从NLP Transformer中借鉴而来的视觉 Transformer 在使用大规模监督数据或某种形式的协同监督（例如教师网络）进行预训练时已被证明是有效的。这些经过监督预训练的视觉Transformer在下游任务中通过最小的改动就能取得出色的结果。 随着监督预训练（SP）和自监督预训练（SSP）在下游应用（如分类、定位、分割等）之间的性能差距逐渐缩小，自监督学习（SSL）在计算机视觉领域正逐

f2fs为了保护元数据的有效性及可恢复性，每个无数据区域均包含两个复本，如两个super block， 两个check point segments, 对于nat及sit area，同样也包含两份。 对于nat area的存储方式，一直以来，都以为是先存一份，再存储另一份，类似于这种结构： 所以，对于current_nat_addr函数，一直无法理解代码实现的原理是什么。 今天偶然看了一

SIT模块不仅支持IPv6-over-IPv4封装，还支持IPv4-over-IPv4和MPLS-over-IPv4封装报文，其中IPv4-over-IPv4与IPIP隧道功能相同。对于控制接口，注册了每个网络命名空间处理结构sit_net_ops和netlink处理接口sit_link_ops。 static int __init sit_init(void){ int err;pr_in

通常可使用ip命令创建sit隧道设备，如下： # ip tunnel add sit1 mode sit remote 192.168.20.1 local 192.168.20.5## ip link5: sit0@NONE: <NOARP> mtu 1480 qdisc noop state DOWN mode DEFAULT group default qlen 1000link/s

Linux隧道sit（Simple Internet Transition），配置环境如下： |----------| |----------|| | ens33 ens33 | || Client |----------------------

目录 一、springboot的profile配置profile多配置文件 二、maven的profiles策略 我们在使用spring的时候，一般都会有不同的环境需要部署：开发环境、测试环境和验收环境，而不同的环境则会有不同的配置，比如数据库ip。解决这个问题，我所熟悉的有两种策略： springboot的profile参数配置pom文件的resource & profile