背景 今天在一台新虚拟机上需要临时启动一个consul服务,安装Docker后使用docker启动,但是在执行启动命令后发现docker有一个警告: WARNING: IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work. 当时没仔细看,使用docker ps查看容器状态后启动正常,但是使用宿主机ip+port在浏览器访问consul-ui时发现网路无法连接,但是在宿主机本身访问服务是正常的,忽然想起来之前启动时的WARN警告,所以重新启动了

论文 pytorch 引言 语义分割获取边缘信息指导修复其二 存在的问题:之前方法能够生成具有有意义结构的缺失区域,但生成的区域往往模糊或边缘部分存在伪影. 提出问题:提出了一个两阶段的模型,将inpaint问题分为结构预测和图像补全.与素描图相似,我们的模型首先以边缘映射的形式预测缺失区域的图像结构.预测的边缘映射被传递到第二阶段来指导inpaint过程. 网络框架 每个阶段均包括一对生成器/判别器.G1的输入是不完全灰度图像和边缘映射,掩模是用来预测完整边缘映射的.将预测的边缘映射和不完整的

在利用Spark处理数据时,如果数据量不大,那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景.但是当数据量大的时候,就需要做一定的参数配置调整和优化,以保证业务的安全.稳定的运行.并且在实际优化中,要考虑不同的场景,采取不同的优化策略. 1. 合理设置微批处理时间 在SparkSreaming流式处理中,合理的设置微批处理时间(batchDuration)是非常有必要的. 如果batchDuration设置过短,会导致SparkStreaming频繁提交job.如果每个batchDuratio

SPG-Net: Segmentation Prediction and Guidance Network for Image Inpainting pytorch 引言 利用语义分割获取空洞的边缘信息,进而指导修复其一 (挖个坑)deeplab系列 存在的问题:现有的基于生成模型的方法并没有利用分割信息来约束目标形状,导致边界模糊. 解决方法:提出引入语义分割信息,以消除类间的差异和类内的差异.将修复过程将图像修复过程分为分割预测segmentation prediction (SP-Net)

Image Inpainting with Learnable Bidirectional Attention Maps pytorch 引言 部分卷积(PConv)的缺陷: 1 将含有1个有效值像素的区域与含有9个有效值像素的区域同等对待 2 Partial convolution中,无效pixel将在深层中逐渐消失,从而将所有mask值逐渐转换为1.而且在Decoder部分不起作用. 3 PCONV只前向更新 基于PCONV的改进 网络框架 反向传播 损失函数

目录 1.通过Python3示例探索常用字符串编码 UTF8 ANSI Unicode 小结 2.Qt5中使用QTextCodec进行编码转换 小结 1.通过Python3示例探索常用字符串编码 下面,我们通过Python3代码来了解一下字符串编码的小秘密: 首先,我们定义一个字符串aha123 aha123 = "啊哈123" 然后,我们看看它在各种编码下的二进制: UTF8 aha123.encode('utf8') b'\xe5\x95\x8a\xe5\x93\x88123' A

Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution pytorch 引言 和Generative Image Inpainting with Contextual Attention是同一个作者 部分卷积(PConv)的缺陷: 1 将含有1个有效值像素的区域与含有9个有效值像素的区域同等对待 2 在mask内部画一些素描作为指导,这些素描像素点究竟是valid,还是invalid无法定义. 3 Partial convolution中,无效pixe

(1)CentOS 7.0默认使用的是firewall作为防火墙:若没有启用iptables 作为防火墙,则使用以下方式关闭防火墙: systemctl stop firewalld.service #停止firewall systemctl disable firewalld.service #禁止firewall开机启动 firewall-cmd --state #查看默认防火墙状态(关闭后显示notrunning,开启后显示running) (2)若已经启用iptables作为防火墙,则使

在日常的工作生活学习中 经常会遇到无法访问 GitHub.访问不稳定等等突发情况 这不,今天群里的朋友们又双叒叕遇到了问题-- 为方便用户从 GitHub 快速备份开源仓库,稳定访问,CODING 现已支持导入 GitHub 仓库! CODING 提供多种导入方式,无需繁琐步骤,只需简单两步操作即可轻松将仓库迁移到 CODING 并开始使用,访问仓库更加稳定便捷,方便您深度参与并快速实践开源项目.同时还能管理导入仓库,定时同步远程仓库的所有改动,让代码"紧随潮流". 简单操作轻松迁移,

Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions pytorch代码 论文贡献: 提出了部分卷积(partial convolutions),使得在每一层都使用上一层跟新后的mask,在图片修复上取得了state-of-the-art 的结果. 提出了U-net类型的网络结构,区别在于将传统u-net中的卷积层替换为部分卷积层,解码模块的RELU替换为LeakyRELU. 首次提出对于非规则孔洞的图片修复 提出了一个大

