Being self-discipline leads to freedom

原创 在K8S上部署OceanBase的最佳实践

解决方案在 OBCluster的CRD中新增了 schedulerName 字段，用于指定调度器，具体修改可以参考 MR:, 用法如下:metadata:name: testspec:observer:podFields:schedulerName: custom-scheduler # 指定调度器为 custom-schedulerresource:cpu: 8...解决方案。

原创 Step by step——MacOs下源码编译Mysql5.7数据库以及进行主从部署

网络上关于在Linux系统下Mysql源码编译的文章有很多，但是在MacOs下编译的文档却很少。故而整理一份在MacOs(M2芯片)下Mysql5.7源码编译文档供大家借鉴参考。在mysql5.7中，openssl的依赖版本为1.1，执行以下命令进行安装重要: 安装成功后需要记住红框中的opensll的安装路径，后续在编译mysql时会用到，如下图中安装路径为: /opt/homebrew/opt/openssl@1.1/点击下载地址， 选择boost_1_59_0.tar.gz进行下载拷贝到一个文件夹

原创 【C++】packaged_task的用法实例

1. 前言packaged_task是C++用来实现异步调用的特性之一，其用来包装函数使其作为异步任务进行。最后函数的返回值可以通过该packaged_task的future对象来获得。2.1代码实例如下// Copyright [2021], [Ziliu]#include <functional> // std::ref#include <future> // std::promise std::future#include <iostream&gt

原创 【Ubuntu】C++匿名函数的使用实例（代码）

// Copyright [2021] <Copyright Ziliu>#include <algorithm>#include <cmath>#include <iostream>#include <vector>// 匿名函数 lambda表达式/*auto func = [=]() mutable throw() -> int { int ret = a + b; a += 1; return

原创 【C++】模板类的使用以及实例

1. 前言模板类是用来生成类的蓝图的。通过一个模板，可以节省大量的代码空间和提高开发的效率，本文章将会就模板类举例进行一个简单的实例。2. 用模板类实现一个简单的vector代码目录结构如下：├── main│ ├── BUILD│ ├── main.cc│ └── myvector.h└── WORKSPACE2.1 模板类myvector.h的代码如下注意： 模板类的定义和声明不建议分离编译，否则可能在编译时会导致链接错误，故myvector的声明和实现都定义在同一个文

原创 【UBUNTU】bazel编译C++文件，bazel的写法

1. 序言bazel是谷歌提出的新编译工具，目的在于取代现存的make和cmake等老旧的编译工具。其具有相当优秀的编译速度，且使用方法易于上手，下面就来说说怎么使用bazel来编译C++代码。2. bazel的工作目录项目├── main(源代码所在文件夹)│ ├── BUILD│ └── print.cpp└── WORKSPACE==============================WORKSPACE用不上的话，内容可以为空，只象征着工作空间的主目录所在3. baz

原创 【网络编程】Ubuntu下Nginx的安装配置，以及如何实现反向代理的例子

1. Nginx源码安装进入Nginx官网下载需要的版本，本文以nginx-1.12.2版本为例子，下载到了1.12.2的tar包。// 进入tar包所在的目录，并打开终端，执行以下命令进行解压，并进行安装tar -zxvf nginx-1.12.2.tar.gzcd /nginx-1.12.2./configuremake & make install如果缺少相应的库，执行以下sudo apt-get install libpcre3 libpcre3-devsudo apt-

原创 【UBUNTU】Linux下配置JDK环境和tomcat环境，简单易懂

JDK源码官网下载ORACLE官网JDK下载， 选择一个你需要的版本，下载对应的tar包。这里我以下图为例子JDK源码解压// 在下载到tar包的目录中打开终端,后执行以下命令解压tar包tar -zvxf jdk-8u271-linux-i586.tar.gz // 将解压出来的文件夹拷贝到/usr/local下mkdir /usr/local/jdkcp -r jdk1.8.0_271/ /usr/local/jdk/jdk1.8.0_271添加到环境变量// 打开环境变量文件

原创 【网络编程】ubuntu下使用firewall-cmd开放和关闭对外端口

1. linux下安装firewall-cmdsudo apt-get install firewalld1.1 开放端口（比如开放8001）firewall-cmd --add-port=8001/tcp --permanentfirewall-cmd --reload1.2 查看开放的端口firewall-cmd --list-all会得到如下图，其中ports开放的端口，可以看到8001已经被开放了。1.3 关闭端口firewall-cmd --remove-port=80

