zabbix_server_docker机器人 容器 脚本
机器学习经典算法总结
K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别。 ......
nmap脚本详解
nmap --script 前言 我们通过nmap script来大幅扩展nmap的功能，nmap具有强大的脚本引擎NSE（Nmap Scripting Engine），它允许用户编写（和共享）简单的脚本（使用lua编程语言）自动化各种网络任务 官方文档 NSEDoc Reference Porta ......
为什么要虚拟化，为什么要容器，为什么要Docker，为什么要K8S？
如标题中的问题所提到的虚拟化，容器，Docker和K8s那样，我们不妨这样问：这些技术到底适用于哪些场景，有没有别的技术可以替代？这些技术的优劣在哪里？ ......
DSS+Linkis Ansible 单机一键安装脚本
为解决繁琐的部署流程，简化安装步骤，本脚本提供一键安装最新版本的DSS+Linkis环境；部署包中的软件采用我自己编译的安装包，并且为最新版本：DSS1.1.1 + Linkis1.3.0。 ......
WCF 服务容器化的一些问题
目前项目当中存有 .NET Framework 和 .NET Core 两种类型的项目，但是都需要进行容器化将其分别部署在 Windows 集群和 Linux 集群当中。在 WCF 进行容器化的时候，遇到了以下几个问题：
1. 某些服务使用到了 WSHttpBinding 保护服务安全，要在容器里... ......
主题 2 Shell工具和脚本
主题 2 Shell工具和脚本 Shell 工具和脚本 · the missing semester of your cs education (missing-semester-cn.github.io) Shell脚本 shell 脚本是一种更加复杂度的工具。 定义变量 在bash中为变量赋值的 ......
【JVM故障问题排查心得】「内存诊断系列」Xmx和Xms的大小是小于Docker容器以及Pod的大小的，为啥还是会出现OOMKilled？
为什么我设置的大小关系没有错，还会OOMKilled？ 这种问题常发生在JDK8u131或者JDK9版本之后所出现在容器中运行JVM的问题：在大多数情况下，JVM将一般默认会采用宿主机Node节点的内存为Native VM空间（其中包含了堆空间、直接内存空间以及栈空间），而并非是是容器的空间为标准。 ......
神奇的DEBUG：因为异常导致MongoDB容器无法启动
越来越多的项目使用docker进行环境搭建，统一了开发和运行环境，好处颇多。但同时也引入了许多复杂性，比如一些容器服务突然无法启动，那么debug起来就比物理机安装的服务麻烦一些。 这段时间Mac Pro经常出现莫名卡死的情况，我在没有办法的情况下只能强制关机，于是我遇到了再次开机后无法启动某个项目 ......
机器学习--起手式
几个贯穿始终的概念 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 当我们把人类学习简单事物的过程抽象为几个阶段，再将这些阶段通过不同的方法具体化为代码，依靠通过计算机的基础能力--计算。我们就可以让机器能够“学会”一些简单的事物。 我们首先将视线聚焦在最简单的判断 ......
机器学习--要学点什么
前言 可以说掌握了机器学习，你就具备了与机器对话，充分利用机器为人类服务的能力。在人工智能时代，这将成为一项必备技能，就好比十年前你是编程大牛，二十年前你英语超好一样。因此，无论你是什么专业的学生，学一点机器学习的知识绝对只有好处，没有坏处. 但是由于目前学习机器学习是为了准备美赛,所以我并不打算死 ......
从Spring中学到的【2】--容器类
容器类作为数据的载体，在Spring源码中随处可见。理解了容器类的概念，极大地8降低了我们的心智负担，从而关注更重要的代码逻辑与结构。 ......
【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)
本文介绍了Domain Adaptation(领域自适应)的相关知识，包括现在出现的具体问题、问题如何解决、所面对的各种情况等等。 ......
vivo 云原生容器探索和落地实践
本文会详细介绍vivo在容器集群高可用建设中的具体实践，包括在容器集群高可用建设、容器集群自动化运维、容器平台架构升级、容器平台能力增强、容器生态打通等层面的打磨和建设。 ......
领跑业界！腾讯云原生首发容器服务3大能力！
随着用户需求的升级和云原生技术的发展，云原生已成为企业应用上云降本增效的利器。11 月30 日，在 2022 腾讯全球数字生态大会云原生专场，腾讯云发布了容器服务的三项能力全新升级，并向外界解读了腾讯自研业务上云的经验价值和技术成果。 会议开场，腾讯云原生产品中心架构总监 陈浪交 讲述了腾讯云容器服 ......
