微服务运维nacos深度学习

helm学习第四篇-微服务组件的加入

微服务的组件也放进去—向外扩张要将Nacos服务添加到你已经包含了SpringBoot、Redis、MySQL和RocketMQ的HelmChart中，你可以按照以下步骤操作：注意！！
Wade_Crab·2024-08-30 15:58

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

在脑肿瘤检测中，YOLOv8通过深度学习技术，自动从脑部图像中提取特征，并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
FL1623863129·2024-08-30 15:57

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。
联蔚盘云·2024-08-30 14:20

Python编码—掌握Python与Kubernetes：构建高效微服务架构

欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-08-30 14:20

zabbix添加端口监控

日常运维中不仅仅有URL监控，服务监控，往往在服务的运行还伴随有端口的监控，下面就来介绍zabbix如何添加端口监控在相应主机中选择监控项，并添加监控项图片.png1.添加一个名称2.健值选择添加选择net.tcp.listen
一只刚刚开始吃猫粮的运维狗·2024-08-30 13:21

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。
walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar·2024-08-30 12:42

Vue3 + Axios双Token刷新解决方案

前置条件本文只针对Vue3前端所编写的双Token刷新解决方案，关于SpringCloud微服务项目的双Token刷新
洛*璃·2024-08-30 12:10

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意
shangjg3·2024-08-30 12:10

《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期

逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立，只能用来验证知识，不能
Lethe不迷糊·2024-08-30 12:52

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与
听忆.·2024-08-30 10:51

Ansible运维

配置主机主机名IP地址角色Control10.0.17.200控制节点(manager)Node110.0.17.201控制节点(test)Node210.0.17.202控制节点(proxy)Node310.0.17.203控制节点(web1)Node410.0.17.204控制节点(web2)Node510.0.17.205控制节点(database)ubuntu最小化安装源:https://
条纹布鲁斯·2024-08-30 09:19

【深度学习】embedding的简单理解

文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过
旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。
z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%·2024-08-30 08:13

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。
fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。
SEU-WYL·2024-08-30 06:29

Linux基础软件-lvm

作者介绍：简历上没有一个精通的运维工程师。希望大家多多关注作者，下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。Linux进阶部分又分了很多小的部分,我们刚讲完了Linux日常运维。
dessler·2024-08-30 05:57

dockerfile 微服务 私有仓库

commit的局限用于制作简单的镜像但是碰到需要设置环境变量默认启动命令指定开放哪些端口就会显得笨拙所以dockerfile是一种更强大的镜像制作方式，编写类似脚本的dockerfile文件，通过该文件制作镜像镜像编排Dockerfile语法CMD中的执行指令放入前台运行需要通过rpm-ql包|grepbao.service看里面的启动命令语法指令语法说明FROM基础镜像RUN制作镜像时执行的命令
small white poplar·2024-08-30 04:50

spring boot引入其他模块，没有注册引入模块的配置类

在springboot的多模块（或微服务）项目中，需要引入其他模块。
Java小弟xu·2024-08-30 02:36

精进日记|累

【今日待办】神圣不可侵犯，每天基于今日待办办事，每天完成锻炼后第一件事就是规划今日待办一、累今天早上一去公司就被猪队友运维同事搞了线上问题给缠住了，一上午都在解决问题和查原因，晚上才有时间写了复盘邮件，
精进精进再精进·2024-08-30 02:55

基于深度学习的人类行为模仿

基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。
SEU-WYL·2024-08-30 01:26

区块链的搭建与运维4

区块链的搭建与运维4任务一:区块链产品需求分析与方案设计本任务需要依据项目背景完成需求分析与方案设计，具体要求如下:按照新能源系统的需求规定，用户可以通过本系统实现能源管理与交易、新能源资产管理与交易、
什么都想学。·2024-08-30 00:21

