文章目錄 一、LVS-DR模式負載均衡羣集 1、LVS DR模式工作原理（Direct Routing） 1.1 數據包流向分析 1.2 DR模式特點 2、DR模式部署步驟 2.1 環境規劃 2.1.1 服務器規
模塊化工具類實現方式 基於AMD、CMD模式的JS模塊化管理工具越來越流行，這些工具通常只需在頁面中加載對應的工具JS，其他JS文件都是異步加載的，比如RequireJS就可以象下面這樣做。 首先在頁面加載 script data-main="scripts/main.js" src="scripts/require.js"/scrip
在以前的項目裏為了寫作方便，總是以word文檔的方式提供架構和設計文檔，帶來的好處僅僅是自己寫作起來較為方便，但帶來的麻煩卻有很多，比如： 更新文檔較為麻煩。 他人瀏覽較為麻煩，特別當需要從docx轉換到doc的時候。 很難形成與其他文檔的聯繫。 難以協同合作 以上的缺點導致很不好的後果：設計有了更新
Hadess是一款國產開源免費的製品管理工具，包含製品庫管理、製品搜索等模塊支持常見的製品類型如Maven、npm、Go、Docker、Helm、Generic等，產品功能完善、界面簡潔、開源免費，本篇文章將為大家簡單講解如何在Hadess集成導入Nexus製品。 1、Nexus安裝 1.1 安裝 首先前往官網進行下載，下載完
在 Rust 語言中，move關鍵字主要用於閉包（Closures）和異步塊（Async blocks）。它的核心作用是：強制閉包（或異步塊）獲取其捕獲變量的所有權（Ownership），而不是進行借用。 以下是關於move的深度解析： 1. 為什麼需要move？ 默認情況下，閉包會盡可能以最輕量的方式捕獲變量： 如果閉包只讀取變量，它會捕獲不可
標誌寄存器flag 15 14 13 12 11 10 09 08 07 06 05 04 03 02 01 00 0 0 0 0 of df if tf sf zf 0 af 0 pf 0 cf ZF是flag的第6位，零標誌位，判斷結果是否為0，結果為0，ZF=1 PF是fl
否瞭解它們的區別呢？我們在做項目時要如何選擇呢？就是前端的項目打包，我們常用的構建工具有Webpack和Vite，那麼Webpack和Vite是兩種不同的前端構建軟件,那麼你們又 一、工具定義 1、Webpack：是一個強大的靜態模塊打包工具通過，它能夠將各種類型的文件，如JavaScript、CSS、圖片等，作為模塊進行打包，並生成最終的靜態資源記錄。Webpack
目錄 一. 概念 二. 實現 1. 查找 2. 插入 3. 中序遍歷 4. 刪除 三. 遞歸版實現 1. 查找 2. 插入 3. 刪除 4. 析構、拷貝、賦值 非遞歸+遞歸整體代碼 四. 應用模型 1. key 的搜索模型 2. key_value 的搜索模型
歸一化 （1）什麼是歸一化？ 通俗理解，就是對原始數據進行線性變換把數據映射到[0, 1]區間。 具有的特點： 1、對不同特徵維度進行伸縮變換。 2、改變原始數據的分佈。使各個特徵維度對目標函數的影響權重是一致的（即使得那些扁平分佈的數據伸縮變換成類圓形）。
CM交換芯片實際上是查錶轉發（table lookups），有多個表項，如L2_ENTRY, L2_USER_ENTRY, L2MC, IPMC，VLAN等，為了實現線速轉發，查表的速度一定要快，BCM芯片中三種類型的搜索引擎（Search Engines）： 1）Hash Search Engine 2）Binary Search Engine 3）TCAM
在很多應用場景中，馬爾可夫決策過程的狀態轉移概率 \(p(s^ {\prime}|s,a)\) 和獎勵函數 \(r\left( {s,a,s^{\prime}} \right)\) 都是未知的。這種情況一般需要智能體與環境交互，然後收集一些樣本，然後再根據這些樣本來求解最優策略，這種基於採樣的學習方法稱為模型無關的強化學習 \([1]\). 1 蒙特卡羅預
在項目中前端er會遇到這種需求，頁腳固定，這個固定指的是當內容較少時，頁腳固定在瀏覽器底部（這種情況我們會考慮position:fixed），當內容足夠多，瀏覽器視口高度小於內容高度時,頁腳固定資頁面內容頁面的底部（這時會發現position:fixed滿足不了需求）。 content內容較少 //html header I am header/header
用TikZ繪製專業流程圖：從入門到進階（基於D3QN訓練流程） 本文以 d3qn_training_process.tex 為案例，系統講解如何使用 TikZ 在 LaTeX 中繪製專業流程圖。內容循序漸進，覆蓋：環境配置、基礎語法（節點、箭頭、定位、樣式）、完整實戰復現（經驗回放-採樣-網絡-TD誤差-梯度-優先級-拷貝）、進階技巧（fit/ba
