上文《Vitepress搭建组件库文档（上）——基本配置》已经讨论了vitepress搭建组件库文档的基本配置，包括站点Logo、名称、首页home布局、顶部导航、左侧导航等。本文进入最重要的部分——如何像ElementPlus那样一遍代码就可以展示组件的效果和源代码。1组件Demo的实现效果vitepress对MarkDown支持比较好，同时对vue3也支持较好。常见的在MD文档中展示Demo有两种方式：在一个区块内展示，添加插件用来解析demo区块，如：组件基本使用：:::demo描述信息 测试按钮:::封装一个组件，将Demo代码的语言、路径传递给该组件，然后在MD文档中使用该组件，如：
引言最近做边缘计算项目，因为没有基础，所以首先学习Kubernetes。感觉系统的中文入门资料比较少，只找到《Kubernetes权威指南》（龚正、吴治辉等著，下称《指南》），照着第一章的demo教程编写，前前后后遇到不少问题，也是找了好多资料才解决。所以从头写一下如何配置一个单机版MySQL+Tomcat的demo，希望能给陷入同样困境的同学一点帮助。文章较长，如果你已经按照《指南》的demo走了一遍，但是遇到了问题，可以直接看最后的“坑点总结”中的解决方案能否解决你的问题。知识准备和环境准备前导知识本着对零基础的同学友好的态度，前排提示阅读本文前你至少需要以下知识：掌握虚拟机的使用，尤其是
引言最近做边缘计算项目，因为没有基础，所以首先学习Kubernetes。感觉系统的中文入门资料比较少，只找到《Kubernetes权威指南》（龚正、吴治辉等著，下称《指南》），照着第一章的demo教程编写，前前后后遇到不少问题，也是找了好多资料才解决。所以从头写一下如何配置一个单机版MySQL+Tomcat的demo，希望能给陷入同样困境的同学一点帮助。文章较长，如果你已经按照《指南》的demo走了一遍，但是遇到了问题，可以直接看最后的“坑点总结”中的解决方案能否解决你的问题。知识准备和环境准备前导知识本着对零基础的同学友好的态度，前排提示阅读本文前你至少需要以下知识：掌握虚拟机的使用，尤其是
在mmsegmentation中训练自己的数据集先在mmse/dataset下创建一个python文件，我的名字是my_thermal_dataset.py在其中填写下面内容这里要注意，在设置suffix的时候，如果你的label文件和train图片的后缀不一样，记得加上，我这里的label文件有后缀_label，别忘记了importmmcvfrommmcv.utilsimportprint_logimportos.pathasospfrom..utilsimportget_root_loggerfrom.builderimportDATASETSfrom.customimportCustom
在mmsegmentation中训练自己的数据集先在mmse/dataset下创建一个python文件，我的名字是my_thermal_dataset.py在其中填写下面内容这里要注意，在设置suffix的时候，如果你的label文件和train图片的后缀不一样，记得加上，我这里的label文件有后缀_label，别忘记了importmmcvfrommmcv.utilsimportprint_logimportos.pathasospfrom..utilsimportget_root_loggerfrom.builderimportDATASETSfrom.customimportCustom
JenkinsPipeline流水线流水线既能作为任务的本身，也能作为Jenkinsfile使用流水线可以让我们的任务从UI手动操作，转换为代码化，像dockerfile一样。从shell命令到配置文件，更适合大型项目，可以让团队其他开发者同时参与进来，完整语法tools：添加工具，如maven、JDKtriggers：基于hook模式触发流水线任务；environment：声明全局通用的环境变量；stages：定义任务步骤，即流程分段处理；post.always：最终执行的动作；pipeline{agentanytools{}triggers{}environment{}stages{sta
JenkinsPipeline流水线流水线既能作为任务的本身，也能作为Jenkinsfile使用流水线可以让我们的任务从UI手动操作，转换为代码化，像dockerfile一样。从shell命令到配置文件，更适合大型项目，可以让团队其他开发者同时参与进来，完整语法tools：添加工具，如maven、JDKtriggers：基于hook模式触发流水线任务；environment：声明全局通用的环境变量；stages：定义任务步骤，即流程分段处理；post.always：最终执行的动作；pipeline{agentanytools{}triggers{}environment{}stages{sta
?️Reference:https://github.com/grafana/intro-to-mlt这是关于Grafana中可观察性的三个支柱的一系列演讲的配套资源库。它以一个自我封闭的Docker沙盒的形式出现，包括在本地机器上运行和实验所提供的服务所需的所有组件。Grafana全栈可观察性产品具体的可观察性转换图前提DockerDockerCompose概述这个系列的演示是基于这个资源库中的应用程序和代码，其中包括：DockerCompose清单，便于设置。三种服务的应用：一个从RESTAPI服务器请求数据的服务。一个接收请求的RESTAPI服务器，并利用数据库来存储/检索这些请求的数据
?️Reference:https://github.com/grafana/intro-to-mlt这是关于Grafana中可观察性的三个支柱的一系列演讲的配套资源库。它以一个自我封闭的Docker沙盒的形式出现，包括在本地机器上运行和实验所提供的服务所需的所有组件。Grafana全栈可观察性产品具体的可观察性转换图前提DockerDockerCompose概述这个系列的演示是基于这个资源库中的应用程序和代码，其中包括：DockerCompose清单，便于设置。三种服务的应用：一个从RESTAPI服务器请求数据的服务。一个接收请求的RESTAPI服务器，并利用数据库来存储/检索这些请求的数据
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