common:
secretid: AKIDxxxxx
secretKey: 3xgGxxxx
egion: ap-guangzhou
zone: ap-guangzhou-7
InstanceChargeType: POSTPAID_BY_HOUR
可以通过在线配置工具转换成struct
例如:http://www.printlove.cn/tools/yaml2go
代码:
type ConfigData struct {
// 公共配置
Common Common `yaml:"common"`
}
type Common struct {
// 密钥id。密钥可前往官网控制台 http://console.cloud.tencent.com/cam/capi 进行获取
SecretId string `yaml:"secretid"`
// 密钥key
SecretKey string `yaml:"secretKey"`
// 地域
Region string `yaml:"region"`
// 可用区
Zone string `yaml:"zone"`
//实例计费模式。取值范围:PREPAID:预付费,即包年包月。POSTPAID_BY_HOUR:按小时后付费。
InstanceChargeType string `yaml:"InstanceChargeType"`
}
使用viper读取配置到配置类中
go install github.com/spf13/viper@latest
yaml文件放在工程根目录的data文件夹中
package main
import (
"bufio"
"github.com/spf13/viper"
"io"
"os"
"strings"
)
type ConfigData struct {
// 公共配置
Common Common `yaml:"common"`
}
type Common struct {
// 密钥id。
SecretId string `yaml:"secretid"`
// 密钥key
SecretKey string `yaml:"secretKey"`
// 地域
Region string `yaml:"region"`
// 可用区
Zone string `yaml:"zone"`
//实例计费模式。取值范围:PREPAID:预付费,即包年包月。POSTPAID_BY_HOUR:按小时后付费。
InstanceChargeType string `yaml:"InstanceChargeType"`
}
func InitConfigStruct(path string) *ConfigData {
var ConfigData = &ConfigData{}
vip := viper.New()
vip.AddConfigPath(path)
vip.SetConfigName("config")
vip.SetConfigType("yaml")
//尝试进行配置读取
if err := vip.ReadInConfig(); err != nil {
panic(err)
}
err := vip.Unmarshal(ConfigData)
if err != nil {
panic(err)
}
return ConfigData
}
func main(){
configData := InitConfigStruct("./data/")
secretId := configData.Common.SecretId
secretKey := configData.Common.SecretKey
fmt.Printf("secretId:%s\n", secretId)
fmt.Printf("secretKey:%s\n", secretKey)
}
本文将以CentOS8.0操作系统为例,不同操作系统的格式化操作可能不同,本文仅供参考。请根据您实际使用场景选择初始化方式:若整块硬盘只呈现为一个独立的分区(即不存在多个逻辑盘,如vdb1和vdb2),强烈推荐您不使用分区,直接 在裸设备上构建文件系统。若整块硬盘需要呈现为多个逻辑分区(即存在多个逻辑盘),则您需要先进行分区操作,再 在分区上构建文件系统。在裸设备上构建文件系统登录轻量应用服务器,详情请参见 使用WebShell方式登录Linux实例。执行以下命令,查看磁盘名称。sudofdisk-l复制回显信息类似如下图,表示当前轻量应用服务器有两块磁盘,/dev/vda 为40GB的系统盘,/dev/vdb 为20GB的数据盘。 执行以下命令,对 /dev/vdb 裸设备直接创建文件系统格式。sudomkfs-t<文件系统格式>/dev/vdb 不同文件系统支持的分区大小不同,请根据实际需求合理选择文件系统。以设置文件系统为 EXT4 为例,则执行以下命令: sudomkfs-text4/dev/vdb 注意 格式化需要等待一段时间,请观察系统运行状态,不要退出。执行
作者:lucasdu|已授权转载(源:知乎) https://zhuanlan.zhihu.com/p/422929082这次带队参加了ICCV2021的UVO(UnidentifiedVideoObjects)Challenge,本次比赛共有两个赛道,分别为基于图片的开放世界实例分割和基于视频的开放世界实例分割。我们运气不错,拿下了本次比赛两个赛道的冠军。以下为本次比赛介绍和我们的方法简介。细节报告请参见:Track1:https://arxiv.org/abs/2110.10239 Track2:https://arxiv.org/abs/2110.11661 Code&Models:https://github.com/dulucas/UVO_Challenge 比赛简介:动机---现有的实例分割方法在一些benchmarks上已经达到了很高的精度。但这些方法常常局限于封闭世界,例如实例分割中常用到的COCO数据集,只标注了来自80个类别的物体,对不属于这80个类的物体均不予标注。而我们生活中往往面临的问题是开放的,物体会来自于成千上万种类别。人类在面对新物体(unsee