1. csv plugins,自带极简 1.1 写数据到csv文件 知识点:encoding/csv 库的 Write 方法使用[]string的切片格式追加方式写入数据 1.1.1 追加写入 package main import ( "encoding/csv" "fmt" "log" "os" "github.com/spf13/cast" ) type User struct { ID int64

Linux部署文档 1.常用指令 find [/根目录 .当前目录] -name [文件名]  --查找文件路径ps aux | grep [程序名] --查询查询启动状态ps -ef | grep [程序名] --查询查询启动状态ls   --查看目录所有文件kill -9 PID   --删除进程查看网络状态netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}' 2.安装Web环境 #安装netcoresudo

组网图形 DHCP服务器简介 通常用户希望网络中的每台终端能够动态获取IP地址.DNS服务器的IP地址.路由信息.网关信息等网络参数,不需要手动配置终端的IP地址等网络参数:另外,针对一些移动终端(手机.ipad.办公笔记本等)希望能够即插即用,不需要每次修改终端的IP等网络参数.如果用户网络中有这些需求,就可以在汇聚层的用户网关设备或核心层设备上配置DHCP服务器功能,来给终端分配IP地址等网络参数. 动态主机配置协议DHCP(Dynamic Host Configuration Protoc

千里之行,始于足下.关注公众号[BAT的乌托邦],有Spring技术栈.MyBatis.JVM.中间件等小而美的原创专栏供以免费学习.分享.成长,拒绝浅尝辄止.本文已被 https://www.yourbatman.cn 收录. 目录 ✍前言 ✍正文 回忆2.3版本的新特性 2.4.0主要新特性 全新的配置文件处理(properties/yaml) 老版本版本配置属性迁移指南 方式一:恢复旧模式(不推荐) 方式二:按新规则迁移(推荐) 从spring-boot-starter-test中删除Vi

1.简介 Badboy为方便自动化数据灵活性,以及脚本的重用,减少工作量:为此提供了脚本参数化的功能,这一篇文章宏哥以度娘搜索的关键字"北京-宏哥"进行参数化为例,宏哥带领你们实战一下如何使用Badboy的参数化功能. 2.脚本录制 经过上一篇文章的学习想必大家对Badboy的脚本录制应该已经不陌生了吧,可以自己录制脚本了吧.不会的宏哥在这里再演示一遍,具体操作步骤如下: 1. 输入:https://www.baidu.com/到Badboy的URL的地址输入栏中(browser ba

这是SpringCloud实战系列中第三篇文章,了解前面第两篇文章更有助于更好理解本文内容: ①SpringCloud 实战:引入Eureka组件,完善服务治理 ②SpringCloud 实战:引入Feign组件,发起服务间调用 简介 Ribbon 是由 Netflix 发布的一个客户端负载均衡器,它提供了对 HTTP 和 TCP 客户端行为的大量控制.Ribbon 可以基于某些负载均衡的算法,自动为客户端选择发起理论最优的网络请求.常见的负载均衡算法有:轮询,随机,哈希,加权轮询,加权随机等.

程序是什么?就是一堆代码啰.但是代码是有组织而来的,不是凭空堆砌出来的.有一个"古老"的说法:程序=数据结构+算法,意思是,程序是由一些数据结构(数据的组织结构)加上某些算法而形成的.从这个角度,算法才是主驱动力,而数据结构是服务于算法的(当然你可能因为有了某个很好用的数据结构而设计了某个算法,但算法仍然是主角).那算法又是什么?算法就是设计好的,达成某个事情的步骤.所以,从这个角度,程序只是某些步骤的表现,这些步骤也叫流程,而程序就是流程表现. 我赞成这个"古老"

arthas介绍 arthas是Alibaba推出的java诊断工具 官方文档 准备 准备docker环境 name port centos_arthas 3658:3658 docker run -tid --name centos_arthas -p 3658:3658 --privileged=true centos:latest /sbin/init 可以按照以下安装elasticsearch elasticsearch集群安装 elasticsearch单机快速安装 进入到容器中 do

目录 一.前言 二.undo log表空间 三.关于undo log默认的配置 四.如何将undo log放到单独的表空间 文章公众号首发,持续更新中 五.rollback segment 六.什么是undo log truncate 七.如果做 undo log truncate 八.undo log的类型 九.insert undo log 长啥样? 十.一条update undo log 长啥样? 十一.事物是如何回滚的?(undo log 链条) 十二.问个问题 十三.补充: 文章公众号

Socket通信是Java网络编程中比较基础的部分,其原理其实就是源ip,源端口和目的ip,目的端口组成的套接字通信.其底层还设及到了TCP协议的通信. Java中的Socket通信可以通过客户端的Socket与服务端的ServerSocket通信,同时利用IO流传递数据,也就是说Socket通信是面向流的使用的是BIO,并不同于后来的NIO通信面向缓冲.Socket通信中使用的IO流的read,readline等函数都是阻塞的,这就导致了在通信过程中,双方不能确定什么时侯是流的结束,针对这种可