点击上方蓝字⭐️关注“DevOps云学堂”，接收最新技术实践 今天是「DevOps云学堂」与你共同进步的第 44天 实践环境升级基于K8s和ArgoCD 使用 ArgoCD 和 Tekton 在 OpenShift...上创建端到端 DevOps 管道的分步指南 Tekton是什么？...使用 Tekton，您可以定义包括多个阶段、并行执行和条件分支的复杂管道。 Resources资源：资源代表管道中任务的输入和输出。它们可以包括源代码存储库、容器映像或管道执行所需的任何其他工件。...它们提供了一种在 CI/CD 工作流程的不同阶段之间传递数据和工件的机制。工作空间可确保隔离性和可重复性，从而更轻松地管理复杂的管道。 5. 一个任务可以由多个步骤组成，管道也可以由多个任务组成。...您可以等待 3 分钟让 ArgoCD 自动同步您的存储库的最新更改，也可以手动单击 Argo 上的同步。 恭喜您使用 Tekton 和 ArgoCD 的端到端 GitOps 已准备就绪！
3.总结 通过使用Spark原生的Thrift包在CDH5.16.1和CDH6.1.1环境下部署均失败了，由于原生Thrift包与C5和C6中hive包的兼容性导致无法部署成功。...2.2 编译Spark官网源码方式 在经过2.1章节使用Spark原生Thrift部署失败后，尝试使用Spark源码的方式编译Thrift。...通过部署测试发现， 可以通过beeline访问Thrift Server服务，在执行SQL命令时无法正常读取Hive上的库和表。通过后台也会报错 ?...2.6 Gateway上使用hive1的依赖包方式 通过在C6上使用C5的依赖包的方式部署Kyuubi测试是否能够正常部署使用Thrift Server. 1.将C5的/opt/cloudera/parcels...可以正常的查看到所有的库和表，但是执行count等操作时报错 ? 总结：由于Spark的版本与CDH5中Spark2版本的包冲突问题导致，进行count或查询有数据的表是异常。
在此示例中，我们之所以选择这个模式，是因为它是在涵盖广泛主题的非常大的数据集上训练的，适合一般用途。...该库提供了广泛的数据科学功能，但我们将使用它作为桥梁，将模型从 Hugging Face 模型中心加载到 Elasticsearch，以便它可以部署在机器学习节点上以供推理使用。 ...Elasticsearch 索引和网络爬虫接下来我们将创建一个新的 Elasticsearch 索引来存储我们的 Elastic 文档，将网络爬虫配置为自动抓取这些文档并为其编制索引，并使用摄取管道为文档...在 Console 选项卡的 Dev Tools 中，使用以下代码更新dense_vector目标字段的映射。您只需将其粘贴到代码框中，然后单击第 1 行右侧的小箭头。...如果您想了解更多Elasticsearch在搜索相关性上的新可能，可以尝试以下两个： [博客] 使用 Elasticsearch 部署 NLP 文本嵌入和矢量搜索[博客] 使用 Elastic 实现图像相似度搜索
总体思路是创建一个连续的异步管道，能够将来自网卡的数据包直接接收到 GPU 内存中。您还可以使用 CUDA 内核来处理传入数据包，而无需同步 GPU 和 CPU。...有效的应用程序工作流程涉及使用无锁通信机制在以下组件之间创建协调的连续异步管道： 网络控制器(网卡)，用于向 GPU 内存提供接收到的网络数据包 CPU用于查询网络控制器以获取有关接收到的数据包的信息...DPDK 和 GPUdev 数据平面开发套件( DPDK) 是一组库，可帮助加速在各种 CPU 架构和不同设备上运行的数据包处理工作负载。...用于内联数据包处理的内存池结构 对于控制流，要启用CPU和GPU之间的通知机制，可以使用gpudev通信列表：CPU内存和CUDA内核之间的共享内存结构。...列表中的每个项目都可以保存接收到的数据包的地址 ( mbufs) 和一个用于更新处理该项目的状态的标志（准备好数据包、完成处理等）。
