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k8s:安装 Helm 私有仓库ChartMuseum、helm-push插件并上传、安装Zookeeper 云游 docker helm helm-push
ChartMuseum是Kubernetes生态中用于存储、管理和发布HelmCharts的开源系统，主要用于扩展Helm包管理器的功能核心功能‌集中存储‌：提供中央化仓库存储Charts，支持版本管理和权限控制。‌‌跨集群部署‌：支持多集群环境下共享Charts，简化部署流程。‌‌离线部署‌：适配无网络环境，可将Charts存储在本地或局域网内。‌‌HTTP接口‌：通过HTTP协议提供服务，用户
Python之七彩花朵代码实现 PlutoZuo Python python 开发语言
Python之七彩花朵代码实现文章目录Python之七彩花朵代码实现下面是一个简单的使用Python的七彩花朵。这个示例只是一个简单的版本，没有很多高级功能，但它可以作为一个起点，你可以在此基础上添加更多功能。importturtleastuimportrandomasraimportmathtu.setup(1.0,1.0)t=tu.Pen()t.ht()colors=['red','skybl
2025代码块种类以及作用 2501_92758067 intellij-idea phpstorm idea jupyter
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配音助手：自媒体神器，内置海量音色的语音，支持多主播配音阿幸软件杂货间媒体
软件介绍内置文字转语音，提供多个主播音色，男声、女声、小孩、方言。支持的场景也是比较多，比如：广告促销、有声读物、广播配音、影视配音、Ai配音等。这个软件是免费的，只不过需要通过手机号码登录就可以使用全部功能了。软件下载夸克下载
用OpenCV标定相机内参应用示例（C++和Python）
下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定（CameraCalibration）的示例，包括C++和Python两个版本，基于棋盘格图案标定。一、目标：相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像，估计相机的内参：相机矩阵（内参）K畸变系数distCoeffs可选外参（R,T）标定精度指标（如重投影误差）二、棋盘格参数设置（根据自己的棋盘格设置）：棋盘格角点数：9x6（内角点，9列×6行）；每个
C++设计模式：简单工厂、工厂方法、抽象工厂起个别名 C++算法 c++
1.工厂模式的特点在我们现实生活中，买馒头和自己蒸馒头、去饭店点一份大盘鸡和自己养鸡，杀鸡，做大盘鸡，这是全然不同的两种体验：自己做麻烦，而且有失败的风险，需要自己承担后果。买现成的，可以忽略制作细节，方便快捷并且无风险，得到的肯定是美味的食物。对于后者，就相当于是一个加工厂，通过这个工厂我们就可以得到想要的东西，在程序设计中，这种模式就叫做工厂模式，工厂生成出的产品就是某个类的实例，也就是对象。
等保测评中的物联网设备安全评估亿林数据物联网安全网络安全等保测评
随着物联网（IoT）技术的飞速发展，物联网设备已经广泛应用于智能家居、智慧城市、工业自动化等多个领域，极大地提升了社会生产力和生活便利性。然而，随着IoT设备数量的激增，其安全性问题也日益凸显，成为我们必须面对的重要课题。在这一背景下，等级保护（等保）测评中的物联网设备安全评估显得尤为重要，它为我们提供了一个有效的安全评估和管理机制。一、物联网设备安全评估的重要性物联网设备的核心理念是实现物物相连
反光衣识别漏检率 30%？陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中，反光衣是保障作业人员安全的重要装备，对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁：强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源：某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后，给安全生产埋下隐患。一、技术解析：反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
Topview Avatar 2深度实测：AI数字人带货的新高度，还是又一个营销噱头？神码小Z AI工具人工智能
在AI数字人赛道越来越卷的今天，各家产品都在宣传自己的"独门秘技"。最近，TopviewAI推出的Avatar2引起了我的注意——号称突破了产品尺寸限制，实现了"万物皆可带"。作为一个经常需要制作营销视频的内容创作者，我决定亲自上手测试一番，看看这款工具是否真的像宣传的那样强大。TopviewAvatar2是什么？革命性升级还是渐进式改良？TopviewAvatar2是TopviewAI推出的第二
【证明】对极几何：本质矩阵内在性质 Powerful_QI slam 线性代数矩阵
--这是目录--1.本质矩阵内在性质表述2.预备知识2.1线性代数基础2.1.1奇异值与特征值的关系2.1.2矩阵加减单位阵后特征值的变化2.2引理：一个常用的矩阵变换3.证明1.本质矩阵内在性质表述本质矩阵(EssentialMatrix)EEE是一个3阶方阵，满足E=t∧RE=t^{\land}RE=t∧R其中RRR为旋转矩阵，ttt为平移量，t∧t^{\land}t∧运算定义如下（参考了
GoView 强势入驻 GitCode：拖拽低代码，打造高颜值数据大屏 GitCode 代码君 gitcode 低代码开源
信息可视化时代，数字大屏日益成为展示核心KPI、运营状态、监控预警的主流形式。然而，用传统方式开发一个定制化数字大屏需要解决多少问题？1.繁复的数据源集成，各种不同的协议和格式……2.让人晕头转向的可视化逻辑，调动艰难的样式、布局、动画，和往往难以统一的风格3.牵一发而动全身的代码结构，就想换个主题色结果开启的全局CSS大冒险……现在，一个开源项目即可搞定上述问题——拖拽式低代码数字可视化平台Go
