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作者:mzlogin专栏:即可科技 最近开始学习后台开发,虽然与我以前从事的 Android 开发一样都是使用 Java 语言,但是技术栈完全不同,有太多的必备的「新」概念要去学习,而在对它们,以及别人写的代码有充分的了解之前,就可能会遇上这种一杯茶,一根烟,一个 Bug 一天根本改不完的情况。 最近遇见的这个 Bug 是在修改项目遗留的问题时偶然发现的,简而言之就是这样: 服务 A 在从外界接收到推送的一条数据后,将数据插入到库里,然后通过 MQ 推送一条消息给 服务 B,服务 B 会根据收到的消息进行一些处理,其中包括远程调用 服务 A 的方法去查询这条数据,但是在测试环境总是报查询不到这条数据。 遇到问题之后,先进行了一些排查: 怀疑传参或者数据插库没有成功,于是将查询参数打印出来,手动复制参数到库里去查——有数据; 怀疑实际执行的 SQL 有问题,于是请同事帮忙配置 MyBatis 在日志里输出 SQL,原样复制出来去库里查——有数据; 在本地连接测试环境数据库,代码里下断点调试——能正常取到数据; 纳闷了一阵以后,继续排查: 怀疑测试环境程序数据库连接有问题,于是测试了一些其它查库的功能——数据正常; 怀疑测试环境的包有问题,于是请运维同事将 jar 包从容器里拷贝下来,核对配置——没问题; 怀疑测试环境远程调用失败了,于是在远程调用处加日志——没有异常; 怀疑测试环境注册了多余的 服务 A 的节点,于是去 Dubbo Admin 里核对节点——数量正常,网段正常; 怀疑测试环境的部署的 服务 A 的某个节点部署有问题,于是请运维同事一个一个 telnet 上去手动执行远程调用——能正常取到数据; 在一条失败 case 之后,马上向 服务 B 手动再次推送相同的消息——能取到数据; 直到我终于留意到一个现象:从日志来看,服务 A 插库与 服务 B 远程调用 服务 A 的方法的时间只相差 1 毫秒。会不会是一切发生得太快了,库里还查不到刚刚写入的数据?抑或者查询的时候插库还根本没有生效? 带着这个疑惑我终于认真去看插库并发消息那块的代码了,于是就看到这样一段代码: @Override @Transactional(...) public boolean doSomething() { ... // 插入数据 // 发送消息 ... } 是的没错,插入数据和发送消息写在了一个事务里面。虽然我对数据库了解不多,但对事务的特性还是有所了解——发送消息的时候,数据库里确实还没有刚刚插入的数据,事务提交后才会生效,也就是说,服务 B 收到消息后远程调用回 服务 A想查找刚刚插入的数据,能否查到全凭运气,取决于此时事务已经执行完。 问题时序示意: 要确保消息发出时数据库里已经存在数据了也很简单,将事务粒度控制一下,只包含插入数据这块即可,插入成功了再发送消息。 @ Override public boolean doSomething() { … // 事务开始 // 插入数据 // 事务结束 if (插入数据成功) { // 发送消息 } ... } 正常时序示意: 总结: 在理解别人写的逻辑的时候不要做预设,你认为别人不可能犯如此低级的错误而直接排除在外的情况,可能恰好是问题所在; 在排查可能是时序导致的问题时,少用断点调试,用日志更合适; 本地调试时尽量将场景模拟完整一点,从中途某一环开始则有可能越过问题触发条件而无法复现。
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谈到人像抠图想必大家都不陌生。在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影,它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来,实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等,进一步提升视觉应用体验。 高精度的实时人像抠图模型一直是学术和产业界研究的重点,为此PaddleSeg团队开源了多场景覆盖的PP-HumanSeg人像系列模型: PP-HumanSeg提供了3个高精度的人像分割模型: 有应用于服务端GPU部署的PP-HumanSegl模型,有适用于移动端的轻量PP-HumanSegm模型,还有能够在浏览器部署的超轻量模型PP-HumanSegs模型。 提供了完善的服务端、移动端、Web端部署文档,尤其是Web端提供了产业级的实时人像分割解决方案。 近期“百度视频会议”也上线虚拟背景功能,支持用户在视频会议时进行人像背景切换。