zabbix agent检测分为主动(agent active)和被动(agent)两种形式,主动与被动的说法均是相对于agent来讨论的.简单说明一下主动与被动的区别如下: 主动:agent请求server获取主动的监控项列表,并主动将监控项内需要检测的数据提交给server/proxy 被动:server向agent请求获取监控项的数据,agent返回数据. zabbix agent通信过程中的协议均基于json格式,格式如下:   1 2 - "ZBXD\x01" (5 byte

1. 从赛马说起 0x1:赛马问题场景介绍 假设在一场赛马中有m匹马参赛,令第i匹参赛马获胜的概率为pi,如果第i匹马获胜,那么机会收益为oi比1,即在第i匹马上每投资一美元,如果赢了,会得到oi美元的收益,如果输了,那么回报为0. 有两种流行的马票: a兑1(a-for-1):开赛前购买的马票,马民赛马前用一美元购买一张机会收益为a美元的马票,一旦马票对应的马在比赛中赢了,那么他持有的那只马票在赛后兑换a美元,否则,他的马票分文不值. b兑1(b-to-1):赛后交割的马票,机会收益为b:1,

区别1:中断USART1_IRQHandler()不放进main(主函数)里,而轮询检测rcv()需要: 但是需要在主函数里对中断NVIC()进行初始化,因为所有程序都是从主函数开始一步一步执行,想要以后进入中断程序,必须检测到有中断{大开关},此外,中断检测串口输入,还需要在串口函数定义里使能中断{小开关} 分析:中断方式:正常情况下先执行main里面的其他内容,当有串口输入时,产生并进入中断函数主体(没有的话,就一直执行main里面的内容). 轮询rcv():每次在main里面强制执行. L

前言 相信大家对Api网关都比较的熟悉,我们之前的文章也介绍过ASP.NET Core的网关Ocelot,也介绍过Spring Cloud Gateway.说到网关的主要功能,其实总结起来就两个字"统一",无论是作为应用的入口.认证授权.熔断限流等等主要都是为了统一的地方做一些事情.今天我们介绍一款性能更高的网关Kong,相对于Ocelot或Gateway这些类型的网关来说,Kong的优势是具有更高的性能,主要因为Kong是基于Nginx+Lua为核心的,接下来我们就详细介绍一下. 概

导读: ALK融合是非小细胞肺癌的关键驱动机制之一,在NSCLC患者中发生的频率约为3-7%.针对ALK融合的抑制剂克唑替尼.色瑞替尼以及Alectinib在治疗ALK融合阳性的NSCLC患者中都取得了巨大成功,而ALK融合检测是靶向ALK治疗的前提. 1．传统ALK检测技术的特点及不足之处 目前对ALK融合的检出方法包括传统的荧光原位杂交(FISH),基于PCR扩增技术(RACE-PCR或RT-PCR联合测序技术.qRT-PCR等)和免疫组织化学法(IHC),这些传统方法各有其优缺点(表1).

原文链接:https://www.elastic.co/blog/found-similarity-in-elasticsearch 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 译者按 该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型,实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型.其中涉及到具体实现的部分,Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的,因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义. 导读 Elasticsearch当前支持替换默认

在<机器学习---文本特征提取之词袋模型(Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words)>一文中,我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离,了解到各个文本之间的相似程度.当然,还有其他很多相似度度量方式,比如说余弦相似度. 在<皮尔逊相关系数与余弦相似度(Pearson Correlation Coefficient & Cosine Similarity)>一文中简要地介绍了余弦相似度.因此这里,我们比较一下欧氏

using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.Drawing.Drawing2D; using System.Drawing.Imaging; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; namespace ArcSoft_Face_Demo_X32 { public c

之前一直在看Standford公开课machine learning中Andrew老师的视频讲解https://class.coursera.org/ml/class/index 同时配合csdn知名博主Rachel Zhang的系列文章进行学习. 不过博主的博客只写到“第十讲 数据降维” http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8002329,后面还有三讲,内容比较偏应用,分别是异常检测.大数据机器学习.photo OCR.为了学习的完

目前我们的应用内使用了 ArcFace 的人脸检测功能,其他的我们并不了解,所以这里就和大家分享一下我们的集成过程和一些使用心得 集成ArcFace FD 的集成过程非常简单 在 ArcFace FD 的文档上有说明支持的系统为 5.0 及以上系统,但其实在 4.4 系统上也是可以跑的, if (engine == null) { // && Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) { try { engine =

目前我们的应用内使用了 ArcFace 的人脸检测功能,其他的我们并不了解,所以这里就和大家分享一下我们的集成过程和一些使用心得集成ArcFace FD 的集成过程非常简单在 ArcFace FD 的文档上有说明支持的系统为 5.0 及以上系统,但其实在 4.4 系统上也是可以跑的, if (engine == null) { // && Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) { try { engine = ne

参考大佬博文:blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 lps-683.iteye.com/blog/2254368 openCV里有两个函数(比较常用)处理霍夫变换直线检测,有什么区别呢. CvHoughLine:是用于标准的霍夫变换方法 CvHoughLine2:可以使用三种霍夫变换的方法,分别是标准霍夫变换(SHT).多尺度标准霍夫变换(MSHT).累计概率霍夫变换(PPHT). 函数原型: CvSeq* cvHoughLines2( C

余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小.相比距离度量,余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异,而非距离或长度上. 与欧几里德距离类似,基于余弦相似度的计算方法也是把用户的喜好作为n-维坐标系中的一个点,通过连接这个点与坐标系的原点构成一条直线(向量),两个用户之间的相似度值就是两条直线(向量)间夹角的余弦值.因为连接代表用户评分的点与原点的直线都会相交于原点,夹角越小代表两个用户越相似,夹角越大代表两个用户的相似度越小.同时在三角系数中,角的余弦值是在[-1,

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本篇文章主要分为两个模块进行介绍:1.final,staic,static final之间的异同:2. static 模块:3.嵌套类的概念 1.final,staic,static final之间的异同: (1)final final可以修饰属性,方法,类,局部变量(静态变量.实例变量和局部变量): 其中,final修饰的属性表明是个常量,它的初始化可以在编译期,也可以在运行期,初始化后不能被改变: final修饰的属性跟具体对象有关,在运行期初始化的final属性,不同对象可以有不同的值:

​  前言  本文介绍一篇CVPR2020的论文,它在paperswithcode上获得了16887星,谷歌学术上有261的引用次数. 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展.anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异,并提出了一种新的正负样本选择方案,用于消除这两者之间的差距. 注:论文讲述了很多关于anchor方面的知识,这篇文章保留了较多原论文中的内容,在介绍新方法的同时,可作为深入理解anchor的文章. 论文:Bridging the Gap Between

sleep 方法和 wait 方法都是用来将线程进入休眠状态的,并且 sleep 和 wait 方法都可以响应 interrupt 中断,也就是线程在休眠的过程中,如果收到中断信号,都可以进行响应,并抛出 InterruptedException 异常.那 sleep 和 wait 的区别都有哪些呢?接下来,我们一起来看. 区别一:语法使用不同 wait 方法必须配合 synchronized 一起使用,不然在运行时就会抛出 IllegalMonitorStateException 的异常,如下

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即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

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