大家周末好，本节将以制作九九乘法表为例，来巩固循环结构和判断结构的嵌套应用。下面先演示下最后的效果。
工厂生产作业流程合规检测系统通过yolov7网络模型算法，工厂生产作业流程合规检测对作业人员的操作行为进行全面监测，通过图像识别算法和数据分析，对人员的操作动作、工具使用、安全防护等方面进行检测和评估，能够实时监测工人的操作行为，及时发现并纠正不合规的操作，以确保工厂生产作业的合规性。
作业区域工服穿戴识别系统基于yolov7视频智能图像识别技术，作业区域工服穿戴识别系统利用深度学习技术，不需人为干预自动识别现场施工作业人员未按要求穿工作服行为，作业区域工服穿戴识别系统代替后台工作人员执勤时的人眼判断。YOLOv7 研究团队提出了基于 ELAN 的扩展 E-ELAN，新的 E-ELAN 完全没有改变原有架构的梯度传输路径，其中使用组卷积来增加添加特征的基数（cardinality），并以 shuffle 和 merge cardinality 的方式组合不同组的特征。这种操作方式可以增强不同特征图学得的特征，改进参数的使用和计算效率。
Google 团队提出的 NLP 经典之作 Transformer 由 Ashish Vaswani 等人在 2017 年发表的论文《Attention Is All You Need》 中提出。但由于模型参数量过大，该模型训练困难、部署不方便，研究人员一直在探究如何优化 Transformer。近日，来自华盛顿大学和 FAIR 的 Sachin Mehta 等人提出了一个网络结构较深但轻量级的 Transformer——DeLighT。
外部工作者任务已添加到BPMN和CMMN引擎中。这是一个新的范例，可用于在BPMN和CMMN引擎之外执行服务逻辑。
在数学最优问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题，其变量不受任何约束。本文介绍拉格朗日乘数法（Lagrange multiplier）。 概述 我们擅长解决的是无约束极值求解问题，这类问题仅需对所有变量求偏导，使得所有偏导数为0，即可找到所有极值点和鞍点。我们解决带约束条件的问题时便会尝试将其转化为无约束优化问题
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本教程将在 Azure 机器学习工作室中创建自动化 ML 试验运行。机器学习工作室是一个整合的 Web 界面，其中包含的机器学习工具可让各种技能水平的数据科学实践者执行数据科学方案。 Internet Explorer 浏览器不支持此工作室。
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TASKCTL 遵循软件产品标准化的原则，以“专业、专注”为设计理念，结合ETL 调度领域自身的特点，构建了一套直观易 用的 ETL 控制容器调度设计、监控 维护、管理平台 taskctl-web-application。
关于如何编写GitLab流水线，.gitlab-ci.yaml文件的关键词，已经写过两期了，gitlab-ci.yaml的关键词一共有28个，分别是 分别是, script, after_script, allow_failure, artifacts, before_script, cache, coverage, dependencies, environment, except, extends, image, include, interruptible, only, pages, parallel, release, resource_group, retry, rules, services, stage, tags, timeout, trigger, variables, when ，第一期 .gitlab-ci.yml关键词完整解析（一） 讲了最常用的9个关键词的用法， script, image,artifacts,tags,cache,stage,when,only/except, 第二期.gitlab-ci.yml关键词完整解析（二）讲了11个扩展性很强的关键词的用法 before_script, after_script, dependencies, environment, extends, include, interruptible ,parallel, rules ,trigger, services
这样就算你可以入门了，我相信在不断的探索中你会有更多的心得的。在此也要提醒一点，KETTLE的性能可能会有不稳定的情况出现，所以注意保存你已经做过的东西。
•agent - 代理。Agent 是在 Server（服务器） 或 Client（客户端） 模式下运行的 Nomad 进程。•client - 客户端。Nomad 客户端负责运行分配给它的任务。它还向服务器注册自己，并监视要分配的任何工作。当运行代理时，客户端可以被称为节点 (Node)。•server - 服务器端。Nomad 服务器管理所有作业和客户端，监视任务，并控制哪些任务被放置在哪些客户端节点上。服务器之间相互复制数据以确保高可用性。•dev_agent - 开发（模式）代理是一种代理配置，它为运行 Nomad 的单节点集群提供了有用的默认值。它在服务器和客户端模式下运行，并且不会将其群集状态持久化到磁盘，这允许代理从可重复的干净状态启动，而不必在运行之间删除基于磁盘的状态。
