大家好，我是升仔前言在微服务架构和容器化技术日益流行的今天，保持系统的健康运行比以往任何时候都重要。Prometheus，作为一个广泛使用的监控工具，提供了丰富的特性，如多维数据模型、灵活的查询语句以及实时警报机制等。与Kubernetes结合使用时，它能提供深入的洞察，帮助开发人员和运维团队及时发现并解决问题。详细步骤下面是详细的步骤，包括所需的命令和配置文件示例，以及每个步骤的解释。1.安装HelmHelm是K8s的包管理工具，让安装和管理K8s应用变得简单。安装Helm是部署Prometheus的前提。curlhttps://raw.githubusercontent.com/helm/
图形开发学院｜GraphAnyWhere课程名称：图形系统开发实战课程：进阶篇(上)课程章节：“图形交互操作:拾取”原文地址：https://www.graphanywhere.com/graph/advanced/2-6.html第六章图形交互操作:拾取\quad在图形系统中，拾取是指从屏幕上选择一个图形对象的过程。这个过程通常是通过鼠标或触摸屏等输入设备来实现的。当用户将鼠标移动到图形对象上时，图形系统会检测到鼠标的位置，然后根据鼠标位置计算该位置上的图形对象，从而实现了拾取操作，这个过程也称之为‘碰撞检测’。\quad由于Canvas不会保存绘制图形的信息，一旦绘制完成用户在浏览器中得到
车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪！教程博客_传送门链接------->yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪（算法介绍和代码）-CSDN博客yolov5deepsort行人/车辆（检测+计数+跟踪+测距+测速）实现了局域的出/入分别计数。显示检测类别，ID数量。默认是南/北方向检测，若要检测不同位置和方向，需要加以修改可在count_car/traffic.py点击运行默认检测类别：行人
------>课程视频同步分享在今日头条和B站大家好，我是博哥爱运维。这节课给大家讲下K8S新版本默认支持的容器运行时（CRI）Containerd。时至今日，docker原本的一手好牌被打得稀烂，Google的k8s在1.20明确说明后期将不再支持docker作为容器运行时（后面简称CRI），明面上说kubelet中的模块"dockershim"（该模块实现了对Dcoker的CRI支持）维护给开发团队带来了很大困扰，实则是Docker已经没有了利用价值。之前在Google、RedHat、IBM几位互联网巨头的忽悠下，Docker公司将libcontainer捐献给了OCI并改名为runC，而
作为一个程序员，大家对Springboot在熟悉不过了吧！SpringBoot作为快速构建Spring应用的技术现在已是企业开发的主流框架。它消除了设置Spring应用程序所需的XML配置，为更快更高效的开发生态系统铺平了道路。而且springboot只要是java开发都用得上，因为springboot搭建起来方便，一般有新项目都会优先使用springboot，由此可见，springboot是我们开发路上必不可少的东西。而我接下来介绍的这篇由阿里大牛花了15天总结的《SpringBoot项目实战》，内容多达400多页，实例就有60例之多，适用人群更是定位于入门、进阶、实战。所以，会照顾到有一定
k8s的安全机制，分布式集群管理工具，就是容器编排。安全机制的核心：APIserver。为整个集群内部通信的中介，也是外控控制的入口。所有的机制都是围绕apiserver来进行设计：请求api资源：1、认证2、鉴权3、准入机制三个条件都通过，才可以在k8s集群当中创建。认证认证：AuthentcationHTTPTOKEN：通过token识别合法用户。tocken是一个很长很复杂的字符串，字符串是用来表达客户的一种方1、式。每一个token对应一个用户名，用户名存储在apiserver能够访问的文件中。客户端发起请求时，httpheard包含token客户端发起请求--------------
【云原生|Kubernetes系列】—部署K8S1.28版本集群部署（基于Containerd容器运行）kubernetes集群规划🍇准备工作1、主机配置2、升级内核3、配置内核转发以及过滤4、安装ipsetipvsadm,IPVS（IPVirtualServer）是一个用于负载均衡的Linux内核模块，它可以用来替代kube-proxy默认的iptables方式。IPVS提供了更高效和可扩展的负载均衡功能，特别适用于大规模的集群环境。🥭部署containerd1,下载runc准备（替换原有问题的runc）部署K8S1、K8S集群软件部署，选择一个yum源即可2,K8S软件初始化3,集群初始化
AIGC实战——扩散模型0.前言1.去噪扩散概率模型1.1Flowers数据集1.2正向扩散过程1.3重参数化技巧1.4扩散规划1.5逆向扩散过程2.U-Net去噪模型2.1U-Net架构2.2正弦嵌入2.3ResidualBlock2.4DownBlocks和UpBlocks3.训练扩散模型4.去噪扩散概率模型的采样5.扩散模型分析5.1生成图像5.2调整逆扩散步数5.3在图像之间进行插值小结系列链接0.前言与生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)一样，扩散模型是过去十年中最有影响力的生成模型技术之一。在许多基准测试中，当前的扩散模型已经超过了以往最
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。每个人都有惰性，但不断学习是好好生活的根本，共勉！文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。文章目录一、环境准备1.系统类型2.系统要求3.系统配置二、Docker安装1.安装Docker1.1更新安装包1.2安装依赖1.3获取证书1.4添加仓库1.5再次更新安装包1.6安装docker2.配置镜像加速器（不配也行，建议配一下）3.开启Docker3.1查看docker状态3.2重启docker3.3开机自启k8s搭建文章：k8s搭建（一、k8s环境配置与docker安装）k8s搭建（二、k8s组件安装）k8s搭建（三、k
文章目录每日一句正能量第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要3.7Spark的任务调度3.7.1DAG的概念3.7.2RDD在Spark中的运行流程总结每日一句正能量成功的速度一定要超过父母老去的速度，努力吧。做事不必与俗同，亦不与俗异；做事不必令人喜，亦不令人憎。若我白发苍苍，容颜迟暮，你会不会，依旧如此，牵我双手，倾世温柔。第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。Spark中的RDD可以很好的解决这一缺点。RDD是Spark提
