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flink-restApi项目应用
场景：flink1.14.0 通过restApi操作flink集群（standalone），能力有限，目前的项目使用Flink比较原始 官网的restApi文档真的写的一塌糊涂，传参和返回结果示例，请求路径（占位符用冒号表示），明显不是搞web项目的人写的 这里只记录几个重要的，以及常用的，flink webUI上可以直接进行各种操作，只要【pytorch】（断点）继续上次训练
every blog every motto: You can do more than you think. 0. 前言 训练过程中，停止，后续接着训练 1. 正文 1.1 保存信息 每个eopch以后需要保存后续接着训练的信息，信息包括，model、optimizer、epoch for epoch in range(start_epoch,end_epoch): for iter ,data in enumeratetf2运行YOLOv4(tflite)
原工程为 https://github.com/hunglc007/tensorflow-yolov4-tflite 不过我运行时发现一个bug，就是在OpenCV画框时，浮点型会报错，所以就修复了一下，工程为：https://github.com/moneypi/tensorflow-yolov4-tflite 要注意的几点，一个是该工程是建议使用 Tensorflow 2.3，确实如此，如果codeforces 1453D. Checkpoints
传送门 （别人翻译的）题目大意：需要设计一个游戏关卡，由01字符串组成1表示存档点0表示普通关卡，规定每一步可以从第\(i\)个关卡前进到第\(i+1\)个关卡，不过有\(\frac{1}{2}\)的概率会成功，剩下\(\frac{1}{2}\)的概率会失败，失败的话会返回最近的存档点重新开始，现在问如何设计关卡，可以使得