Linux下配置端口SR-IOV——从服务器开启此功能，到创建SR-IOV接口，再到虚机引用该接口，每一步都很详细，降低踩坑概率，值得参考！

华为ensp sr-mpls be配置，直接导入ensp使用。 拓扑和说明：https://blog.csdn.net/qq_33681684/article/details/123776464

在PostgreSQL中保存和还原查询计划 基本原理 sr_plan看起来像Oracle Outline系统。 它可以用来锁定执行计划。 如果您不信任计划者或不能制定更好的计划，则很有必要。 编译安装 make USE_PGXS=1 make USE_PGXS=1 install 并修改您的postgres配置： shared_preload_libraries = 'sr_plan' 用法 在数据库中安装扩展： CREATE EXTENSION sr_plan; 如果要保存查询计划，则必须设置变量： set sr_plan . write_mode = true; 现在，所有后续

-Ways WinHex，全球知名的计算机取证及数据恢复软件，十六进制编辑器和磁盘编辑器。这款专业十六进制编辑器，用于取证搜集、数据恢复、文件分析和编辑、底层数据处理和安全领域收集文件报告。使用它可以检查修复各种文件、硬盘及内存卡等损坏造成的数据丢失等问题，编辑修改Hex与ASCII编码，多文件搜索与替换，磁盘扇区 (支持FAT16、FAT32和NTFS）自动搜索编辑，文件比对和分析，RAM编辑工具等。

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尽管使用更快更深的卷积神经网络在单图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破，但一个核心问题仍然很大程度上未解决：当我们在大的升级因子上超分辨时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨率方法的行为主要由目标函数的选择驱动。近期工作主要集中在最小化均方重建误差。由此产生的估计具有高峰值信噪比，但它们通常缺乏高频细节，并且在感知上它们不能满足在较高分辨率下预期的保真度的感觉上不满意。在本文中，我们提出了SRGAN，一种用于图像超分辨率（SR）的生成对抗网络（GAN）。据我们所知，它是第一个能够推断4倍放大因子的照片般逼真的自然图像的框架。为实现这一目标，我们提出了一种感知损失函数，它包括对抗性损失和内容丢失。对抗性损失使用鉴别器网络将我们的解决方案推向自然图像流形，该网络经过训练以区分超分辨率图像和原始照片真实图像。另外，我们使用由感知相似性驱动的内容丢失而不是像素空间中的相似性。我们的深度残留网络能够在公共基准测试中从严重下采样的图像中恢复照片般逼真的纹理。广泛的平均意见得分（MOS）测试显示使用SRGAN在感知质量方面获得了巨大的显着提升。使用SRGAN获得的MOS分数比使用任何

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