然后散开，然后在CCD版面处形成一个弥散圆。 有的光线滞后交汇（如B2）还没交会就在CCD版面处形成一个弥散圆。 但如果弥散圆的大小小于CCD像素格子的大小，那么将不影响显示效果，反之会变模糊。 这样就产生了一个景深的范围！ 光圈和景深 这幅图可以帮我们进一步理解景深，可以看到光圈大时景深变小，光圈小时景深变大。 这也为啥我们看不清时，然后眯眼看时，就会看得清楚一点的原因了。

搭建好了NAS系统和Emby Media Server，接下来就是怎样对下载好的电影/电视剧集等内容进行刮削来展示电影海报墙获得更好的效果了。实际上，Emby Server本身就内置了强大的元数据抓取功能，能够自动从互联网上抓取电影、电视剧的元数据和海报等信息。这意味着在大多数情况下，用户不需要依赖TinyMediaManager（TMM）或其他第三方软件来为Emby进行电影海报刮削。Emby可以直接从The Movie Database (TMDb)、IMDb、TheTVDB等多个源获取信息，包括海报、背景、剧情简介、演员列表等。 我这里选用了另外一个专门的刮削软件：TinyMediaManager。 TinyMediaManager简介 TinyMediaManager（TMM）是一个跨平台的媒体管理工具，用于组织和管理电影和电视剧集的集合。它是用Java编写的，因此可以在Windows、macOS和Linux上运行。TinyMediaManager提供了一系列功能，使用户能够轻松管理其数字媒体库。 主要功能 元数据抓取：TMM能够从各种在线源（如The Movie Database (TMDb)、IMDb、TheTVDB等）自动抓取电影和电视剧的元数据，包括标题、发布日期、评分、演员表、简介等。艺术品管理：用户可以下载和管理电影和电视剧的封面、背景图片和海报。NFO文件生成：为电影和电视剧创建NFO文件，这对于与Kodi等媒体中心软件的兼容性尤其重要。文件和文件夹重命名：TMM可以自动按照用户定义的规则重命名电影和电视剧的文件和文件夹，以保持媒体库的组织和一致性。集合管理：它允许用户创建和管理电影集合，使得相似电影的整理和浏览变得更加容易。多语言支持：TMM支持多种语言，用户可以选择不同的语言来抓取元数据。高级搜索和过滤：强大的搜索和过滤功能使用户能够轻松找到库中的电影和电视剧。集成播放器：虽然TMM主要是一个管理工具，但它也允许用户直接从应用内部播放媒体文件。 安装 在群晖NAS上，我选择了安装TinyMediaManager docker。另外，因为TMM v4开始收费，所以我选择了最新的v3.18版本。 进入群晖DSM container manager，在注册表里搜索tinymediamanager。 选择romancin/tinymediamanager，并下载develop-v3.1.8版本的镜像。 下载好后进入“映像”菜单，可以看到刚才下载的romancin/tinymediamanager映像，大小为250MB。选中此映像并点击“运行”。 在创建容器的向导中进行容器参数设置。可参考如下的基本设置，具体可根据自己机器的配置进行调整。 在“存储空间设置”中，需注意把NAS里的电影/电视剧集存储目录映射到docker里。 完成设置后勾选“向导完成后运行此容器”并点击“完成”。 这时候tinymediamanager容器已经正常运行了。 使用tinymediamanager刮削电影 通过浏览器访问 http://nas_server_ip:5800 来使用tinymediamanager。我的tinymediamanager环境变量设置了密码，所以需要输入密码登录。如果仅在内网使用的话也可以不用设置密码。 进入到tmm界面，检查软件更新界面可以直接关闭。 先进行一些基本的设置工作，点击“设置”。 设置界面语言为中文。 设置电影媒体库目录（需将NAS的媒体库目录映射到docker里）。 设置电影刮削器选项。可按照个人喜好设置，仅供参考。我这里选择TMDB刮削，并提供TMBD API密钥。 刮削器选项。 NFO设置。 预告片设置。 字幕刮削设置。 电视节目设置类似，不再赘述。 接下来更新电影源。选中“电影”tab，点击“更新源”。Tinymediamanager会自动扫描电影目录下的子目录并更新电影列表。 点击“搜索&刮削”，并选择一个刮削选项开始自动刮削。 电视界面的刮削方法类似，在这里不再赘述。 刮削完成后在emby里的显示效果。 作者Blog原文：NAS系统折腾记 | TinyMediaManager刮削电影海报 - HY's Blog

