弹性伸缩目标追踪伸缩规则是弹性伸缩服务与云监控深度结合的产物，定义了更加稳定，精准，快速的弹性伸缩策略，解决了当前伸缩组动态调整过程存在的一些难点和问题。
最近在学设计模式，学到创建型模式的时候，碰到单例模式（或叫单件模式），现在整理一下笔记。
卷积神经网络（CNNs）在处理RGB语义和空间纹理特征方面具有优势。大多数目标检测方法主要基于CNNs。例如，Faster R-CNN 引入了一个区域 Proposal 网络来生成潜在的目标区域。FCOS 应用一个中心预测分支来提高边界框的质量。
消费组应该算是kafka中一个比较有特色的设计模式了，而他的重平衡机制也是我们在实际生产使用中，无法避免的一个问题。
Eureka Server 配置是 Eureka Server 需要的一些配置，包括之前多次提到的定时检查实例过期的配置，自我保护相关的配置，同一 zone 内集群相关的配置和跨 zone 相关的配置。在 Spring Cloud 中，Eureka 客户端配置以 eureka.server 开头，对应配置类为 EurekaServerConfigBean
Doris 运行在 Linux 环境中，推荐 CentOS 7.x 或者 Ubuntu 16.04 以上版本，同时你需要安装 Java 运行环境，JDK最低版本要求是8。我们这里使用的是Linux Centos7.9版本，jdk为1.8。
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？
服务之间需要互相调用，在单体架构中，服务之间的互相调用直接通过编程语言层面的方法调用就搞定了。在传统的分布式应用的部署中，服务地址和端口是固定并且提前预知的，所以只需要简单的 HTTP/REST 调用或者其他的 RPC 机制直接调用即可。但是在当下的云原生微服务体系中，微服务大多在某个虚拟机或者某个容器下运行，服务实例数量以及提供服务的地址以及端口都是不固定的，可以理解为，这些服务实例都是临时的。所以，需要实现使服务客户端能够对一组动态变化的临时服务实例发请求的机制。
AI 科技评论按，在去年的 EMNLP2018 上，由孙茂松教授领导的清华大学自然语言处理实验室发布了一个大规模精标注关系抽取数据集 FewRel。据了解，这是目前最大的精标注关系抽取数据集。
系统出现性能问题，来不及处理上游发的消息，导致消息积压。消息积压是正常现象，但积压太多就需要处理了。就像水库，日常蓄水是正常的，但下游泄洪能力太差，导致水库水位一直不停上涨，就不正常！
目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务，在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位，然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时，或者在每个图像的对象数量不同的情况下，这些方法通常会出现问题。
有几种不同的编程范式，面向对象编程（OOP）是Python语言中最流行的编程范式之一。
近日，在ICCV2021举办的LVIS Challenge Workshop比赛中，腾讯优图实验室荣获冠军，同时被授予该项目的最佳创新奖。LVIS Challenge 2021 是大规模长尾数据的实例分割任务，作为本届ICCV的重磅比赛之一，吸引了众多国内外知名企业和高校参加。此次竞赛的核心技术方案也将应用于工业AI质检场景中，进一步地提高缺陷检测与分割的精准度，用最核心的技术支持产业落地。
数据库中表储存的模式对性能的影响 HEAP表 行存 不压缩 行存 AO表 (orientation=row) 可压缩 (appendonly=true) 列存 (compresstype=zlib,COMPRESSLEVEL=5) (orientation=column) 类型 创建说明 特点 堆表(heap) 默认或appendonly=false 表中数据不能压缩,堆表只能是行存表,适合数据经常更新,删除,的oltp类型的负载,通常表中的数据量不大,适合用作维度表 追加优化表 appendon
本文分享一篇 NeurIPS 2021 的论文『Associating Objects with Transformers for Video Object Segmentation』，由浙江大学、百度、北京交通大学等联合提出一种将实例与Transformer（AOT）相关联的方法来同时统一匹配和解码多个实例。AOT模型在第三届大型VOS挑战赛中排名第一。
首先您需要创建集群。集群是指容器运行所需云资源的集合，包含了若干台云服务器、负载均衡器等腾讯云资源。
论文: YOLACT: Real-time Instance Segmentation
对于kubernetes老玩家而言，StatefulSet这种资源类型并不陌生。对于很多有状态服务而言，都可以使用 StatefulSet 这种资源类型来部署。那么问题来了：挖掘机技术哪家强？额，不对。
在Redis运维过程中，由于Bigkey 的存在，会影响业务程序的响应速度，严重的还会造成可用性损失，DBA也一直和业务开发方强调 Bigkey 的规避方法以及危害。
看到的挺好的一篇文章 November 2018 DOI: 10.1109/NCA.2018.8548062 Conference: 2018 IEEE 17th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA) ConferenceIEEE International Symposium on Network Computing and Applications
统一SDK：封装统一的client/server标准接口规范(协议(http/TCP)&失败重试机制&参数传递规范)
