随着软件开发周期的不断加快，持续集成（CI）和持续交付/部署（CD）已经成为现代软件开发的重要组成部分。在这一过程中，持续测试的实施对于确保代码质量、提高发布效率至关重要。

Ansible作为一种简单、灵活且功能强大的自动化工具，广泛应用于配置管理、应用部署和任务自动化中。

SOA是一种设计方法论，它将系统划分为相互独立的服务，这些服务可以单独开发、部署和重复使用，从而实现软件的高内聚、低耦合。在传统的汽车软件架构中，软件通常被直接嵌入到硬件中，这导致了软件的可扩展性和可

onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架，因为通常用pytorch训练的模型，在部署时，会首先转换成onnx，而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸，无疑，在op的支持上肯定是最好的

MySQL5.7服务器IP是192.168.31.209及192.168.31.2101、192.168.31.209:3307实例部署a、配置文件mkdir-p/data/mysql/mysql3307

它通过提供预配置的环境和一组开箱即用的功能，帮助开发人员快速构建和部署基于Spring的应用程序。

Docker部署Doris数据库是一个涉及多个步骤的过程，包括环境准备、Docker镜像拉取、配置文件创建、容器启动与配置、以及后续的数据库操作等。

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

web--拉取nginx--挂载项目文档dist--dockerrun-itd-v/root/pes/web/dist/:/usr/share/nginx/html-p80:80nginx:latest配置mysql服务--拉取mysql:5.7.44镜像--创建容器测试dockerrun-itd-p3306:3306-eMYSQL_ROOT_PASSWORD=rootmysql:5.7.44do

Kubernetes是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它提供了一个可扩展的、高可用的集群，并包含了自动化部署、负载平衡、存储管理、自我修复、自动扩容等功能。

win10下使用docker部署nginx，mysql20170714003942072.png一、docker的步骤：1.进入docker官网下载安装包2.打开控制面板-程序和功能-启用或关闭Windows

一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。

引言Docker是一种流行的容器化技术，它允许开发者将应用及其依赖打包到一个轻量级、可移植的容器中。Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。Gunicorn是一个PythonWSGIHTTP服务器，用于生产环境。本文将详细介绍如何在Docker容器中运行Flask应用，包括使用Gunicorn作为服务器。Docker容器化的优势环境一致性：确保应用在不同环境中的一致性。开发与生产

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

hbase是部署在hadoop平台上的NOSql数据库，因此在部署hbase之前需要先部署hadoop。

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

部署racktables安装配置lamp环境yum-yinstallhttpdphpmysqlmysql-serverphp-mysql安装apache扩展和php扩展，使其更好支持其他的软件yuminstallhttpd-manualmod_sslmod_perlmod_auth_mysql-yyuminstallphp-gdphp-snmpphp-bcmath-y

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

一、下载解压服务器内下载（华为云镜像站网址）：wgethttps://mirrors.huaweicloud.com/apache/dolphinscheduler/3.2.0/apache-dolphinscheduler-3.2.0-bin.tar.gz解压：tar-xvfapache-dolphinscheduler-3.2.0-bin.tar.gz改名：mvapache-dolphinsc

举一个最简单的业务场景就是：当项目中部署了性能监控，当监控的请求数量达到自定义的阈值时，要求发送数据给后端，如果此时存在发送失败，如何实现重发？

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

#flink独立集群部署说明安装环境三台服务器47.106.23.1（master）47.112.173.2（worker1）47.115.162.3（worker1）提前装好jdk和ssh,以下操作最好不要用

近日，中共中央办公厅印发了《党委(党组)落实全面从严治党主体责任规定》，《规定》中明确了主体责任内容，要求地方党委(党组)应当坚持党建工作与业务工作同谋划、同部署、同推进、同考核，加强对本单位全面从严治党各项工作的领导

现在，越来越多的企业使用微信作为客户服务渠道，因此，将ChatGPT部署到微信中，可以让企业更快地响应和服务客户，提高客户满意度。下面是如何将ChatGPT客服部署到微信的一些步骤。

