1 FastCGI介绍 FastCGI：快速通用网关接口（Fast Common Gateway Interface／FastCGI）是一种让交互程序与Web服务器通信的协议。 FastCGI像是一个常驻(long-live)型的
本文章是本人根据视频和网上资料整理所写笔记，可能有不通顺或遗漏的地方，请尽量参考学习来源处的链接去进行学习。一、学习来源手把手教你用 FastDFS 构建分布式文件管理系统 FastDFS遇到的问题 二、了解FastFDS2.1 FastDFS简介FastDFS 专为互联网应用量身定做，解决大容量文件存储问题，追求高性能和高扩展性，它可以看做是基于文件的 key/value 存储系统，key 为文
文章目录前言raw data 和 fastq文件readsQ20和Q30N值AdaptersDuplicationInsertfastp reportsummaryAdapterInsert size estimationBefore filtering 前言测序出来的数据利用fastp一个命令质控全搞定，无论是SE还是PE，同时会生成.json和.html格式的报告，十分直观方便，如何生成报告
FastCGI是一种二进制协议，用于将交互式程序与Web服务器连接。它是早期通用网关接口（CGI）的变体。FastCGI的主要目标是减少与Web服务器和CGI程序之间的接口相关的开销，允许服务器每单位时间处理更多的Web页面请求。 对比CGI通用网关接口（CGI）是一种用于将外部应用程序连接到Web服务器的协议。CGI应用程序在单独的进程中运行，这些进程在每个请求开始时创建，并在最后被拆
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2024-10-14 15:51:40
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FastGPT 是一个超级??的 ChatGPT 平台项目，功能非常强大：✅ 集成了 ChatGPT、GPT4 和 Claude ✅ 可以使用任意文本来训练自己的知识库、文档库，而且知识库专有模型可以限定为“只能回答知识库相关问题，其他问题一律不予回答” ✅ 开放模型市场，其中有一个非常暴躁的模型叫暴躁小哥? ✅ 提供 API，你可以通过 API 的形式接入到自己的应用中，例如：飞书、企业微信、客
首先搞清楚php-fpm与cgi的关系cgi cgi是一个web server与cgi程序（这里可以理解为是php解释器）之间进行数据传输的协议，保证了传递的是标准数据。php-cgi php-cgi是php解释器，就是上文提到的cgi程序。Fastcgi Fastcgi是用来提高cgi程序（php-cgi）性能的方案/协议。 cgi程序的性能问题在哪呢？"PHP解析器会解析php.ini
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2024-10-20 20:43:06
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FastCGI参数 fastcgi主要用于http调用外部解释器的接口，采用c/s结构，可以将http服务器和脚本解析器分开，同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时，可以将其直接交付给FastCGI进程来执行，然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端，这在很大程度
“新购买的Fast迅捷FW325R无线路由器要怎么设置呢？”其实关于迅捷FW325R无线路由器的设置方法跟其它以falogin.cn为默认登录地址的迅捷无线路由器是一样的。首先我们要做的就是正确的安装迅捷FW325R无线路由器，其次，查看电脑的IP地址是否为自动获取，如果不是我们就要把电脑的IP地址设置为自动获取；第三，完成迅捷FW325R无线路由器的上网设置；第四，也是最后一步检测我们的迅捷FW
由于最近国内服务器老需要备案，网站都访问不了了。没办法尝试去国外花了两百多刀买了一个vps，开始自己部署服务器。由于自己linux基本上是小白，搞了一整天才搞出来这个攻略。为了以后能够再次恢复系统啥的，就记录了下来，搞篇日志，说不定哪位网友还能参考的价值。不多说了进入正题。
一、系统环境配置1.1、设置服务器时间
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#cp /usr/share/
一：CAP定理和Base理论 （1）CAP定理 C：一致性，同一数据的多个副本是否实时相同。 A：可用性，在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端
? Author ：Horizon John [ 目标检测 ] 经典网络模型2——Fast R-CNN 详解与复现? Fast Region-based Convolutional Network? Fast R-CNN 详解? Fast R-CNN 提出背景? R-CNN 缺点? SPP-Net 原理? 贡献? Fast R-CNN 网络结构? RoI pooling layer? VOC 数
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2024-10-21 13:28:22
