tracker

　　众所周知，如果要用Python做一些桌面WIN32应用的自动化工作，就需要用到著名的pywin32尤其是其中的win32com.client模块，pywin32的安装不能直接通过pip install方法，奉上pywin32的官方github链接：https://github.com/mhammond/pywin32/releases。选择与桌面系统版本、python版本对应的版本安装即可： 如果一切正常，在Ipython中导入该模块时不会报异常！如： In [1]: import win32com.client 接下拉就是建立与sap GUI的连接,如下： 1 SapGuiAuto = win32com.client.GetObject( " SAPGUI " ) 2 if not type(SapGuiAuto) == win32com.client.CDispatch: 3 return 4 5 application = SapGuiAuto.GetScriptingEngine 6 if not type(application) == win32com.client.CDispatch: 7 SapGuiAuto = None 8 return 9 10 connection = application.Children(0) 11 if not type

养成习惯，先赞后看！！！！ 分布式文件存储系统fastdfs安装步骤 1.将压缩包上传到opt目录下 2.解压该文件 3.编译文件 3.1安装**libfastcommon** 3.2上传文件到/usr/local目录下并解压 3.3进入解压好的文件夹下，开始编译 3.4编译并安装 4.重新编译安装我们的文件 5.将conf配置目录下的所有文件都拷贝到/etc/fdfs 6.配置/etc/fdfs目录下的tracker.conf,该文件主要就是设置软件数据以及日志目录 7.配置storage.conf文件，该文件主要就是存储文件 8.配置fdfs_storaged和fdfs_trackerd的启动服务 9.测试文件上传服务 1.将压缩包上传到opt目录下 2.解压该文件 cd / opt tar - zxvf FastDFS_v5 . 05. tar . gz 3.编译文件 cd FastDFS . /make . sh 如果出现下面的错误，那么我们需要先安装这个环境 libfastcommon 3.1安装 libfastcommon 3.2上传文件到/usr/local目录下并解压 tar - zxvf libfastcommonV1 . 0.7 . tar . gz 3.3进入解压好的文件夹下，开始编译 cd libfastcommon - 1.0 .7 . /make .

本文盘点CVPR 2020 所有目标跟踪（ object tracking ）相关论文，总计 33 篇，因为跟踪相关的技术很多，这里单指具体目标的跟踪，不涉及点的跟踪（如人体关键点跟踪，会另有总结）。 最大的特点是目标跟踪技术正在向目标的像素级跟踪（video object Segmentation 视频目标分割）发展，有7篇相关文献；另外更加实用的多目标跟踪（ Multi-Object Tracking ）也很受关注，有7篇文章；大家常见的单目标跟踪有10篇，自动驾驶中3D目标跟踪有3篇，其他细分的跟踪详见下文。 值得一提的，33篇文章中 21 篇已经开源或者准备开源，感谢这些开发者～ 已经开源代码的论文，把代码地址附上了。 大家可以在： http://openaccess.thecvf.com/CVPR2020.py 按照题目下载这些论文。 多目标跟踪 [1]. How to Train Your Deep Multi-Object Tracker 作者 | Yihong Xu, Aljosa Osep, Yutong Ban, Radu Horaud, Laura Leal-Taixe, Xavier Alameda-Pineda 单位 | 慕尼黑工业大学等 代码 | https://github.com/yihongXU/deepMOT [2]. Learning a

Centos7 上安装 FastDFS 1、安装gcc（编译时需要） FastDFS是C语言开发，安装FastDFS需要先将官网下载的源码进行编译，编译依赖gcc环境，如果没有gcc环境，需要安装gcc yum install -y gcc gcc-c++ 2、安装libevent（运行时需求） 若安装了桌面图形界面，就不需要安装；FastDFS依赖libevent库； yum -y install libevent 3、 安装libfastcommon 　libfastcommon是FastDFS官方提供的，libfastcommon包含了FastDFS运行所需要的一些基础库。 （1）上传 libfastcommonV1.0.7.tar.gz到Centos机器上； （2）将 libfastcommonV1.0.7.tar.gz解压至/usr/local/下： tar -zxvf libfastcommonV1.0.7.tar.gz -C /usr/local/ （3）切换目录到：/usr/local/libfastcommon-1.0.7/ 下，接着进行编译和安装； cd /usr/local/libfastcommon-1.0.7/ ./make.sh #编译 ./make.sh install #安装 安装后的截图： （4）libfastcommon安装好后会在/usr

1 、在 web 层，导入依赖： <!-- 整合FastDFS --> < dependency > < groupId > com.github.tobato </ groupId > < artifactId > fastdfs-client </ artifactId > < version > 1.26.1-RELEASE </ version > </ dependency > 2 、启动类中添加注解： @Import(FdfsClientConfig.class) @Import(FdfsClientConfig. class ) @SpringBootApplication public class TestApplication { ... } 3 、配置 application.yml： fdfs: so-timeout: 1500 connect-timeout: 600 pool: jmx-enabled: false thumb-image: width: 100 height: 100 tracker-list: 192.168.80.134:22122 4 、测试： @RunWith(SpringRunner. class ) @SpringBootTest public class MystoreProductWebApplicationTests {

