目录一、概述二、下载VMwareWorkstation17.0Pro三、安装VMwareWorkstation17.0Pro四、创建一个空的虚拟机一、概述VMwareWorkstationPro™是一个运行在window或Linux系统的软件，使开发人员能够在同一台PC上同时运行多个基于x86的Windows、Linux和其他操作系统。本篇文章主要介绍VMware最新版本(VMwareWorkstation17.0Pro)在win10系统的安装，对于VMwareWorkstationPro有需要了解更多的，可以到VMware中国|CN查看更多资料，或查看VMwareWorkstation17.
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文章目录一、ElasticSearch安装1.elasticsearch单节点安装2.elasticsearch分布式集群安装3.elasticsearch配置身份认证二、Elasticsearchcerebro展示工具安装三、Kibana安装四、Filebeat安装(EFK架构)1.Filebeat的基础使用：2.filebeat收集nginx2.1.安装nginx2.2.安装filebeat2.2.1.收集nginx原生日志，推送给es2.2.2.1.filebeat收集单个文件2.2.2.2.filebeat收集多个文件注意事项：2.2.2.3.kibana展示nginx日志2.2.2.
文章目录一、ElasticSearch安装1.elasticsearch单节点安装2.elasticsearch分布式集群安装3.elasticsearch配置身份认证二、Elasticsearchcerebro展示工具安装三、Kibana安装四、Filebeat安装(EFK架构)1.Filebeat的基础使用：2.filebeat收集nginx2.1.安装nginx2.2.安装filebeat2.2.1.收集nginx原生日志，推送给es2.2.2.1.filebeat收集单个文件2.2.2.2.filebeat收集多个文件注意事项：2.2.2.3.kibana展示nginx日志2.2.2.
目录前言：一、下载二、安装三、环境配置四、测试是否安装成功前言：读者手册（必读）_云边的快乐猫的博客-CSDN博客jdk长期支持的版本有8、11和17，如果是64位操作系统建议下载17版本，32位下载我这里下载8版本，在我的个人主页收藏里面有下载安装包一、下载点击这些超链接进去都可以，Oracle甲骨文中国|云应用和云平台1.先去浏览器搜索：甲骨文官网或者复制网址进去Oracle|CloudApplicationsandCloudPlatform 2 3.4.往下滑5.我这里是windows的64位系统就选择windows的64位，根据自己电脑系统来选择。选择下载jdk17的安装版本就
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KubeSphere社区双周报主要整理展示新增的贡献者名单和证书、新增的讲师证书以及两周内提交过commit的贡献者，并对近期重要的PR进行解析，同时还包含了线上/线下活动和布道推广等一系列社区动态。本次双周报涵盖时间为：2023.03.17-2023.03.30。贡献者名单新晋贡献者本两周共有7位新晋contributor。感谢各位对KubeSphere社区的贡献！近期重要更新KubeSphere1.修复集群网关数据重复的问题相关PR：https://github.com/kubesphere/kubesphere/pull/5582贡献者：hongzhouzi2.在执行相关命令时自动安装g
KubeSphere社区双周报主要整理展示新增的贡献者名单和证书、新增的讲师证书以及两周内提交过commit的贡献者，并对近期重要的PR进行解析，同时还包含了线上/线下活动和布道推广等一系列社区动态。本次双周报涵盖时间为：2023.03.17-2023.03.30。贡献者名单新晋贡献者本两周共有7位新晋contributor。感谢各位对KubeSphere社区的贡献！近期重要更新KubeSphere1.修复集群网关数据重复的问题相关PR：https://github.com/kubesphere/kubesphere/pull/5582贡献者：hongzhouzi2.在执行相关命令时自动安装g
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络为CNN网络，CNN具有平移不变性和局部性，缺乏全局建模长距离建模的能力，引入自然语言处理领域的框架Transformer来形成CNN+Transformer架构，充分两者的优点，提高目标检测效果，本人经过实验，对小目标以及密集预测任
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络为CNN网络，CNN具有平移不变性和局部性，缺乏全局建模长距离建模的能力，引入自然语言处理领域的框架Transformer来形成CNN+Transformer架构，充分两者的优点，提高目标检测效果，本人经过实验，对小目标以及密集预测任