官方示例 1. 用MPC Designer设计控制器 Design Controller Using MPC Designer 1.1 系统建立 对于一个 连续搅拌式反应器 Continuously Stirred Tank Reactor (CSTR) 的线性模型， 第一个输入，冷却液温度 T c T_c Tc​（可操控的变量）。 第二个输入，进料浓度 C A f C_{Af} CAf​（无法测量的扰动）。 第一个输出，电抗器温度 T T T（可测量的输出）。 第二个输出，反应物浓度 C A C_A CA​（无法测量的输出）。 系统状态方程和输出方程： x ˙ = A x + B u y = C x + D u \dot{x}=Ax+Bu \\ y=Cx+Du x˙=Ax+Buy=Cx+Du 其中， A = [ a 11 , a 12 ; a 21 , a 22 ] , B = [ b 11 , b 12 ; b 21 , b 22 ] , C = [ 0 , 1 ; 1 , 0 ] , D = [ 0 , 0 ; 0 , 0 ] A=[a_{11}, a_{12}; a_{21}, a_{22}], \\ B=[b_{11}, b_{12}; b_{21}, b_{22}], \\ C=[0, 1; 1, 0], \\ D=[0, 0; 0, 0] A=[a11​,a12​;a21​,a22​],B=[b11​,b12​;b21​,b22​],C=[0,1;1,0],D=[0,0;0,0]

开发环境： Windows 11 家庭中文版Microsoft Visual Studio Community 2019VTK-9.3.0.rc0vtk-example demo解决问题：移动图片到坐标轴的中心，创建一个vtkBoarderWidget控件，移动控件，计算控件与图片的包含关系 关键点： 代码中使用 vtkImageChangeInformation 类来对图像进行中心偏移处理，将图像中心移动到坐标原点 (0, 0)。vtkBoarderWidget、vtkImageData坐标包含计算： vtkBorderWidget* borderWidget = reinterpret_cast<vtkBorderWidget*>(caller); // Get the world coordinates of the two corners of the box. vtkCoordinate* lowerLeftCoordinate = static_cast<vtkBorderRepresentation*>(borderWidget->GetRepresentation()) ->GetPositionCoordinate(); double* lowerLeft = lowerLeftCoordinate->GetComputedWorldValue(this->Renderer); std::cout << "Lower left coordinate: " << fmt(lowerLeft[0]) << "," << fmt(lowerLeft[1]) << "," << fmt(lowerLeft[2]) << std::endl; vtkCoordinate* upperRightCoordinate = static_cast<vtkBorderRepresentation*>(borderWidget->GetRepresentation()) ->GetPosition2Coordinate(); double* upperRight = upperRightCoordinate->GetComputedWorldValue(this->Renderer); std::cout << "