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看了前面的几篇博文之后，我本以为自己对Cocos2d-x的内存管理了解的差不多了，但当我看到这篇子龙山人翻译的文章后，才意识到自己还是太“连清”了，话不多说，上博文！首先感谢 子龙再次感谢原创者：Steffen Itterheim译者：在我完成第一个游戏项目的时候，我深切地意识到“使用cocos2d来制作游戏的开发者们，他们大多会被cocos2d的内存问题所困扰”。而我刚开始接触cocos2d的时
文章目录1. 第一步1.1 小结2. 路径参数2.1 顺序很重要2.2 预设值2.3 包含路径的路径参数3. 查询参数3.1 查询参数类型转换4. 请求体 learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/ 1. 第一步pip install fastapi[all]from fastapi import FastAPI
my_app =
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2024-06-22 20:12:32
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参数FAST_START_MTTR_TARGET是指定数据库进行崩溃恢复需要的秒数。MTTR（mean time to restoration）指平均恢复时间。 恢复时间取决于读取log files的时间和处理需要恢复的数据块的时间。参数log_checkpoint_interval设定了恢复过程中将要被读的重做记录的数目。 fast_start
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2024-05-22 21:20:27
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GDC2004上ATI的一个分享，现在还是大多数移动平台游戏的头发着色方案。主要的技术要点：Kajiya-Kay着色模型，Marschner着色模型，多Pass解决深度排序。Kajiya-Kay着色模型是头发着色的经典模型，在Real Time Rendering 3th有介绍。这里的着色实现结合了Marschner在SIGGRAPH2003上展示的模型，效果更佳。同时Marschner模型也是U
ollama如何设置多GPU启动的过程记录
在当前深度学习和机器学习的训练任务中，使用多个GPU可以显著提高训练速度及模型处理能力。ollama是一个广泛应用于人工智能和深度学习任务的工具，用户在使用过程中，常常会遭遇到多GPU的配置问题。要合理配置ollama以支持多GPU启动，我们需要详细分析背景、错误现象、根因以及提供有效的解决方案。
**问题背景**
近年来，深度学习模型的规模不断扩
这是一篇关于在raspberry Pi 3b上移植实现vulkan 驱动的文章。经过一段时间的代码搬运，终于实现了零的突破，可以在树莓派3B上运行Vulkan triangle/texture。当然目前的情况是，仅仅能运行这两个demo，很多API都未实现，实现了的API也还有一大堆bug，总之这只是一个开始。之所以会在选择raspberry pi 3b是移植vulkan driver，是因为近段
基本原理 在上面的sync_packages代码中，已经拿到了符合要求的imu数据和lidar数据，现在，就基于这些数据对lidar点进行补偿，目的是补偿到结束时刻的lidar坐标系下。坐标系介绍总共有3个坐标系： 全局坐标系（world）、imu坐标系（body）、lidar坐标系全局坐标系一般以开机点为原点； imu坐标系时刻在变化，是一个纯粹以imu来推理的坐标系； lidar坐标系：如果l
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2024-10-11 19:41:15
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将两个数组进行加和后赋给另外一个数组，这是CUDA中自带的例程 #include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned
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2024-06-24 20:27:23
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最近对一个大规模的图训练嵌入，发现相关的中文资料还是很欠缺的，把自己踩的一些坑记下来。本文主要针对
DGL和 PyTorch两个框架。 1 训练大规模图对于大规模图不能像小图一样把整张图扔进去训练，需要对大图进行采样，即通过Neighborhood Sampling方法每次采样一部分输出节点，然后把更新它们所需的所有节点作为输入节点，通过这样的方式做mini-ba
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2024-03-28 22:06:43
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