以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

为了帮助开发者更快地构建和部署这些智能代理，多个开源工具应运而生，尤其是那些提供可视化界面的工具，让开发者通过简单的图形界面设计、调试和管理智能代理。

DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

部署架构说明：(1)Producer：生产者(2)Consumer：消费者(3)NameServer：RockerMQ的注册中心，多个实例组成集群，但相互独立，没有信息交换。

在现代云计算环境中，Kubernetes（简称K8s）作为容器编排平台的标准，广泛应用于应用程序的管理和部署。

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南，从模型的下载、文件结构的解析，到本地化部署的具体步骤，全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手，还是希望深入了解部署细节的资深开发者，

应用场景与问题当项目在运行时，我们如果需要修改log4j1.X或者log4j2的配置文件，一般来说我们是不能直接将项目停止运行再来修改文件重新部署的。

Docker已经成为了现代软件开发和部署不可或缺的一部分，它提供了一种简便的方式来打包、运行和管理应用程序。本教程将指导你如何在CentOS7系统上安装Docker并进行一些基本配置。

Kubernetes集群架构，它包括了一个kube-ApiServer，一组webhooks的Controller，以及一个默认的调度器kube-Scheduler，还有两台物理机节点Node1和Node2，分别在上面部署了两个

0x01部署靶机地址：https://www.vulnhub.com/entry/dc-2,311/DESCRIPTIONMuchlikeDC-1,DC-2isanotherpurposelybuiltvulnerablelabforthepurposeofgainingexperienceintheworldofpenetrationtesting.AswiththeoriginalDC

典型场景概括为：全球形覆盖、信令分流、应急通信、物联网和广播业务5GC共享结构：TN、NTN有各自独立的接入网，但共享5G核心网NTN接入共享：有不同5G核心网的运营商可以共享NTN无线接入网漫游器和服务器连续性部署

全文首发在个人博客上：Kubernetes架构及部署、调度、状态管理流程简介_Kubernetes简称k8s，是用于自动部署、扩展和管理“容器化应用程序”的开源系统。

2.准备工作：3.生成博客4.更换主题5.部署到githubpages总结前言：现在技术更新迭代是非常的快，尤其是web方面！

文章目录引节点规划配置文件创建持久化目录创建并推送证书启动临时容器修改配置文件单节点参考mongod.confdocker-compose.ymlReplicaSet参考mongod.confdocker-compose.yml部署与配置部署集群配置集群验证集群增删节点增加节点删除节点查看节点常用命令重置集群备份数据关闭服务删除持久化数据启动集群配置集群验证集群创建用户验证集群用户管理权限说明创建

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

脚本自动化打包.net应用1.BaGet介绍1.2主要特点1.3使用说明1.3.1安装与部署1.3.1.1Docker部署1.3.1.2手动部署1.3.1.3配置2.应用举例2.1推送包2.2下载包3.

}#构建VPN连接命令_command=["sudo","strongswan","up",_config["username"],"--server",_config["server_ip"],"--username",_config["username"],"--password",_config["password"]]#启动VPN连接subprocess.run(_command)defs

由于本人前段时间和同专业得到好offer的同学之间的交流，发现博客其实对于找工作来说可以作为个人项目个人经历的展示，我创办cdsn博客的原因主要是为了自己学习使用，但是逐渐到现在也有了一些可爱的粉丝，非常感谢大家对我的点赞收藏和关注，我将继续精进自己的学习，学习理论和技术，刷力扣题，争取获得更好的offer。csdn博客本身就是非常好的一个平台，但是我还是决定自己创建一个自己的博客，两边同时更新，

架构概述：架构共分为5层，访问层，接入层，网关层，服务层，数据层服务架构涉及26个技术点，部署架构7个技术点服务架构1.LVS：四层负载均衡，将用户分发到不同Nginx服务器上2.Nginx:是一个高性能的

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小