## Diesel 我们需要告诉Diesel我们在哪里可以找到我们的数据库。我们通过设置环境变量来实现这一点。在我们的开发机器上，我们可能有多个项目，我们不想污染我们的环境。...这将创建我们的数据库（如果它还不存在），并创建一个空的迁移目录，我们可以使用它来管理我们的体系结构（稍后将详细介绍）。...("{}", post.body); } } 确切的输出可能因数据库而异，但应该是等效的。 表宏基于数据库模式创建代码堆栈，以表示所有表和列。我们将在下一个示例中详细了解如何使用它。...self:：schema：：posts:：dsl:：*postposts:：tablepublishedposts:：published 我们可以使用它不幸的是，结果不会很有趣，因为我们在数据库中实际上没有任何帖子...整洁获取_结果返回*可查询 Diesel可以在单个查询中插入多个记录。只需将或切片传递给，然后调用而不是。如果您实际上不想对刚刚插入的行执行任何操作，请调用。编译器不会像这样抱怨你。
NVDECODE 视频解码器管道如下图所示： 图片 在高层次上，应遵循以下步骤来解码任何视频内容，使用 NVDECODEAPI： 1、创建一个 CUDA 上下文。...从解复用器中提取的数据包使用 cuvidParseVideoData() 输入解析器。...这个图片索引稍后用于映射解码的帧到 CUDA 内存 6、使用 VDECODE API 开始解码。...cuvidMapVideoFrame() API 将解码表面索引 (nPicIdx) 作为输入并将其映射到可用的输出表面之一，对解码帧进行后处理并复制到输出表面和返回 CUDA 设备指针和输出表面的相关间距...- 将 RGBA 表面映射到 DirectX 或 OpenGL 纹理。 - 在屏幕上绘制纹理。 11、解码过程完成后销毁解码器实例。
图片 很多同学们在初学python的时候，都会遇到这个问题：在使用python进行网页数据爬取时，在浏览器的"Network"(网络)选项卡中可能无法看到与视频教程或其他参考资料中显示的相同结果，经过各种对比...，总是找不出结症在哪，今天就来说说，我们为什么会出现这个问题，以及我们应该怎么做，才能解决这个问题?...一、为什么会出现这个问题? 出现这个问题，大概率是因为以下原因： 1.网页内容是动态的 有的网站使用JavaScript或其他客户端技术来加载内容的。这项技术可以在页面加载后使用异步请求来获取数据。...不过，有的时候，我们可能需要查找异步加载的数据，使用浏览器的开发者工具中的"Elements"(元素)选项卡来检查页面结构，看看是否能解决该问题。...3.处理登录和身份验证 使用相关的库来模拟登录过程，或者通过发送正确的身份验证信息来获取访问权限。 4.降低爬虫频率 避免过于频繁请求数据，触发网站的反爬虫措施。
得益于 pandas 的管道功能，我们可以更容易管理复杂的数据任务代码。关于如何以正确的思路使用 pandas 管道(pipe) ，具体可以查看我的 pandas 专栏。...因为我们的功能函数是单独定义在一个模块文件中。 如果在我们定义的函数中使用 globals，只会获取到当前模块的全局变量。...此时仍然可以使用 inspect 模块的 currentframe 获取当前调用帧栈，从而获取上一层帧栈： 这里的意思就是："谁调用我，我就拿了谁的全局变量" 帧栈相关知识，可以查看我的相关文章 剩下就非常简单...，遍历这个字典，筛选出函数对象，然后调用之前定义的 get_func_relationships ： 行81：得到的是一个 列表中的列表 行80：使用 itertools 模块的 chain 给展开成一层列表...关于使用 nicegui 制作功能界面，我就放在视频教学中再讲解。 推荐文章： Python进阶：你定义的变量到底保存在哪里 多了解Python一点点，为什么我们需要定义变量？
（抖动放大4倍） 为什么使用纹理而不是LODDitheringTransition？ 核心库包含LODDitheringTransition函数，该函数根据3D种子值和淡入淡出因子进行裁剪。...制作图案动画的直接方法是每帧使用一个新的图案。但是，当帧速率不稳定时，这可能会产生感知上的闪烁；当不将vsync与非常高的帧速率结合使用时，这也会加剧视觉撕裂。...其次，传递了一个着色器，一个着色器代码段数据以及一个包含有关一组着色器变体信息的编译器数据列表的OnProcessShader方法。首先让它记录着色器的名称。 ?...因此，即使我们的预处理器在项目中，即使项目不使用我们的自定义管道，它也将始终被使用。为了确保我们不与其他管道混在一起，我们需要验证当前的管道确实是我们的。...着色器编译器数据列表中的每个条目都代表一个变体，因此我们必须在OnProcessShader的所有调用中对它们进行求和。 ?
