四、EFK日志系统日志级别日志打印通常有四种级别，从高到底分别是：ERROR、WARN、INFO、DEBUG。如果开启了某一级别的日志后，就不会打印比它级别低的日志DEBUG：可以打印出最详细的日志信息，主要用于开发过程中打印一些运行信息。INFO可以打印一些你感兴趣的或者重要的信息，这个可以用于生产环境中输出程序运行的一些重要信息，但是不能滥用，避免打印过多的日志。WARNING表明发生了一些暂时不影响运行的错误，会出现潜在错误的情形，有些信息不是错误信息，但是也要给程序员的一些提示ERROR可以打印错误和异常信息，如果不想输出太多的日志，可以使用这个级别，这一级就是比较重要的错误了，软件的
目录1SENet1.1SENet原理1.2 SENet代码(Pytorch)1.3 YOLOv5中加入SE模块 1.3.1 common.py配置1.3.2 yolo.py配置1.3.3创建添加RepVGG模块的YOLOv5的yaml配置文件2CBAM2.1CBAM原理2.2 CBAM代码(Pytorch)2.3 YOLOv5中加入CBAM模块 2.3.1 common.py配置2.3.2 yolo.py配置2.3.3创建添加CBAM模块的YOLOv5的yaml配置文件 3CA3.1CA原理3.2 CA代码(Pytorch)3.3 YOLOv5中加入CA模块 3.3.1 common.py配置
目录训练参数说明：--weights:--cfg:--data:--hpy:--epoch:--batch_size：--img-size:--rect:--resume:--nosave:--notest:--noautoanchor:--evolve：--bucket:--cach-images:--image-weights：--device:--multi-scale:--single-cls:--adam:--sync-bn:--local_rank:--workers:--project:--name:--exist-ok：--linear-lr:--label-smoothin
本文基于《KubernetesinAction》第9章整理。在进入正文前，不得不感慨一下标签选择器的设计对解耦k8s各模块发挥的作用。k8s的service,replicaSet,滚动升级，调度的亲缘性和污点容忍度都离不开标签选择器。标签选择器让k8s对资源的操作更加灵活。手动进行滚动升级我们先用如下的配置创建一个ReplicationControllerapiVersion:v1kind:ReplicationControllermetadata:name:kubia-v1spec:replicas:3selector:matchLabels:app:kubiatemplate:metada
源码：https://github.com/WongKinYiu/yolov7论文：https://arxiv.org/abs/2207.02696这个yolov7是yolov4团队的作品，我等着你yolov100。背景yolo系列已经成了大家学习工作中常用的目标检测网络，果然，yolov7又来了。一般人yolo取名到2亿都可以，但听说这个作者是yolov4的，我就来踩踩坑，试试火代码搭建环境，这里直接用conda按照源码requirements.txt安装就行。（我yolov5环境(python3.7+torch1.8.0)都可以训练,我之前写过一篇几分钟搭建yolov5的文章）数据准备现成
root@docker03:~#kubectltoppoderror:MetricsAPInotavailable需要在k8s集群安装metrics-server1.下载metrics-serverwgethttps://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml-Ometrics-server-components.yaml2.更改为阿里云镜像地址sed-i's/k8s.gcr.io\/metrics-server/registry.cn-hangzhou.aliyunc
yolov5模型训练后的结果会保存到当前目录下的run文件夹下里面的train中下面对训练结果做出分析confusion_matrix.png(混淆矩阵)在yolov5的训练结果中，confusion_matrix.png文件是一个混淆矩阵的可视化图像，用于展示模型在不同类别上的分类效果。混淆矩阵是一个n×n的矩阵，其中n为分类数目，矩阵的每一行代表一个真实类别，每一列代表一个预测类别，矩阵中的每一个元素表示真实类别为行对应的类别，而预测类别为列对应的类别的样本数。在混淆矩阵的可视化图像中，对角线上的数值表示模型正确分类的样本数，而非对角线上的数值则表示模型错误分类的样本数。可以通过观察非对角
报障： 今日上午，值班同学发现airflow无法使用。查看时其部署的Node节点NotReady了。分析： 马上查看K8S集群节点的状态，发现这个节点已经是NotReady状态了。第一反应就是ping下节点看是否宕机了？ping正常，于是登录到该节点查看kubelet状态。发现kubelet报runtime不可用，查看containerd的状态，一直在不断的重启，而且启动不成功。为了尽快恢复业务，决定先将containerd的数据目录清空后重新拉起。于是删除containerd数据目录下的文件夹：#ls-lrth/xpu-k8s-data/containerd/total0drwx
作者：半身风雪上一节：创建K8s集群项目简介：上一节我们一起学习了，如何去部署一个K8S的应用程序，这一节，我们主要讲解一下，K8S应用的框架结构。K8S应用pod结点目标一、KubernetesPods1.1、Kubernetes中的pod是做什么的二、工作结点三、故障排除3.1、常见kubectl命令3.2、可视化界面四、pod资源详情总结目标本节我将和大家一起学习Kubernetes应用中的pod结点了解KubernetesPod。了解Kubernetes工作节点。对已部署的应用故障排除。一、KubernetesPods在上一节中，我们一起学会了如何使用kubectl创建一个应用。这里我
YOLOV5---数据集格式转化及训练集和验证集划分VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集标签为yolo格式数据集划分训练集和验证集本教程详细介绍了VOC格式数据集的制作方法。1、目录结构其中makeTXT.py用于生成VOCdevkit/VOC/ImageSets/Main/*.txt，voc_label.py根据VOCdevkit/VOC/Annotations/*、VOCdevkit/VOC/images/*和VOCdevkit/VOC/ImageSets/Main/*.txt生成VOCdevkit/labels/*.txt、VOCdevkit/VOC/test.txt(tra