OpenAI新爆款Sora的热度持续发酵，在科技圈的刷屏阵仗都快赶上正月初五迎财神了。 智东西2月17日报道，这两天，OpenAI首款文生视频大模型Sora以黑马之姿占据AI领域话题中心，马斯克、杨立昆、贾扬清、Jim Fan、谢赛宁、周鸿祎、李志飞等科技人物纷纷下场评论，一些视频、影视、营销从业者也关注起这个新工具，开始担心自己的饭碗。 OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼在社交平台X上积极与网友互动，马斯克感叹“人类愿赌服输”，360集团创始人、董事长兼CEO周鸿祎预言“AGI实现将从10年缩短到1年”。身为竞争对手的AI文生视频创企Runway联合创始人兼CEO Cristóbal Valenzuela也被惊到发表感言。 技术大牛们则开动脑力，从有限资料中抽丝剥茧，推演Sora的技术配方。Meta首席AI科学家杨立昆称，纽约大学助理教授谢赛宁作为一作的扩散Transformer论文是Sora的基础。谢赛宁也积极发长文分析Sora基于DiT架构、可能用到谷歌NaViT技术，推算Sora参数量约30亿。 一些OpenAI技术人员还在持续放出更多用Sora生成的视频作品，如海上自行车比赛、男人向巨型猫王鞠躬、鲨鱼跳出海面吓到在海滩的人……‍‍‍ 民间高手们同样行动力惊人：有的将OpenAI展示的生成视频示例的提示词输入到Midjourney、Pika、RunwayML、Make-A-Video等其他明星模型对比效果；有的把Sora和比它早几个小时发布的谷歌最新力作Gemini 1.5 Pro玩起了联动。 Sora的爆火，再度坐实了阿尔特曼“营销大师”的称号。 一些网友怀疑阿尔特曼是专挑谷歌发Gemini 1.5的时间亮出Sora，硬生生把手握100万tokens技术突破的Gemini 1.5话题度杀到片甲不留，是一出用大型广告秀吸引更多融资的高招。 而最新被曝出的消息，似乎印证了OpenAI对新融资的迫切。据外媒报道，随着新一笔要约收购交易完成，OpenAI的估值或超过800亿美元。 阿尔特曼宏大的7万亿美元芯片筹资计划也亟待输血，毕竟最近刚给他的小目标再加1万亿美元，并收获了马斯克的评论。 这样看来，利好的还是AI infra和芯片企业。 一、大佬们怎么看Sora？ 不管是震惊Sora的强大，还是吐槽其生成视频的破绽，都能收获极高的关注度。大佬们也分为几派，从不同角度对Sora进行点评。 1. 吃瓜感慨派：时间不等人，甘拜AI下风 代表之一是马斯克，在社交平台X上的各网友评论区活跃蹦跶，四处留下“人类愿赌服输（gg humans）”“人类借助AI之力将创造出卓越作品”等只言片语。 AI文生视频创企Runway联合创始人兼CEO Cristóbal Valenzuela感慨后浪拍前浪，以前需要花费一年的进展，变成了几个月就能实现，又变成了几天、几小时。 出门问问创始人李志飞在朋友圈感叹：“LLM ChatGPT是虚拟思维世界的模拟器，以LLM为基础的视频生成模型Sora是物理世界的模拟器，物理和虚拟世界都被建模和模拟了，到底什么是现实？” 2. 展望预言派：OpenAI还有武器，创企压力倍增 周鸿祎发了一条长微博和一个视频，预言Sora“可能给广告业、电影预告片、短视频行业带来巨大的颠覆，但它不一定那么快击败TikTok，更可能成为TikTok的创作工具”，认为OpenAI“手里的武器并没有全拿出来”“中国跟美国的AI差距可能还在加大”“AGI不是10年20年的问题，可能一两年很快就可以实现”。 美国旧金山早期投资人Zak Kukoff预测：一个不到5人的团队将在5年内用文生视频模型和非工会的劳动力。制作一部票房收入超过5000万美元的电影。 GitHub Copilot主创Alex Graveley则替生成式AI创企们捏了把汗：“如果OpenAI打算继续逐个行业地蚕食AI初创公司，他们应该尽快上市。构建一个只有500人受益的新经济是个糟糕的未来。” 前阿里副总裁、正在AI infra赛道创业的贾扬清，评价简单粗暴：“真的非常牛。”他认为“对标OpenAI的公司有一波被其他大厂fomo（害怕错过）收购的机会”“开源还需要一段时间才能catch up”，算法小厂“要不就算法上媲美OpenAI，要不就垂直领域深耕应用，要不就开源”，并预言“infra的需求继续会猛增”。 3. 上手体验派：比较多个视频生成模型，联动Sora和Gemini 1.5 知名连续创业者Gabor Cselle在测试关于美丽东京白雪皑皑的提示词后，得出的结论是Sora在长镜头上表现得更好。 Gabor Cselle还让谷歌Gemini 1.5 Pro观看并分析评论了OpenAI Sora制作的视频。 Sora的原提示词是：“美丽、白雪皑皑的东京市熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道，跟随几个人享受美丽的雪天，在附近摊位上购物。绚丽的樱花花瓣随雪花在风中飞舞。” Gemini 1.5 Pro给出的评论是：“这段视频拍摄的是日本一条下雪的街道，樱花盛开。有一些不一致的地方表明视频可能是AI生成的。首先，雪下得很大，但樱花还在盛开，樱花通常开在春天，那时天气温暖，没有雪；其次，雪以一种很均匀的方式落下，这与现实生活中的雪通常不同；第三，尽管下着雪，视频中的人没有穿任何冬天的衣服。总的来说，这段视频在视觉上很吸引人，但前后矛盾之处表明这不是真实场景。” 4. 技术分析派：Sora或有30亿参数，基础论文被扒‍‍‍‍‍ 含金量最高的当属围绕Sora核心技术的讨论。 PyTorch创始人Soumith Chintala从视频推测Sora是由游戏引擎驱动的，并为游戏引擎生成组件和参数。 英伟达高级研究科学家Jim Fan评价Sora是“视频生成的GPT-3时刻”“数据驱动的物理引擎”，认为它通过一些去噪、梯度下降去学习复杂渲染、“直觉”物理、长镜头推理和语义基础等。 多伦多大学计算机科学AI助理教授Animesh Garg夸赞OpenAI做得好，评价Sora像是“模型质量的飞跃，它不需要快速的工程来实现随时间一致的RTX渲染质量生成”。 纽约大学助理教授谢赛宁高赞Sora是“难以置信的、将重塑视频生成社区”，并发表多篇推文进行分析，推测Sora建立在扩散Transformer模型之上，整个Sora模型可能有30亿个参数。 值得一提的是，Meta首席AI科学家杨立昆转发评论称他的前同事谢赛宁和他的前伯克利学生、现任OpenAI工程师的William Peebles前年合著的扩散Transformer论文，显然是Sora的基础。 论文地址：arxiv.org/abs/2212.09748

