最小化K8s环境部署之Minikube

最近需要给开发相关同时培训K8s，集群方式部署负责且占用资源多，简单快捷高效的单机版K8s环境，可谓开发人员不错的选择，minikube就是为解决这个问题而衍生出来的工具，它基于go语言开发， 是一个易于在本地运行 Kubernetes 的工具，可在你的笔记本电脑上的虚拟机内轻松创建单机版 Kubernetes

什么是微服务

通常，与外部服务的通信比进程通信中的等效通信更粗粒度，以防止API的闲聊和延迟。 类似地，与外部数据存储的通信具有不同的设计考虑因素。虽然服务与数据存储的逻辑耦合比与外部服务的逻辑耦合更紧密，但数据存储仍然存在于网络边界之上，这会导致延迟和中断的风险。 网络分区的存在会影响所采用的测试风格

功率 MOS 管驱动串联电阻

栅极电阻R1为51欧姆时对应的MOS管的栅极(n006)和漏极(n001)电压波形 三、对比电容   为了对比 MOS 管基极驱动回路与 RLC 串联谐振电路的关系，下面搭建了与前面 MOS 管电路栅极回路相似的电路模型。 测试不同串联电阻 R1 对应的 C1 上的电压波形。 ▲ 图1.3.1 测试RLC串联电路图

TensorRT C# API 项目介绍：基于C#与TensorRT部署深度学习模型

x系列，安装最新的版本8.6，如下图所示，通过下载Zip文件进行安装，大家可以根据自己的CUDN版本进行下载。   由于下载的是编译好的文件，因此在下载完成后，大家可以将其解压到常用的安装目录，然后将路径添加到环境变量即可，下面路径为本机安装的TensorRT路径，将其添加到本机的Path环境变量中。

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使用卷积神经网络识别数字图片

流程 由于测试集的大小超过了100M，使用本次的存储配置选择OBS，路径选择训练集测试集所在的OBS路径，规格依然选用CPU，工作环境依然只要能使用tensorflow的1.x版本即可。创建完完成后进入Notebook新建一个tensorflow的文件，并同步训练集测试集和代码文

解释 Spark 中的惰性求值概念及其重要性

自动重新计算丢失的分区：当一个分区的数据丢失时，Spark 会根据计算图重新计算丢失的数据，而不是重新计算整个 RDD。这种机制使 Spark 能够有效地处理节点故障，保证计算的可靠性和稳定性。 3.3 灵活的编程模型 简化错误调试：由于计算是延迟的，用户可以在执行行动

昇腾学院 | 案例分享 IDE-daemon-client运行失败问题

所示：根据以上的错误信息，命令运行失败的原因是SSL握手失败，SSL握手失败的原因一般有：1.时间不正确，2.证书不正确，3.协议不匹配等。逐个进行排查。在客户的Atlas200 SOC系统板上运行date命令，查看系统时间，得到如下：查看系统板的证书时间为2018-2028年，

推荐一套公开的 API 接口

要费一些时间的。 其实，网上有很多很多免费的 API 接口可以直接拿来用的，而且各种类型的数据应有尽有，有了它们，我们就不用费尽心思自己搭建 API 了。 接下来就来给大家介绍一个库，里面收集了各种公开的数据接口。

使用Python实现深度学习模型：智能物流与供应链管理

介绍 在现代物流与供应链管理中，深度学习技术可以帮助优化运输路线、预测需求、管理库存等。本文将介绍如何使用Python和深度学习库TensorFlow与Keras来构建一个简单的预测模型。 环境准备 首先，我们需要安装必要的Python库： pip install tensorflow

使用Python实现深度学习模型：智能人力资源管理与招聘

介绍 智能人力资源管理与招聘是现代企业管理的重要组成部分。通过深度学习模型，我们可以自动化简历筛选、候选人匹配等任务，提高招聘效率和准确性。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术来实现这一目标。 环境准备 首先，我们需要安装一些必要的Python库： pip install

Linux系统之部署Yearning SQL审核平台

Yearning是一款开箱即用的MYSQL SQL审核工具，作为MYSQL web端SQL 审核平台。 1.2 Yearning特点 简洁至上：使用已编译好的二进制文件,只需一个数据库不依赖其他任何插件,轻松实现部署。 高性能：go+vue为Yearning带来了流畅且美观的用户界面与强大的性能。

[Python人工智能] 十六.Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例

系构成。和人类的神经元一样，它们负责传递信息和加工信息，神经元也能被训练或强化，形成固定的神经形态，对特殊的信息有更强烈的反应。 神经网络是如何工作的呢？如上图所示，不管这是一只跳跃飞奔的猫，或是一只静静思考的猫，你都知道它是一只猫，因为你的大脑已经被告知过圆眼睛、毛茸

k8s二进制部署（五）

LimitNOFILE=65536 [Install] WantedBy=multi-user.target EOF ##将master节点的ca.pem证书传输至ssl目录下 scp ca.pem root@10.107.141.51:/opt/kubernetes_node/ssl/ scp

Linux内核深度解析之进程管理丨内含赠书福利（二）

数组的每个元素存放一个参数字符串的地址，argv[0]应该指向要装载的程序的名称。参数envp是传给新程序的环境指针数组，数组的每个元素存放一个环境字符串的地址，环境字符串的形式是“键=值”。argv和envp都必须在数组的末尾包含一个空指针。如果程序的main函数被定义为下面的

深度学习之基于梯度的学习

我们到目前为止看到的线性模型和神经网络的最大区别，在于神经网络的非线性导致大多数我们感兴趣的损失函数都成为了非凸的。这意味着神经网络的训练通常使用的迭代的、基于梯度的优化，仅仅使得代价函数达到一个非常小的值；而不是像用于训练线性回归模型的线性方程求解器，或者用于训练逻辑回归或SVM的凸优化算

华为云ModelArts入门开发(完成物体分类、物体检测)丨【华为云AI贺新年】

商超商品识别模型部署 Modelarts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。当前章节介绍的商超商品识别模型就是AI Gallery社区里的免费模型，可以快速订阅部署体验，耗时短，效果好，能通过这个模型的运用了解Modelarts环境的基本使用。 在Mode

使用Python实现智能食品供应链管理的深度学习模型

总结 通过本文的介绍，我们展示了如何使用Python和深度学习技术构建一个智能食品供应链管理系统。该系统可以帮助企业实现需求预测、库存优化和质量检测，提升供应链的效率和安全性。希望这篇文章能帮助您理解智能食品供应链管理的基本原理和实现方法。如果您有任何疑问或需要进一步的技术支持，请随时与我联系。

【转载】系统调用和高级编程语言的移植性

nux，都能使用几乎相同的源代码。因此，高级编程语言的机制就是，使用独自的函数名，然后再在编译时将其转换成相应操作系统的系统调用（也有可能是多个系统调用的组合）。也就是说，用高级编程语言编写的应用在编译后，就转换成了利用系统调用的本地代码。 高级编程语言的函数调用在编译后变成了系