集群 机器人 单机 博士
修改Zabbix源码实现监控数据同时写入数据库和ES集群
写在开篇 玩过 Zabbix 的朋友都了解，Zabbix 提供了与 Elasticsearch（ES）的集成，允许用户将历史数据存储在 Elasticsearch 中，而无需使用传统数据库。在高监控负载的生产环境中，这种架构带来了多重好处。首先，它有效减轻了数据库的负担，从而提高了整体性能。其次，通 ......
rabbitmq 集群docker玩法
属于一个简单测试玩的，rabbitmq 实际最近几年变化还是挺大的（主要是一些新特性，核心amqp 是一致的） 环境准备 测试一个基于raft 选举的rabbitmq 集群队列 docker-compose version: "3" services: mq: build: ./ container ......
[单机游戏] supertux2 超级企鹅2 v0.6.3版 完美中文版绿色免安装版 （转）
原文：https://bbs.deepin.org/post/232893 以上是效果图 N年前玩过，看见出新版了，无聊下载安装，结果中文全是方块，怎么搞都没用，没能搞定，只能从源代码入手，重新编译了一个，目测完美。 支持所有的发行版（64位系统），包括deepin和fedara，当然你的系统不能太 ......
Redis 分片集群
1.Redis分片集群 1.1.搭建分片集群 主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决： 海量数据存储问题 高并发写的问题 使用分片集群可以解决上述问题，如图: 分片集群特征： 集群中有多个master，每个master保存不同数据。 每个master都可以有多个slav ......
Redis - (7) 分片集群
前言 哨兵集群由于自身存在的问题，因此出现了分片集群。 分片集群 （1）集群中有多个master，每个master保存不同的数据。【可以解决数据海亮的问题】 （2）每个master也可以有多个slave节点。 （3）master之间可以互相ping监测彼此的健康状态【即master自己之间实现了哨兵 ......
机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28
目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数， 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......
Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据
太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据，我们用机器学习来检测其语言，并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多，元数据，作为一 ......
集群渲染是？渲染农场是？两者与云渲染关联是什么
在数字化浪潮不断推进的当下，渲染技术在多个行业中发挥着至关重要的作用，尤其体现在电影制作、建筑可视化以及电子游戏开发等领域。在众多渲染技术中，集群渲染、渲染农场以及云渲染特别受到业界的重视。本文旨在阐述这些概念的含义以及它们之间的相互联系。 一、集群渲染的概念与应用 集群渲染是借助计算机网络的力量， ......
钉钉小程序生态—企业机器人加互动卡片，改善用户体验的开始！
一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 首先上一些图，让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人？ 企业机器人，具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......
Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包
相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......
简易机器学习笔记（九）LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......
Ubuntu 22.04 部署 ceph quincy 集群和 K8S 1.24.1对接
环境 IP 主机名 172.16.16.77 test1 172.16.16.78 test2 172.16.16.79 test3 ceph版本：quincy 主机系统：ubuntu 22.04 安装集成软件 3台机器上都要执行 vi /etc/hosts # 最后添加 172.16.16.77 ......
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......
数据高速公路：详解数仓集群通信技术
本文分享自华为云社区《直播回顾 | 数据高速公路—数仓集群通信技术详解》，作者： 胡辣汤。 大数据时代，集群规模越来越大，业务并发越来越高，数据库集群各节点间的通信压力也越来越大。在本期《数据高速公路—数仓集群通信技术详解》的主题直播中，我们邀请到华为云GaussDB(DWS)技术布道师魏登老师，深 ......
机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27
目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......
docker构建机器学习计算环境并做无网络迁移
1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......
具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图
1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
使用 Sealos 一键部署 Kubernetes 集群
Sealos 是一款以 Kubernetes 为内核的云操作系统发行版，使用户能够像使用个人电脑一样简单地使用云。 与此同时，Sealos 还提供一套强大的工具，可以便利地管理整个 Kubernetes 集群的生命周期。 Sealos 不仅可以一键安装一个单节点的 Kubernetes 开发环境，还 ......
开启安全功能 ES 集群就安全了吗？
背景 经常跟 ES 打交道的朋友都知道，现在主流的 ES 集群安全方案是：RBAC + TLS for Internal + HTTPS 。 作为终端用户一般只需要关心用户名和密码就行了。作为管理和运维 ES 的人员来说，可能希望 ES 能提供密码策略来强制密码强度和密码使用周期。遗憾的是 ES 对 ......
建设本地私有集群kubesphere+kubernetes高可用集群服务器
一、资源需求主机名 cpu(vCPUs) 内存(GB) 磁盘 ipk8s-master01 8 32 40G+500G 192.168.1.180k8s-master02 8 32 40G+500G 192.168.1.53k8s-master03 8 32 40G+500G 192.168.1.1 ......
企业微信告警机器人配置说明
如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......
机器学习-决策树系列-简单决策树-26
目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......
简易机器学习笔记（六）不同优化算法器
前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......
机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
微软的一些公开课，Python、机器学习、SQL、AI，全部免费
大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......