在 PHP 应用中实现 Memcached 主从复制自动切换通常需要结合一些额外的工具和技术来实现。下面是一种可能的方案： 1. 使用 Memcached 主从复制： 首先，您需要设置 Memcached 主从复制，确保主服务器和从服务器之间同步数据。这可以通过配置 Memcached 的主从复制功能来实现。主服务器负责写入数据，从服务器复制主服务器的数据，并且可以接收读取请求。 2. 使用 PHP Memcached 扩展连接 Memcached 服务器： 在 PHP 中，您可以使用 Memcached 扩展来连接 Memcached 服务器。您需要确保您的 PHP 应用已经安装了 Memcached 扩展，并且能够连接到您的 Memcached 服务器。 3. 使用监控工具和健康检查： 您可以使用监控工具来监视 Memcached 服务器的健康状况。这些工具可以检测服务器的负载、延迟、可用性等指标，并根据设定的阈值进行告警或自动切换。 4. 实现自动切换逻辑： 当监控工具检测到主服务器出现故障或不可用时，您可以编写 PHP 代码来实现自动切换逻辑。例如，您可以捕获到主服务器不可用的异常，并在发生异常时自动切换到从服务器。 5. 使用负载均衡器： 另一种方法是使用负载均衡器来管理 Memcached 客户端的连接。负载均衡器可以自动检测到主服务器的故障，并将流量路由到可用的从服务器上。 注意事项： 在实现自动切换逻辑时，需要谨慎处理异常情况，确保不会出现数据丢失或不一致的情况。 考虑到 Memcached 是一个缓存服务器，通常不存储关键业务数据，因此在自动切换过程中可能会出现一定程度的数据丢失，这需要根据具体的业务场景来评估和处理。 综上所述，实现 Memcached 主从复制的自动切换通常需要结合监控工具、负载均衡器和自动切换逻辑来实现。这样可以确保您的应用在主服务器故障时能够自动切换到可用的从服务器，从而提高应用的可用性和稳定性。

研究用于视障人士户外障碍物检测的 YOLO 模型 摘要1 引言2 相关工作2.1 障碍物检测的相关工作2.2 物体检测和其他基于CNN的模型 3 问题的提出4 方法4.1 YOLO4.2 YOLOv54.3 YOLOv64.4 YOLOv74.5 YOLOv84.6 YOLO-NAS 5 实验和结果5.1 数据集和预处理5.2 训练和实现细节5.3 性能指标5.4 性能分析5.4.1 YOLOv5的结果5.4.2 YOLOv6的结果5.4.3 YOLOv7的结果5.4.4 YOLOv8的结果5.4.5 YOLO-NAS的结果5.4.6 总体结果 5.5 消融实验 6 讨论和总结 论文题目： Investigating YOLO Models Towards Outdoor Obstacle Detection For Visually Impaired People 研究用于视障人士户外障碍物检测的 YOLO 模型 摘要 利用基于深度学习的物体检测是帮助视障人士避开障碍物的有效方法。在本文中，实现了七种不同的 YOLO 物体检测模型，即 YOLO-NAS（小、中、大）、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6 和 YOLOv5，并通过精心调整的超参数进行了综合评估，以分析这些模型在包含道路和人行道上常见日常物体的图像上的表现。经过系统的调查，YOLOv8 被认为是最好的模型，它在著名的障碍物数据集（包括 VOC 数据集、COCO 数据集和 TT100K 数据集的图像以及研究人员在现场收集的图像）上的精确度达到了 80%，召回率为 68.2%。尽管 YOLO-NAS 是最新的模型，并在许多其他应用中表现出更好的性能，但在障碍物检测任务中，YOLO-NAS 仍未达到最佳状态。 关键词： 障碍物检测、YOLO、物体检测、边界框、视障人士 1 引言 视觉是人体最重要的感官之一。它帮助我们识别周围的环境，使我们能够进行日常工作。然而，随着视力的丧失，人们在生活中的基本技能，如识别障碍物、学习、阅读、上学和工作等方面的能力都会受到影响。据世界卫生组织（WHO）统计，全球至少有 22 亿人存在近视或远视障碍[1]。白内障、青光眼、屈光不正、老年性黄斑变性和糖尿病视网膜病变是导致失明和视力受损的主要原因[2]。视力损伤会给个人带来严重后果，包括劳动力参与率和生产率降低[3]、抑郁和焦虑率升高[4]以及遭受暴力和虐待（包括欺凌和性暴力）的比率升高[5]。经济也受到巨大影响，研究表明，中度至重度视力损伤每年造成的损失从洪都拉斯的 1 亿美元到美国的 165 亿美元不等[6]。