官方文档：https://github.com/happyfish100/fastdfs-client-java 一、首先，maven工程添加依赖 <!-- fastdfs --> < dependency > < groupId > org.csource </ groupId > < artifactId > fastdfs-client-java </ artifactId > < version > 1.27-RELEASE </ version > </ dependency > 如果报错请参考 maven仓库有jar包还是报错怎么办？ 二、resources目录下添加fdfs_client.conf文件 前面使用nginx支持http方式访问文件，但所有人都能直接访问这个文件服务器了，所以做一下权限控制。 从来都是我能借用别人的图片，而别人借用我的图片不好意思不行！ FastDFS的权限控制是在服务端开启token验证，客户端根据文件名、当前unix时间戳、秘钥获取token，在地址中带上token参数即可通过http方式访问文件。 #################### FastDFS-Client Start #################### #默认值为30s connect_timeout = 10 #默认值为30s network_timeout =

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架 1、Hadoop v1 1.1 Hadoop v1 MapReduce 架构图 1.2 Hadoop v1 MapReduce程序的流程及设计思路 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job，job 的信息会发送到 Job Tracker 中，Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心，他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上，需要管理所有 job 失败、重启等操作。 TaskTracker 是 Map-reduce 集群中每台机器都有的一个部分，他做的事情主要是监视自己所在机器的资源情况。 TaskTracker 同时监视当前机器的 tasks 运行状况。TaskTracker 需要把这些信息通过 heartbeat 发送给 JobTracker，JobTracker 会搜集这些信息以给新提交的 job 分配运行在哪些机器上。上图虚线箭头就是表示消息的发送 - 接收的过程。 1.3 Hadoop v1 MapReduce程序问题 JobTracker 是 Map-reduce 的集中处理点，存在单点故障。 JobTracker 完成了太多的任务，造成了过多的资源消耗，当 map-reduce job

记录一个刚刚用本‘笨’办法解决的数据清洗和数据整理问题 前几天收到邮件，对之前我一篇论文的方法进行测试的时候有些疑问。我在复现的时候遇到了以下的问题： 我现在有三个结果，res1， res2 和 res3，他们的结构基本是一致的，都是两列： N8 N84 N18 N4 N22 N64 N10 N17 ... M0P1 M0P2 ... 如果不用 Python，只用 Excel， 如何找出三个结果中的重复值？（N2-N1视为与N1-N2等同） 我的笨办法（不用 VBA） 首先，分别按照编号大小左右排序，再从小到达按列排序，最后拼接字符串。然后只要找出三个结果中的重复值并高亮就行了。 首先，将数据清理一下。因为 M0P 开头的数据只有 M0P1 和 M0P2，我直接通过查找替换将所有 M0P1 换为 1001，M0P2换为1002（1001是因为N*中没有大于500的值，所以1001可以保证 unique）。 然后，我们将第二列向右移动一列，因为空出的这一列要放分列的输出。我们通过文本分列向导（数据->分列）将所有N*拆分成N和数字。如果选择按数据的“分隔符”进行拆分并将N设置为分隔符，则可以直接提取数字（这个在窗口预览的时候就能看到。具体可以参考 微软的这个教程 ）。由于之前已经把M0P*转换为数字了，所以分列后这些1001、1002不会动；对于这两列，我们分别进行分列操作

机房停电，ceph启动出现问题： [root@node1 my-cluster]# systemctl restart ceph.target Failed to stop ceph.target: Transaction order is cyclic. See system logs for details. See system logs and 'systemctl status ceph.target' for details 怎么解决呢？不知道，最后一顿捣鼓，他自己好了。但是并不知道他为什么好了。也什么都没干。 捣鼓的步骤如下： 查看/var/log/ceph/ceph.log说是osd超时，看一下日志报的osd连接的端口对方不存在。 [root@node1 my-cluster]# systemctl restart ceph-osd@0 [root@node1 my-cluster]# systemctl restart ceph-mon@node1 结果都报同一个错误。 是不是重启间隔太短，导致出问题？改下service文件 vim /etc/systemd/system/ceph-mon.target.wants/ceph-mon\@node1.service 把StartLimitInterval改成1min。 其他几个模块类似。 重新试，结果还是报

CEPH 14.2.9(nautilus)手动安装遇到的问题及解决方法 "Error ERANGE: pg_num 800 size 2 would mean 2112 total pgs, which exceeds max 750 (mon_max_pg_per_osd 250 * num_in_osds 3)" 官网有人说是BUG( https://tracker.ceph.com/issues/22735 ),有两种解决方式，一种覆盖配置，另一种减小创建pool时的pg数。 我选择的是覆盖配置。 $ vim /etc/ceph/ceph.conf [global] 。。。省略 mon_max_pg_per_osd = 2000 。。。省略 2." 3 monitors have not enabled msgr2" 按步骤配置好ceph-mgr( https://ceph.readthedocs.io/en/latest/mgr/administrator/#mgr-administrator-guide ) 也就是下面两个命令，name是自己定的 # ceph auth get-or-create mgr.$name mon 'allow profile mgr' osd 'allow *' mds 'allow *' # ceph-mgr -i $name 然后执行