可以通过API提供事件分发机制，向任何在引擎中注册的监听器分发自定义事件。建议（但不强制）只分发CUSTOM类型的FlowableEvents。使用RuntimeService分发事件：
关键词 描述 script 由Runner执行的Shell脚本。 image 使用docker映像。也可用：image:name和image:entrypoint。 services 使用docker服务映像。也可用：services:name，services:alias，services:entrypoint，和services:command。 before_script 覆盖作业之前执行的一组命令。 after_script 覆盖作业后执行的一组命令。 stages 定义管道中的阶段。 stage
在上一篇文章中，我们介绍了如何使用Docker搭建自己的GitLab代码托管平台。
[TOC] 0x00 简述 Q:什么是.gitlab-ci.yaml?它有什么作用? 答：gitlab-ci全称是gitlab continuous integration的意思就是持续集成;gitl
I智慧工地视频分析系统通过yolov7网络模型视频智能分析技术，AI智慧工地视频分析系统对画面中物的不安全状态以及现场施工作业人员的不合规行为及穿戴进行全天候不间断实时分析，AI智慧工地视频分析系统发现有人不合规行为及违规穿戴抽烟打电话等立即自动抓拍存档告警。在架构方面，E-ELAN 只改变了计算块的架构，而过渡层（transition layer）的架构完全没有改变。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。研究者将对计算层的所有计算块应用相同的组参数和通道乘数。然后，每个计算块计算出的特征图会根据设置的组参数 g 被打乱成 g 个组，再将它们连接在一起。此时，每组特征图的通道数将与原始架构中的通道数相同。最后，该方法添加 g 组特征图来执行 merge cardinality。除了保持原有的 ELAN 设计架构，E-ELAN 还可以引导不同组的计算块学习更多样化的特征。
几年前开始，为了将自己的杂七杂八的代码托管起来，自己建了代码私服，当时综合调研了下选择了比较轻量的Gitea，一是防止github、gitee、coding等产品托管的代码审查，二是为了应对墙，不然推送代码真吃力，Gitea1.19 版本之前不支持内置的CI/CD解决方案，所以是我自己使用的Gitea+Drone实现流程自动化。
该博客的目的是帮助开发人员，架构师和商业从业人员了解采用Kubernetes环境时使用Spinnaker的重要性。您将了解：
Spinnaker是最初由Netflix设计和开发的开源多云连续交付工具。它有助于将应用程序部署到各种云提供商，例如Google Cloud Platform（GCP），Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure。
在系统需要运行大量耗时定时任务的场景下，单使用类似Quartz或者Spring Task等定时任务框架无法满足对并发处理性能、监控管理及运维拓展的要求，以下，介绍公司使用过的分布式定时任务调度框架Saturn。
摘要：Dinky 0.6.1 已发布，一起来看它如何优化 Flink 应用体验。内容包括：
Azure 机器学习工作区是云中的基础资源，用于试验、训练和部署机器学习模型。 它将 Azure 订阅和资源组关联到服务中一个易于使用的对象。
本文描述在CentOS 7.2上安装和运行Kettle 8.3的步骤。
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_37059838/article/details/83576097 原作者：吕小小布
涂小刚，微信高级开发工程师，负责微信大数据平台开发及建设。 王玉君，腾讯云后台高级开发工程师，负责腾讯云原生系统开发及建设。 前言 架构转型，拥抱云原生服务生态 当前微信内部的大数据计算平台是基于自研的 Yard 资源调度系统[1]来建设，Yard 的设计初衷除了提供在线服务资源隔离外，另一方面是为了提高在线服务机器的整体资源利用率，其核心策略是在机器空闲时能在上面跑一些大数据离线任务。但是对接业界各种大数据计算框架（例如 Hadoop MapReduce、Spark、Flink 等）都需要专门定制化开
CI/CD 是 Continuous Intergration/Continuous Deploy 的简称，翻译过来就是持续集成/持续部署。CD 也会被解释为持续交付（Continuous Delivery），但是对于软件工程师而言，最直接接触的应该是持续部署。
持续集成（CI）是在将代码合并到master分支之前自动进行代码构建和测试的实践。这使开发人员可以及早的发现错误和频繁地合并代码，同时降低了将新错误引入主源代码存储库的风险。
工作流程的相关操作都是操作存储在对应的表结构中，为了能更好的弄清楚Flowable的实现原理和细节，我们有必要先弄清楚Flowable的相关表结构及其作用。在Flowable中的表结构在初始化的时候会创建五类表结构，具体如下：
1、全产品支持IPv6网络协议，通过蓝鲸Agent，可以对IPv6网络协议的主机进行管控。