赋能长沙汽车服务升级，神秘顾客调查筑牢竞争壁垒
在汽车消费日益理性的当下，（长沙市场调研）（汽车行业密采）（湖南汽车神秘顾客）服务体验已成为车企突围市场的核心竞争力。湖南群狼市场调研服务有限公司凭借深耕华中地区的行业积淀，以专业的汽车服务神秘顾客调查服务，为长沙及周边地区的汽车企业精准把脉服务短板，助力其在激烈竞争中筑牢优势。作为立足华中地区的专业调研机构，群狼调研辐射湖南、湖北、江西、河南、安徽等百余个省市乡镇，依托多领域专家团队与国际标准的
赛亚超频：蚂蚁、阿瓦隆、神马矿工超频解除低温限制，高温保护 Punkhash算力租赁超频虚拟货币矿机
www.punkhash.com赛亚超频在比特币挖矿行业日益激烈的今天，矿工们越来越重视矿机的效率与稳定性。随着电价的波动、币价的不确定以及矿机成本的攀升，单纯依靠“买新设备”提升产出，已经不再是最优选择。越来越多有经验的矿工开始转向对现有设备进行超频优化，以提高算力、降低单位能耗，从而获得更高的收益回报。而在众多第三方超频固件中，赛亚超频（SaiyanFirmware）凭借稳定性强、兼容机型广、
学习日记-spring-day45-7.10 永日45670 学习 spring java
知识点：1.初始化Bean单例池完成getBeancreateBean（1）知识点核心内容重点单例词初始化在容器初始化阶段预先创建单例对象，避免在getBean时动态创建单例词必须在容器初始化时完成加载，否则会触发异常getBean方法逻辑1.从beanDefinitionMap查询BeanDefinition2.根据scope判断单例/多例3.单例：直接从单例词获取4.多例：反射动态创建新对象多
7. TCP 和 UDP 的区别 yqcoder 前端面试-服务协议网络网络协议 http
总结TCP面向连接，需要三次握手建立连接，UDP无连接，不需要握手，直接发送数据。UDP有较好的实时性，效率比TCP高。TCP面向字节流，实际上是TCP把数据看成一连串无结构的字节流，UDP是面向报文的，一次交付一个完整的报文，报文不可分割，报文是UDP数据报处理的最小单位。每一条TCP连接时一对一的，UDP可以一对多，多对一，多对多。UDP分组首部开销小，八个字节，TCP首部开销大约20字节。U
LLM-生成器判别器的实现
总结首先，使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后，使用训练好的生成判别器，对每个可能的生成结果进行打分，得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后，结合两者的输出，用贝叶斯规则调整每个词的概率，选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合，生成过程可以更好地满足预期需求，如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
2.4 基于dpdk的用户态协议栈的实现百亿苍狗高性能网络设计专栏开发语言网络
操作系统PosixAPI所提供的网络接口，数据收发是基于用户态与内核态的频繁切换实现。而dpdk实现了绕过内核监管，直接在用户态访问网络硬件，避免频繁状态切换。DPDK安装与配置虚拟机环境配置检查是否支持多队列网卡cat/proc/interrupts|grepens33(获取整个机器的终端)，结果19:4202120IO-APIC19-fasteoiens33，不支持多队列网卡。虚拟机关机，修改
远程登录docker执行shell报错input is not a terminal问题
背景最近要远程去k8sdocker里面获取信息，于是，写了一个如下的命令，执行完之后，报错了。ssh192.168.100.2sudocrictlexec-itxxx.docker/usr/bin/lscpu--online--extended错误信息如下：time=“2025-07-11T21:00:39+08:00”level=fatalmsg=“execingcommandincontain
Webpack5 多页面实践
特性维度单页面应用-SPA多页面统一目录-MPA多页面单独部署-MPA入口数量单个，只有一个HTML文件多个，多个HTML文件多个，多个HTML文件，分别打包输出资源输出结构所有资源输出到统一目录（如js/,css/）所有页面的资源共用js/,css/等目录每页资源放在各自目录（如index/js/,index/css/）公共资源复用高：依赖打入主包或懒加载chunk，资源完全共享中：可通过spl
基于STM32金属探测器设计
摘要随着便携式金属探测器在安防，考古及工业检测等领域需求的增加，现有探测器的体积大，能耗高，操作复杂的缺点亟需解决。本文针对便携式金属探测器的设计进行探索，在硬件上使用了STM32F103C8T6单片机模块，WL02涡流传感器模块，ADS1115模数转换模块，蜂鸣器模块等设计出本系统的电路，在软件上设计出主程序，信号采集及报警子程序等，对系统进行基础功能，灵敏度，抗干扰和耐久性测试，测试结果表明探
大模型MoE模型技术详解大雷神 AI 人工智能机器学习 AI 大模型
场景：大型超市的收银区域想象一下周末的超市，人山人海（就像大模型要处理海量的Token）。众多收银台（专家）：超市有20个收银台，每个收银台都是一个“专家”。有的收银台是人工柜台（擅长处理现金、复杂商品、老人购物）；有的是自助扫码机（适合年轻人、商品少、动作快）；有的是快速通道（只允许买5件商品以下的顾客）；有的是大宗商品通道（专门处理整箱饮料、大件物品）。智能引导系统（门控网络）：顾客（每个To
flask模型model--多表操作 lpy817 flask python 后端数据库 mysql