原创 基于半径间隔界（近似d）的L2-SVM损失函数推导

转载 微服务架构基础之Service Mesh

ServiceMesh(服务网格) 概念在社区里头非常火，有人提出 2018 年是 ServiceMesh 年，还有人提出 ServiceMesh 是下一代的微服务架构基础。那么到底什么是 ServiceMesh？它的诞生是为了解决什么问题？企业是否适合引入 ServiceMesh？微服务架构的核心技术问题在业务规模化和研发效能提升等因素的驱动下，从单块应用向微服务架构的转型 (如下图所示)，已经成为很多企业 (尤其是互联网企业) 数字化转型的趋势。在微服务模式下，企业内部服务少则几个到几十个，多

原创 【网络编程/操作系统】Linux下对象池的简单实现

前言一. 对象池是什么？  大家应该对线程池，内存池等即便不知道原理，也有所耳闻了。同样的，对象池的大概思路和线程池，内存池一样。  以线程池为例子说明，假定有一个服务端，一开始便分配了一定量的线程数（假设10个）。那么，当有10个客户端对服务端发起连接时。服务端便可直接将这10个客户端分配给事先准备的10个线程，而不需要临时创建10个线程，进而节省了大量的时间，同时也限制了一共可以处理的线程数，避免了资源过度占用。  对象池也是如此，**缓存一些对象从而避免大量创建同一个类型的对象，同时限制了实例

原创 【将要做的】待整理知识点

1.对象池2.无锁队列

原创 【TARS】UBUNTU中TarsGo的安装以及demo实例

一. Tars基础组件的配置，TarsWeb平台部署关于Tars基础组件以及TarsWeb的部署，我之前已经总结一次了，如果没有进行该步骤可以先跳转至之前这篇文章。二. 配置Go环境（1）下载go文件的tar免安装包，我下载的是1.12，下载链接如下：go1.12.1.linux-amd64.tar.gz。如果链接失效可以从我的百度网盘下载：网盘链接，密码：9reb。（2）下载完成后，解压...

原创 【TARS】UBUNTU下关于TAF框架的安装和C++环境的配置，以及demo实例

前言本文中安装TARS框架的方法大部分都是来自于官方的GUIDE，官方GUIDE中配置TARS的方法很多，本文中只选择了适合本机的方法。本人系统是UBUNTU16，如果你也是ubuntu系统，有点长，希望能帮到你。一. 安装依赖库sudo apt-get install build-essential bison flex cmake psmisc libncurses5-dev zlib1...

原创 【UBUNTU】深度学习服务器中环境配置问题以及遇到的坑。

前言要离开实验室了，记录一下给需要的人看看，研一最初的时候疯狂白嫖舍友的服务器（感谢我JL兄），终于在2019年4月份老王可算是给咱们的破机器更新换代了，还掏来了一台TITAN XP，经过一系列地抓阄操作‘有幸’负责起了这台BOSS机器的打杂工作。Linux也使用两年了，开始也只是随便玩玩跑跑深度学习，真正迈入Linux的坑该算是从打杂开始，记录一下关于深度学习主机配置上的技术问题和坑。UBU...

转载 【转】TARS（TAF）框架相关，链接收藏

腾讯开源服务器框架Tars

转载 【转】关于select和epoll具体实现例子的好文

Linux下网络socket编程——实现服务器（select）与多个客户端通信

原创 【技术问题】C++多线程pthread_create error: invalid use of non-static member function

问题如下pthread_create error: invalid use of non-static member function先简要解释下pthread_create这个函数的各个参数：param1： 为指向线程标识符的指针。param2： 用来设置线程属性。param3： 线程运行函数的起始地址。param4： 运行函数的参数。出错往往是第三个参数，报错的原因要求我们要将...

原创 【网络编程/操作系统】线程池原理及其实现

前言线程池的构造是这样的，系统根据线程池初始化的线程数预先分配一块内存给线程池。当有任务进来的时候，直接将事先创建好的线程分配给任务。如果没有可用的空闲线程了，就令任务在任务队列中等待。 这样可以很好的避免了每个任务都分配一个线程，当任务请求过多时，导致资源消耗过多最终影响全体任务性能的情况。同时减少了线程的频繁创建和销毁，毕竟创建和销毁线程也需要cpu资源和消耗时间的。线程池的结构线程池的...

