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我也要
发布系统
一个好的发布系统需要满足以下功能：
1. 权限控制，可根据项目配置开发人员的发布权限。
2. 历史追踪，可查看发布历史。
3. 可细粒度发布，即可单台机器发布，又支持多台机器发布
监控系统
监控指标：
1. 成功率
2. 时延
3. 成功数
4. 失败数
5. 请求数
6. 时延分布，在不同时延期间的请求数
监控方式：
1. 上报监控，在程序中主动上报指标（处理结果，时延等）
2. 日志监控，定时扫描日志（nginx日志及java程序日志）
工作流程规范
监控流程，规定研发人员定期上监控系统，查看系统性能
发布流程，制定定期发布计划
资源规划
服务器带宽，分析服务器负载和容量，做好规划，并且服务器和带宽资源要保留有50%的冗余，应付紧急事件
数据结构(C语言版）（第3版)[邓文华][习题解答]
数据结构课后答案！做完后核对一下有事倍功半的效果！
我的运维心得分享
1、运维(合格)：如果真心要定义运维是做什么的，恐怕说了一大堆比较官方的话给不懂的人讲也是白搭。那么我就按照我自己的定义谈谈运维吧。1.1）表面就是网站正常运行。（不懂的人可能会说，好好的，怎么会停。。。）1.2）软硬整合，低成本、高并发、高可用、可扩展、提供优质服务（不懂的人会奥。。。）1.3）安全（不懂的人可能会说，怎么就不安全了，顿时无语。）1.4）网络（在不懂的人眼里运维什么都要会，修电脑...
jQuery.validate 中文API.doc
主要是讨论在客户端实现表单验证，这里介绍一个jQuery插件Validate验证表单工具，可实现邮箱Email、字符chars、电话号码、文本区域textarea和复选框checkbox有效性验证。 jQuery.validate 中文API
应用运维的一些工作思路了解
虽然现在不太接触运维了，但对运维工作还是有很多感触，写过这篇文章《曾经运维生涯中的几个“最”》，碰巧看到技术社群的《IT 运维中的事件、故障排查处理思路》，有些内容还是能对工作起到借鉴作用。在讲解事件、故障处理思路前，先讲一个故障场景（以呼叫中心系统作为一例子）：业务人员反映呼叫中心系统运行缓慢，部份电话在自助语言环节系统处理超时，话务转人工座席，人工座席出现爆线情况。运维人员开始忙活了，查资源使...
高频电子线路第二版(胡宴如耿苏燕主编)习题答案
高频电子线路(胡宴如耿苏燕主编)习题答案
spdk + fio测试nvme 设备的性能
fio的测试对象可以是块设备、文件等，在spdk的使用过程中会unbind默认的nvme driver，所以在系统中是看不到nvme块设备的，在spdk中可以通过fio_plugin的方式，将spdk的用户态driver部分的io功能打包成一个ioengine提供给fio使用，可以综合spdk的高性能和fio提供的复杂场景。更多DPDK相关学习资料有需要的可以自行报名学习,免费订阅,永久学习,或点击这里加。这个jobfile是spdk中提供的例子。领取,关注我持续更新哦!2.7 jobfile的例子。
当我谈运维的时候，我在说什么
我是个9年经验的运维老兵。 和大家聊聊，当我在谈论运维的时候，我在说什么？ 当我在谈论运维的时候，我在说什么关于定位关于职责如何起步关于发展结论 关于定位 运维和开发，是任何一家IT公司中都非常常见的两大岗位。 也是devops中绕不开的两大事务，一个创造产品，一个维护产品； 运维之于开发，好比球场中的后卫之于前锋、相声中的逗哏之于捧哏、机场的地勤之于机长、战场上的炊事班战士之于前线战士。 是选...