Tiktok APP API接口 Python 爬虫采集Tiktok视频数据 详细采集页面如图：https://www.tiktok.com/@yannisnerdverse/video/7275064917961477418?q=The%20flash&t=1706681349012 请求参数 返回示例 联系我们 如果有api数据采集方面的需求，请访问我们的网站联系我们：bodapi 或参考：github仓库 系列文章： 1.Python 爬虫 tiktok关键词搜索用户数据信息 api-CSDN博客

<!DOCTYPE html>是html5标准网页声明，原先的是一串很长的字符串，现在是这个简洁形式，支持html5标准的主流浏览器都认识这个声明。在 HTML5 中，<!DOCTYPE html>声明唯一的作用是启用标准模式。 注意，<!DOCTYPE> 声明位于文档中的最前面的位置，处于 <html> 标签之前。DOCTYPE是document type(文档类型)的简写。<!DOCTYPE> 声明不是一个 HTML 标签；它是用来告知 Web 浏览器页面使用了哪种 HTML 版本。<!DOCTYPE html>是所有可用的 DOCTYPE 之中最简单的，也是 HTML5 所推荐的，不用区分大小写，但一般这样写。 <!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="utf-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width" /> <title>页面标题</title> </head> <body> <h1>h1级文本标题</h1> <p>文本段落</p> </body> </html> JavaScript中的strict mode（严格模式） ECMAScript 5 引入了 strict mode ,现在已经被大多浏览器实现。若浏览器不支持会被忽略。“use strict” 的目的是指定代码在严格条件下执行，如严格模式下你不能使用未声明的变量。严格模式通过在脚本或函数的头部添加 use strict; 表达式来声明。 要启用严格模式，您只需要在JavaScript程序代码的开头添加 <script> "use strict"; let x; x = 10.50; y = 20.12// 报错 (y 未定义) </script>

多碧莉-CSDN博客 文章出处如上 背景：最近由于参加春招面试，回顾此处知识点的时候发现自身有诸多疑问。虽然自己曾经写的文章可以整体的帮助自己快速回忆事物的各种特性，以及各种隔离级别下可能出现的问题和解决方案。但当时的认知浅显，存在诸多细节疑问点并不清楚。 比如疑问如下： 写操作写入redo log日志，是直接写入文件还是先写内存缓冲区再写入redo log日志文件?写入redo log日志文件和数据落盘两者的区别是什么？时机相同吗？数据库崩溃之后的完整恢复过程是怎样的？ 如上的种种细节问题，当时大三期间自己写此相关博客之时并未涉及。如下是我当时写的宏观总结，但少了很多细节的思考。 mysql事务的理解学习, 面试不问索引原理就是事务原理_mysql事务原理的理解-CSDN博客 引入士多碧莉工程师博主的文章原因是因为，读完他（她）的文章之后觉得非常简介易懂，而且带有该博主独特的思考，对我很有帮助，为了将来我再需要阅读回忆此内容文章之时省去新文章的查找时间以及陌生内容的熟知时间，故而将该博主的我需要的文章做了整合，我也会私下联系该博主，希望得到他的许可，如果他（她）本人不允许，之后会删除该文章。 聊聊 mysql 事务？（一）_mysql 事务会默认-CSDN博客 聊聊 mysql 事务？（二：redo log保证事务持久性）_redo log如何实现持久化-CSDN博客 聊聊 mysql 事务？（三：从redo log恢复数据）_使用redolog恢复数据库-CSDN博客 MySQL崩溃后的恢复_mysql 崩溃恢复全过程-CSDN博客 分享，成体系，避免无数知识碎片的冲击。将自己的所学用语言和视频讲出来，整理出来（成体系了，解决了很多问题，文章带有自己的风格，易懂）。费曼学习法（将一个新知识快速深入理解，记忆的方式就是探讨学习或者讲给别人或者写作，视频分享）。

