将两个服务绑定在一个集群服务中 如何将两种请求绑定在一个集群中通过一个director来调度, 这里需要iptable工具配合实现.首先在prerouting链上做一个标记,通过标记来调度 起两个服务: 在rs上安装http 和ssl 两种服务将其绑定在一个集群中调度 配置: Vip:192.168.220.10 Dip:192.168.220.135 Rip1:192.168.220.11 Rip2:192.168.220.12 ifconfig lo:0 192.168.220.10 net…

本人身为一个网工,最近一直在工作中学习linux的相关知识.前短时间通过自查资料学习了lvs的相关内容,摘录部分整理后和大家分享,内容较多,较琐碎,望见谅!!! LVS 从Linux内核版本2.6起,ip_vs code已经被整合进了内核中,因此,只要在编译内核的时候选择了ipvs的功能,您的Linux即能支持LVS.Linux 2.4.23以后的内核版本也整合了ip_vs code,但如果是更旧的内核版本,您得自己手动将ip_vs code整合进内核原码中,并重新编译内核方可使用lvs. 一.…

安装好ipvsadm后需要查看内核是否加载了ip_vs模块儿,如果没有需要手动执行ipvsadm进行加载: # ipvsadm # lsmod |grep ip_vs # rmmod ip_vs_rr     #移除某个模块 # modprobe ip_vs_rr #加载某个模块 --------------------------------------------------------------------------------------------- 简介:Linux 虚拟服务器(…

简介:Linux 虚拟服务器(Linux Virtual Server. LVS),是一个由章文松开发的自由软件.利用KVS可以实现高可用的.可伸缩缩的Web, Mail, Cache和Medial等网络股务..井在此基 础上开发支持庞大用户数的,可伸缩的,高可用的电子商务应用.LVS1998年发展到现在,已经变得比较成熟,目前广泛应用在各种网络服务和电了商务应用 中. LVS具有很好的伸缩缩性.可靠性和管埋性,通过LVS要实现的最终目标是:利用linux 操作系统和LVS集群软件实现一个高可用…

Mask R-CNN 论文Mask R-CNN(ICCV 2017, Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick, arXiv:1703.06870) 这篇论文提出了一个概念简单,灵活,通用的目标实例分割框架,能够同时检测目标并进行实例分割.在原Faster R-CNN基础上添加了object mask分支与原目标检测任务分支并列.速度大约5 fps.另外,Mask R-CNN也很容易扩展到其它的任务,比如人体姿态评估. 原Fas…

转载自 https://www.taidous.com/forum.php?mod=viewthread&fid=211&tid=55259 我想大家在用uGUI做界面时,可能经常会碰到一种需求,就是在图片上“挖洞”. 说起来我们可以有几种实现方案,比如最简单的方式,直接导入带有“洞”的图片.这种方式简单,但不适合需要动态变化的场合.考虑有这种需求:当我们上线一个新功能时,可能希望在玩家第一次打开游戏时,将界面其它地方变暗,突出新增的功能,即所谓的“新手引导”功能. 如果用黑色含透明区域图…

html,body { } .CodeMirror { height: auto } .CodeMirror-scroll { } .CodeMirror-lines { padding: 4px 0px } .CodeMirror pre { } .CodeMirror-scrollbar-filler,.CodeMirror-gutter-filler { background-color: white } .CodeMirror-gutters { border-right-width:…

版权声明:本文由朱煌原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/160 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community TPatch是一套使用JavaScript给iOS打热补丁的系统,能非常有效的解决线上App的Crash和各种问题. 1.从何而来? 对于每一个开发,从写Hello World开始,到使用各种语言,可能都会遇到各种BUG.有的BUG能快速解决,比如Web侧的,发个JS…

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548 SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scal…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

之前在工作总汇总了shadowmap的各种问题 [工作积累] shadow map问题汇总 最近有点时间再仔细研究了shadowmap的一些算法.主要修复了LiSPSM(上面链接里后面有更新),实现了TSM和CSM阴影. 总的来说,CSM只是结构上的不同,多了拆分和几个pass,实现起来相对比较简单.比较花时间的是LiSPSM和TSM的调试.至于为什么要研究LiSPSM和TSM,主要是在不能使用CSM的时候(比如低配,mobile之类),可以有更好的效果.另外,CSM和LiSPSM.TSM并不冲…

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答(SQuAD v1.1).自然语言推理(MNLI)等,在机器学习社区中引起了轰动. BERT的关键技术创新是将Transf…