把盏言欢,款款而谈,ChatGPT结合钉钉机器人(outgoing回调)打造人工智能群聊/单聊场景,基于Python3.10
就像黑火药时代里突然诞生的核弹一样，OpenAI的ChatGPT语言模型的横空出世，是人工智能技术发展史上的一个重要里程碑。这是一款无与伦比、超凡绝伦的模型，能够进行自然语言推理和对话，并且具有出色的语言生成能力。 ......
实用！7个强大的Python机器学习库！⛵
本文整理了7个非常有效的机器学习Python库：Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee，用简单的方式编写复杂且耗时的代码，大大提升工作效率！ ......
就离谱！使用机器学习预测2022世界杯：小组赛挺准，但冠亚季军都错了 ⛵
本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测，赛后将其与真实结果进行比较，可以看出：小组赛到1/4决赛的预测准确率很高，半决赛和决赛的预测准确率为0，冠亚季军无一预测准确。 ......
微服务项目Git仓库自动化脚本
说明 基于微服务项目，产生的的多项目仓库管理脚本。可直接保存 shell 脚本后酌情修改后试用 目录结构 xxxx Xxx1Api/ Xxx2Api/ git_clone_api.sh git_branch_dev.sh git_pull_all.sh git_status.sh api-build ......
【JVM故障问题排查心得】「内存诊断系列」Docker容器经常被kill掉，k8s中该节点的pod也被驱赶，怎么分析？
我有一个在主机中运行的Docker容器（也有在同一主机中运行的其他容器）。该Docker容器中的应用程序将会计算数据和流式处理，这可能会消耗大量内存。
该容器会不时退出。我怀疑这是由于内存不足，但不是很确定。我需要找到根本原因的方法。那么有什么方法可以知道这个集装箱的死亡发生了什么？ ......
基于容器的PaaS混合云的几种形式
概述 这是 Gartner 的一个图，提供了全球的基于容器的 PaaS 公有云、混合云服务的梳理展示： 这里提供一个其他的视角： 中国市场，基于容器的 PaaS 混合云（公有云 + 私有云）的相关厂商及产品。 ❗️ 注意： 文章目前还是初版，只是厂商和产品的一个简单罗列，后面会进一步细化。 另外由于 ......
通过surging的后台托管服务编写任务调度并支持规则引擎自定义脚本
简介 过去，如果在业务中需要处理任务调度的时候，大家都会使用第三方的任务调度组件，而第三方组件有一套自己的规则，在微服务的中显得那么格格不入，这样就会造成代码臃肿，耦合性高，如果有分布式还需要搭建新的分布式环境，如果把任务调度做成组件服务，这个就完全满足了微服务的模块化，组件化，而下面谈的是在sur ......
你不知道的Map家族中的那些冷门容器
概述 本篇文章主要讲解下Map家族中3个相对冷门的容器，分别是WeakHashMap、EnumMap、IdentityHashMap, 想必大家在平时的工作中也很少用到，或者压根不知道他们的特性以及适用场景，本篇文章就带你一探究竟。 WeakHashMap 介绍 WeakHashMap称为弱三列映射 ......
【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)
在前面的学习之中，我们已经学习了很多的模型，它能够针对特定的任务，接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此，我们甚至希望机器告诉我们，它是如何得到这个答案的，而这就是可解释的机器学习。 Why we need Explainable ML 首先我们要明确，即使我们训练出来的模型能够得到一个 ......
机器学习——人脸性别识别
一、选题背景 人脸识别技术是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近年来的研究热点，人脸性别识别作为人脸识别技术的重要组成部分也受到了广泛地关注。人脸性别识别就是向计算机输入人脸图像，经过某种方法或运算，得出其性别。这种识别对人眼来说很简单，但对计算机却并不是一件容易的事情。 二、机 ......
【机器学习】李宏毅——Transformer
本文详细地介绍了Transformer算法，介绍了其内部重要的Encoder和Decoder，以及具体的实现过程和原理，还介绍了其训练过程以及训练过程中应该注意的种种问题。 ......
【机器学习】李宏毅——线性降维
降维，可以用下面这张图来很简单的描述，就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述，也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征，我们只需要降维，知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function，使得输入x得到输出z，而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面，下面就 ......
【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning
读这篇文章之间欢迎各位先阅读我之前写过的线性降维的文章。这篇文章应该也是属于Unsupervised Learning的内容的。 Neighbor Embedding Manifold Learning（流形学习） 在实际的数据中，很可能会存在这一种分布： 左边这个分布可以看成原先在二维平面上的分布 ......