1.说明 条件编译是用特殊的注释作为标记，在编译时根据这些特殊的注释，将注释里面的代码编译到不同平台。 配置不同端协议的时候经常用到。 写法：以 #ifdef 或 #ifndef 加 %PLATFORM% 开头，以 #endif 结尾。 1 #ifdef：if defined 仅在某平台存在 2 #ifndef：if not defined 除了某平台均存在 3 %PLATFORM%：平台名称 写法说明#ifdef APP-PLUS 需条件编译的代码 #endif 仅出现在 App 平台下的代码 #ifndef H5 需条件编译的代码 #endif 除了 H5 平台，其它平台均存在的代码 #ifdef H5 || MP-WEIXIN 需条件编译的代码 #endif 在 H5 平台或微信小程序平台存在的代码 （这里只有||，不可能出现&&，因为没有交集） 2.常用值 值 平台 APP-PLUSAPPAPP-PLUS-NVUEAPP nvueH5H5MP-WEIXIN微信小程序MP-ALIPAY支付宝小程序MP-BAIDU百度小程序MP-TOUTIAO字节跳动小程序MP-QQQQ小程序MP-360360小程序MP 微信小程序/支付宝小程序/百度小程序/字节跳动小程序 /QQ小程序/360小程序 quickapp-webview快应用通用（联盟、华为）quickapp-webview-union快应用联盟quickapp-webview-huawei快应用华为 3.举例 1）CSS里面判断不同的端 APP：APP端 /*#ifdef APP-PLUS*/ top:0; /*#endif*/ H5：H5端 /*#ifdef H5*/ top:88rpx; /*#endif*/ MP：小程序 /*#ifdef MP*/

Java数组的传递过程中，值会不会改变 最后的运行结果是 String类型的值没有改变，char[]类型的值改变了。char[]打印出的并不是值，而是地址。 public class Test1{ String str = new String("good"); char[] ch = {'a','b','c'}; public void change(String str, char ch[]){ str = "test ok"; ch[0] = 'g'; } public static void main(String args[]){ Test1 test1 = new Test1(); test1.change(test1.str, test1.ch); System.out.print(test1.str + " and "); System.out.print(test1.ch); } } 先看一下运行结果： D:\a_demo_text>javac Test1.java D:\a_demo_text>java Test1 good and gbc 最后的运行结果是 String类型的值没有改变，char[]类型的值改变了。 如果把上文中的两个打印语句改为一句： System.out.print(test1.str + " and " + test1.ch); 则打印为： good and [C@525483cd

污点、容忍度 污点容忍度 taints 是键值数据，用在节点上，定义污点； tolerations 是键值数据，用在pod上，定义容忍度，能容忍哪些污点。 污点 污点是定义在k8s集群的节点上的键值属性数据，可以决定拒绝那些pod。 给了Node选则的主动权，给Node打个污点，不容忍 的Pod就调度不上来。 现象：刚部署好的K8S集群，默认master节点上不会被调度来任何pod。 原因：master节点上有个污点 看 master节点的信息 kubectl describe nodes k8s-master1 Taints: node-role.kubernetes.io/control-plane:NoSchedule（排斥等级） 查看帮助命令，看如何设置Node的污点（taints是spec字段下的子字段） kubectl explain node.spec.taints 解释说明 taints的 effect 字段（必填） 用来定义对pod对象的排斥等级 NoSchedule：仅影响pod调度过程，仅对未调度的pod有影响。（例如：这个节点的污点改了，使得之前调度的pod不能容忍了，对现存的pod对象不产生影响）NoExecute：既影响调度过程，又影响现存的pod对象（例如：如果现存的pod不能容忍节点后来加的污点，这个pod就会被驱逐）排斥等级最高PreferNoSchedule：最好不，也可以，是NoSchedule的柔性版本。（例如：pod实在没其他节点调度了，也可以到到这个污点等级的节点上）排斥等级最低 上面看到的 master节点的污点是Noschedule 所以默认创建的pod都不会调度到master上，因为创建的pod没有容忍度 查看部署后master节点上Pod的信息 kubectl describe pods kube-apiserver-k8s-master1 -n kube-system 相关信息的片段 可以看到这个pod的容忍度是NoExecute，则可以调度到k8s-master1上。 兼容了等级比NoExecute低的污点。 （注意：在自建pod里污点等级，必须完全匹配才行） 示例1： 使用污点排斥等级是NoSchedule 给k8s-node2打上污点 污点的key为node-type，值为production，排斥等级是NoSchedule kubectl taint node k8s-node2 node-type=production:NoSchedule ps. 排斥等级":NoSchedule"必填，否则创建失败 给k8s-node2打污点后，pod如果不能容忍就不会调度过来 创建pod资源文件 vim taint-pod.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: taint-pod namespace: default labels: tomcat: tomcat-pod spec: containers: - name: taint-pod ports: - containerPort: 8080 image: tomcat:8.

