年生 年生产kubernetes深度

kubernetes metrics-server安装

k8s版本 [root@master v60]# kubectl versionWARNING: This version information is deprecated and will be replaced with the output from kubectl version --sh ......
metrics-server kubernetes metrics server

生产事故-记一次特殊的OOM排查

入职多年,面对生产环境,尽管都是小心翼翼,慎之又慎,还是难免捅出篓子。轻则满头大汗,面红耳赤。重则系统停摆,损失资金。每一个生产事故的背后,都是宝贵的经验和教训,都是项目成员的血泪史。为了更好地防范和遏制今后的各类事故,特开此专题,长期更新和记录大大小小的各类事故。有些是亲身经历,有些是经人耳传口授 ......
事故 OOM

AIRIOT赋能水务行业深度转型,打造智慧水务“四化建设”

水利水务与民生息息相关,随着我国智慧城市建设的推进及科学技术的不断发展,对城市供水管理产生了尤为重要的影响。面对水务行业信息化建设周期长,无统一的技术标准和数据标准,信息孤岛严重,协同工作能力受制约,运营分析缺乏数据支撑和科学依据等一系列问题。因此,结合城市供水所需,及时调整智慧水务建设战略,加快智 ......
水务 四化 深度 智慧 AIRIOT

三菱PLC 结构化编程Q系列整条生产线大型项目

三菱PLC 结构化编程Q系列整条生产线大型项目 两台Q PLC 6台触摸屏 以太网通讯 机器人控制 mes ccd RS232串口通讯 大量fb,fc通用模块 三菱plc大项目程序高级编程 三菱PLC结构化编程一整条生产线程序全套资料 2台Q系列CPU 6台触摸屏 CC-LINK IO 串口通信 扫 ......
生产线 结构 项目 PLC

m基于简化后的轻量级yolov4深度学习网络农作物检测算法matlab仿真

1.算法描述 YOLOv4 的深层网络包括 SPP 模块、PANet 模块、YOLO Head 模块和部分卷积,其主要作用是加强目标特征提取并获取预测结果。SPP 模块的输入端和输出端各连接一个三次卷积块,每个三次卷积块包含 2 个 1×1 卷积和 1 个 3×3 卷积。 PANet 模块包含特征层 ......

kubernetes ConfigMap只挂载一个文件

1. 概述 挂载一整个目录的方式详见<<kubernetes ConfigMap的使用>> 这里特别说明如何挂载目录和挂载一个文件 详见官方文档:https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod- ......
kubernetes ConfigMap 文件

深度学习基础入门篇[二]:机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解

A.深度学习基础入门篇[二]:机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解 1.基础指标简介 机器学习的评价指标有精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1 值、TPR、FPR、ROC、AUC等指标,还有在生物领域常用的敏感性、特异性等指标。 在分 ......
评估指标 Perplexity 深度 机器 指标

Mask R-CNN – 1 小时实用深度学习分割

Mask R-CNN – 1 小时实用深度学习分割 创建您自己的 AI 语义分割的实用指南:了解完整的工作流程 – 从训练到推理 课程英文名:Mask R-CNN - Practical Deep Learning Segmentation in 1 hour 此视频教程共3.48GB,中英双语字幕 ......
深度 小时 R-CNN Mask CNN

深度学习—ResNet_CIFAR100代码

1 ''' 2 参考资料: PyTorch官方文档 3 ''' 4 5 # 导入所需的包 6 import torch 7 import wandb 8 import torch.nn as nn 9 from torchvision import transforms 10 from torchv ......
ResNet_CIFAR 深度 代码 ResNet CIFAR

vue-生产环境强制开启dev-tool

由于生产环境中无法启用dev-tool,而一些问题只在生产环境中体现,所以在生产环境中调试vue,我个人认为还是比较有用的,那么怎么在 生产环境中启用dev-tools呢 ,便捷的方法 只需要在chrome商店中下载 vue force dev就好啦 cheers!!!!🍺🍺🍺🍺🍺🍺🍺 ......
dev-tool 环境 tool vue dev

深度学习的基本原理和常用框架介绍

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征,从而实现各种智能任务,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构,通过前向传播和反向传播的算法,不断调整网络中的参数,使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......
框架 深度 原理 常用

【Java 并发】【九】【AQS】【三】基于AQS的共享锁实现、底层源码深度剖析

1 前言 上一节我们详细讲解了基于AQS实现的互斥锁机制,进行了深入的剖析,包括从acquire入口源码开始,剖析了获取锁失败调用addWaiter方法加入等待队列,知道了Node节点是怎么插入等待队列的;同时还剖析acquireQueue方法的源码,解析了插入等待队列之后的节点什么时候被挂起,什么 ......
底层 AQS 源码 深度 Java

18. Kubernetes - 镜像仓库(Harbor)

Harbor Harbor 是一个 CNCF 基金会托管的开源的可信的云原生 docker registry 项目,可以用于存储、签名、扫描镜像内容。 Harbor 最核心的功能就是给 docker registry 添加上一层权限保护的功能。并支持在 registry 之间复制镜像,用户管理、访问 ......
Kubernetes 仓库 镜像 Harbor 18