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

安科瑞能源物联网平台在5G基站运维中的应用——安科瑞 顾烊宇

1概述5G建设，基站先行，随着5G宏基站和小基站的大量铺设，越来越多的站点需要对能耗进行监控管理，主要的监控管理包含了：①监测机房设备的空调运行情况，包括电压、电流、功率、能耗、温湿度等参量；②可设置空调的开启和停止，分别针对时间管控和温度管控，实现基站的节能降耗；③对环境测量进行监测，包括视频、门禁、烟感、水浸、温湿度；④对UPS和蓄电池的谐波、充放电情况和电池的电压电流温度进行监测和治理；⑤对
Acrel叶西平·2024-08-29 20:55

优秀的开源项目

目录热key多线程并行秒级百G级日志工具ES操作工具消息推送平台HTTP客户端业务层的分布式限流组件企业级微服务解决方案热keyhotkey:京东App后台中间件，毫秒级探测热点数据，毫秒级推送至服务器集群内存
点滴~·2024-08-29 16:28

分布式中间件

1.Nacos服务注册和服务发现原理图：1.服务提供方将集群信息注册到Nacos，并定期心跳包提供健康信息，宕机即剔除2.服务消费方定期拉取订阅信息，获取服务实例列表3.服务集群的负载均衡是在消费者一方进行选择负载均衡
C15751X·2024-08-29 16:54

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。
FL1623863129·2024-08-29 15:52

Linux 属主属组设置和文件类型

我是公众号「想吃西红柿」「云原生运维实战派」作者，对云原生运维感兴趣，也保持时刻学习，后续会分享工作中用到的运维技术，在运维的路上得到支持和共同进步！
尘嫣慕曦·2024-08-29 15:50

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识
学客汇·2024-08-29 14:14

优秀的网络安全工程师应该有哪些能力？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

网络安全工程师是一个各行各业都需要的职业，工作内容属性决定了它不会只在某一方面专精，需要掌握网络维护、设计、部署、运维、网络安全等技能。
leah126·2024-08-29 14:38

深度学习：探索人工智能的无限可能

而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。
木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点，把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。
FL1623863129·2024-08-29 10:16

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比
早起星人·2024-08-29 09:44

Centos7安装Docker

Container)2.镜像(Image)3.Dockerfile4.Docker引擎(DockerEngine)5.DockerHub二、Docker的优势1.跨平台一致性2.轻量级3.快速部署4.微服务架构支持
StaticKing·2024-08-29 09:11

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。
Rocky006·2024-08-29 09:39

增强语音对车载语音质量测试的挑战

语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2
众乐认证·2024-08-29 08:05

Spring Boot 3 中的性能优化：更快的启动时间和更低的内存占用

随着微服务架构的普及，SpringBoot因其简洁的配置和快速的开发周期，成为了众多开发者的首选框架。
missterzy·2024-08-29 08:34

TensorFlow和它的弟弟们

TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。
活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

RabbitMQ日常运维指令集

RabbitMQ是一个强大的消息队列系统，支持多种命令行工具用于管理和操作。以下是完整罗列的RabbitMQ指令，包括它们的用途、解读和示例。1.rabbitmqctlrabbitmqctl是RabbitMQ的核心管理工具，用于节点、用户、队列、权限等的管理。常用指令1.1启动和停止启动RabbitMQ应用rabbitmqctlstart_app用途:启动RabbitMQ应用程序。停止Rabbit
StaticKing·2024-08-29 07:59

微服务的负载均衡不同的场景应用

这些负载均衡策略各有不同的优点和应用场景。以下是每种负载均衡策略的详细解释及其适用场景：1.RandomLoadBalance（随机算法）描述:随机算法通过随机选择一个服务器来处理请求。对于性能较好的服务器，可以设置更大的权重值，使得它们被选中的概率更高。应用场景:简单负载分配:适用于服务负载均衡策略较简单的场景。适合负载相对均匀且没有严格性能要求的应用场景。权重调节:通过设置权重，可以在一定程度
Wade_Crab·2024-08-29 07:54
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