这个功能正是基于PP-HumanSeg提供的超轻量的PP-HumanSegs来实现。通过 Padddle.js实现了在Web端部署,直接利用浏览器的算力进行实时人像抠图,效果受到一致好评! 模型性能如此之好,是不是迫不及待地想知道如何实现的? 大规模数据合成和数据增强 在训练集里有各种比例的图片,有横屏的,有竖屏的。如果直接使用缩放变形等数据增强方式,会直接导致形变失真,反而不会提升精度。针对此类问题,采用维持图像纵横比缩放、Padding补齐等方式缩放图像达到原图比例。通过这些方式处理后图像不会失真,训练精度也得到了提升。 针对人像标注样本少的问题,使用标注信息和背景图合成的方式进行数据生成,数据量的扩充提升了模型的精度。 轻量级网络设计方式 对于移动端和网页端的人像分割,一个高效的轻量级网络必不可少,在这里为大家总结了一些轻量化关键设计方法。 关键一:深度可分离卷积 深度可分离卷积是一种卷积分解方式,将普通卷积分解为Depthwise Convolution和Pointwise Convolution,主要目的是减少计算量和参数量,此方式已被广泛应用在轻量级卷积网络中。 关键二:Channel Shuffle(通道洗牌) 在深度可分离卷积中用到的Depthwise Convolution会将所有的channel分组,每个channel分为一组,这就导致组与组之间无信息交换。Channel Shuffle通过对group convolution之后的特征图进行“重组”,可以保证接下了采用的group convolution输入来自不同的组,因此信息可以在不同组之间流转。 关键三:Skip-connection(跳跃连接) 对于分割任务,空间域信息非常重要。主流的分割网络均采用encoder-decoder结构。网络的encoder部分通过下采样层把特征图分辨率降得非常小,这一点不利于精确的分割mask生成,通过skip-connection跨层连接编码器和解码器,更利于生成精细的mask。Skip-connection直接复用encoder的特征,几乎不增加计算量,性价比非常之高! 关键四:上采样方法 Decoder的主要目的是将低分辨率信息的特征恢复到高分辨率。为了实现这个目的就需要上采样。常用的上采样方式有四类:转置卷积、反池化、插值、亚像素卷积。 当使用转置卷积进行上采样的时候,容易出现棋盘效应(左图肩膀处)。开发团队为平衡计算量、显存占用和效果,最终采用深度可分离卷积+双线性插值,在保持高效计算的同时解决了棋盘效应问题。 综合考虑上述四个关键,开发团队设计了Web端超轻量级模型PP-HumanSegs。 优化损失函数解决类别不均衡 人像在整张图片中所占的比例往往较小,存在前景背景类别占比不均衡的问题。常用的Cross Entropy Loss会公平处理正负样本,当出现正样本占比较小时,就会被更多的负样本淹没。通过改变损失函数,使用Lovasz loss来降低正负样本不均衡的问题。 光流后处理优化 视频分割存在一个问题:视频帧间不连贯,边缘部分闪烁严重,为此研发团队利用时序信息结合光流法,对分割结果进行优化。采用光流解决方法,将光流预测结果与分割结果进行融合,这样就可以参考上一帧的运动信息,使得前后帧变换相对更加稳定,减少边缘的闪烁。 原图(左) 未加光流效果(中) 加光流效果(右) 心动不如行动,大家可以直接前往Github地址获得完整开源项目代码,记得Star收藏支持一下哦: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg 百度AI开发者社区https://ai.baidu.com/forum ,为全国各地开发者提供一个交流、分享、答疑解惑的平台,让开发者在研发路上不再“孤军奋战”,通过不断地交流与
测试case 准备测试Mock数据 我目前是本地调试的版本是 5.7.22 mysql> \s -------------- mysql Ver 14.14 Distrib 5.7.22, for
数据库客户端包安装 mysql(mariadb)头文件 openGauss 源码编译开启 enable_mysql_fdw 需要依赖头文件 mariadb_com.h。
主题二:青云的设计理念以及架构实践 青云副总甘泉主要涉及到两点,第一点就是为什么要做 QINGCLOUD,第二点是怎么做 QINGCLOUD。甘泉的 PPT 全部为英文,建议大家结合视频一起观看。
所以说一个好的索引对数据库系统尤其重要,今天来说说MySQL索引,从细节和实际业务的角度看看在MySQL中B+树索引好处,以及我们在使用索引时需要注意的知识点。
MySQL的Hash Join是什么? 在MySQL 8.0中新增的 Hash Join 算法是一种用于多表连接的算法。