一文搞懂 RC Correlation Scale Factor 的生成与应用
pre-route 用的是统计估算模型，post-route 用的是详细布线提取，signoff 用的是第三方 QRC 或 StarRC——三个工具，三套参数体系，结果自然天差地别。不同 RC corner（rc_worst/rc_best/rc_typical）对应不同的工艺角和温度环境，每个 corner 的 R/C 偏差比例不同，必须分别生成和应用各自的 scale factor。别被名字骗了，这个工具专门干一件事——统计拟合两组 SPEF 之间的偏差，自动推荐最优 scaling factor。
工作IT10年运维经验分享
千万不要在公司部署破解版的软件，尤其不要将破解版的软件部署到生产环境， 这不单单会给公司带来侵权的问题，还会给自己后续的维护工作带来无穷无尽的麻烦。越来越多的三无人员（无学历，无年龄，无工作经验）通过培训进入运维行业，会对运维行业造成一定的冲击，但这并不影响你工作稳定，衣食无忧，但要有忧患意识。运维的核心工作是确保业务的稳定，尤其是核心业务的稳定运行。运维工作并不高大上，是万千普通工作中的一种，不要神话它，遇到问题解决问题，没有解决不了的问题，只有解决不了问题的人。
R语言安装包镜像报错？5分钟教你快速切换国内镜像源（含清华/阿里云配置）
本文详细介绍了R语言安装包镜像报错的解决方案，包括如何快速切换国内镜像源（如清华、阿里云等），解决'无法读写貯藏處索引'等常见问题。通过图形界面和命令行两种方式，帮助用户高效配置镜像源，提升R语言包安装速度与稳定性。
反激开关电源变压器设计实战：从理论到绕制的完整流程解析
本文详细解析了反激开关电源变压器的完整设计流程，从核心理论到实战绕制。文章以24W电源为例，手把手讲解如何根据输入输出电压、功率和频率等关键参数，计算匝比、峰值电流、电感量，并完成磁芯选择、匝数确定、气隙计算及线径选取。重点阐述了CCM模式下的设计要点与绕制工艺，旨在帮助工程师设计出稳定高效的反激变压器，避免常见陷阱。
6年运维总结的23个经验教训
6年运维总结的23个经验教训
Unity之ASE如何实现UV扰动闪电效果
UV扰动，顾名思义，就是通过干扰原贴图的UV，使UV发生变化，导致贴图出现会动的效果，如果我们贴图和扰动的速度调整的刚好合适的话，会出现一些非常棒的效果，比如下图所示的闪电效果：好了，一个简单的UV扰动就讲完了，同学们可以发挥想象力，我们是否可以利用UV扰动的原理，做一点别的炫酷的效果出来，比如，交错流动，流光效果等等。很期待你的留言，这篇文章就到这里，希望对你有所帮助。
个人笔记：运维过程中脚本工具编写的几点心得体会
个人笔记：运维过程中脚本工具编写的几点心得体会 前言 在这段时间的运维工作的编写和学习中，在阅读了其他人输出的各种工具后，有一些书写运维工具的一些心得体会，类似于思路技巧之类的，写给自己进行记录。 正文 1.书写脚本时，在没有特定要求下，不要拘泥于某一种语言，考虑最适合的实现方式。 2.shell 中的 if 判断 或 其他地方，对于[[]]的使用。 www.cnblogs.com/jjzd/p/...
YOLO26 标签分配机制：STAL 小目标感知分配策略
YOLO26提出的STAL标签分配策略通过尺度感知机制优化了小目标检测性能。该方法根据目标面积将检测对象分为小、中、大三类，分别采用差异化的分配参数（TopK数量、IoU阈值和中心度权重），特别是对小目标采用更宽松的匹配条件和更高的中心度权重。实验结果表明，STAL策略显著提升了小目标检测精度（AP_small），同时保持了整体检测性能（mAP），为解决目标检测中尺度不平衡问题提供了有效方案。
基于simulink 的不间断电源ups的项目实例
UPS系统的核心组件包括整流器、逆变器、电池管理系统和控制系统。- **Three-Phase Controlled Rectifier**：设置触发角为0度，用于控制整流器的输出电压。- **Three-Phase Inverter**：设置逆变器的输出频率为60Hz，用于将直流电转换为交流电。- **Control System**：编写MATLAB函数，用于监测市电状态并控制各模块的工作模式。- **Step**：设置阶跃时间，例如0.05秒，阶跃前后的值分别为0和1，用于模拟市电中断。
对运维的理解与心得
谈谈对运维的理解 一. 运维范畴 一般考虑这五个维度:效率,稳定,安全,用户体验和成本 其中效率和稳定可以说是本职最优先做好的事情. 运维团队跟其他团队是不分彼此的, 之间的沟通非常重要, 因为每一项工作或项目最终要以线上实际现状为导向，而运维是最清楚和了解这些细节的时最终产品或功能都要通过运维来落地和运营。 二. 我们再来说说产品的“出生”流程： 1、首先公司管理层给出指导思想，PM定位市场需求（或copy成熟应用）进行调研、分析、最终给出详细设计。 2、架构师根据产品设计的需求，如扩容(pv)大小预估、