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这…

一.条形码的读取用过键盘口式的扫条码工具的朋友就知道,它就如同在鍵盘上按下数字鍵一样,基本不需任何编程和处理.但如果你使用的是其它接口的话,可能你就要为该设备编写通讯代码了.以下有一段简单的25针串口的条码读取器通讯代码.Option ExplicitDim sData As StringPrivate Sub Form_Load()With MSComm1    .CommPort = 3 '设为COM3,试运行的系统而定,你可提供一个Combox让用户选择.   .PortOpen = Tr…

SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints>)得以完善. SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性…

BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示.与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示.因此,预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调(fine-tuning),适用于广泛任务的最先进模型的构建,比如问答任务和语言推理,无需针对具体任务做大幅架构修改. 一.BERT是如何进行预训练 pre-training的? BERT 用了两个步骤,试图去正确地训练模型的参数. 1)第一个步骤是把一篇文章中,15% 的词…

10.1 裁剪路径 创建SVG文档时,可以通过制定感兴趣区域的宽度和高度建立视口.这会变成默认的裁剪区域,任何绘制在该范围外部的部分都不会显示.你也可以使用<clipPath>元素来建立自己的裁剪区域. 最简单的情形是建立一个矩形裁剪路径.在<clipPath>元素内是想要裁剪的<rect>.因为我们只想要它的坐标,所以这个矩形本身不显示.可以在<clipPath>元素内随意指定填充和笔画风格.应用时在要裁剪的对象上添加clip-path样式属性,值引用到&…

eventloop 从 server.c 的 main 方法看起 int main(int argc, char **argv) { ....... aeSetBeforeSleepProc(server.el,beforeSleep); aeSetAfterSleepProc(server.el,afterSleep); aeMain(server.el); aeDeleteEventLoop(server.el); ; } aeMain.c //在死循环中调用 aeProcessEvents…

1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. Bert最近很火,应该是最近最火爆的A…

1. 什么是XLNet XLNet 是一个类似 BERT 的模型,而不是完全不同的模型.总之,XLNet是一种通用的自回归预训练方法.它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型,最终,XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果(state-of-the-art),包括机器问答.自然语言推断.情感分析和文档排序. 作者表示,BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息,性能优于基于自回归语言模型的…

目录 内容回顾 变量 什么是变量 变量的组成 变量名的命名规范 注释 单行注释 多行注释 turtle库的使用 一.数据类型基础 一.数字类型 (一)整形 (二)浮点型 二.字符串类型 (一)作用:姓名/性别 (二)定义方式 (三)使用方法 startswith:以~开始 endswith:以~结束 三.列表类型 (一)作用:爱好 (二)定义方式 (三)使用方法 四.字典类型 二.jieba模块 (一)jieba库 三.wordcloud模块 内容回顾 变量 什么是变量 描述世间万物的状态 变量…

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…

1. 前言 XLNet原文链接是CMU与谷歌大脑提出的全新NLP模型,在20个任务上超过了BERT的表现,并在18个任务上取得了当前最佳效果,包括机器问答.自然语言推断.情感分析和文档排序. 这篇新论文中,作者从自回归(autoregressive)和自编码(autoencoding)两大范式分析了当前的预训练语言模型,并发现它们虽然各自都有优势,但也都有难以解决的困难.为此,研究者提出XLNet,并希望结合大阵营的优秀属性. XLNet主要在以下三个方面进行了优化 采用AR模型替代AE模型,解…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

主要是对 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understandingtichu提出的BERT 清华和华为提出的ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities 百度提出的ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration 这三个模型的学习记录 B…

一.BERT整体结构 BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,我想是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务.整体架构如下图: 多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来,就组装成了BERT了,在论文中,作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型,两套模型的参数总数分别为110M和340M. 二.再次理解Transformer中的Attention机制…

BERT模型是什么 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. 1.1 模型结构 由于模型的构成元素Transformer已经解析过,就不多说了,…

1.BERT模型 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. 1.1 模型结构 由于模型的构成元素Transformer已经解析过,就不多说了,B…

目录 变量 什么是变量 变量的组成 变量名的命名规范 注释 单行注释 多行注释 turtle库的使用 今日内容 数据类型基础 变量 具体的值 存不是目的,取才是目的 为了描述世界万物的状态,因此有了数据类型,对数据分类 数字类型 整型 1.作用 2.定义方式 3.使用方法 浮点型 1.作用 2.定义方式 3.使用方法 字符串类型 什么是字符串 1.作用 2.定义方式 3.使用方法 索引取值 索引切片 步长 字符串/列表/字典 列表 什么是列表 1.作用 2.定义方式 3.使用方法 索引取值 切片…

ByteBuffer作为JDK的字节流处理对象,这里举个小例子说明下用法,直接上代码: package com.wlf.netty.nettyserver; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import java.nio.ByteBuffer; public class ByteBufferTest { @Test public void byteBufferTest() { // 写入消息体 ByteBuffer byteBuff…