zabbix_server_docker机器人 容器 脚本

如何在脚本中使用导入django环境?

import os if __name__ == '__main__': os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'dd85.settings') #这句直接去wsgi.py中拷贝过来即可 import django django.setup( ......
脚本 环境 django

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

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 ......
概率 算法 模型 机器 29

绕过安全限制,通过cmd执行PowerShell脚本

我的初衷是写一个自动激活系统的cmd脚本给身边的朋友使用,它需要判断当前运行的系统版本,需要记住大量的与具体的版本对应的key。 开始动手后我发现没法往下写。cmd本质上不支持“结构化编程”,这意味着它没有“函数”这个东西。它只能定义 label,用 label 来模拟函数。过去,当看到 Pasca ......
脚本 PowerShell cmd

一文了解Vprix容器流媒体平台和传统云桌面的区别、优劣势

在当今数字化时代,随着云计算和远程办公的兴起,云桌面项目成为了提升工作效率和灵活性的重要工具。云桌面项目通过将用户的桌面环境和应用程序虚拟化,为用户提供了随时随地访问个人工作环境的便利。本文将介绍Vprix云桌面项目和传统云桌面的优势以及如何通过Vprix云桌面项目实现智能办公。 概述 Vprix ......
流媒 流媒体 劣势 容器 桌面

逻辑脚本开发

1.安装lnmp/lamp脚本开发: 1.1 模拟创建出两个安装脚本:lnmp.sh和lamp.sh 1.2 创建lamp_or_lnmp.sh脚本,用来调用执行lamp.sh和lnmp.sh文件 总结: ......
脚本 逻辑

逻辑运算脚本一

逻辑运算的实战脚本开发: 1.脚本 接受用户输入,判断它是否等于某个数字 2.结果测试 ......
脚本 逻辑

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 ......
梯度 机器

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

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 ......
机器

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 ......
乘子 机器

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 ......
机器

油候脚本重构addEventListener()、removeEventListener()、getEventListener()等函数

说明: addEventListener() 方法用于向指定元素添加监听事件。且同一元素目标可重复添加,不会覆盖之前相同事件,配合 removeEventListener() 方法来移除事件。 我们知道原生js的removeEventListener() 方法是无法移除匿名函数事件,因为某些原因又不 ......

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分布式机器学习的故事:Docker改变世界

分布式机器学习的故事:Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望,以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker,需要了解不少工具及其设计思路;而这些工具的文 ......
分布式 机器 故事 Docker 世界

如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面,但在同一局域网中的另一台机器上无法访问

以下是一些可能的解决步骤: 1 检查网络连接: 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网,并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具,如traceroute或telnet,来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置: ......
局域网 端口 局域 浏览器 机器

"mysql : 无法将“mysql”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写,如果包括路径,请确保路径正确,然后再试一次。"错误以及"Can't connect to MySQL server on 'localhost' (10061) after Installation"错误解决办法

在mysql的安装路径的bin目录下执行命令 mysqld --install, 在windows上安装mysql服务 mysqld --initialize, 初始化数据目录. 然后在windows中使用win+r service.msc 命令打开windows服务, 找到并手动启动mysql的服 ......
quot 路径 错误 名称 mysql

leetcode 11.盛最多水的容器

leetcode 11.盛最多水的容器 第十一题:盛最多水的容器 1.暴力枚举: 会超时,但是做一些条件判断应该可以擦边过 public int maxArea(int[] height) { int max_result = 0; for (int i = 0;i<height.length-1; ......
容器 leetcode 11

Anaconda 修改环境默认位置,以及遇到将安全信息应用到以下对象时发生错误无法枚举容器中的对象访问被拒绝解决

默认虚拟环境会在C盘,anaconda环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下,想换到D盘 1. 首先,找到用户目录下的.condarc文件 2. 打开.condarc文件,添加或修改.condarc 中的 env_dirs 设置环境路径,按顺序第⼀个路径作为 ......
对象 容器 Anaconda 错误 位置

python diango后端支持运行脚本+vue前端支持脚本运行

# 使用Python内置的subprocess模块来执行Python脚本 # 使用注意: # 1,依赖包需要提前导入至脚本中 # 2,script_path变量是脚本得绝对路径 # 3,filename变量是脚本得名称 # 搭配vue页面使用 # 想法:页面支持导入,编辑,执行脚本 # 导入:默认指 ......
脚本 前端 python diango vue

机器学习-导数

1、概念解释 (1)关于求导 求导是微积分中的重要概念之一,它可以用来计算函数在某一点处的变化率(斜率),以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x),它在某一点x₀处的导数(即斜率)定义为: f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
导数 机器

机器学习-矩阵

1、名称解释 (1)什么是矩阵的转秩? 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如,对于一个m×n的矩阵A,其转置记作A^T,得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 (2)什么是单位阵? 单位阵(Identity matrix),也称为单位矩阵 ......
矩阵 机器

基于“小数据”的机器学习

机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式,其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过,早期受制于计算机的算力,基本没有什么能够落地的实际应用,更多的是各类算法的研究和发展。 之后,随着硬件的飞速发展,终于迎来了人工智能的春天,各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用(很多情况甚至我们都没有 ......
机器 数据

机器学习应用于基因组预测,以苜蓿为例

目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目,张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠(Fall dorma ......
苜蓿 基因组 基因 机器

软件测试/人工智能/全日制测试开发|利用ChatGPT自动生成自动化测试脚本

自动化测试是软件测试过程中不可或缺的一部分,它能够提高测试效率,减少测试成本,保障软件质量。然而,编写和维护自动化测试脚本仍然是一个具有挑战性的任务,需要花费大量的时间和精力。学会借助ChatGPT自动生成自动化测试脚本,就可以减少编写自动化脚本的工作量,提高测试效率。 如何借助ChatGPT自动生 ......

脚本集

目录批量修改YOLO格式的txt文件内的类别值将给定的一个视频文件或者一个实时流地址切割成帧文件重命名统计指定目录下的文件个数读取单个rtsp流地址,并使用YOLOv8模型进行推理预测 批量修改YOLO格式的txt文件内的类别值 脚本如下: import fileinput from pathlib ......
脚本

实验一:百度机器翻译SDK实验

实验 一、实验要求 任务一:下载配置百度翻译Java相关库及环境(占10%)。 任务二:了解百度翻译相关功能并进行总结,包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版(占20%)。 任务三:完成百度翻译相关功能代码并测试调用,要求可以实现中文翻译成英文,英文翻译成中文(占30%)。 任务四:完成百度翻译GU ......
机器 SDK

Docker启动所有容器命令

docker中 启动所有的容器命令 docker start $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n +2) docker中 关闭所有的容器命令 docker stop $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tai ......
容器 命令 Docker

docker创建容器问题-docker run

W: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/jammy/InRelease Temporary failure resolving 'archive.ubuntu.com' W: Failed to fetch http://a ......
docker 容器 问题 run
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