进而保证 K8s 各个组件中数据的最终一致性。etcd 的实现方式与瓶颈etcd 本质上是一种主从架构的强一致、高可用分布式 KV 存储系统:* 节点之间,通过 Raft 协议进行选举,将操作抽象为 log 基于 Raf... etcd 并不是一个专门为 K8s 设计的元信息存储系统,其提供的能力是 K8s 所需的能力的超集。在使用过程中,其暴露出来的**主要问题**有:* etcd 的网络接口层限流能力较弱,雪崩时自愈能力差;* etcd 所采用的是单...
落在一个什么区间**内,才能断定**是否按照设定概率进行**呢?本文将以二项分布作为研究手段,分两种情况求解此类问题的置信区间范围,并结合实际案例进行分析。二、背景某一天,测试同学在验证一个接口时遇到了一个问题。该接口设定为50%概率触发,测试同学写了自动化脚本进行多次调用。但是问题来了,他并不知道应该调用多少次,然后落在一个什么区间内才算测试通过。极大的扩大样本容量,然后给一个模糊的范围边界确实能解...
上图是火山引擎点播端到端的音视频解决方案架构图。点播端到端一般指视频从上传到播放所经历的全链路技术解决方案,涉及的主要技术模块包括 **上传 SDK** 、 **视频处理与管理** 、 **CDN 分发** 以及最终播放端... 对应的用户行为一般是快速滑动,这时视频还没有加载完,用户不感兴趣就快速滑走了。* **70ms 到 200 ms** 左右整体数据非常平稳,在这个区间内,起播等待时长的增长对于用户的影响程度基本一致,说明用户的等待容忍度...
#在影像上绘制矩形边界框 x, y, w, h = annotation cv2.rectangle(annotated_image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) return annotated_image#预处理def preprocess_image(image): #使用高斯滤波去噪 denoised_image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #将像素值映射到[0, 1]范围 normalized_image=cv2.normalize(denoised_image,None,0,1,cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.C...
是日常产品的迭代从始至终的缩影,通过制定优化目标、关联AB实验和自动效果跟踪,帮助用户更好的制定业务目标、设计实验、跟踪最终效果,查看帮助文档:优化计划 推送实验全量发布 推送实验做完后,可以选择优胜组进行全... 资产范围:用户在平台创建的所有内容 指标管理:指标权限管理新增“私有指标”、“公共指标”配置项。 指标默认为「公共指标」,当前集团可访问该应用的用户对该指标拥有「查看权限」。当前集团当前应用的集团管理员、...
落在一个什么区间**内,才能断定**是否按照设定概率进行**呢?本文将以二项分布作为研究手段,分两种情况求解此类问题的置信区间范围,并结合实际案例进行分析。二、背景某一天,测试同学在验证一个接口时遇到了一个问题。该接口设定为50%概率触发,测试同学写了自动化脚本进行多次调用。但是问题来了,他并不知道应该调用多少次,然后落在一个什么区间内才算测试通过。极大的扩大样本容量,然后给一个模糊的范围边界确实能解...
不一定是本人创建的圈选事件。 圈选事件删除后无法恢复,您可以再次创建相同事件名称的圈选事件。 数据治理 优化 新增校验规则时,对于事件属性校验、用户属性校验的配置,枚举、正则匹配、区间校验、包含校验类的... 在拉下框中配置数据管理的可编辑的细节。 分析工具产品模块 更新类型 更新说明 事件分析等分析工具 功能优化 动态圈选:使用分析工具时,动态圈选时支持选择CDP的人群包。 属性分组:使用分析工具进行分析时,...
本模型可以检测图像中一个或多个车辆,并给出每个车辆对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参考 PP-Vehicle 车辆跟踪模块。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。 框架本模型是 ONNX 格式的模型。 输入名称 类型 形状 转换形状 格式 image FP32 1, 3, 640, 640 - None scale_factor FP32 1, 2 - None 输入说明: 本模型只支持同时输入一张图像。输入的是一个 RGB...
并给出每个车辆对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参考 PP-Vehicle 车辆跟踪模块。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。 框架本模型是 PaddlePaddle 格式的模型。 输入名称 类型 形状 转换形状 格式 image FP32 1, 3, 640, 640 - None scale_factor FP32 1, 2 - None 输入说明: 本模型只支持同时输入一张图像。输入的是一个 RGB 图像,尺寸为 640 × 640 × ...
上图是火山引擎点播端到端的音视频解决方案架构图。点播端到端一般指视频从上传到播放所经历的全链路技术解决方案,涉及的主要技术模块包括 **上传 SDK** 、 **视频处理与管理** 、 **CDN 分发** 以及最终播放端... 对应的用户行为一般是快速滑动,这时视频还没有加载完,用户不感兴趣就快速滑走了。* **70ms 到 200 ms** 左右整体数据非常平稳,在这个区间内,起播等待时长的增长对于用户的影响程度基本一致,说明用户的等待容忍度...
#在影像上绘制矩形边界框 x, y, w, h = annotation cv2.rectangle(annotated_image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) return annotated_image#预处理def preprocess_image(image): #使用高斯滤波去噪 denoised_image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #将像素值映射到[0, 1]范围 normalized_image=cv2.normalize(denoised_image,None,0,1,cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.C...
动图截帧:智能模式:从动图首帧开始逐帧检测当前帧亮度是否大于 80,并最终返回第一个亮度大于 80 的帧。 全局最优:从动图首帧开始逐帧检测并返回亮度最大的一帧。 超时时间:指定处理超时时间,若在指定时间范围内处... 将按照各个方向的中心为原点扩展边界。裁剪边界的宽高值,默认为 0。当图片小于设置的裁剪宽高时,裁剪失效。 自定义:您需要设置裁剪边界左上角和右下角的坐标。支持 URL 动态传参。 定向裁剪:根据裁剪原点位置和宽高...
本模型可以检测图像中一个或多个行人,并给出每个行人对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参考 PP-YOLOE Human 检测模型。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。 框架本模型是 ONNX 格式的模型。 输入名称 类型 形状 转换形状 格式 image FP32 1, 3, 640, 640 - None scale_factor FP32 1, 2 - None 输入说明: 本模型只支持同时输入一张图像。输入的是一个 RGB...