【LeetCode剑指offer 02】矩阵中的路径(老鼠走迷宫plus,应用深度优先搜索与回溯机制)

矩阵中的路径 https://leetcode.cn/problems/ju-zhen-zhong-de-lu-jing-lcof/ 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。 单词必须按照 ......
矩阵 迷宫 路径 深度 LeetCode

【Java 并发】【九】【AQS】【二】基于AQS的互斥锁机制、底层源码深度剖析

1 前言 上一节我们从整体上分析了什么是AQS以及AQS内部的数据结构,那么这节我们就从acquire和release入手,分析一下AQS为独占锁提供的机制:到底是怎么在获取资源失败进入等待队列的?以及释放资源的时候怎么唤醒后继节点的线程竞争锁的? 2 acquire 方法源码解析 首先我们看一下A ......
底层 AQS 源码 深度 机制

转载自团队博客:基于深度学习的人脸识别会议签到系统

电梯演讲:https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型: 1,主界面 2,会议管理 3,人员管理 4,会议室管理 ......
会议签到 人脸 深度 团队 会议

深度学习基础入门篇[一]:神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数

深度学习基础入门篇[一]:神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数 1.神经元 在生物学中,神经元细胞有兴奋与抑制两种状态。大多数神经元细胞在正常情况下处于抑制状态,一旦某个神经元受到刺激并且电位超过一定的阈值后,这个神经元细胞就被激活,处于兴奋状态,并向其他神经元传递信息。基于神经元 ......
神经元 单层 多层 函数 深度

四、kubernetes-存储抽象

1.先搭建nfs服务器 2.每台节点都挂载nfs目录文件夹 服务器原生方式挂载,将 /usr/share/nginx/html挂载到nfs文件夹下 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: nginx-pv-demo na ......
kubernetes

01. Jenkins - 安装说明(War / Kubernetes)

CI/CD 日常运维中常常听到 CI/CD 这个词,它其实包含整个研发生命周期的三个阶段: CI,Continuous integration,持续集成 CD,Continuous delivery,持续交付 CD,Continuous deployment,持续部署 大致的流程图如下: 而对于 K ......
Kubernetes Jenkins War 01

树:剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度

题目描述: 输入一棵二叉树的根节点,求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点(含根、叶节点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。 例如: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], 返回它的最大深度 3 。 树的遍历方式总体分为两类:深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索 ......
深度 Offer 55

使用sealos 快速部署生产可用的k8s环境

sealos 是一个很不错的k8s 部署工具,内部实际上也是基于了kubeadm ,但是sealos 做了不少方便的扩展 比如自己搞了一层基于lvs 的ha ,可以简化我们k8s 环境ha 的问题(但是如果需要外部访问还是需要一层ha 方案的) 同时sealos 提供了自己的一套容器镜像仓库,离线部 ......
环境 sealos k8s k8 8s

动手深度学习pytorch

<script src="http://latex.codecogs.com/latex.js" type="text/javascript"></script> 引言 一:过去⼗年中取 得巨⼤进步的想法 1.如dropout (Srivastava et al., 2014),有助于减轻过拟合的危 ......
深度 pytorch

深度学习-情感分析

title: 情感分析 数据准备 现在我们手中有一批影评数据(IMDB 数据集),影评被分为两类:正面评价与负面评价。我们需要训练一个情感分析模型,对影评文本进行分类。 这个问题本质上还是一个文本分类问题,研究对象是电影评论类的文本,我们需要对文本进行二分类。下面我们来看一看训练数据。 IMDB(I ......
深度 情感

深度学习-pytorch模型构建

title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题,使用 PyTorch,自己构建并训练一个线性回归模型,来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y,具体代码如下: import nump ......
深度 模型 pytorch

111. 二叉树的最小深度

给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明:叶子节点是指没有子节点的节点。 class Solution { public: int minDepth(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return 0; ......
深度 111

深度学习基础-pytorch1

DataSet DataLoader Torchvision 数据读取 训练开始的第一步,首先就是数据读取。PyTorch 为我们提供了一种十分方便的数据读取机制,即使用 Dataset 类与 DataLoader 类的组合,来得到数据迭代器。在训练或预测时,数据迭代器能够输出每一批次所需的数据,并 ......
深度 pytorch1 pytorch 基础

104.二叉树的最大深度

给定一个二叉树,找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], class Solution { public: int getdepth(TreeNode* n ......
深度 104

kubeadm安装kubernetes

kubeadm安装kubernetes kubeadm 是官方社区推出的一个用于快速部署 kubernetes 集群的工具。 这个工具能通过两条指令完成一个 kubernetes 集群的部署: $ kubeadm init 创建一个master节点 $ kubeadm join 将一个 Node 节 ......
kubernetes kubeadm

基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真

1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本,图像是固定⼤小 ......
数字 学习网络 深度 数据库 数据

4、kubernetes的pod定义(非常重要)

1 apiVersion: v1 #必选,版本号,例如v1 2 kind: Pod #必选,资源类型,例如 Pod 3 metadata: #必选,元数据 4 name: string #必选,Pod名称namespace: string #Pod所属的命名空间,默认为"default" 5 lab ......
kubernetes pod