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上执行的操作。可以使用ad-hoc单行命令执行一个任务。 剧本(Playbook):是利用YAML标记语言编写的可重复执行的任务的列表，playbook实现任务的更便捷的读写和贡献。比如，在Github上有大量的Ansible playbooks共享，你要你有一双善于发现的眼睛你就能找到大量的宝藏。
-sT:扫描TCP数据包以建立的连接connect() -sS:扫描TCP数据包带有SYN数据的标记 -sP:以ping方式进行扫描 -sU:以UDP数据包格式进行扫描 -sO:以IP协议进行主机扫描 扫描参数:主要有以下几种. -PT:使用TCP的ping方式进行扫描,可以获取当前已经启动几台计算机
可修改后将bond_name里面内容到第一步的位置跑一下，查看bond_name的值是否和route –n查出来的bond一致 如上是一致状态，继续修改addroute_v1.sh 下面的gw写到32位，和bond_name的网关是一个值 下面的net写到24位就行，这个值是需要添加的路由 3.
安装基本软件包docker下载的镜像文件只包含了很少的命令，像nc、nano、ping、ifconfig等软件包需要单独安装，甚至连yum软件包也没有。具体安装命令见>一节。4.2 安装jdk创建/soft文件夹，作为所有软件的安装目录$>mkdir /soft解压jdk的归档文件到/soft下$>tar
赛道中20kHz的交变磁场通过工字型10mH的电感感应之后，通过匹配的谐振电容，选取其中的20kHz的信号，经过放大检波之后，便可以送到控制系统中的单片机AD转换器进行采集。对于交变20kHz的信号进行检波可以可以采用半波检波，或者倍压检波。 下图是倍压整流的基本实验电路，电路
OS-Linx-关闭不需要的服务 建议项：关闭不必要的服务（普通服务和xinetd服务）； 操作指南：执行chkconfig --list查看系统启动的服务，关闭不必要的服务； 如：关闭xinetd服务：chkconfig --level 123456 xinetd off 检测方法：逐个检查系统服务，检查系统是否有不必要的服务；
务器 的可靠性、稳定性，提高网络带宽。本文将详细介绍命令行下配置bond。 环境准备 1.openEuler20.03 2.光纤连接好 3.交换机聚合口配好 功能介绍 Bond有7中模式：（不做具体介绍本文使用mode=0 负载均衡模式，和交换机的端口聚合强制不协商的方式配合）
1.问题描述 使用kafka命令删除某个topic之后，查看集群的topic列表时，被删除的tpoic依然存在 # /data/kafka/bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」 在数据采集的过程中，有部分页面
输入命令： vim ~/.vimrc 在里边输入set nu保存即可 再次查看就可以看到代码行号了
首先按式(3)计算出最小外接圆的质心(Cx，Cy) 式中： Cx———质心的横坐标； Cy———质心的纵坐标； M10———二值图中水平向右的像素个数； M00———总像素个数； M01———垂直向下的像素个数。 将图像的质心作为柑橘轮廓的圆心，遍历轮廓上所有像素点，计算出目标像素点离质心的最大距离d，即最小外接圆的半径。
1 1 , 在所有的频率上都是有功率分布的 ; 在噪声中检测信号 , r
首先按式(3)计算出最小外接圆的质心(Cx，Cy) 式中： Cx———质心的横坐标； Cy———质心的纵坐标； M10———二值图中水平向右的像素个数； M00———总像素个数； M01———垂直向下的像素个数。 将图像的质心作为苹果轮廓的圆心，遍历轮廓上所有像素点，计算出目标像素点离质心的最大距离d，即最小外接圆的半径。
6415863 闭着眼的右眼下边与中间的值：5.569457999999997 闭着眼的左眼上边与中间的值：7.1395263 闭着眼的左眼下边与中间的值：8.606811599999986 闭着眼的右眼上边与中间的值：7.101028499999984 闭着眼的右眼下边与中间的值：7.526168800000022
很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。 FAST特征检测算法来源于corner的定义，这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围
Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow，使得开发人员能够轻松地实现监控软件中的机器学习功能。在本文中，我们将探讨如何利用Python实现局域网监控软件中的异常检测和预测功能。数据收集和预处理 首先，我们需要收集局域网中的网络流量
作业01：作业01比较简单，按照作业指导，下载新增的VOC2012_select_bus数据集至OBS桶，同步并训练即可。效果不好按照提示训练时间增加至1小时就ok。作业02：作业02你将FasterRCNN课程案例代码中使用的vgg16 主干网络替换成resnet101网络，并
差对识别速度的影响。通常，用户上传理赔资料时操作随意，图片畸变、模糊的情况较多，为弱化图像质量差对识别准确率的干扰，确保识别结果的高度准确性，算法模型会基于智能图像处理技术完成图像质量优化后才进行文字信息的识别与提取，实际上一定程度上增加了识别用时。因此，图片质量检测功能相当于在
让用户安全用云：检测与响应黑客对云主机和容器的入侵实时、准确地检测与感知黑客入侵事件，提供响应手段，有效应对APT攻击等高级威胁。预防云主机和容器的安全风险通过清点云主机和容器的安全资产，准确发现资产中可能存在的漏洞和不安全的配置，及时修复，预防安全风险。统一的云主机和容器安全管
indX SDK的appsrc输入图片2分流调用MindX SDK的mxpi_tee，分流给不同模块3图片分类利用resnet50的分类模型，配合后处理插件，得到分类结果4文本检测利用db的检测模型，配合后处理插件，输出检测结果5仿射变换调用MindX SDK的mxpi_warp
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