原创 【网络编程】Linux自带socket库实现HTTP服务端代码

前言前些天用socket底层代码写了客户端发送数据到服务端的代码，C++构建HTTP客户端发送数据（POST方式），这些天写了个比较简单的服务端作为上一篇的姊妹篇，算是对上一篇中偷懒使用FLASK框架的小补充。HTTP服务端构建思路1. 初始化socket对象(1 )网络编程中的重要一步,必不可少的一步,创建Socket对象//Create Socketthis->socket_...

原创 【网络编程】Linux自带socket库构建HTTP客户端发送数据（POST方式）

以上传图片到服务器为例子1. 初始化HTTP(1) 创建socket对象（AF_INET, SOCK_STREAM, 0）int socket_fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);(2) 与服务器进行连接connect，需要知道服务器的IP和PORT，IP地址的格式（AF_INET），同时要把IP地址和PORT从主机字节序转换为网络字节序。sock...

原创 【UBUNTU】makefile文件的写法

序言linux中编译代码往往没有windows下直接使用IDE来得方便，但是既然从事了C/C++的开发就必然会涉及到linux下的C/C++编程。既然是编译C/C++代码，那就要学会怎么写makefile文件了，下面来说说怎么使用makefile文件来编译代码。第一种情况只有一个main.cpp文件,代码如下：#include <iostream>using namespac...

转载 [转]告别动态规划，连刷 40 道题，我总结了这些套路，看不懂你打我（万字长文）

https://www.cnblogs.com/kubidemanong/p/11854724.html

原创 【UBUNTU/技术问题】C/C++发生CoreDump（段错误，核心转储）后，如何快速定位到错误之处。

前言相信很多小伙伴在Linux环境下运行C++代码时都遇到过“段错误”，“核心转储”这种让人摸不着头脑的错误，但是又不知道如何定位到错误的位置。往往就放弃解决了，但是在实际工程中，出现这种错误是一定要解决的，不然项目拉跨了只能卷铺盖走人了。那么当项目工程量大的时候，我们来说说怎么快速定位到代码报错的位置。Core dump的类型1. 内存访问越界的问题（最典型的比如数组下标越界）2. 堆栈...

原创 ssh登录远程服务器报错：packet_write_wait: Connection to xxx Broken pipe的解决方法

使用内网穿透时，一段时间没用操作命令行发现会自动断开，出现错误：packet_write_wait: Connection to xxx Broken pipe。有时候想远程跑代码，结果出个这个错误就很难受了。解决方法如下：正常来说是这样来连接远程服务器：ssh username@主机地址 -p 端口号只需要加上参数 -o ServerAliveInterval=60 即可ss...

原创 【技术问题】把kares转为tensorflow的pb模型，并用opencv调用该模型时遇到的问题以及解决

遇到问题如下：error: (-2:Unspecified error) Can't create layer "flatten_1/Shape" of type "Shape" in function 'cv::dnn: :dnn4_v20190122::LayerData::getLayerInstance'这是因为在opencv的readNetFromTensorflow方法中，无...

原创 VSCODE中配置python环境以及使用remote-ssh远程调试linux服务器代码

第一步：在vscode中安装python的插件点开，然后搜索python，下载第一个第二步:新建python文件第三步：生成tasks.json文件按shift+ctrl+b,在屏幕中上的搜索栏中点击配置生成任务，然后点使用模板创建tasks.json，最后点击other生成tasks.json程序然后把下面的代码复制，覆盖原始生成代码：{ // See https://g...

原创 Latex段落首行缩进

%设置首行缩进1.5字符\usepackage{indentfirst}\setlength{\parindent}{1.5em}

原创 【UBUNTU】如何使用CMake编译同个项目中的多个CPP文件，编译链接动态库。

前言不得不承认在ubuntu对编译C/C++程序非常不友好，经常得自己写CMakeLists.txt.有时候在同一个项目中，还需要把自己写的类编译成动态库，下面记录下自己在ubuntu开发中遇到的坑。假设我们这里定义了一个类(1)这是类的头文件 mylib.hpp#ifndef MYLIB_H#define MYLIB_H#include <iostream>class ...

原创 pytorch如何在离线或者不翻墙的情况下调用efficientNet网络

前言efficientNet确实很牛逼，而pytorch也已经在第一时间上线了调用efficientNet的方法。但是其调用的方法对于非科学上网的开发者来说很不友好（因为调用该模型需要在pytorch的终端当中进行模型的下载，而访问pytorch的终端对于国内用户来说太慢了，和访问stackoverflow速度差不多。）而一个模型例如b4，b5则要几十上百mb的大小。efficientnet_...

