控制产品 机器人 核心 机器

赖注入与控制反转

赖注入与控制反转 依赖注入(Dependency Injection:DI): 程序运行过程中,如果需要调用另一个对象协助时,无须在代码中创建被调用者,而是依赖于外部的注入。 通俗来讲,就是把有依赖关系的类放到容器中,然后在我们需要这些类时,容器自动解析出这些类的实例。 依赖注入最大的好处时实现类的 ......

Deployment控制器

目录Deployment控制器1.deployment及副本数使用命令生产yaml文件模板控制器通过什么管理pod?2.副本数修改方法3.动态扩展HPA4.镜像滚动升级及回滚升级回退 Deployment控制器 1.deployment及副本数 在k8s里,最小的调度单位是pod,但是pod本身不稳 ......
控制器 Deployment

k8s核心组件介绍

kubectl:命令行工具 kubeadm:创建集群的引导工具 kubelet:可以直接通过容器化的方式创建出之前的核心组件,Master节点通信,接收调度过来的Pod任务,确保Pod中的容器处于健康状态,并报告与监控节点资源相关的各种指标。 master节点通过api-server(ip网关)与各 ......
组件 核心 k8s k8 8s

实验七:Spark机器学习库Mtlib编程实践

1、数据导入 导入相关的jar包: import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器 Spark Mtlib

机器视觉 - YoloV8 命令行安装

创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
命令 视觉 机器 YoloV8 YoloV

Ubuntu 20.04版本安装k8s控制节点

一、环境配置 服务器配置:2核4G IP:192.168.10.23 主机名:master4将改主机加入此 集群 # 1.修改主机名 hostnamectl set-hostname master4 && bash # 2.添加hosts 127.0.1.1 master4 192.168.10.2 ......
节点 版本 Ubuntu 20.04 k8s

运动控制理论(2)——实践例子

目的:要知道末端点的位置。 直观的向量法 最直接的办法,以向量相加的形式求。 *3个向量都是参考0系构建。 坐标转换法 p1 是以1系下的局部坐标。 R是旋转矩阵,各列是以0系为参考的正交基。 v1是平移向量,也是以0系为参考的。 合并起来变成了T。 T = R3*3t3*3 ,将旋转和平移分开两个 ......
例子 理论

一对一直播系统源码,后台管理系统权限控制方案

纯前端控制 前端写死配置文件,通过用户角色信息判断是否有权限。 例如 const anth = { 'admin': { //路由权限,如果路由权限为false/undefined则整个页面无权限 // 如果路由权限为true,则拥有全部路由下操作的权限 '/home': true, '/base/ ......
系统 一对一 源码 后台 管理系统

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

数据科学 机器学习 (训练营)

地址: https://offerbang.io/ ......
训练营 机器 科学 数据

简易机器学习笔记(十一)opencv 简易使用-人脸识别、分类任务

前言 前段时间摸了下机器学习,然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的,现在也正在写一篇有关yolo的博客,不过感觉理论偏多,所以在学yolo之前先摸一下opencv,简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了,下载在haarcascades 这里 ......
简易 人脸 机器 任务 笔记

人人都是产品经理

从产品经理日常工作内容来看 产品规划-用户调研,用户画像 产品设计-产品原型设计,需求文档编写 产品交付-项目管理,需求迭代等 看起来很多很没有头绪,原网易高级产品经理李杰老师为大家做了梳理和分类,总的来说,可以分为4大类: 专业技能 软技能 关联岗位技能 提效技能 产品经理岗位介绍 我们所说的产品 ......
人人 经理 产品

如何做好产品经理?

想要做好产品经理,首先要了解产品经理。俞军讲:所有产品都可以分为需求、生产和销售三个环节,那么产品经理就是对市场结果负责,全盘考虑这三个环节的角色。产品经理其实是一个很泛的职业,它不会拘泥于你的专业,技能上也没有太大的限制,但是需要你的综合知识比较强,比较考验学习能力。看到这里,不要被吓到。我们换个 ......
经理 产品

TCP 重传 、滑动窗口、流量控制、拥塞控制

参考: 小林 coding : https://xiaolincoding.com/network/3_tcp/tcp_feature.html 重传机制 常见的重传机制: 超时重传:发送方在 RTO 内发送方没有收到接收方的 ack 确认应答报文。问题:超时周期可能相对较长 快速重传:接收方接收a ......
流量 TCP

运动控制理论(二)——机械臂控制

正算 已知各个关机的角度,θ1,θ2,θ3,以及臂长,求末端位置。 ......
理论 机械

Fpga开发笔记(一):高云FPGA芯片介绍,入手开发板套件、核心板和底板介绍

前言 FPGA作为一种逻辑芯片,硬件架构独特,具有并行性、低延时性和灵活性等特性,应用领域广泛。 FPGA市场主要玩家是英特尔、AMD、莱迪思、Microchip、Achronix等;国内厂商包括复旦微电、紫光国微、安路科技、东土科技、高云半导体、京微齐力、京微雅格、智多晶、遨格芯等。 本篇主要介绍 ......
底板 套件 芯片 核心 笔记