（也就是逻辑地址的内存内容） 内存管理单元(MMU)查询逻辑映射表 寻找在逻辑地址和物理地址之间的映射是否存在。...（ 在分配单元中的未使用内存 ） 分区的动态分配 **简单的内存管理方法： ** 当应用程序准许运行时， 分配一个连续的区间 分配一个连续的内存区间给运行的程序以访问数据 分配策略 首次适配（第一匹配分配...随意** ** 非连续分配的优点 ： 一个程序的物理地址空间时非连续的 更好的内存利用和管理 允许共享代码与数据 支持动态加载和 动态链接 **非连续内存分配机制的缺点 ： ** 如果建立虚拟地址和物理地址之间的转换.../ .data 等 分段 : 更好的分离和共享 程序的分段地址空间如下图所示 : 分段寻址方案 逻辑地址空间连续，但是物理地址空间不连续，使用映射机制进行关联....成功 : 帧号被提取 失败 : 页错误异常 (page fault) 限制因素: 大量的关联内存非常昂贵(难以在单个时钟周期内完成 ; 耗电) 所以这种一般不实用 方案三： 基于哈希(hash
我们如何确保我们的机器学习管道在数据生成和收集后继续产生结果？这些都是业界面临的重大挑战，也是为什么流式数据的概念在各组织中越来越受到重视的原因。...❝检查点是保存转换数据帧结果的另一种技术。它将运行中的应用程序的状态不时地保存在任何可靠的存储器（如HDFS）上。但是，它比缓存速度慢，灵活性低。 ❞ 当我们有流数据时，我们可以使用检查点。...我们将使用Tweets和label的训练样本，其中label'1'表示Tweet是种族主义/性别歧视，label'0'表示其他。 为什么这个项目与流处理相关？...my_data.show(5) # 输出方案 my_data.printSchema() 定义机器学习管道 现在我们已经在Spark数据帧中有了数据，我们需要定义转换数据的不同阶段，然后使用它从我们的模型中获取预测的标签...在第一阶段中，我们将使用RegexTokenizer 将Tweet文本转换为单词列表。然后，我们将从单词列表中删除停用词并创建单词向量。
具体来说，我们想解决以下两个问题： 给定一张图片，查找之前在 Pinterest 上是否使用过相同的图片（或轻微的变化，也就是 NearDup） 给定一张图片，找到 Pinterest 上使用的所有相似图片的列表...更具体地说，我们使用图像之间的以下关系来表示不相交的集群： 图像（又名簇成员）到规范图像（又名簇头） 集群成员列表的规范图像 本文的其余部分重点介绍实时管道的设计和实现。...如上所述，我们在存储中持久化了两种关系： 图像到簇头的映射 簇头到簇成员列表 图像到簇头的映射很简单，并且存储在 RocksDB 的本地变量中，它为我们提供了低延迟和线性可扩展性。...簇头到成员列表的关系在 Pinterest 自己的名为 Zen 的图形存储系统中存储为图形（节点是图像，边缘表示簇头到图像的映射）。...处理失败 我们构建了以下工具来处理故障和错误： 在管道中的任何主要组件发生故障时回滚到良好状态的工具 通过强制将图像更改为簇头映射来修复误报的工具 未来工作 最初以图像为中心的管道发现了从静态图像到动态
一些提示： 使用管道创建管道。 使用 fork 创建一个孩子。 使用 read 从管道读取，并使用 write 写入管道。 使用 getpid 查找调用进程的进程 ID。...注意管道的端口有读端口和写端口之分,读的时候只能从读端口读数据,写的时候只能从写的端口写数据....除了在 RAM 中读取和写入描述符环之外，您的驱动程序还需要通过其内存映射控制寄存器与 E1000 交互，以检测接收到的数据包何时可用，并通知 E1000 驱动程序已填写一些 TX 描述符与要发送的数据包...基本思想是为每个 CPU 维护一个空闲列表，每个列表都有自己的锁。不同 CPU 上的分配和释放可以并行运行，因为每个 CPU 将在不同的列表上运行。...您将需要选择某个位置来存储符号链接的目标路径，例如，在 inode 的数据块中。 symlink 应该返回一个表示成功 (0) 或失败 (-1) 的整数，类似于链接和取消链接。
