目录(一)问题背景(二)搭建阿里云ARC镜像仓库站对接GitHub项目构建镜像(1)添加项目分支 (2)创建阿里云ARC镜像仓库站(3)设置更改GitHub项目内容，触发阿里云镜像构建①Brash触发构建②Tag模式触发:(三)最后的最后(一)问题背景 今天我本来准备做kube-state-metrics的项目案列的时候，从GitHub下好关于KSM的yaml文件后，我以为直接apply这些yaml文件，就可以直接pod跑起来，结果我发现我的kube-state-metrics的pod一直报错，镜像一直拉不下来，我的k8s的版本是1.25版本用的containerd的CRI ，然后我使用ct
最近换了个电脑，需要重装Unity，然后unityhub怎么都无法登陆，登陆不了就不能激活personallicense。试了很多次，包括unityhub2.5.8和unityhub3.3都不行，真的是很崩溃。因为是公司的电脑，限制比较多，最后找到两种解决办法，试了下，第二种解决了我的问题。寻思应该是公司IT给设置的一些限制影响了登陆。特此贴一下，希望能帮助到一些同学。方法一退出hub后,删除unityhub文件夹,然后再重新登陆Windows:%UserProfile%\AppData\Roaming\UnityHubMac:~/Library/ApplicationSupport/Unit
在WSL2中使用NVIDIADocker进行全栈开发和深度学习TensorFlowpytorchGPU加速0.背景0.1起源生产环境都是在k8dpod中运行，直接在容器中开发不好嘛？每次换电脑，都要配配配，呸呸呸新电脑只安装日常用的软件不好嘛，环境变量配配配，各种日常软件和开发软件到处拉💩虚拟机呗，怎么调用GPU是个问题，hyper-v好像是可以魔改配置实现，又得改改改。改好了本地能跑了，生产给你报错报错错错错到处拉💩，文件弄乱了怎么办，容器直接销毁重建就完事，分分钟解决。电脑重装再配环境也遭不住0.2.容器化开发之后宿主机电脑随便换，随便重装。重装之后我只要上网+wsl--install+g
Docker的工具实践及root概念和Docker容器安全性设置1.使用案例2.Docker解决的问题3.Docker未来发展4.DockerHub服务5.技术局限6.Docker环境安全7.容器部署安全1.使用案例Docker是一个命令行工具，它提供了中央“docker”执行过程中所需的所有工具。这使得Docker的操作非常简单。一些例子可以检查运行中的容器的状态： 或检查可用的镜像及其版本的列表： 另一个例子是显示一个镜像的历史： 上面的命令显示了命令行界面操作的方便快捷。只需要指定镜像ID的前几个字符就可以。可以看到只需要“d95”就能显示d95238078ab0镜像的所有历史。
我一直在努力实现Tensorflow'ssimpleaudiorecognition到iphone应用程序。经过一些研究，我发现我需要将Tensorflow的卡住图.pb文件转换为核心ML模型，然后在iOS应用程序中使用它。所以我尝试关注thissample和引用this转换器。但看起来转换器主要是为了转换将图像作为输入的模型而编写的。但是我的模型应该能够将音频.wav文件作为输入。`importtfcoremlastf_convertertf_converter.convert(tf_model_path='my_frozen_graph.pb',mlmodel_path='my_m
一、前言 在YouTube上看到up主——NicholasRenotte的相关教程，觉得非常有用。使用他的方法，我训练了能够检测四种手势的模型，在这里和大家分享一下。 附上该up主的视频链接SignLanguageDetectionusingACTIONRECOGNITIONwithPython|LSTMDeepLearningModel 视频的代码链接https://github.com/nicknochnack/ActionDetectionforSignLanguage 我的系列文章一：Mediapipe入门——搭建姿态检测模型并实时输出人体关节点3d坐标 我的系列文章二：Me
我正在浏览swifttensorflow代码，偶然发现了varresult=#tfop("Mul",a,b)#tfop在文档here中有很好的解释，在“它做了什么”的意义上，但我也对从语言的角度或作为函数实现的实际情况感兴趣。除了计算图的句柄之外，#tfop代表什么？为何'＃'？如果需要，我在哪里可以找到tfop实现？(我浏览了代码，但没有运气，虽然我不能保证我没有遗漏任何东西)。 最佳答案 克里斯·拉特纳:#tfopisa“wellknown”representationusedfortensoroperations.Itisan
文章目录前言一、Huggingface是什么？二、准备工作三、下载整个仓库或单个大模型文件1.下载整个仓库2.下载单个大模型文件总结附录前言Huggingface资源很不错，可是国内下载速度很慢，动则GB的大模型，下载很容易超时，经常下载不成功。很是影响玩AI的信心。（有人说用迅雷啊，试试就知道有无奈。）经过多次测试，终于搞定了下载，即使超时也可以继续下载。真正实现下载无忧！究竟如何实现？且看本文分解。一、Huggingface是什么？Huggingface起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，本来打算创业做聊天机器人，在Github上开源了一个Transformers库，虽然聊天机器
文章目录传感器SHT30SHT30概述数据读取1.单次读取2.周期读取3.数据转换产品创建第一步：选择品类第二步：选择功能第三步：选择控制面板第四步：选择开发方式SensorHub应用使用示例1.设备注册、查找设备获取设备句柄2.设备启动3.数据获取4.数据上报示例修改1.PID修改2.功能DP_ID号修改3.温湿度传感器GPIO修改设备配网与使用示例代码下载T2-U开发板获取方式SensorHub是TuyaOS传感器管理组件，可以实现对传感器设备的硬件抽象，设备管理和数据处理。基于sensor_hub开发传感器应用时，开发者无需关注传感器的传输协议，只需要对传感器挂载硬件接口、工作方式、采集
文章目录使用TensorFlow完成逻辑回归1.环境设定2.数据读取3.准备好placeholder4.准备好参数/权重5.计算多分类softmax的lossfunction6.准备好optimizer7.在session里执行graph里定义的运算附：系列文章使用TensorFlow完成逻辑回归TensorFlow是一种开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队于2015年开发。它被广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。TensorFlow的核心是用于计算的数据流图。在数据流图中，节点表示数学操作，边表示张量（多维数组）。将操作和数据组合在一起的数据流图可以使Tens
