集群 机器人 单机 博士

Isaac Sim 机器人仿真器介绍、安装与 Docker [1]

前言与参考 此文书写于: January 6, 2023, 更新于 January 6, 2023 ;可能会随着时间的变化 此教程会有过时概念哦 Isaac Sim 相关参考链接: 官方文档地址 官方docker image 镜像地址 官方讨论 论坛链接,建议没啥事就可以逛逛,看问题和回答也是件很有 ......
仿真器 机器人 机器 Docker Isaac

ActiveMQ 常见集群模式

Master Slave 架构模式 这种模式是基于文件共享锁的高可用集群,个人理解其实是一种 Failover 模式,可以是一主一从,也可以是一主两从。 本文使用 Docker 搭建一个主从模式的 ActiveMQ 5.8.0 集群,一个主节点,两个从节点。 ActiveMQ 镜像的创建可以参考 构 ......
集群 ActiveMQ 常见 模式

对 Pulsar 集群的压测与优化

前言 这段时间在做 MQ(Pulsar)相关的治理工作,其中一个部分内容关于消息队列的升级,比如: 一键创建一个测试集群。 运行一批测试用例,覆盖我们线上使用到的功能,并输出测试报告。 模拟压测,输出测试结果。 本质目的就是想直到新版本升级过程中和升级后对现有业务是否存在影响。 一键创建集群和执行测 ......
集群 Pulsar

机器学习基本原理

深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习,必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。 大部分机器学习算法都有超参数(必须在学习算法外手动设定)。机器学习本质上属于应用统计学,其更加强调使用计算机对复杂函数进行统计估计,而较少强调围绕这些函数证明置信区间;因此我们会探讨两种统计学的主要... ......
原理 机器

机器学习经典算法总结

K 近邻算法(KNN)是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别,那该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别。 ......
算法 机器 经典

【环境搭建】RocketMQ集群搭建

环境搭建第9篇rocketmq集群文章,方便学习中复现和使用,时间宝贵,踩坑艰难。包含集群搭建,管理台搭建,springboot本地请求等。 ......
集群 RocketMQ 环境

DSS+Linkis Ansible 单机一键安装脚本

为解决繁琐的部署流程,简化安装步骤,本脚本提供一键安装最新版本的DSS+Linkis环境;部署包中的软件采用我自己编译的安装包,并且为最新版本:DSS1.1.1 + Linkis1.3.0。 ......
脚本 单机 Ansible Linkis DSS

openEuler 部署Kubernetes(K8s)集群

openEuler官方文档部署K8s集群比较复杂,并且网上相关资料较少,本文是通过实践与测试整理的 openEuler 22.03 部署 Kubernetes 1.20.2 集群操作方法。 ......
集群 Kubernetes openEuler K8s K8

Centos下部署最后一版支持Docker的k8s集群

部署版本 首先要确定部署的版本 查询Kubernetes对Docker支持的情况 kubernetes/dependencies.yaml at master · kubernetes/kubernetes (github.com) 查询Kubernetes Dashboard对Kubernetes ......
集群 Centos Docker k8s 8s

JAVA中使用最广泛的本地缓存?Ehcache的自信从何而来3 —— 本地缓存变身分布式集群缓存,打破本地缓存天花板

作为JAVA本地缓存综合实力天花板的Ehcache,还提供了对于集群能力的支持,这也使其不仅仅是个单机缓存,更是一个分布式缓存。本篇一起探讨Ehcache的各种集群方案。 ......
缓存 天花 分布式 集群 天花板

机器学习--起手式

几个贯穿始终的概念 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 当我们把人类学习简单事物的过程抽象为几个阶段,再将这些阶段通过不同的方法具体化为代码,依靠通过计算机的基础能力--计算。我们就可以让机器能够“学会”一些简单的事物。 我们首先将视线聚焦在最简单的判断 ......
机器

机器学习--要学点什么

前言 可以说掌握了机器学习,你就具备了与机器对话,充分利用机器为人类服务的能力。在人工智能时代,这将成为一项必备技能,就好比十年前你是编程大牛,二十年前你英语超好一样。因此,无论你是什么专业的学生,学一点机器学习的知识绝对只有好处,没有坏处. 但是由于目前学习机器学习是为了准备美赛,所以我并不打算死 ......
机器

基于云基础设施快速部署 RocketMQ 5.0 集群

如何解决在云基础设施上部署 RocketMQ 时面临多节点部署带来的高操作成本等诸多挑战?快来了解 RocketMQ Operator 是怎样支撑 RocketMQ 集群在云基础设施上的自动化运维与管理吧! ......
集群 基础设施 RocketMQ 设施 基础

【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)

本文介绍了Domain Adaptation(领域自适应)的相关知识,包括现在出现的具体问题、问题如何解决、所面对的各种情况等等。 ......
Adaptation 机器 领域 Domain

Ubuntu 22.04 搭建K8s集群

本文基于Mac平台和Parallels软件,在其中创建三个Ubuntu系统,搭建了一个3个节点(1个master和2个Node)的K8s集群。 ......
集群 Ubuntu 22.04 K8s 22

把盏言欢,款款而谈,ChatGPT结合钉钉机器人(outgoing回调)打造人工智能群聊/单聊场景,基于Python3.10

就像黑火药时代里突然诞生的核弹一样,OpenAI的ChatGPT语言模型的横空出世,是人工智能技术发展史上的一个重要里程碑。这是一款无与伦比、超凡绝伦的模型,能够进行自然语言推理和对话,并且具有出色的语言生成能力。 ......

