随着软件工程越来越复杂化，如何在Kubernetes集群进行灰度发布成为了生产部署的”必修课“，而如何实现安全可控、自动化的灰度发布也成为了持续部署重点关注的问题。CODINGDevOps微服务项目实战系列最后一课：《DevOps微服务项目实战：基于Nginx-ingress的自动化灰度发布》将由CODINGDevOps后端开发工程师王炜老师向大家介绍Nginx-ingress灰度发布的原理，并结合Demo深入讲解如何实现自动化的灰度发布。课程主题DevOps微服务项目实战：基于Nginx-ingress的自动化灰度发布课程时间8月20日（周四）19:00课程讲师王炜CODINGDevOps后
讲师介绍杨周CODINGDevOps架构师CODING布道师连续创业者、DIY/Linux玩家、知乎小V，曾在创新工场、百度担任后端开发。十余年一线研发和带队经验，经历了ToB、ToC、O2O、国内、出海各种项目，见证了云计算时代的诞生，擅长研发最佳实践：CodeReview、DevOps、GitWorkflow、敏捷开发、架构、极客办公硬件。背景随着ToB（企业服务）的兴起和ToC（消费互联网）产品进入成熟期，线上故障带来的损失越来越大，代码质量越来越重要，而「质量内建」正是DevOps核心理念之一。而且提高代码质量的最佳实践，不只适合新项目，也为老项目提供完善的渐进式方案。常见代码质量问题
随着ToB（企业服务）的兴起和ToC（消费互联网）产品进入成熟期，线上故障带来的损失越来越大，代码质量越来越重要，而「质量内建」正是DevOps核心理念之一。本次CODINGDevOps代码质量实战系列第一课：《DevOps代码质量实战：代码规范与GitFlow》，将由CODING布道师、CODINGDevOps架构师杨周老师主讲，为同学们详细讲解提高代码质量的最佳实践，不只适合新项目，也为老项目提供完善的渐进式方案。课程主题DevOps代码质量实战：代码规范与GitFlow课程时间8月11日（周二）19:00课程讲师杨周CODING布道师CODINGDevOps架构师连续创业者、DIY/Li
随着ToB（企业服务）的兴起和ToC（消费互联网）产品进入成熟期，线上故障带来的损失越来越大，代码质量越来越重要，而「质量内建」正是DevOps核心理念之一。《DevOps代码质量实战（PHP版）》为CODINGDevOps代码质量实战系列的第二课，同时也是本系列的PHP版，杨周老师将以PHPLaravel为例，为同学们讲解代码规范、Gitworkflow、持续集成、代码生成API文档、开发composer包、单元测试、Docker等内容。课程主题DevOps代码质量实战（PHP版）课程时间8月12日（周三）19:00讲师简介杨周CODING布道师CODINGDevOps架构师连续创业者、DI
随着ToB（企业服务）的兴起和ToC（消费互联网）产品进入成熟期，线上故障带来的损失越来越大，代码质量越来越重要，而「质量内建」正是DevOps核心理念之一。《DevOps代码质量实战（Java版）》为CODINGDevOps代码质量实战系列的最后一课，同时也是本系列的Java版，杨周老师将以JavaSpring为例，讲解代码规范、Gitworkflow、持续集成、代码生成API文档、修改maven包、单元测试、Docker等内容。课程主题DevOps代码质量实战（Java版）课程时间8月13日（周四）19:00课程讲师杨周CODING布道师CODINGDevOps架构师连续创业者、DIY/L
需求使度量值在行上呈现，如下图实现1.用powerquery实现：在powerquery-转换-逆透视列中将原始数据进行列销售数量，列销售金额进行逆透视。然后在报表页面将逆透视的列放到行上。2.用dax实现：1）创建一个辅助表，单一列，包含销售数量，销售金额两个值；2）度量值指标值=swich(TRUE(),selectedvalue('table'[指标])="销售数量",sum('正常数据集'[销售数量])，selectedvalue('table'[指标])="销售金额",sum('正常数据集'[销售金额]),03）拓展：矩阵中使列在行上显示
大家想了解更多大数据相关内容请移驾我的课堂：大数据相关课程剖析及实践企业级大数据数据架构规划设计大厂架构师知识梳理：剖析及实践数据建模剖析及实践数据资产运营平台Spark作为大数据领域离线计算的王者，在分布式数据处理计算领域有着极高的处理效率，而Python作为Spark支持的开发的重要语言之一，特别对各类机器学习算法的支持，使得有着极高的使用率，本系列文章将通过介绍Spark的基础使用，带大伙入坑Spark一、什么是SparkApacheSpark是用于大规模数据（large-scaladata）处理的统一（unified）分析引擎。1.1框架模块
使用SD有两种方式：本地：显卡要求：硬件环境推荐NVIDIA的具有8G显存的独立显卡，这个显存勉勉强强能摸到门槛。再往下的4G可能面临各种炸显存、炼丹失败、无法生成图片等各种问题。对于8G显存，1.0模型就不行，需要更高的环境配置，所以8G仅仅是个基础。最好还是16G以上。上图是SD在不同显卡下的测试情况。硬盘要求：100G以上的固态硬盘。固态硬盘可以加快读取速度，如果是机械硬盘，很多东西包括模型的创建时间消耗都是成倍的。秋叶大佬的压缩包大概为7~8G左右，但这没有计算模型。实际使用时各种插件及大模型（1G起步）最基础大概需要20G以上。而且在本地训练模型时，一些中间步骤需要保存下来，这就需要
Stable-Diffusion、Imagen等文生图大模型已经具备了强大的生成能力，假设我们的Prompt为 [CyberpunkStyle]，SD或许能很快画出赛博朋克风格的一幅画。但你作为一个不知名的人，不能奢求SD在训练的时候把你自己想要的风格也加进去吧？这时就需要我们能自己个性化调整一下原始的基础大模型。我们日常所用的底模的参数量是巨大的，自己训练是完全不可能的（训练整个Stable-Diffusion-1.4大概要15万GPU小时）。Dreambooth是谷歌的一种微调模型的方案。LORA是Dreambooth的一个简化版。通常来说Dreambooth对于一些比较抽象的或者泛指的概
👉️URL:https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/logs-integration/#labels-and-detected-fields📝Description:Explore中的日志除了指标之外，Explore还允许你在以下数据源中调查你的日志。ElasticsearchInfluxDBLoki在基础设施监控和事件响应期间，你可以深入挖掘指标和日志，找到原因。Explore还允许你通过并排查看指标和日志来进行关联。这创造了一个新的调试工作流程。接到一个警报。深入研究并检查指标。再次深入，搜索与指标和时间间隔有关的日志（将来还有分布式