/* 针对 Firefox */ * { scrollbar-width: none; /* Firefox */ } /* 针对 Chrome, Edge 和 Safari */ ::-webkit-scrollbar { width: 0; height: 0; display: none; /* Chrome, Safari, Opera */ } .scrollable { overflow: auto; -ms-overflow-style: none; /* IE 10+ */ scrollbar-width: none; /* Firefox */ } <div class="scrollable"> 正文内容正文内容正文内容正文内容正文内容正文内容正文内容正文内容正文内容 </div>

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 数据中心模块2.2 角色管理模块2.3 服装档案模块2.4 服装入库模块2.5 服装出库模块 三、系统设计3.1 用例设计3.2 数据库设计3.2.1 角色表3.2.2 服装档案表3.2.3 服装入库表3.2.4 服装出库表 四、系统展示五、核心代码5.1 查询服装品类5.2 新增服装5.3 新增服装入库5.4 查询服装入库5.5 新增服装出库 六、免责说明 一、摘要 1.1 项目介绍 基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的服装店库存管理系统，包含了服装档案模块、服装入库模块、服装出库模块，可以自由的运营服装库存数据，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，服装店库存管理系统基于角色的访问控制，给服装店管理员、普通店员角色使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。 1.2 项目录屏 二、功能模块 服装类产品本身具有季节性强、生命周期短等特点，同时消费者对服饰的要求越来越个性化、时尚化和品质化，这样一来，服装零售店铺对库存管理提出更高的要求，服装店如果想做到在降低库存量的同时提高客户满意度及迅速地反应市场需求，服装店铺必须提高内部库存管理水平。因此,开发一个利用计算机进行的服装店库存管理系统,对提高服装店库存管理的效率还是有很重要的现实意义的。 服装店库存管理系统的功能性需求主要包含数据中心模块、角色管理模块、课程档案模块、排课位置模块和排课申请模块这五大模块，系统是基于浏览器运行的web管理后端，其中各个模块详细说明如下： 2.1 数据中心模块 数据中心模块包含了服装店库存管理系统的系统基础配置，如登录用户的管理、运营公司组织架构的管理、用户菜单权限的管理、系统日志的管理、公用文件云盘的管理。 其中登录用户管理模块，由管理员负责运维工作，管理员可以对登录用户进行增加、删除、修改、查询操作。 组织架构，指的是高校的组织架构，该模块适用于管理这些组织架构的部门层级和教师的部门归属情况。 用户菜单权限管理模块，用于管理不同权限的用户，拥有哪些具体的菜单权限。 系统日志的管理，用于维护用户登入系统的记录，方便定位追踪用户的操作情况。 公用云盘管理模块，用于统一化维护服装店库存管理系统中的图片，如合同签订文件、合同照片等等。 2.2 角色管理模块 角色是用户进入排课系统的身份标识，不同的角色有不同的菜单权限，所以需要对角色进行维护，角色的数据包括角色名称、角色状态、排序值、备注、创建人、创建时间、更新人、更新时间，管理员可以新增、删除、编辑和条件查询角色数据，用户可以查询管理员发布的角色数据。 2.3 服装档案模块 服装是服装店库存管理系统的核心实体，需要建立服装档案模块对管理员维护的服装进行管理，服装的字段包括服装名称、服装图片、价格、库存数量、创建人、创建时间、更新人、更新时间，管理员可以新增、删除、编辑和条件查询服装数据，用户可以查询管理员发布的服装数据。 2.4 服装入库模块 有了服装档案后，需要对服装进行入库操作，维持服装店的正常运营，服装入库的数据包括服装ID、服装名称、入库位置、入库数量、创建人、创建时间、更新人、更新时间，用户可以发起服装入库单，管理员可以查询用户发起的服装入库单。 2.5 服装出库模块 服装入库之后还有出库领用操作，这就需要建立服装出库模块，服装出库字段包括服装ID、服装名称、出库数量、出库原因、创建人、创建时间、更新人、更新时间，用户可以发起服装出库申请，管理员可以查询用户发起的服装出库单。 三、系统设计 3.1 用例设计 3.2 数据库设计 3.2.1 角色表 3.2.2 服装档案表 3.2.3 服装入库表 3.2.4 服装出库表 四、系统展示 五、核心代码 5.1 查询服装品类 @RequestMapping(value = "