本文已获得原作者的独家授权,有想转载的朋友们可以在后台联系我申请开白哦!PS:欢迎掘友们向我投稿哦,被采用的文章还可以送你掘金精美周边!因为开发中有很多环境,开发环境,测试环境,预生产环境等,所以会经常会用到nginx来配置代理。但是我也只是会用,想仔细梳理一下nginx的知识。1.什么是Nginx2.Nginx应用场景3.安装Nginx4.命令5.Nginx配置6.反向代理7.Nginx管理虚拟主机7.1基于域名的虚拟主机1、在http大括号中添加如下代码段:server{ #监听端口80 listen80; #监听域名feng.com; server_namefeng.com; location/{ #相对路径,相对nginx根目录。也可写成绝对路径 rootfeng; #默认跳转到index.html页面 indexindex.html; } } 复制2、切换安装目录:cd/usr/local/software/nginx3、创建目录:mkdirfeng4、新建index.html文件:vi/usr/local/software/nginx/feng/index.html
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前几天男性杂志《GQ》发表了一篇文章,《追踪三个月,看MC天佑如何统治直播江湖》,讲述了YY上的喊麦之王MC天佑的故事。MC天佑是一个充满争议的网红,知乎上有人问“如何评价直播平台上的喊麦,到底有啥可看的?”排名第一的回答是:“有人喜欢去巴黎喂鸽子,就会有人在村口逗黄狗”。就是说,许多人尤其是自认为阳春白雪的人,对MC天佑的内容是嗤之以鼻的,因为太俗,然而即便许多人看不上,也丝毫无法阻挡MC天佑红得发紫,在直播热潮中赚得钵满盆满。 直播内容究竟是俗还是雅好?当人们还在对这个问题争论不休时,YY近日又迎来一场备受争议的直播:邀请中国性学研究第一人,社会学家李银河来做直播。整场直播主题只有一个字:性。看到这个直播,我当时有大跌眼镜的感觉。朋友圈有人说,YY直播内容怎么越来越俗?也有人说,李银河为什么也来趟一场浑水?李银河做直播只为个人情怀我是李银河老师的忠实读者,对其研究领域很感兴趣,且其文章将很学术的问题写得通俗易懂,这是难能可贵的。李银河老师之前也一直在与公众互动沟通,比如开通微博和微信公众账号。然而,这位搞研究的社会学家,会去做网络直播,是我没想到的。传统理学文化影响了中国很多年,虽
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 以下代码源于linux3.1.9。platform_driver_register()是内核中非常著名的函数。platform_driver_register()负责注册平台驱动程序,如果在内核中找到了使用驱动程序的设备,调用probe()。刨去参数检查、错误处理,platform_driver_register的主要过程如下:。。。 { 。。。 returnplatform_driver_register(&bcm2708_i2c_driver);。。。 }intplatform_driver_register(structplatform_driver*drv) { 。。。 returndriver_register(&drv->driver); }intdriver_register(structdevice_driver*drv) { 。。。 ret=bus_add_driver(drv);//platform是一个虚拟总线 。。。 }intbus_add_driver(structdevice_driver*dr
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《从锅炉工到AI专家(6)》一文中,我们把神经网络模型降维,简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法。但是因为条件所限,在该文中我们只介绍了理论,并没有实际观察现象和应对。 现在有了TensorFLow2.0/Keras的支持,可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人工模拟过拟合的情形,实际来操作监控、调整模型,从而显著改善模型指标。 从图中识别过拟合和欠拟合 先借用上一篇的两组图: 先看上边的一组图,随着训练迭代次数的增加,预测的错误率迅速下降。 我们上一篇中讲,达到一定迭代次数之后,验证的错误率就稳定不变了。实际上你仔细观察,训练集的错误率在稳定下降,但验证集的错误率还会略有上升。两者之间的差异越来越大,图中的两条曲线,显著分离了,并且分离的趋势还在增加。这就是过拟合的典型特征。 这表示,模型过分适应了当前的训练集数据,对于训练集数据有了较好表现。对于之外的数据,反而不适应,从而效果很差。 这通常都是由于较小的数据样本造成的。如果数据集足够大,较多的训练通常都能让模型表现的更好。过拟合对于生产环境伤害是比较大的,因为生产中大多接收到的都是新数据,而过拟合无法对这
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