------>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。在日常的K8S运维工作中，我们时常需要在pod内运行一些运维调试工具，抓取服务pod的流量来分析问题，但基于安全因素以及镜像大小考虑，通常容器内不会带有过多的软件包，这个时候就给我们运维排查带来的困难，没关系，博哥这节课就教大家怎么去解决这个问题。我们利用nginx服务，以实战的形式来模拟演示一次在业务服务pod中利用tcpdump抓取80端口的流量包使用k8s自带debug功能来分析pod的网络流量注：这里使用的k8s版本是v1.27.5，v1.20.4以上版本应该都是可以支持的#给大家推荐一款开源的容器工具箱https:

Practicemakesperfect！实战一：带环问题其实我们小学时就接触过，就比如在操场上比赛跑步的追击问题，这里也是一样，如果我们定义两个指针，一个快指针，一个慢指针，快指针走的快，一次走两步，慢指针一次走一步，那么如果有环的话这两个指针一定就会相遇。boolhasCycle(structListNode*head){structListNode*fast=head;structListNode*slow=head;while(fast&&fast->next){fast=fast->next->next;slow=slow->next;if(fast==slow)returntrue

学习目标了解qt的基本信息了解qt的下载及安装了解创建一个基本qt项目的流程了解信号与槽通过示例了解信号与槽的设置与编写了解控件添加的方式了解控件如何使用代码获取其文本了解控件如何使用代码设置其文本使用connect自定义信号与槽了解使用样式修饰控件外观了解使用代码清空控件文本学习使用Qt编写一个四则算术计算器注：本章中使用的一些方法方法是为了简单的了解一下概念性质，例如在多个槽函数时使用的方法并不是简便的，简便的方法在之后的学习中将会进行讲解。一、简单了解Qt及下载安装1.1简单了解Qtqt是C++的图形用户工具，是一个跨平台的用户界面解决方案；Qt几乎支持所有的系统平台，并且是面向对象的。

感谢各位读者的支持，书籍目前已上市各大电商平台。-----------2022年9月11日创建---------  ARKit是苹果公司在前沿科技领域的重大技术布局，也是目前移动领域AR应用开发引擎标杆。得益于良好的软硬件生态整合，ARKit运动跟踪稳定性好、性能消耗低、功能特性丰富，利用它可以开发出令人惊艳的AR应用。ARKit支持iPhone和iPad设备，并且可以预见，其也必将支持即将面世的iGlass眼镜设备。  本书是《ARFoundation增强现实开发实战（ARCore版）》的姊妹版，讲述利用ARKit进行iOS/iPadOS平台的AR应用开发，从AR技术概念、原理、理论脉络到各

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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景卷积神经网络，简称为卷积网络，与普通神经网络的区别是它的卷积层内的神经元只覆盖输入特征局部范围的单元，具有稀疏连接（sparseconnectivity）和权重共享（weightshared）的特点，而且其中的过滤器可以做到对图像关键特征的抽取。因为这一特点，卷积神经网络在图像识别方面能够给出更好的结果。 本项目通过基于PyTorch实现Minst数据集卷积神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据统计如下：3.数据预处理3

今天进入 kubernetes 的运维部分（并不是运维 kubernetes，而是运维应用），其实日常我们大部分使用 kubernetes 的功能就是以往运维的工作，现在云原生将运维和研发关系变得更紧密了。今天主要讲解 Probe 探针相关的功能，探针最实用的功能就是可以控制应用优雅上线。就绪探针举个例子，当我们的service关联了多个Pod的时候，其中一个Pod正在重启但还没达到可以对外提供服务的状态，这时候如果有流量进入。那这个请求肯定就会出现异常，从而导致问题，所以我们需要一个和 kubernetes 沟通的渠道，告诉它什么时候可以将流量放进来。图片比如如图所示的情况，红色 Pod 在

基础理论：图像分类是深度学习在视觉领域第一个取得突破性成果的任务。本章首先介绍了图像分类任务的发展历程与评价指标。然后分为三个角度分别介绍了在图像分类领域具有重要地位的三种模型。第一种是基于残差网络的模型，本章重点介绍了ResNet、DenseNet和DPN。第二种是基于Transformer思想的模型，本章重点介绍了ViT和Swin-Transformer模型。第三种是用于移动端设备的轻量级模型，本章重点介绍了MobileNet和PP-LCNet。最后，本章使用飞桨框架完成了桃子分拣项目。学完本章，希望读者能够掌握以下知识点:了解图像分类的发展历程；掌握基于残差思想的模型特点；掌握基于Tra

🚀作者：“大数据小禅”🚀文章简介：Flink对接KafkaConnetor第一步使用docker部署kafka🚀欢迎小伙伴们点赞👍、收藏⭐、留言💬目录导航什么是DockerDocker常用命令Docker安装过程Docker部署kafka什么是DockerDocker是一个开源的容器化平台，用于将应用程序和其依赖的环境打包成一个独立的容器，以实现应用程序的快速部署、可移植性和可伸缩性。0传统的应用部署方式通常需要在目标环境中手动设置各种依赖项和配置，可能面临不同操作系统或软件版本之间的兼容性问题。而Docker可以通过容器的方式隔离应用程序和其依赖的环境，使得应用程序能够在任意系统上以相同的方

文章目录一、爬取目标二、爬虫代码讲解2.1分析过程2.2爬虫代码三、演示视频四、附完整源码一、爬取目标您好！我是@马哥python说，一名10年程序猿。我们继续分享Python爬虫的案例，今天爬取小红书上指定笔记（"巴勒斯坦"相关笔记）下的评论数据。老规矩，先展示结果：截图1：截图2：截图3：共爬取了1w多条"巴勒斯坦"相关评论，每条评论含10个关键字段，包括：笔记链接,页码,评论者昵称,评论者id,评论者主页链接,评论时间,评论IP属地,评论点赞数,评论级别,评论内容。其中，评论级别包括：根评论、二级评论及二级展开评论。二、爬虫代码讲解2.1分析过程任意打开一个小红书笔记的评论，打开浏览器的