分布式loadrunner机器
分布式数据库测试
分布式数据库的测试涉及多个方面，因为它们需要在多个节点上运行、处理大量数据并保证数据一致性和可靠性。以下是测试分布式数据库时可以考虑的不同方向和方法： 功能测试： 基本功能测试：验证数据库的基本功能，如数据插入、查询、更新和删除操作是否正常工作。 事务管理测试：确保分布式事务在不同节点上的协调与管理 ......
docker构建机器学习计算环境并做无网络迁移
1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......
具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图
1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......
分布式存储ceph——（2）部署ceph
前言： 很多朋友想学ceph，但是开始ceph部署就让初学者举步为艰，ceph部署时由于国外源的问题（具体大家应该懂得），下载和安装软件便会卡住，停止不前。即使配置搭建了国内源后，执行ceph-deploy install 时又跑去了国外的源下载，很是无语呀！！！这样导致我们停下了学习ceph的脚步 ......
分布式存储ceph——（1）ceph 讲解
一、Ceph简介： Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的、分布式文件系统。ceph 的统一体现在可以提供文件系统、块存储和对象存储，分布式体现在可以动态扩展。在国内一些公司的云环境中，通常会采用 ceph 作为openstack 的唯一后端存储来提高数据转发效率。 Ceph项目 ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
云计算技术与应用 之 实验 10--分布式云计算部署
实验 10--分布式云计算部署 一、实验目的 掌握分布式云计算部署。 二、实验原理和内容 1.了解云解决方案； 2.了解 iaas、paas； 3.提交实验报告。 三、实验步骤 1.进入 win10 操作系统。 2.完成，步骤和结果如下： 3.完成，步骤和结果如下： 4.结果1，步骤和结果如下： 5 ......
云计算技术与应用 之 实验六-分布式文件系统算法—MapReduce
实验六-分布式文件系统算法—MapReduce 一、实验目的 掌握 MapReduce 算法的设计与实现。 二、实验原理和内容 1.原理： MapReduce 的核心思想是“分而治之”，也就是把一个大的数据集拆分成多 个小数据集在多台机器上并行处理。 一个大的 MapReduce 作业，首先会被拆分 ......
云计算技术与应用 之 实验 5-分布式文件系统并行编程— Producer-Consumer 模式
实验 5-分布式文件系统并行编程—Producer-Consumer 模式 一、实验目的 掌握并行编程 Producer-Consumer 模式的设计与实现。 二、实验原理和内容 原理： 系统有两类进程协作：Master 进程和 Worker 进程。Master 负责接收和分 配任务，Worker ......
云计算技术与应用 之 实验 4-分布式文件系统并行编程— Master-Worker 模式
实验 4-分布式文件系统并行编程—Master-Worker 模式 一、实验目的 掌握并行编程 Master-Worker 模式的设计与实现。 二、实验原理和内容 原理： 系统有两类进程协作：Master 进程和 Worker 进程。Master 负责接收和分 配任务，Worker 负责处理子任务。 ......
企业微信告警机器人配置说明
如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......
机器学习-决策树系列-简单决策树-26
目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......
简易机器学习笔记（六）不同优化算法器
前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......
机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
微软的一些公开课，Python、机器学习、SQL、AI，全部免费
大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......
Docker+SEATA+Nacos+SpringBoot实现分布式事务
Docker+SEATA+Nacos+SpringBoot实现分布式事务 1. 服务端 示例SEATA版本：1.6.1 1.1. 配置的创建 docker pull seataio/seata-server:1.6.1 # 这里的运行只是为了获取里面的配置，将配置拿出来到宿主机后进行配置再删除容器再 ......
01_机器学习概述
概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ，并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规 ......
Config：Spring Cloud分布式配置组件
Config：Spring Cloud分布式配置组件 问题总结 Spring Cloud Config? Spring Cloud Config工作原理？ Spring Cloud Config 的特点？ Config+Bus 实现配置的动态刷新？ 问题答案 Spring Cloud Config ......
认识机器学习【woodwhales.cn】
为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......
[go 面试] 为并发加锁：保障数据一致性（分布式锁）
原创 TimLiu 爱发白日梦的后端 2023-12-01 08:01 发表于广东 爱发白日梦的后端 专注 Go 语言领域的发展，学习成为更牛逼的架构师，日常分享 Go 语言、架构、软件工具的使用。 159篇原创内容 公众号 在单机程序中，当多个线程或协程同时修改全局变量时，为了保障数据一致性，我们 ......
履机乘变，轻舟便楫：源启分布式PaaS深度赋能企业级技术平台建设
导语 源启分布式PaaS平台围绕应用视角为用户提供应用运行的全生命周期管控能力，提供注册中心、服务路由、网关、服务治理等中间件技术支持，实现应用之间的联通，解决客户多厂商产品不兼容、产品组合不可选择、孤岛效应等问题，满足企业级应用集成需要，实现降本增效。 在《洞若观火，明察秋毫：源启一体化监控平台构 ......
机器学习之ML.NET
专有名词概念 标签（Labels）：预测列，需要预测的内容 特征（Features）：用于帮助预测标签的列 模型（Model）：模型是通过训练数据学习到的机器学习算法。它可以用来预测未知数据的标签 官方地址：ML.NET |专为 .NET 设计的机器学习 (microsoft.com) 准备环境 必 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 1-3 分布式系统的瓶颈以及zk的相关特性
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12661 1 重点关注 1.1 zk的相关特性 2 课程内容 2.1 zk的相关特性 一致性:数据一致性，数据按照顺序分批入库原子性:事务要么成功要么失败，不会局部化 单一视图:客户端连接集群中 ......
P4 机器学习的基本原则
训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......
如何使用Redisson实现分布式锁？
在分布式系统中，当多个线程（或进程）同时操作同一个资源时，为了保证数据一致性问题，所以就需要一种机制来确保在同一时间只有一个线程（或进程）能够对资源进行修改，这就是分布式锁的作用。 分布式锁是一种在分布式环境下的锁实现，它允许在多个进程或服务器之间协调对共享资源的访问或操作。分布式锁的关键特性是它能 ......
什么是正态分布?
正态分布（Normal distribution），又名高斯分布（Gaussian distribution），简称正态曲线（Normal curve），是统计学中一种常见的连续概率分布，在许多自然现象中都十分常见。正态分布曲线呈钟形，两头低而中间高，左右对称。正态分布曲线的均值、中位数和众数都重合 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
Rasa初始化聊天机器人的配置
本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......