【机器学习】逻辑回归

目录感知器的种类sigmoid(logistics)函数代价/损失函数(cost function)——对数损失函数(log loss function)梯度下降算法(gradient descent algorithm)正则化逻辑回归(regularization logistics regres ......
逻辑 机器

【机器学习】多元线性回归

目录多元线性回归模型(multiple regression model)损失/代价函数(cost function)——均方误差(mean squared error)批量梯度下降算法(batch gradient descent algorithm)特征工程(feature engineerin ......
线性 机器

深度学习之机器学习理论

(一)机器学习(Machine Learning):就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法,统计学家也称之为统计学习,但本质上起源于计算机科学的人工智能。 (二)机器学习的分类:机器学习主要分为两类,即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
深度 机器 理论

ORA-28134:对象不能有小粒度访问控制策略

oracle 数据库表创建安全策略 提示错误 declare-- 付款申请界面 (CUXAPPAYREQ.fmb)-- 表: CUX.CUX_AP_PAYMENT_REQ_ALL -- 视图: APPS.CUX_AP_PAYMENT_REQ_ALL-- 先创建表的同义词 -- create or r ......
粒度 对象 策略 28134 ORA

ES---控制相关性算分

function score 查询中包含四部分内容: 原始查询条件:query部分,基于这个条件搜索文档,并且基于BM25算法给文档打分,原始算分(query score) 过滤条件:filter部分,符合该条件的文档才会重新算分 算分函数:符合filter条件的文档要根据这个函数做运算,得到的函数 ......
相关性 ES

存储程序和程序控制:开发经验分享及操作过程详解

存储程序和程序控制是计算机行业中非常重要的一部分。它涉及到如何将程序和数据存储在计算机内存中,并通过程序控制来实现各种功能。本文将分享我的开发经验,并详细解释如何进行存储程序和程序控制的操作过程。 ......
程序 过程 经验

美国财团是如何控制美国教育界的 —— 哈佛史上最短任期!53岁女校长宣布辞职,博士论文被指抄袭

相关: 哈佛史上最短任期!53岁女校长宣布辞职,博士论文被指抄袭 ......
教育界 财团 任期 校长 博士

基于6ULL-Nand核心板|提取并反编译设备树

本文基于HD6UL-IOT评估板进行验证。HD6UL-IOT 基于HD6UL-CORE 工业级核心板设计(双网口、双 CAN、7 路串口),接口丰富,采用 3.5 寸工控板标准尺寸,适用于工业现场应用需求,亦方便用户评估核心板及 CPU 的性能。 ......
6ULL-Nand 核心 设备 6ULL Nand

核心工具之 ideavim

对于个人的核心工具集的选择,因为编程中熟练使用主力IDE能够大大提高效率,所以IDE是一个必选项。而IDE与VIM结合的插件,对于VIM使用者,常常是一个必选项。 在Jetbrains系列工具中,插件IdeaVim非常优秀,对我个人而言是一个必选项。 选用IdeaVim原因有以下几个: 安装配置简便 ......
核心 ideavim 工具

提取申请人和产品名称

import random import re import os import time import pandas as pd from pyvirtualdisplay import Display import undetected_chromedriver as uc from selen ......
申请人 名称 产品

“进口”双核A53@1.4GHz仅188元起,超高性价比!“邮票孔”AM62x工业核心板,正式发布!

创龙科技作为TI官方合作伙伴,在2022年9月即推出搭载TI最新明星处理器AM62x的工业核心板-SOM-TL62x(B2B版本)。为了让工业客户进一步降低产品成本,并提高产品连接的可靠性,我们再次推出“邮票孔版本”AM62x工业核心板-SOM-TL62x-S,满足更多元的客户需求。其中,双核AM6 ......
元起 超高 邮票 性价比 核心

16-迎战流量峰值:Kubernete 怎样控制业务的资源水位?

通过前面的学习,相信你已经见识到了 Kubernetes 的强大能力,它能帮你轻松管理大规模的容器服务,尤其是面对复杂的环境时,比如节点异常、容器异常退出等,Kubernetes 内部的 Service、Deployment 会动态地进行调整,比如增加新的副本、关联新的 Pod 等。 当然 Kube ......
峰值 水位 Kubernete 流量 业务

04-核心定义:Kubernete 是如何搞定“不可变基础设施”的?

在上一节课,我们已经了解了 Kubernetes 集群的搭建方式。从现在开始,我们就要跟 Kubernetes 集群打交道了。本节课我们会学习 Kubernetes 中最重要、也最核心的对象——Pod。 在了解 Pod 之前,我们先来看一下CNCF 官方是怎么定义云原生的。 云原生技术有利于各组织在 ......
基础设施 Kubernete 设施 核心 基础

机器学习如何改变缺陷检测的格局?

​ 机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色,它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征,改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势: 自动化检测:机器学习技术可以自动化处理大量的数据,通过学习和识别缺陷的模式和特征,实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性,减少了人工干 ......
格局 缺陷 机器
共7000篇  :1/234页 首页上一页1下一页尾页