多显卡 Mac IDEA 2022.2 闪退
解决方法Help → Edit Custom VM Options… 添加以下参数到文件尾部:1-Dsun.java2d.metal=false问题描述实际上这个问题已经出现很久了, 但是一直没有得到解决. 从错误堆栈可以看出问题在于 AMD 的 Metal 驱动. Metal 驱动是由 Apple 提供的, 随 MacOS 版本更新而更新, 而且一般不会体现在系统更新的提示中. 所以如果同时更新系统和 IDEA, 可能会觉得锅在 MacOS 上面, 等待新版更新或者回滚 IDEA.最后在 jetbrain 问题中心找到了答案, JBR-45311234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041## A fat..
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深入理解以太网网线原理
译者按：大部分人都知道，百兆以太网只用了 RJ45 端口中的 2 对 4 根线，分别为 TX、RX 的差分信号。千兆以太网用了 RJ45 端口中的全部 4 对 8 根线，但是这 4 对 8 根线是怎么定义的？哪些属于 TX，哪些属于 RX？我也不知道，而且以前居然没有认真去了解过，所以我决定找一篇与此相关的文章翻译一下，分享给大家。本文是“攻玉计划”的一部分，翻译自 https://www.practicalnetworking.net/stand-alone/ethernet-wiring/当我们谈到“以太网”的时候，我们可能会讨论各种概念，包括所有线缆规格（10BASE-T, 100BASE-TX, 1000BASE-T 等等）。这些协议规定了导线上的电平（即 0/1 信号）是如何传递的，也规定了如何..
更多关于前端播放RTSP直播流画面方案研究
最近参与一个项目，硬件设备从摄像头采集视频直播流程，分析结果，与画面一起展示在前端页面上。环境: 硬件设备是一个集成了显卡的开发板，可以运行ubuntu，算法部分是用python写的，前端设备在同一个局域网。摄像头为海康威视的普通网络摄像头。关于视频画面播放的问题， 查了一下，前端目前不能直接播放rtsp视频流。调研了市面上有几种方案。ffmpeg视频转格式为frag_keyframe的mp4视频流，也就是视频流切片, 使用websocket转发流，前端使用Media Source Extensions渲染普通的mp4格式无法播放，需要转成fragment mp4即分片的mp4, 目前这种格式浏览器支持度差，这个方案也没测试成功。ffmpeg视频转格式为flv视频流, websocket转发流，前端使用f..
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树莓派bt下载器/局域网NAS/远程控制
准备 看别人玩nas，心痒痒，正好家里的树莓派吃灰已久，遂打算做一个下载器，兼局域网nas，我租的房子没有公网IP，所以远程控制的话，需要一台vps打洞。成品如下： 主动散热-威力增强版 准备工作： 树莓派一只 硬盘盒+硬盘 路由器+网线，用于局域网nas访问 一个有公网IP的vps，一个域名，用于远程控制（非必须） 交流转24V可调直流，12V静音风扇，用于主动散热（非必须） 开工 硬盘检查 第一步。硬盘放入硬盘盒，先连接电脑，初始化，扫描一下坏道，确认硬盘/硬盘盒没问题。然后使用分区助手把硬盘格式化为ext4格式(Linux专属文件系统，读写速度比ntfs快两倍多)。 第二步。树莓派上电，通过USB3.0连接硬盘盒。通过网线连接路由器，不用wifi的原因是树莓派的wifi只有100Mbps速率不到..
