指针int a, a是变量，存放数值int* t; t是变量，存放地址，是一个指针变量，*t可以理解为 t.* ---> 获取t的值，在找到以他为地址的空间的值t = p，或 *t = int 可以改变以t为地址的空间的值参数传递基本类型传参数，直接传值，开辟新空间存放类，结构体，数组，地址传递数组定义时：先开辟地址存放数组，再定义一个指针，存放第一个元素的地址，就是数组名，数组的地址，就是数组首元素地址，数组指针存放首元素的地址，该指针地址应该不同于数组地址即首元素地址，但是打印...

云原生定义软件从云上诞生，全新的软件开发，发布和运维模式技术范畴关键技术点容器​ 镜像：容器所需要的所有文件集合容器的生命周期容器引擎架构Kubernetes架构核心概念-pod核心概念-Deployment核心概念-service核心概念-namespaceAPI实验https://developer.aliyun.com/article/221687POD与容器设计模式Pod：逻辑单位，是k8s的资源分配单位，包含多个容器，这些容器使用统一分配的资源，容器之间频繁本地RP...

传统架构分布式+Dubbo微服务架构微服务架构的优缺点微服务关注的是敏捷，快速开发微服务架构经典协议消息通信模式：同步，异步，混合，微信消息就是异步经典的RPC协议：常用的通信协议：同步调用：HTTP/REST/RPC异步调用：AMQP，消息队列（ActiveMq,RabbitMQ,Kafka,RocketMQ,Notify,MetaQ）微服务架构开发框架微服务架构设计策略微服务架构设计模式SpringCloud开发配置Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模...

Nacos搭建创建文件conf/cluster.conf 配置地址ip1:port1 ip2:port2 # nacos对应的ip与端口，每个ncaos都要有本文件然后修改application.properties对应端口数据库使用同一个数据库或者使用主备模式者高可用集群start.sh 分别启动服务注册与调用RestTemplete:SpringCloud alibaba 封装了 它ribbon，使之有负载均衡功能// 客户端的负载均衡 @LoadBalanced // 从nacos...

Managing the Application Availability State@Component public class ReadinessStateExporter { @EventListener public void onStateChange(AvailabilityChangeEvent<ReadinessState> event) { switch (event.getState()) { case ACCEPTING_TRAFFIC:...

nolog 的作用 就是进入sql之后在输密码登录,防止history查看不同的数据库,其实可以说是不同的实例,或不同的服务每个数据库中都默认初始化很多表空间,里面很多表,存储当前数据库信息sqlplus 根据 环境变量默认登录摸个数据库创建用户 时指定默认表空间 否则会到 system表空间,表空间是否容量限制的一般情况oracle,数据库都是单例数据库一个数据库对应一个实例, 数据库名==实例名--->sid集群中一个数据库可以对应多个实例,不同实例不同名

Channel public static void write(String path) throws Exception { RandomAccessFile aFile = new RandomAccessFile(path, "rw"); FileChannel channel = aFile.getChannel(); ByteBuffer buf = ByteBuffer.allocate(100); ...

Kubertnetes用途容器的集群化解决方案，资源管理器特点：Go语言开发，解释型语言，轻量级，消耗资源少开源弹性伸缩负载均衡：ipvsK8S组件说明k8s前身borg组件etcd可信赖的分布式键值存储服务，为集群存储一些关键数据持久化v2将数据写入内存，1.11版本以弃用v3将数据写入数据库采用http协议，架构图如下控制器ControllerManager维持副本期望数目Schedule介绍任务，选择合适节点分配任务Kubelet直接跟容器引擎交互实现容器的生命周期管理kube-pr...

摘要​ 显著性检测算法主要是基于视觉注意机制原理来快速获取图像中显著区域的方法，像显著区域的自动提取主要用的是自底向上的视觉注意模型，基于数据驱动的注意模型，不依靠人的先验知识和期望，通过提取图像的颜色、 方向、亮度、纹理等基本特征来获取图像的显著图。本文分析了三种算法模型： 基于生物特性的 Itti 模型、基于全局对比度的FT模型和基于信息论与频域的SR模型。改进Unet将显著性算法提取的显著图作为改进U-net网络的训练集进行训练绪论​ 感兴趣区（Regio...

1，引言1.1，意义对高分辨率遥感影像的语义分割仍面临着很多挑战 ：一是高分辨率遥感影像上存在 “ 同物异谱 ” 与 “ 异物 同谱 ” 等固有现象 。二是在实际场景中目标以多尺度存在 ， 并同时有光照 、白 云 、阴影 、遮挡等复 杂场景 ；这些是运用传统方法进行语义分割时精度较低的主要原因 。1.2，现状传统图像分割方法：阈值分割法：是一种最原始的分割方法 ，比较适合用于背景和目标是处于不同灰度级别的图像。边缘检测法：是指通过检测确定出区域的边缘 ，它检测的前提是不同区域的边 缘上的像...