背景：SparkStreaming是准实时流处理框架，处理响应时间一般以分钟为单位，处理实时数据的延迟时间一般是秒级别的；其他容易混淆的例如Storm实时流处理框架，处理响应是毫秒级。在我们项目实施选择流框架时需要看具体业务场景：使用MapReduce和Spark进行大数据处理，能够解决很多生产环境下的计算问题，但是随着业务逐渐丰富，数据逐渐丰富，这种批处理在很多场景已经不能满足生产环境的需要了，体现例如①离线计算一般就会建立一个数据仓库，数据量大的情况下，计算耗时也会很长。②例如一个业务场景，需要在根绝客户访问一个网站时的浏览、点击行为，实时做出一些业务上的反馈，时延太长这个数据也流失了很多
文章目录1.系统准备2.下载源码1.系统准备硬件：笔记本电脑自带摄像头或者通过usb接口连接的相机软件：虚拟机+ubuntu18.04+ROS1melodic(针对ubuntu18.04对应的ROS版本)2.下载源码首先确保在主目录下，创建ROS工程cd~mkdircatkin_wscdcatkin_wsmkdirsrccdsrc克隆代码gitclonehttps://github.com/ros-drivers/usb_cam编译代码cd~/catkin_wscatkin_make#设置环境变量echo"source~/catkin_ws/devel/setup.bash">>~/.bash
1.更换国内源打开终端，输入指令：wgethttp://fishros.com/install-Ofishros&&.fishros 选择【5】更换系统源，后面还有一个要输入的选项，选择【0】退出，就会自动换源。2.安装NVIDIA驱动这一步最痛心了家人们，网上的教程太多了，我总是想着离线安装，每次安装都无法开机，要不就卡在锁屏界面，要不就黑屏，要不就卡在snaped界面，重装系统装了七八次终于成功了！1.点击左下角那9个点，找到软件更新，点击。2.找到附加驱动，选择一个你需要的nvidiadriver版本注意：安装的版本号后面是没有东西的，不要选择“-server”或者“-open”然后重启
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档WIN11+WSL2+Ubuntu22.04+CUDA+MINICONDA3+Pytorch安装踩坑总结，手把手教学，看不会你打我前言一、第一步是打开win11的linux子系统开关和虚拟程序开关1.11.2二、安装WSL2.12.22.3安装ubuntu(我这里是22.04)2.32.4(可选)，移动WSL安装位置2.5安装ubuntu下的cudatoolkit2.5.12.5.2查漏补缺一下，WIN11放心，W10注意2.5.3wsl系统不需要安装显卡驱动和WIN共享，WIN装好了,wsl中的ubuntu也就有了2.5.4这是
解决Ubuntu22.04不支持nfsv2服务导致开发板挂载失败的问题一、前言分享近期在使用Ubuntu22.04调式正点原子IMX6ULL开发板时，遇到不能正常挂载根文件系统问题的解决思路。原因是u-boot仅支持nfsv2，而Ubuntu22.04默认把nfsv2服务和udp端口关闭了，导致文件系统挂载失败。VFS:UnabletomountrootfsviaNFS,tryingfloppy.VFS:Cannotopenrootdevice“nfs”orunknown-block(2,0):error-6Pleaseappendacorrect“root=”bootoption;here
一、VueUse——简介VueUse是由AnthonyFu等大佬写的基于Vue的自定义钩子集合。类似于基于React的ahooks功能丰富：200+功能无缝迁移：适用于Vue3和Vue2.7版本之后支持treeshaking：只引入自己需要的那部分，打包会更小还有其他的亮点，可以去官网查看二、VueUse——快速开始VueUse是一个基于CompositionAPI的实用函数集合。所以需要熟悉CompositionAPI的基本概念1、安装下载包的方式npmi@vueuse/coreCDN引入方式scriptsrc="https://unpkg.com/@vueuse/shared">/scri
【深度学习：Micro-Models】用于标记图像和视频的微模型简介微模型：起源故事微模型到底是什么？更详细地解释微观模型：一维标签蝙蝠侠效率在计算机视觉项目中使用微模型的额外好处面向数据的编程在本文中，我们将介绍Encord用于自动化数据注释的“微模型”方法。我们已将这种方法部署到各个领域的计算机视觉标记任务中，包括医学成像、农业、自动驾驶汽车和卫星成像。让我们切入正题：什么是微模型低偏差模型适用于数据集中的一小组图像或视频。微模型如何发挥作用？在狭义任务的少数示例上过度拟合深度学习模型，一旦准确性足够高，就可以将其应用于整个数据集。为什么在计算机视觉中使用微模型？节省数百小时的手动标记和注
安装docker参考这篇文章：Ubuntu22.04安装docker-掘金安装nvidia-docker参考这篇文章：Ubuntu22.04LTS:NVIDIAContainerToolkit:Install:ServerWorld流程：curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|apt-keyadd-curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu22.04/nvidia-docker.list>/etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.
(1)卸载旧版本gccsudoapt-getremovegcc(2)添加软件源sudoadd-apt-repositoryppa:ubuntu-toolchain-r/test(3)更新sudoapt-getupdate(4)使用apt-cachepolicygcc-9获得gcc-9安装包(5)安装指定版本gccsudoapt-getinstallaptitudesudoaptitudeinstallgcc-9=9.3.0-10ubuntu2(6)查看gcc版本
目录一、高可用（HA）的背景知识1.1 单点故障1.2 如何解决单点故障 1.2.1主备集群 1.2.2 Active、Standby1.2.3 高可用1.2.4 集群可用性评判标准（x 个 9）1.3 HA 系统设计核心问题 1.3.1脑裂问题 1.3.2数据状态同步问题二、NAMENODE 单点故障问题 2.1概述 2.2解决 三、HDFSHA 解决方案--QJM3.1QJM—主备切换、脑裂问题解决3.1.1 ZKFailoverController（zkfc）3.1.2 Fencing（隔离）机制 3.2 主备数据状态同步问题解决 四、HDFSHA 集群搭建 4.1 HA 集群规划 4