「原子步骤」 绘画块的有序列表，即显示项目组和属性树状态，作为渲染管道「图层化」Layerize步骤的输入数据 合成器帧是RenderingNG表示如何将栅格化的内容「拼接在一起」，并使用GPU有效地绘制它的数据格式...也就是说，远程帧中不包含对应帧在渲染过程中需要任何有用信息。 与之相反，本地帧Local Frame包含了对应frame的「所有数据」(DOM树和样式数据)转化为可以渲染和显示的东西所需的所有信息。...「绘画操作」在布局树和相关片段上按照CSS顺序进行「迭代」，产生一个显示项列表。...： ❝绘画块的有序列表，即显示项目组和属性树状态，作为「渲染管道」图层化Layerize步骤的输入数据 ❞ 整个「绘制块列表」可以合并成一个合成层并一起栅格化，但这需要在用户每次滚动时进行昂贵的栅格化操作...渲染通道的绘制quad合成可以在GPU上有效地完成，因为允许的视觉效果是经过精心挑选的，可以直接映射到GPU的特性上。 除了光栅化瓦片之外，还有其他类型的quad。
•元数据-指定唯一标识PipelineRun对象的元数据。例如，一个名字。•spec-指定此PipelineRun对象的配置信息。•pipelineRef或pipelineSpec-指定目标管道。...•taskRunSpec-指定PipelineRunTaskSpec的列表，该列表允许为每个任务设置ServiceAccountName和Pod模板。这将覆盖整个管道的Pod模板集。...将ServiceAccount凭据映射到任务 如果在指定执行凭据时需要更多粒度，请使用serviceAccountNames字段将特定serviceAccountName值映射到管道中的特定Task。...根据TaskName将规范映射到相应的Task，PipelineTask将与配置的TaskServiceAccountName和TaskPodTemplate一起运行，覆盖管道范围内的ServiceAccountName...例如，有效值为1h30m，1h，1m和60s。如果将全局超时设置为0，则所有没有单独设置超时的PipelineRun都会在遇到错误时立即失败。
在本文中，我们将重点讨论一个将「多个预处理操作」组织成「单个操作」的特定函数：pipe。 在本文中，我将通过示例方式来展示如何使用它，让我们从数据创建数据帧开始吧。...需要注意的是，管道中使用的函数需要将数据帧作为参数并返回数据帧。...只要它将数据帧作为参数并返回数据帧，它就可以在管道中工作。...我们可以将参数和函数名一起传递给管道。 这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。...如果你不关心保持原始数据帧的原样，那么可以在管道中使用它。
