点击上方蓝色“后端开发杂谈”关注我们, 专注于后端日常开发技术分享nginx 日志配置实践access_log格式:access_logpath[format[buffer=size][gzip=[level]][flush=time][if=condition]];access_logoff;位置: http, server, location, if in locat...

问题描述某局点客户想关闭BMC的https服务，只通过http的方式访问。在BMC的“配置”，"服务配置里"关闭掉了https服务告警信息退出bmc以后，重新输入bmc的ip地址发现bmc 的web界面无法打开，提示“无法连接”处理过程现场测试通过http://ip以及http://ip:80端口均无法的登录web页面尝试SSH，可以成功，通过查找命令在命令行界面上重新打开https服务以后，we

所谓单元测试(unit testing)，就是对软件中的最小单元进行检查和验证，其一般验证对象是一个函数或者一个类。值得一提的是，虽然单元测试是开发者为了验证一段代码功能正确性而写的一段代码，但是我们写一个单元测试的出发点并不是针对一段代码或者一个方法，而是针对一个应用场景(scenario)，即在某些条件下某个特定的函数的行为。1.单元测试的必要性单元测试不但会使你的工作完成得更轻松，而且会令你

前言《设计模式自习室》系列，顾名思义，本系列文章带你温习常见的设计模式。主要内容有：该设计模式的详细介绍，包括： 引子，意图(大白话解释) 类图，时序图(理论规范)该模式的代码示例：熟悉该模式的代码长什么样子该模式的优缺点：不可以滥用模式该模式的实际使用案例：了解它在哪些重要的源码中出现过该系列会逐步更新于我的博客和公众号(博客见文章底部)也希望各位观众老爷能够关注我的个人公众号：后端技术漫谈，不

边缘计算通过将计算任务下沉到靠近数据源的设备，有效解决了云端计算的延迟和隐私问题。在自然语言处理领域，大语言模型（LLM）的推理任务面临着模型规模与边缘设备资源限制的矛盾。SLED框架创新性地采用推测解码技术，将计算任务分为边缘设备生成候选token序列和服务器验证两部分，既利用了边缘设备的分布式计算能力，又通过服务器的高性能硬件保障了输出质量。这种方案特别适合实时交互应用和隐私敏感场景，如智能客

逻辑综合作为数字电路设计的关键环节，其核心任务是将硬件描述语言转换为优化的门级网表。传统基于AIG（AND-Inverter Graph）的方法虽然结构紧凑，但在执行refactor等优化操作时存在大量无效计算。通过引入机器学习技术，ELF创新性地实现了预测性剪枝和特征工程，构建仅325个参数的轻量级分类器，在EPFL基准测试中取得最高7.33倍加速比，同时保持面积变化小于0.08%。该技术采用6

逻辑综合作为数字电路设计的关键环节，其核心任务是将硬件描述语言转换为优化的门级网表。传统基于AIG（AND-Inverter Graph）的方法虽然结构紧凑，但在执行refactor等优化操作时存在大量无效计算。通过引入机器学习技术，ELF创新性地实现了预测性剪枝和特征工程，构建仅325个参数的轻量级分类器，在EPFL基准测试中取得最高7.33倍加速比，同时保持面积变化小于0.08%。该技术采用6

开源技术作为现代软件开发的核心驱动力，通过社区协作模式加速技术创新。开放原子全球开源峰会作为国内顶级开源盛会，集中展示从操作系统、数据库到AI大模型、边缘计算等前沿技术。本次峰会特别设置开源硬件与嵌入式开发专题，涵盖STM32、鸿蒙等热门方向，并包含模型本地化部署等实战内容。开发者可通过技术论坛、代码诊所等特色活动，获取开源治理、工具链优化等关键知识。对于企业团队，了解开源组件合规使用和商业化路径

流形学习作为非线性降维的核心技术，通过揭示高维数据中的低维结构，在计算机视觉和机器学习领域具有广泛应用。其数学基础依赖于图拉普拉斯算子，该算子通过核函数构造邻接矩阵，离散化地近似流形上的拉普拉斯-贝尔特拉米算子。从技术原理看，图拉普拉斯算子能够编码流形的几何信息，包括黎曼度量和采样密度。在应用层面，这种特性使得算法能够有效处理人脸识别等高维数据问题。本文重点探讨了图拉普拉斯算子的可识别性问题，证明

虚拟染色技术是数字病理学中的重要研究方向，通过深度学习模型将常规H&E切片转化为特定标记的免疫组化图像。其核心原理是利用生成对抗网络(GAN)实现图像到图像的转换，结合病理基础模型提供的组织级语义指导。这项技术的工程价值在于显著降低免疫组化的时间成本和样本消耗，在临床辅助诊断、药物研发等领域具有广泛应用前景。UNIStainNet创新性地采用SPADE-FiLM混合调制架构，通过预训练的UNI模型