实用!7个强大的Python机器学习库!⛵

本文整理了7个非常有效的机器学习Python库:Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee,用简单的方式编写复杂且耗时的代码,大大提升工作效率! ......
机器 Python

就离谱!使用机器学习预测2022世界杯:小组赛挺准,但冠亚季军都错了 ⛵

本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测,赛后将其与真实结果进行比较,可以看出:小组赛到1/4决赛的预测准确率很高,半决赛和决赛的预测准确率为0,冠亚季军无一预测准确。 ......
季军 小组赛 小组 机器 世界

作者推荐 | 【分布式技术专题】「架构设计方案」图解学习法总结集群模式下的各种软负载均衡策略实现及原理分析

通常来说,负载均衡分为硬件负载均衡及软件负载均衡。硬件负载均衡,顾名思义,在服务器节点之间安装专门的硬件进行负载均衡的工作,F5或者A10便为其中的佼佼者。软件负载均衡则是通过在服务器上安装的特定的负载均衡软件或是自带负载均衡模块完成对请求的分配派发。例如,平时我们使用的Nginx或者API-Gat... ......
分布式 集群 架构 原理 策略

【秒杀购物商城业务服务】「分布式架构服务」盘点中间件服务的高可用模式及集群技术的方案分析

- 基于MySQL数据库集群技术实现服务的高可用 - 基于Tomcat的集群负载机制实现Tomcat服务器的高可用 - 基于Nginx负载均衡机制实现负载均衡(介绍和配置) - 基于Redis缓存服务实现数据缓存控制相关介绍和技术点分析 - 对未来的分布式技术架构扩展和延伸介绍(包含云原生部分) ......

监控Kubernetes集群证书过期时间的三种方案

前言 Kubernetes 中大量用到了证书, 比如 ca证书、以及 kubelet、apiserver、proxy、etcd等组件,还有 kubeconfig 文件。 如果证书过期,轻则无法登录 Kubernetes 集群,重则整个集群异常。 为了解决证书过期的问题,一般有以下几种方式: 大幅延长 ......
集群 Kubernetes 证书 时间 方案

【机器学习】李宏毅——机器学习任务攻略

【机器学习】李宏毅——机器学习任务攻略,主要内容是讲解了如果出现了测试集误差较大的情况应该如何进行判断以及解决 ......
机器 任务攻略 任务 攻略

【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)

在前面的学习之中,我们已经学习了很多的模型,它能够针对特定的任务,接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此,我们甚至希望机器告诉我们,它是如何得到这个答案的,而这就是可解释的机器学习。 Why we need Explainable ML 首先我们要明确,即使我们训练出来的模型能够得到一个 ......
解释性 机器 Explainable ML

机器学习——人脸性别识别

一、选题背景 人脸识别技术是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一,也是近年来的研究热点,人脸性别识别作为人脸识别技术的重要组成部分也受到了广泛地关注。人脸性别识别就是向计算机输入人脸图像,经过某种方法或运算,得出其性别。这种识别对人眼来说很简单,但对计算机却并不是一件容易的事情。 二、机 ......
人脸 性别 机器

【机器学习】李宏毅——Transformer

本文详细地介绍了Transformer算法,介绍了其内部重要的Encoder和Decoder,以及具体的实现过程和原理,还介绍了其训练过程以及训练过程中应该注意的种种问题。 ......
Transformer 机器

【机器学习】李宏毅——线性降维

降维,可以用下面这张图来很简单的描述,就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述,也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征,我们只需要降维,知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function,使得输入x得到输出z,而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面,下面就 ......
线性 机器

【机器学习】李宏毅——自监督式学习

本文介绍了近几年比较火热的自监督式学习,并介绍了其中最具有代表性的BERT算法和GPT算法,其中对BERT算法进行了详细叙述。 ......
机器

【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning

读这篇文章之间欢迎各位先阅读我之前写过的线性降维的文章。这篇文章应该也是属于Unsupervised Learning的内容的。 Neighbor Embedding Manifold Learning(流形学习) 在实际的数据中,很可能会存在这一种分布: 左边这个分布可以看成原先在二维平面上的分布 ......
Unsupervised Learning 机器

【机器学习】李宏毅——生成式对抗网络GAN

本文非常详细的介绍什么是生成式对抗网络GAN,以及GAN内部的实现原理,包括各种GAN的训练技巧和变形等等内容。 ......
机器 网络 GAN

【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection(异常检测)

本篇文章主要介绍了Anomaly Detection(异常检测)的思路具体实现方法,以及可能在实际应用中遇到的各种情况。 ......
Detection 机器 Anomaly