尽管在概念上我们考虑创建链接列表和块列表，但我们不需要“malloc 内存”来创建它们！相反，我们将整数和指针写入我们已经控制的内存中，以便以后可以一致地从一个地址跳到下一个地址。...页面表是页面到帧之间的映射。例如，页面 1 可能映射到帧 45，页面 2 映射到帧 30。其他帧可能目前未使用或分配给其他正在运行的进程，或者由操作系统内部使用。...偏移量是什么，它是如何使用的？ 记住，我们的页表将页面映射到帧，但每个页面都是一块连续的地址。我们如何计算在特定帧内使用哪个特定字节？解决方案是直接重用虚拟内存地址的最低位。...如何确定页面偏移中使用了多少位？ 给定 64 位地址空间，4kb 页和帧，以及 3 级页表，虚拟页号 1，VPN2，VPN3 和偏移分别有多少位？ 什么是管道？如何创建管道？...内存映射文件的优势是什么 对于许多应用程序，主要优势是： 简化编码-文件数据立即可用。无需解析传入数据并将其存储在新的内存结构中。 文件共享-内存映射文件在多个进程之间共享相同数据时特别高效。
B是由中心位置、尺寸和围绕Z轴的旋转（偏航角）组成的参数。在数据捕获和注释之后，OnePose的管道可以被分成离线映射阶段和在线定位阶段。...由于姿势跟踪模块在在线构建的地图中保留了测试序列的二维和三维信息，它可以比基于单帧的姿势估计模块更加稳定。姿势估计模块有助于在跟踪模块失败时进行恢复和重新初始化。...对于验证集中的每个物体，我们指定一个映射序列用于建立SfM地图，并使用一个测试序列进行评估。 为了减少数据注释的人工劳动，我们提出了一种半自动的方法来同时收集和注释AR中的数据。...由于类别级基线Objectron[4]的数据要求很高，我们直接使用作者提供的模型，这些模型是在原始Objectron数据集上训练的。...实施细节 在映射阶段，为了保持快速的映射速度，我们重用{ξi}并使用三角法来重建点云，而不需要通过捆绑调整来进一步优化相机的位置。
就上下文而言，VPI 图像本质上是任何可以根据宽度、高度和格式进行描述的 2D 数据结构。尽管将图像数据视为VPIImage对象很直观，但其用途也可以扩展到其他类型的数据，例如 2D 矢量场和热图。...在 TNR 样本上，循环迭代视频文件中的每个单独帧，并执行必要的顺序步骤以实现所需的结果。 当从视频中收集帧时，第一步是VPIImage使用前面描述的效用函数将其包装成一个对象。...最重要的是，任务被设置为在 GPU 上执行。输入帧的图像缓冲区以及刚刚从cv::Mat对象中包装的数据用于此目的。 当格式转换完成后，可以将输入缓冲区传递给 TNR 算法进行处理。...这解释了为什么在锁定帧之前同步是避免处理问题的关键步骤。因为 VPI 是异步操作的，所以可能会发生在没有同步的情况下，缓冲区在前一阶段完成之前被锁定。这里的结果将是不可预测的。...锁被设置为只读，然后图像缓冲区被映射到 CPU。锁定时，VPI 无法在缓冲区上工作。CPU 将输出帧提供给视频编码器后，缓冲区可以解锁并进一步供 VPI 使用。
禁止绘制到帧和深度缓冲区。 上述算法也被称为深度通过模板阴影卷技术，因为我们仅在深度测试通过时操纵模板值。深度通常也被称为z-pass。 假设在上述模板操作之前，我们已经将对象渲染到帧缓冲区上。...如果深度测试失败，减少模板值，否则不执行任何操作。禁止绘制到帧和深度缓冲区。 图7：即使眼点在阴影中，深度失败也能起作用 深度失败通常也称为z-fail。...然而，硬件限制和较差的帧速率有时会将深度失败技术推广到我们的计算预算之外。有很多方法可以优化我们的影子卷执行，以创建漂亮的阴影，并将帧速率保持在所有重要的20fps基准之上。...在顶点程序中执行阴影卷的最大优点是，无论何时生成阴影卷几何，都不需要上传它们。整个阴影卷可以作为静态顶点缓冲区驻留在硬件内存上。保存的数据带宽可能相当大。此外，在可编程顶点硬件中完成的浮点运算非常快。...其余的只是休眠，但仍在推动通过处理管道。然而，现在可以在图形硬件上完全完成阴影卷生成，并且在大多数情况下，性能通常要好于非着色器实现。
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