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前言在当前云计算高速发展的背景下,数据中心网络面临着诸多挑战。云计算具有资源池化,按需供给等特点,正是因为云计算的出现使得IT资源具备了可运营的条件。数据中心网络则是云计算生态中非常重要的一环,在云计算的模式下网络承担了基础底座的角色,信息的处理、存储、传递等功能均离不开网络承载。数据中心网络也不得不面临如下挑战:扩展性扩展性至关重要,尤其是在云数据中心。一个数据中心要能够容纳成千上万的租户和数千个租户网络。由于12-bitVLAN字段的限制最大只能支持4K网络,传统VLAN组网不足以支持大型多租户数据中心。弹性云场景下,数据中心网络必须能够适应租户不断变化的需求和要求。如何快速调整网络资源,以响应应用层的负载变化。高可用性数据中心网络必须能保证全年7x24小时的连续运转,并
参考12IO操作fread/fwrite/fflush:c语言标准规定的io流操作,建立在read/write/fsync之上;在用户层,又增加了一层缓冲机制,用于减少内核调用次数,但是增加了一次内存拷贝;read/write/fsync:linux底层操作;内核调用,涉及到进程上下文的切换,即用户态到核心态的转换,这是个比较消耗性能的操作;两者之间的关系如下:可以将fread,fwrite是一种批量写入,而read,write是单次写入的形式来理解。write是系统调用,每次需要将数据写到磁盘,写的大小是要求的大小,依然涉及频繁的用户态和内核态切换;fwrite是库函数,每次将数据写入到缓冲区,等缓冲区满了,一次写入磁盘。或者使用fflush冲洗缓冲区;ff
简单三步!用自己的数据集快速训练Yolov5模型文章目录简单三步!用自己的数据集快速训练Yolov5模型1第一步;准备好划分完的数据集2第二步;写一个数据集的配置文件3第三步;修改train.py参数4小知识?:标签内容解释5常见问题?本人更多YOLOv5实战内容导航???网上关于Yolov5如何标注数据集的文章很多,如果大家嫌麻烦可以看我这篇文章介绍的标注工具,可以直接标注成YOLO格式的下面直接通过一种简单明了的方式让大家迅速的开始训练自己的数据集;相信大家在运行Yolov5时coco128数据集已经下载好了,coco128数据集默认的位置就是我们项目代码的同级目录,所以我以这个位置作为参考,通过对比的方式让大家迅速了解读取数据集的原理;这次我使用的是划分
分类目录:《机器学习中的数学》总目录相关文章:·距离定义:基础知识·距离定义(一):欧几里得距离(EuclideanDistance)·距离定义(二):曼哈顿距离(ManhattanDistance)·距离定义(三):闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)·距离定义(四):切比雪夫距离(ChebyshevDistance)·距离定义(五):标准化的欧几里得距离(StandardizedEuclideanDistance)·距离定义(六):马氏距离(MahalanobisDistance)·距离定义(七):兰氏距离(LanceandWilliamsDistance)/堪培拉距离(CanberraDistance)·距离定
项目场景:今天我们开始最基础的图像处理,将一张图片进行灰度化处理。我们将使用OpenCV来进行图像的处理基础知识图片主要包含以下内容:1.像素,也就是我们通常说的RGB模型,红、绿、蓝组成。RGB颜色模型是三维直角坐标系下的一个单位正方体!也就是说,图片中的某个像素点的取值为(x,y,z)。2.分辨率,也就是图像的解析度,单位英寸内的像素点数3.灰度,表示图像像素的明暗程度的数值,也就是黑白图像中点的颜色深度。范围一般为0-255。白色为255,黑色为0.图片灰度化我们要做的是将图片灰度化,那么首先就要搞清楚,什么是灰度化?所谓灰度,就是图像没有色彩。举个例子,原本的彩色图片是有RGB三种颜色组成的(也就是每个像素点由三个值),现在给图像灰度化,每个像素点只有一个值(0
文章目录Java常用API介绍API概念Object类toString方法equals方法Java常用API介绍API概念什么是API?API(ApplicationProgramminginterface)应用程序编程接口。简单来说:就是Java帮我们已经写好的一些方法**,我们直接拿过来用就可以了。**Object类Object类的作用:Object类的方法是一切子类对象都可以直接使用的,所以我们要学习Object类的方法。一个类要么默认继承了Object类,要么间接继承了Object类,Object类是Java中的祖宗类。toString方法方法名说明toString()默认是返回当前对象在堆内存中的地址信息:类的全限名@内存
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