大厂面试级C#上位机完整项目（终极版）：工业级Modbus协议封装 + 标准多线程采集 + 全链路异常处理
（Modbus统一通信接口）、（采集服务接口）职责：定义所有核心操作的标准接口，屏蔽底层差异（RTU/TCP、串口/TCP），面向接口编程的核心体现。新增协议/采集方式，只需实现接口，核心代码零改动。/// 自定义Modbus通信异常类 - 大厂标准，区分通信异常和其他异常/// 包含异常信息+内部异常，可溯源完整错误堆栈，面试必写本次项目是对标大厂工控上位机岗位的终极版实战项目，所有代码、架构、设计都遵循大厂标准，覆盖了面试官考察的所有核心考点✅ 纯手写Modbus协议，体现你对协议底层的吃透。
软件实施与运维的心得体会
通过实际操作，我掌握了如何进行系统的安装、配置和优化，以确保软件能够正常运行，并能够及时处理因配置问题导致的系统故障。未来，我将继续保持学习状态，跟上技术的发展，不断提升自己的水平，为公司的业务发展贡献更多的价值。在学习软件实施与运维的过程中，我不仅获得了丰富的知识和技能，更培养了解决问题的能力和持续学习的意识。通过系统的学习和实践，我深刻认识到软件实施与运维的重要性，并对此有了更深入的理解。为用户提供充分的培训，帮助他们理解软件的功能和使用方法，可以大大提高软件的接受度和使用效率。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
软件实施与运维学习心得
随着当前时代信息技术的飞速发展，各种软件应用已经深入到人们的日常生活和工作中。然而，伴随着软件应用的不断更新和发展，也会出现各种问题需要进行维护和管理。因此，软件运维应运而生，专门负责软件应用的生命周期管理，确保软件应用的稳定性、安全性和可靠性。软件实施与运维是确保软件系统正常运行和持续改进的关键环节。实施阶段负责将软件系统部署到用户环境中，包括安装、配置、数据迁移等，以确保软件能够顺利融入用户业务流程。而运维则负责软件系统的日常监控、故障排除、性能优化和安全防护，旨在保障软件稳定、高效且安全地运行。
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
运维世界大会干货总结
演讲主题 我自己听了以下几场： 云时代下的运维秒级时代下的全栈溯源google运维解密海量日志搜索分析技术及行业应用案例基于日志数据的运维和运营之道devops在又拍云的实践魅族基础系统运维之道基于devops的paas运维实践 针对我听的这几场演讲谈几点心得体会： 现场人很多， 大家对devops的热情很高啊，可能是这几年互联网＋的热炒， 很多传统
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
初学python的体会心得-python初学心得
广告关闭腾讯云双11爆品提前享，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高满返5000元！python 是一门编程语言，任何编程语言从一开始就离不开动手实践，光靠看书、看视频是不可能学会的，当然看书这些是非常重要的，看书能让形成自己的知识点体系，从而对 python 形成自己的方法论； 书的话对于初学者，我还是推荐董付国老师的《python 程序设计基础》，这本书非常适合小...
初学python的体会心得20字,初学python的体会心得2000
如果是一个复杂的爬虫呢，那别问我，。答：自学的，当时在公司做前端，刚好公司有个后端开发是做python的，因为这对python有所了解，刚开始入门是从爬虫入手的，爬虫比较简单，而且也有趣，会从网上爬点数据、视频什么的，后来慢慢熟悉了，也网上买了课，开始接触python其他方面的功能，最后逐渐熟悉，因为有前端编程基础了，感觉再学也不那么难...因为公众号文章面对的是小白，我尽量用大白话出文章，来照顾小白的学习，更好的去入门python，才是我们要做的，安全圈很小，天钧应该尽自己所能，去帮助其他人。
《运维人员的未来：IT界的“万金油“如何继续闪耀光芒》
在这个快速发展的信息时代，IT运维人员发挥着不可或缺的作用。他们如同"万金油"般的多面手，在IT界扮演着重要的角色。无论是处理服务器故障、应对突发状况，还是优化系统性能，他们都能胜任。他们是这个时代的"修理工"、“消防员"和"魔术师”。随着云计算、物联网和人工智能等技术的迅猛发展，运维人员的重要性愈发凸显。他们将继续在技术领域发挥重要作用，并在未来的技术发展中闪耀光芒。在这个前言中，我们将深入探讨运维人员面临的挑战与机遇，并探索他们的未来发展方向。
幾點小心得
俺寫軟件，也用程序。
学习笔记0312----初识运维
linux学习笔记0312----初识运维标题 标题 这是自己第一次写blog，语言功底不是很好，请见谅
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