更多联邦学习介绍与分享
最近应宋总提议，给各个部门的老大介绍联邦学习。 点进去可以正常显示，此处可能是hexo-pdf插件问题 把他们问的问题再记录下： 领导A关注是共同富裕，比如大企业不愿意跟小企业玩。 领导B只关注自己问问题，解决当下的问题。 领导C在数据融合那里（横向、纵向）问了迁移学习问题。 其他比如标注和不标注的问题，安全问题，联合模型是否能反推出他人数据。 整体下来我觉得没有达到预期的最大的问题是在规则和样本那里，还有就是可能我写的还是太复杂了😂😂😂。 所以还是把这个记录下来，当我某天站在另外一个高度时再回过头来看下，可能会有新的理解。
更多prompt系列-OpenPrompt入门一
介绍此次开辟一个新的话题，叫做prompting learning。prompting learning常用于零样本、小样本领域，通过将下游训练数据转换成预训练模型任务，进行小样本微调或者零样本进行预测。 之前在UIE-事件提取中也有涉及prompt，但是UIE的做法是构造prompt输入，再和原句一起微调模型，完成提取任务。那这里我们来看看OpenPrompt是怎么做的。 关于OpenPrompt，此处不做过多介绍，请直接看官网。 官方有张图阐述了OpenPrompt的架构，请看下图。 下面通过官方示例来说明它的工作原理。 主要模块介绍1. Template这个从网上一搜prompting learning，不可避免搜到template，这个是将下游训练数据通过template转换成符合预训练模型任务的..
更多Sublime Text4 4126 安装激活
介绍此教程用于Windows 下Sublime Text4 4126版本的安装和激活。官网： https://www.sublimetext.com下载地址https://download.sublimetext.com/sublime_text_build_4126_x64_setup.exe激活安装之后，使用sublime text 打开安装目录下的sublime_text.exe文件。搜到到8078 0500 0f94 c1更改为c640 0501 4885 c9然后另存到其他路径，然后关闭sublime text，将原sublime_text.exe进行替换即可。输入激活码（理论不需要）打开Sublime text，点击菜单栏-–>Help—>Enter License输入下列激活码即..
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一种英雄联盟召唤师战力值算法
研究如何计算一个玩家在对局开始前的战力值TL;DR一个玩家的战力值由排位分，游戏分，英雄分加其他分数组成。前言最近尝试计算出对局开始时一个玩家的战力值，顾名思义就是用数值描述这个玩家的能力。初步得出基于排位分 + 游戏分 + 英雄分 + 其他因素的计算公式。排位分段位越高的玩家自然表示能力越强，排除代练，买号，代打等情况。以前的 Rank 分就是说明，不过现在 Rank 分被段位取代了，所以这里的排位分模拟 Rank 分。排位分是一个玩家的基础分数，是决定玩家战力高低的根本，没有定级的玩家会有一个默认分数。一种情况是以前的段位比现在高，但是本赛季还没有达到之前的段位，这种情况下会补偿一些分数，表示当前段位不是真实实力。另一种情况是以前最高段位比现在低，说明当前的实力上升，这种情况会取当前段位作为计算基础。..
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ELK Stack 安装教程，RHEL及衍生系统。
介绍“ELK”是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。目前最新的名字叫 Elastic Stack 是 ELK Stack 的更新换代产品。（增加了Beats）注意：本文章主要用于syslog类型的日志收集，取消ES的加密访问是为了方便接入frostmourne进行日志告警。安装环境系统： AlmaLinux 9 （关闭SE Linux）软件版本，使用E..
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CTF | 2022 网鼎杯初赛 青龙组 WriteUp
引言 2022 第三届 网鼎杯 网络安全大赛 “网鼎杯”是迄今为止全球规模最大、覆盖面最广的国家级网络安全赛事，被称为网络安全“奥运会”，目前已成功举办两届。2018年第一届“网鼎杯”在北京举办，吸引了来自全国14大关键领域，3200多家单位的7008支队伍、22455人参赛，创当时规模之最；2020年第二届“网鼎杯”在深圳举办，来自全国14大关键领域，6000多家行业单位的14724支战队、50165人线上参赛，2000人超大规模同场竞技、现场空前呈现，为业界呈现了一场全球最大规模的国家级网络安全赛事。 第三届“网鼎杯”在前两届基础上提档升级，由公安部指导，“政产学研用”各领域权威共襄盛举，打造最大规模最高水平的国家顶级赛事。本届大赛以“数字未来，共同守护”为主题，号召各行业各领域共同防御网络威胁，筑..
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