安装 memcached yum install -y memcached #启动memcached服务，端口11211，以nobody身份启动，-d后台模式运行 memcached -p11211 -u nobody -d #将自己的IP设为灰度测试的IP telnet 127.0.0.1 11211 set 119.32.216.122 0 0 1 1 quit 安装 memcached for lua wget https://github.com/openresty/lua-resty-memcached/archive/v0.11.tar.gz tar -zxvf v0.11

延迟的Voxel阴影可实现实时全局照明 目录 有关此技术的同行评审发表论文可以在这里找到： 我的论文可以在这里找到（西班牙语）： : 对于3D应用程序中的实时渲染，计算间接照明是一个充满挑战的复杂问题。 这种全局照明方法利用输出辐射的简化版本和存储在体素中的场景实时计算间接照明。 总览 延迟体素着色是受体素圆锥体跟踪和延迟渲染启发的四步实时全局照明技术。 这种方法使我们能够获得大量间接照明效果的精确近似值，包括：间接漫射，镜面反射，混色，发光材料，间接阴影和环境光遮挡。 包含此技术的步骤如下所述。 技术概述 1.体素化 第一步是对场景进行体素化，我的实现是对场景的反照率，法线和发射体素进行体素化以近似发射材料。 有关3D纹理这个保守的体素化和原子操作所描述的使用。 ... layout (binding = 0 , r32ui) uniform volatile coherent uimage3D voxelAlbedo; layout (binding = 1 , r32ui) uniform volatile coherent uimage3D voxelNormal;

matlab潮流计算含代码线路中断分布因子-LODF基于用户给定的分支中断数目-功率流- 项目博客文章链接在这里： 该项目需要使用快速解耦的XB版本根据用户给定的分支中断数来计算线路中断分布因子（LODF）。 LODF值用于基于偶发事件之前的事前分支流量和基本分支流量来估计事后事件分支流量。 将MW和MVA流量的AC功率流与DC方法进行比较。 在同一WinZip文件中提供了源代码，用于计算LODF值和近似的偶发事件后分支流。 结论： 我通过编写代码来确定摆动总线来开始程序流程，因为它在计算线路中断分布因子并简化B素数矩阵方面起着重要的作用。 主程序打印出每个分支号的清单，从总线到总线，并要求用户输入分支中断号。 该程序将仅测试4、5、6、7、8或9上的分支中断，并循环搜索更多请求，直到用户输入可接受的数字为止。 在为分支中断选择了选定的分支编号之后，将wcc9bus分支数据复制到新矩阵，并删除分支中断的相应行。 然后从缺少分支中断行的新分支矩阵形成B-素数矩阵。 然后，主程序调用LODF函数。 给定分支中断，wcc9bus分支数据和B-素数矩阵，LODF函数（computeLODF.m

之前，我曾自己搭建过Wordpress，只不过那时候用的是第三方的虚拟主机，一台机器上可能有几十个网站。那时候的虚拟机还没做到物理层面的隔离，一个网站占用资源可能会导致所有网站宕机。 最近尝试了下在阿里云ecs上搭建了独立的wordpress，记录下搭建的过程。 原先我想尝试使用apache作为wordpress的容器，用nginx作为反向代理直接代理到apache。但是在我使用了apache后，发现了一个问题，直接使用nginx作为反向代理，转到apache后，url伪静态貌似无法访问，好像需要对每一个url进行nginx的location配置，感觉太过麻烦，就放弃了。 当然也有可能有其他解

本文实例讲述了python实现的分析并统计nginx日志数据功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 利用python脚本分析nginx日志内容，默认统计ip、访问url、状态，可以通过修改脚本统计分析其他字段。 一、脚本运行方式 python count_log.py -f med.xxxx.com.access.log 二、脚本内容 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- """ 1.分析日志，每行日志按空格切分，取出需要统计的相应字段，作为字典的key，遍历相加 2.使用到字典的get方法，通过定义默认值，避免miss key的错误 3.使用

sklearn(scikit-learn)是python机器学习常用的第三方模块，是一个开源的机器学习库，它支持监督学习和非监督学习。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用工具提供了各种工具。sklearn对机器学习的常用算法进行了封装，包括回归、降维、分类、聚类等。对于以下的机器学习分类实践所用到的函数及方法进行说明。 1.np.c_[ ]和np.r_[ ]的用法解析 >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>>

承接之前写的“机器学习之线性模型”的那篇文章，这里运用逻辑回归模型实现对文本的一个大体分类，目的是进一步熟悉逻辑回归的运用和sklearn工具包的使用，理解各参数代表的含义，并没有特意做数据处理、特征工程和模型优化方面的考虑来提高准确度。 数据来源于：https://www.dcjingsai.com/common/cmpt/“达观杯”文本智能处理挑战赛_赛体与数据.html 也可以通过如下网盘下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1P67-jvrI2IhZtsWEQWtwkg 提取码：5uvx 题目说明 题目的详细说明可以去赛题官网查看，这里简单描述下： 官方赛道给出

前因 搭建一个网站传统的方法是使用一个web服务器去解析文件入口文件，如使用Nginx,Apache解析到对应的入口文件，但是随着技术的发展，一些语言可以自己起一个web服务，如Node,PHP,使用开发语言启动一个web服务默认只能在本地访问，如http://localhost:8000/ http://127.0.0.1:8000/ 但是在Centos里面做开发调试环境，测试是用window的浏览器的，所以要用一个中间的web服务器做端口映射 Nginx端口映射配置 server { listen 80; server_name rbac.dev-lu.com; #

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今天来尝试使用 esp-idf 编译并烧录固件至 ESP32-S2。官方教程如下：ESP32-S2 快速入门。本文将基于旧版 esp-idf 来进行 git 更新，环境配置等操作后再编译烧录程序至 ESP32-S2。 1. 使用 git 更新 esp-idf 至最新版本 首先需要进入到 esp-idf 目录下，然后进行 分支切换 与 版本更新，如下： cd ~/esp/esp-idf git checkout master git pull git submodule update --init --recursive 这样 esp-idf 就是与官方 github 同步的最新版了。可以