原创 【UBUNTU】安装两个不同版本的opencv

前言对于在ubuntu下开发CV程序的小伙伴们,难免会遇到不同程序要使用不同版本opencv的情况.使用python进行开发工作还可以用Anaconda去切换环境,但是使用C++进行开发时就必须要考虑到在同一环境中如何安装多版本的Opencv了.在我的电脑上,同时安装了opencv3.4和opencv4.1,下面来说说如何安装两个版本,并且交换使用.假设你电脑上已经安装过一个版本的openc...

原创 python中使用flask实现与linux服务器的数据交互

前段时间使用opencv的时候，想在pycharm中显示服务器端代码运行处理后的图片或者视频，但是报错"can not connect X server"。之前使用了远程桌面的方法，直接访问远程服务端的桌面，在远程直接编译显示处理后的图片。链接如下：ubuntu16使用Remmina访问远程linux服务器桌面但是这个方法对于服务器在云上的程序员来说或许不是很友好，于是在百度后，发现了可以通过...

原创 关于ubuntu下mmdetection的安装步骤和心得

前段时间在做人脸识别的时候，虽然最后使用了dlib，但是在选择dlib过程中也用过mmdetection。这个目标检测框架十分强大，提供了许多的框架，关键环境配起来也十分的简单。下面就来说说mmdetection的环境是如何搭配，以及后面是如何测试他们的demo的。1）前置环境python版本3.7这里我使用了anaconda建立了新环境。conda命令如下：conda create -n...

原创 【UBUNTU】使用Remmina访问远程linux服务器桌面

虽然平时使用终端即可操作远程服务器，但是有时候做目标检测或者其他需要返回测试图片效果的项目时，终端命令行往往是不够用的。而强行返回也只会导致“cannot cannect to X server”的问题。故本文针对ubuntu系统如何解决上面的问题找了个方法。ubuntu有着自带的远程桌面服务Remmina1）打开remmina按win键，搜索Remmina，点击即可打开2.打开后在协...

原创 opencv读取网络摄像头的rtsp流时发生断流现象，以及该问题的解决

最近在使用python版的opencv调用网络摄像头做人脸识别时遇到了一些问题，命令行报错导致rtsp断流。报错如下：[h264 @ 0x7fd990026040] left block unavailable for requested intra4x4 mode -1[h264 @ 0x7fd990026040] error while decoding MB 0 18, bytestr...

原创 关于时空图卷积神经网络（ST-GCN）的卷积核及其运算

st-gcn中图卷积的卷积核卷积核构造步骤如下：1.对特征集合集合A中的所有节点特征进行axis=0的求和，形成1Xnumber_node的向量V。2.初始化一个number_nodeXnumber_node的矩阵Dn3.依次遍历每个元素，若第i个元素大于0，则我们为Dn的对角元素Dn_ii赋值为V**-1。4.在st-gcn中卷积核返回为:A左乘Dn（实际上在图卷积过程中，使用的爱因斯...

转载 【转】深度好文推荐，如何评价ST-GCN行为识别算法

该文详细介绍了ST-GCN的网络结构以及思想原文链接：https://www.zhihu.com/question/276101856/answer/638672980

原创 UBUNTU16下配置gpu版本openpose以及配置过程中相关问题的解决

前置要求众所周知，Openpose人体骨骼检测框架是基于Caffe框架的，所以在安装openpose前应该把caffe框架配置完成。配置Caffe是一个令人头疼的事，这里强烈推荐使用CMU专门提供给openpose框架的Caffe版本。该Caffe版本可以从此下载：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffeCaffe的安装1....

原创 LPP（局部保持投影）以及LE（拉普拉斯映射）的区别以及代码python解读

关于LPP与LE在降维上的区别在这篇文章上已经描述的十分清楚了：LE与LPP的简介（强烈建议看完这篇文章在看本文的代码解析）假设已有数据集样本集合X={, ,..., }，且每个样本的维度为m。（一）求解LPP映射矩阵的算法步骤如下：1.对整个数据集构建邻接矩阵W，即查找每个样本在数据集中距离最近的k个样本，如样本为样本的k个最近邻接点之一，则在邻接矩阵W中的第i行j列元素以及第i列j...