process-exporter exporter进程 机器
Linux的守护进程 [补档-2023-08-10]
12-1守护进程 12-1-1介绍 Daemom是Linux中的后台服务进程，通常独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或者事件。这些进 程一般不直接和用户交互，不受用户的登录，注销等影响。没有控制终端。 假设我们可以通过crlt+z来强制结束进程，但是当我们连续多次crlt+z后，发现现在 ......
Linux进程间通信 [补档-2023-07-27]
Linux进程间通信 10-1 简介 在Linux下，进程之间相互独立，每个进程都有自己不同的用户地址空间。任何一个进程的全局变量在另 一个进程中都看不到，所以进程和进程之间不能相互访问。如果非要交换数据则必须通过内核，在内核中开辟 一块缓冲区。假设有两个进程A B，他们之间想要交换数据就需要A ......
Linux的进程管理 [补档-2023-07-25]
Linux进程管理 9-1并发与并行： 并发：在同一个cpu上，并且在一个时间段时，同时运行多个程序。比如在1000毫秒内，我们有5个程 序需要执行，所以我们可以将1000毫秒分为5个200毫秒，让每个程序都占用200毫秒的cpu使用权，这样 在1000毫秒内就可以执行5个程序。 并行：大于 ......
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 ......
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 ......
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 ......
golang进程（主线程）与协程
概念 主线程：golang 中的主线程（在go中主线程就是进程，相比与其他编程语言叫法不一样） 协程：golang中协程是轻量级的线程（相比于其他语言，只有进程和线程）；python中有进程和线程的概念，也有协程的概念；python中的协程通过async 来实现 并发与并行的概念 并发：在一个cpu ......
RHCASA之系统进程管理
什么是进程 在linux系统中，触发任何一个事件时，系统都会讲他定义成为一个进程。并且回给予这个进程一个ID，称为PID，同时根据出发这个进程的用户与相关属性关系，会给予这个进程一个一组有效的权限设置。 进程与程序 进程的产生 一般来说，执行一个程序或命令就可以触发一个事件而获取一个PID。 任务管 ......
【Python基础】多进程使用
多进程 正常下载和使用多进程下载： from multiprocessing import Process import time,random #模拟下载 def down(text): print(f"{text}开始下载开始!!!!!!!") time.sleep(5) print(f"{te ......
如何为进程创建DUMP文件
DUMP文件 转储文件(dump)是一个快照，其显示某个时间点正在为应用执行的进程和已为应用加载的模块。 带堆信息的转储还包括该时间点的应用内存的快照。 如何为进程生成DUMP文件 打开资源管理器-》选择相应的进程-》右键菜单-》创建转储文件 ......
【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 ......
【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 ......
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 ......
将netcore打包好的程序，以守护进程方式部署到CentOS系统中
进入 守护进程目录： cd etc/systemd/system 创建守护进行服务： vi my-auth.service 将如下代码更改为对应的服务，保存后退回 [Unit] Description=Auth .NET Web API App running on CentOS [Service] ......
13-服务守护进程：如何在 Kubernete 中运行 DaemonSet 守护进程？
通过前面课程的学习，我们对 Kubernetes 中一些常见工作负载已经有所了解。比如无状态工作负载 Dployment 可以帮助我们运行指定数目的服务副本，并维护其状态，而对于有状态服务来说，我们同样可以采用 StatefulSet 来做到这一点。 但是，在实际使用的时候，有些场景，比如监控各个节 ......
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 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
RPC进程间通信
目录什么是RPCRPC的功能RPC分类RPC实现rpc组件职责 什么是RPC RPC 是远程过程调用（Remote Procedure Call）的缩写形式，RPC 是指计算机 A 上的进程， 调用另外一台计算机 B 上的进程，其中 A 上的调用进程被挂起，而 B 上的被调用进程开始执行， 当值返回 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
进程与线程关系
进程和线程是操作系统中的两个基本概念，它们之间的关系可以从以下几个方面来理解： 定义与特性：进程是一个程序在计算机上的一次执行过程，它拥有自己独立的内存空间和系统资源。而线程则是进程中的一个执行任务，负责当前进程中程序的执行。每个进程都有自己独立的一块内存空间，一个进程可以有多个线程。 关系与区别： ......
面试题：Hadoop的基于进程的计算和Spark基于线程方式优缺点？
Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没 有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加 载到每个map t ......
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