Kubernetes基础-1 掌握Kubernetes，需要我们有扎实的docker基础。 深入了解pods之前，我们需要： 应用程序已经开发并打包成Docker镜像，并且在Docker存储库（如Docker Hub）中可用，可下载Kubernetes集群正在工作（单节点或多节点） 使用Kubernetes的最终目标是将应用程序以容器的形式部署在配置为集群中工作节点的一组机器上。 Kubernetes不会直接在工作节点上部署容器。容器被封装到称为pods的Kubernetes对象中。pod是应用程序的单个实例。pod是您可以在Kubernetes中创建的最小对象。在这里，我们看到了最简单的情况，即您有一个单节点Kubernetes集群，其中您的应用程序的单个实例在单个Docker容器中运行，封装在pod中。 Pod Pod是kubernetes的最小调度单元，也是最基础的概念。 容器的本质是一个隔离的进程；而Pod则是一组相互联系的进程。Pod可以包含一个或者多个容器。 我们可以通过kubectl run来启动Pod，默认image会从docker hub拉取 kubectl run nginx-pod --image=nginx # pod/nginx created kubectl get pods # NAME READY STATUS RESTARTS AGE # nginx 1/1 Running 0 50s kubectl describe pod nginx-pod # Name: nginx # Namespace: default # Priority: 0 # Node: node2/192.168.0.7 # Start Time: Thu, 02 Feb 2023 06:44:13 +0000 # Labels: run=nginx # Annotations: <none> # Status: Running # IP: 10.

搭建Kubernetes环境 容器编排 有了docker的经验，我们可以轻松的使用容器实现应用的打包、分发。 但是想要将容器技术应用到大规模生产环境，还有更多的问题。容器解决了打包、分发。但是对于生产环境而言，我们还需要服务发现、负载均衡、扩容缩容等更高级的特性。 这些容器的管理、调度工作，就是容器编排Container Orchestration。 Kubernetes Kubernetes就是一个生产级别的容器编排平台和集群管理系统。 谷歌很早期（2002年前后）就开始了容器化的相关工作。从一开始谷歌就没有引入虚拟机，因为利用虚拟机隔离程序会造成资源的浪费，谷歌认为操作系统本身就应该提供程序隔离的能力。 谷歌自己有一套容器标准叫做lmctfy（Let Me Contain That For You）。2006年谷歌把一部分技术加入了Linux, 就是我们现在看到的cgroups控制群组（Control Groups，目前常用的简写为 cgroups），它与名称空间一样，都是直接由Linux内核提供的功能，用于隔离或者说分配并限制某个进程组能够使用的资源配额。 cgroups 项目最早是由Google的工程师在2006年发起的，当时取的名字就叫做“进程容器”（Process Containers），不过“容器”（Container）这个名词的定义在那时候还没有今天那么清晰，不同场景中常有不同的指向。到2007年这个项目才被重新命名为cgroups，在2008年1月合并到了2.6.24版的内核后正式对外发布。2008年8月Linux推出了自己的container LXC = namespace + cgroups。早期的docker就是依赖于lxc技术 Google自己的容器编排系统叫做Borg。2008年，Google Cloud发展初期，google曾经想将容器技术推向市场，发布了Google App Engine，支持自动监控、serverless、自动扩容/缩容等云原生特性。但是市场并不接受。 直到2015年，业内普遍接受了docker等容器工具，Google才推出了开源版的Borg - Kubernetes系统。仅仅两年就打败了Docker Swarm，成为了容器编排领域的事实标准。 kubeadm 安装 cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/k8s.conf br_netfilter EOF cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1 net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1 EOF sudo sysctl --system sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl sudo curl -s https://mirrors.

目录 一、基础配置 (一) 模板配置 1. 文章模板 2. 页面模板 (二) 创建页面和文章 1. 标签页【可选】 2. 分类页【可选】 3. 友链页【可选】 4. 404页面【可选】 5. 文章 (三) 导航栏设置 1. 基础项 2. 菜单项 (四) 页面设置 1. 代码框设置 2. 社交图标设置 3. 头像 4. 顶部图 5. 文章封面 6. 文章基础信息展示 7. 配置文章节选 8. 图片描述 9. 复制权限配置 10. 目录配置 11. 配置赞赏 12. 配置页脚 13. 夜间模式 二、高级配置 (一) 功能相关 1. 搜索 2. 分析统计 3. 广告 (二) 页面相关 1. 自定义主题色 2. 网站背景