1 单master集群和多master节点集群方案1.1 单Master集群k8s集群是由一组运行k8s的节点组成的，节点可以是物理机、虚拟机或者云服务器。k8s集群中的节点分为两种角色：master和node。master节点：master节点负责控制和管理整个集群，它运行着一些关键的组件，如kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager等。master节点可以有一个或多个，如果有多个master节点，那么它们之间需要通过etcd这个分布式键值存储来保持数据的一致性。node节点：node节点是承载用户应用的工作节点，它运行着一些必
一、准备虚拟机资源虚拟机清单机器名称IP地址角色rancher10.211.55.200管理K8S集群k8svip10.211.55.199K8SVIPmaster0110.211.55.201K8S集群主节点master0210.211.55.202K8S集群主节点master0310.211.55.203K8S集群主节点node0110.211.55.211K8S集群从节点node0210.211.55.212K8S集群从节点本篇完成的7台虚拟机(3台master、2台node、1台k8svip、1台rancher)，可下载导入使用链接:https://pan.baidu.com/s/1h
1：版本说明：qt5.12.10opencv4.5.3（yolov5模型部署要求opencv>4.5.0）2：检测的代码yolo.h#pragmaonce#include#include#include#include#includeclassyolo{public:yolo(){}~yolo(){}boolreadModel(cv::dnn::Net&net,std::string&netpath,boolisCuda);structOutput{intid;//结果类别idfloatconfidence;//结果置信度cv::Rectbox;//矩形框intship_id;//船的idin
文章目录前言最终实现效果图后端实现主界面检测函数检测结果显示前端实现主界面(index1.html）显示图片界面（showimage.html）总结前言最近，老板让写一个程序把yolov5检测模型部署到web端，在网页直接进行目标检测。经过1个星期的努力，终于实现基本功能👻（累晕了）。网上查阅了很多资料，发现很多的技术比较复杂，当然他们的页面都比较漂亮，然后我打算自己写一篇简单记录一下哈哈。进入正题，该项目完全由Python的轻量级web框架flask完成，其实有一点js代码，简单易懂👍最终实现效果图先看项目的效果图吧哈哈，比较辣鸡，但是功能实现了！（后续会优化页面）检测结果显示：哈哈可以看到
使用深度学习模型yolov8进行辅助瞄准，帮助玩家快速定位敌人，yolov8模型已经相当成熟，目标检测准确，流程易懂适用性强。yolov8辅助瞄准本文是基于yolov8的辅助瞄准算法，yolov8集成度很高，很多功能只要一个参数设置就能解决，效率大大提高。yolov8辅助瞄准建议在编译器内运行，防止检测。废话不多说，下面开始代码介绍。一、系统搭建1、安装pycharmPython及PyCharm安装教程【图文教程】_pycharm及python安装详细教程-CSDN博客安装自己电脑版本Python3.112、安装yolov8这里要先把yolov8从github拉下来，然后安装适合自己电脑的py
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。在yolov5之前的yolov3和yolov4的官方代码都是基于darknet框架的实现的，因此opencv的dnn模块做目标检测时，读取的是.cfg和.weight文件，那时候编写程序很顺畅，没有遇到bug。但是yolov5的官方代码(https://github.com/ultralytics/yolov5)
程序示例精选Python+Yolov5+Qt交通标志特征识别窗体界面相片视频摄像头如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！前言这篇博客针对《Python+Yolov5+Qt交通标志特征识别窗体界面相片视频摄像头》编写代码，代码整洁，规则，易读。学习与应用推荐首选。运行结果文章目录一、所需工具软件二、使用步骤 1.主要代码 2.运行结果三、在线协助一、所需工具软件 1.Python 2.Pycharm二、使用步骤代码如下（示例）：defdetect(save_img=False):source,weights,v
前言这么长时间没写博客，其实主要是忙于一个行为实时检测大型项目的开发，最近闲下来就写这篇当年末总结了。这篇文章的起因还是某个业务需求，要求分析视频中有人的部分，没人的部分需要去掉，同时行为检测的数据集如果要自己采集打标，也需要这个步骤。分析不想看分析的直接跳到代码复制^_^1.拿到这个问题，我首先就丢给了gpt和一众大语言模型去解决，因为真的不想动手干这种杂活，懒惰之神上身了。然后我一开始的指令是这样的：给了我一个空壳子：然后我觉得这种简单的需求，cv2应该可以搞定吧，就指导它使用haar级联检测器去检测：在改掉基本的逻辑错误后，我发现，它能检测出人脸的就没几帧！而且这样保存后出来的视频，是几
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目录一、实验1.环境2.K8Smaster节点环境准备3.K8Smaster节点安装kubelet、kubeadm、kubectl3.K8Snode节点环境准备与软件安装4.K8Smaster节点部署服务5.K8Snode节点部署6.K8Smaster节点查看集群7.容器网络（CNI）部署8.K8S集群测试二、问题1.calico生成资源报错2.为何要安装docker和ci-dockerd一、实验1.环境（1）主机表1主机主机架构版本IP备注masterK8Smaster节点1.29.0192.168.204.8node1K8Snode节点1.29.0192.168.204.9node2K8S