Hadoop是一种开源的分布式处理框架，用于在一组低成本硬件的集群上存储和处理大规模数据集。Ambari是一种基于Web的管理工具，用于轻松管理和监控Hadoop集群。在本文中，我们将探讨如何使用Ambari在Hadoop集群上运行应用程序，包括编写示例代码并将其部署到集群中。
在本教程中，您将通过使用Cloudera数据平台（CDP）上的体验Cloudera Machine Learning（CML）了解聚类技术。聚类是一种无监督的机器学习算法，它执行将数据划分为相似组的任务，并有助于将具有相似数据点的组隔离为聚类。
📷 Activiti Explorer简介 Activiti Explorer: Activiti控制台,是一个web应用程序 从Activiti的官方网站下载Activiti的压缩zip文件时,Activiti控制台在 ${Activiti_home}/wars文件夹下面 该控制台的目的并不是创建一个完善的web应用程序,仅仅是为客户端用户准备的应用程序.对于该控制台,使用了一个内存数据库,也可以换成自定义的数据库(查看WEB-INF文件夹下面的applicationContext.xml文件) 登录控制
将应用程序部署到 Kubernetes 时，有很多选择。像 Helm 和 Ksonnet 这样的工具使得打包应用程序并将其部署到多个 Kubernetes 环境变得非常简单。但是，这些工具只能解决部分问题。部署到生产很少像 helm install my-chart 一样如此简单。他们可以涉及多个步骤，并保证所涉及的应用程序正常运行。我从 Kubernetes 用户那里听到的一个最常见的问题是“如何部署我的数据库变更？”。这是我一遍又一遍地问自己的问题。在 Skuid ，我们花了很多时间试图找出最安全和高可
在前一篇里介绍了ETL和Kettle的基本概念，内容偏重于理论。从本篇开始，让我们进入实践阶段。工欲善其事，必先利其器。既然我们要用Kettle构建Hadoop ETL应用，那么先要做的就是安装Kettle。本篇首先阐述选择安装环境所要考虑的因素，之后详细介绍Kettle的安装过程，最后说明Kettle配置文件、启动脚本和JDBC驱动管理。本专题后面的实践部分都是基于这里所安装的Kettle之上完成的。
Executor是作业的执行器。这一节将介绍如何将调试好的作业部署到Executor上面运行。关于如何开发调试作业，见“入门”一章。
由于实时场景对可用性十分敏感，实时作业通常需要避免频繁重启，因此动态加载作业配置（变量）是实时计算里十分常见的需求，比如通常复杂事件处理 (CEP) 的规则或者在线机器学习的模型。尽管常见，实现起来却并没有那么简单，其中最难点在于如何确保节点状态在变更期间的一致性。目前来说一般有两种实现方式：
第二十五届北大光华新年论坛在北京大学百周年纪念讲堂举行，本届论坛的主题为“增长动能 中国探索”。中国工业经济学会会长，中国社会科学院大学教授、博导，国务院原副秘书长江小涓出席论坛并发表题为《发挥数据要素积极作用 促进经济持续向好发展》的演讲。
iti就可以查询当前流程执行到哪里了，当前用户需要办理什么任务，activiti帮我们管理执行操作
Plink是一个基于Flink的流处理平台，旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台。提供常见的作业管理功能。如作业的创建，删除，编辑，更新，保存，启动，停止，重启，管理，多作业模板配置等。Flink SQL 编辑提交功能。如 SQL 的在线开发，智能提示，格式化，语法校验，保存，采样，运行，测试，集成 Kafka 等。
Kubernetes 有非常广泛的话题。但是构建云原生应用程序时最常见的问题还是弹性扩缩容。
Lida Li, June Liu, Rodrigo Menezes, Suli Xu, Harry Zhang, Roberto Rodriguez Alcala | Pinterest 软件工程师，云管理平台
本文档用于描述 .gitlab-ci.yml 语法，.gitlab-ci.yml 文件被用来管理项目的 runner 任务。如果想要快速的了解GitLab CI ，可查看快速引导。 从 7.12 版本开始，GitLab CI 使用YAML文件 (.gitlab-ci.yml) 来管理项目配置。该文件存放于项目仓库的根目录，它定义该项目如何构建。
在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 30 GiB 的堆内存和超过 4 分钟的时间来部署所有任务。
这周小鲸悄悄推送了社区版V6.1（二进制部署版本，包含基础套餐、监控日志套餐），没过一天就有用户来问6.1的使用问题了。小鲸大吃一鲸，原来你还是爱我的。
在AWS执行批处理任务时，允许按需配置多部分作业处理的应用架构，可用于对异构的系统的瞬时或延迟部署，并可扩展为“网格”型工作节点，通过并联的大批量任务处理实现快速收敛。面向批处理应用程序现在可以有很多的地方利用这种风格按需加工，包括理赔处理，大规模改造，媒体转码和多部分的数据处理工作。
Flowable是一个使用Java编写的轻量级业务流程引擎。Flowable流程引擎可用于部署BPMN 2.0流程定义（用于定义流程的行业XML标准）， 创建这些流程定义的流程实例，进行查询，访问运行中或历史的流程实例与相关数据，等等。这个章节将用一个可以在你自己的开发环境中使用的例子，逐步介绍各种概念与API。
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