外键的设置表之间的关系为一对多时，需要创建两张表，在多的一端表中设置外键。表之间的关系为多对多时，需要创建三张表，两边的表中一般都不设置外键，构建一张中间表对这两个表设置外键。如何知道backref定义的反向属性名，最终可以访问什么？#在A模型中（比如Grade）students=db.relationship('Student',backref='grade')#那么在B模型（Student）中
【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录 ai 人工智能 AI编程 python
引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
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Flink DataStream API详解（二）
一、引言咱两书接上回，上一篇文章主要介绍了DataStreamAPI一些基本的使用，主要是针对单数据流的场景下，但是在实际的流处理场景中，常常需要对多个数据流进行合并、拆分等操作，以满足复杂的业务需求。Flink的DataStreamAPI提供了一系列强大的多流转换算子，如union、connect和split等，下面我们来详细了解一下它们的功能和用法。二、多流转换2.1union算子union算
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LeetCode第317题：离建筑物最近的距离文章摘要本文详细解析LeetCode第317题"离建筑物最近的距离"，这是一道图论和广度优先搜索的问题。文章提供了基于多源BFS的解法，包含C#、Python、C++三种语言实现，配有详细的算法分析和性能对比。适合想要提升图论算法能力的程序员。核心知识点：广度优先搜索、图论、矩阵遍历难度等级：困难推荐人群：具有图论基础，想要提升算法能力的程序员题目描述
2025年UDP洪水攻击防护实战全解析：从T级流量清洗到AI智能防御上海云盾商务经理杨杨 udp 人工智能网络协议
一、2025年UDP洪水攻击的新特征AI驱动的自适应攻击攻击者利用生成式AI动态调整UDP报文特征（如载荷内容、发送频率），攻击流量与正常业务流量差异率低至0.5%，传统指纹过滤规则失效。反射放大攻击升级黑客通过劫持物联网设备（如摄像头、传感器）构建僵尸网络，利用DNS/NTP协议漏洞发起反射攻击，1Gbps请求可放大至50-500倍流量，峰值突破8Tbps。混合协议打击70%的UDP攻击伴随TC
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Matplotlib-图像处理与可视化
Matplotlib-图像处理与可视化一、图像数据的本质：从数组到像素二、基础操作：加载与显示图像1.加载图像数据2.显示单张图像3.显示灰度图像三、进阶可视化：通道分离与色彩调整1.分离RGB通道2.调整亮度与对比度四、实用技巧：色彩映射与像素值分析1.自定义色彩映射（Colormap）2.像素值分布直方图五、多图对比与标注：算法结果可视化1.边缘检测结果对比2.图像标注：突出感兴趣区域六、注意
sync.Mutex和sync.RWMutex的区别和它们的使用场景。sync.RWMutex在读多写少的场景下性能更好的原因。小高Baby@ golang 数据结构
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Quartz——CronTrigger触发器 eksliang quartz CronTrigger
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人--自私与无私永夜-极光
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索引可以在任意列上建立索引索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb 使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能内嵌文档照样可以建立使用索引测试数据 var p1 = { "name":"Jack", "age&q
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关于Java中redirect与forward的区别 chenbowen00 java servlet
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为mysql数据库建立索引 dengkane mysql 性能索引
前些时候，一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引，令我感到十分的惊奇，我想这绝不会是沧海一粟，因为有成千上万的开发者（可能大部分是使用MySQL的）都没有受过有关数据库的正规培训，尽管他们都为客户做过一些开发，但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少，因此我起了写一篇相关文章的念头。最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。
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如果看懂一个程序，分三步 1、流程 2、每个语句的功能 3、试数如何学习一些小算法的程序尝试自己去编程解决它，大部分人都自己无法解决如果解决不了就看答案关键是把答案看懂，这个是要花很大的精力，也是我们学习的重点看懂之后尝试自己去修改程序，并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义照着答案去敲调试错误
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Spring MVC 方法注解拦截器 xp9802 spring mvc
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