2022年年初至今，团队持续在给业务应用做性能优化，主要目标是提高业务应用稳定性和降低业务应用的机器成本。到现在，代码层面的优化已经到了一定的瓶颈。所以就把优化的思路伸向了JVM的调优。有赞目前所有的Java应用采用的JDK版本是1.8.0_201，这个版本支持多个垃圾回收机制，比如CMS和G1等，而在有赞，除了个别应用有调整成G1垃圾收集机制的需求以外，其他所有应用都还采用着ParNew+CMS。有赞也将从G1身上挖掘出能够提供应用稳定性和降本的价值。
今天我要和大家探讨一个与微服务相关的重要议题，那就是微服务架构在带来灵活性和可维护性的同时，也可能引发一些新的问题。特别是，在某些情况下，一个项目中的微服务数量可能会激增，导致了大量的进程同时运行，这给客户方的服务器带来了巨大压力。本文将深入探讨这个问题，同时提供解决方案和实际案例。
ChiMerge 是监督的、自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。 它依赖于卡方分析：具有最小卡方值的相邻区间合并在一起，直到满足确定的停止准则。 基本思想 对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。 因此，如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个区间可以合并；否则，它们应当保持分开。 而低卡方值表明它们具有相似的类分布。 要点 最简单的离散算法： 等宽区间 从最小值到最大值之间,均分为N等份 如此， 若 A, B为min/max， 则每个区间的长度为w=(B-A) / N
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457
在工作流中会有遇到这样一个"多个人处理同一个任务“的情形，在 camunda 中可以使用“任务的多实例”来实现。
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_Overcoming_Classifier_Imbalance_for_Long-Tail_Object_Detection_With_Balanced_Group_CVPR_2020_paper.pdf
Kubernetes 源自于 Google 内部的服务编排系统 - Borg，诞生于2014年。它汲取了Google 十五年生产环境的经验积累，并融合了社区优秀的idea和实践经验。
关于服务 在分布式应用程序中，应用程序的不同部分被称为“服务”。例如，一个视频共享站点，它可能包括一个用于将应用程序数据存储在数据库中的服务，后面的视频转码服务用户上传东西，为前端服务等等。 服务实际上只是“生产中的容器”。服务只运行一个镜像，但它定义镜像运行的方式 - 应该使用哪个端口，容器应该运行多少个实例，以便服务具有所需的容量，以及等等。缩放服务会更改运行该软件的容器实例的数量，从而为流程中的服务分配更多的计算资源。 幸运的是，使用Docker平台定义，运行和扩展服务非常简单 - 只需编写一个docker-compose.yml文件即可。
2.用户可通过访问services IP或者ingress 域名直接访问容器应用。
译者自序： 熟悉我的朋友都知道，我很不喜欢翻译东西，因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样，公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数，让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完，今天发布第五篇——《服务端服务发现》。 背景 不同服务之间通常需要相互调用。在单体应用程序当中，服务间通过语言层级的方法或者过程实现相互调用。在传统的分布式系统部署下，服务在固定并且已知的位置（主机与端口）运行，从而确保各服务可利用HTTP/REST或者某种RPC
自我保护机制的实现是基于维护服务注册表的类AbstractInstanceRegistry中的2个变量来维护的
腾讯云 CVM 提供了在云中的可扩展的虚拟计算资源，允许您选择多种操作系统来启动 CVM 实例，并加载到您自定义的应用环境。后续随着业务量的变化，您还可以随时调整您的 CVM 规格。
译者自序： 熟悉我的朋友都知道，我很不喜欢翻译东西，因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样，公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数，让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完，今天发布第四篇——《客户端服务实现》。 背景 不同服务之间通常需要相互调用。在单体应用程序当中，服务间通过语言层级的方法或者过程实现相互调用。在传统的分布式系统部署下，服务在固定并且已知的位置（主机与端口）运行，从而确保各服务可利用HTTP/REST或者某种RPC机
本次笔记主要讲述了如何在腾讯云控制台创建并使用你的第一个kubernetes集群，创建过程中每个步骤的区别以及如何选择，保证自己的集群资源达到最优。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 复杂视觉场景下的目标识别任务有很多亟待解决的问题，也一直是学术界研究的焦点。计算机视觉顶会ICCV 2021接收了一篇由北京航空航天大学刘祥龙教授团队、中国科学院软件研究所和科大讯飞共同完成的工作，该工作以X光安检场景下的危险品检测为例,对复杂场景下的遮挡干扰、小目标问题进行了探索，建立了一个大规模的复杂场景目标检测基准，并提出了侧
Hitokoto·一言是一个挺有意思的项目，之前本博客页脚底部使用的是一款插件，一言属于一款纯净的 API，官方的自我介绍如下： 一言网(Hitokoto.cn)创立于 2016 年，隶属于萌创 Team，目前网站主要提供一句话服务。 动漫也好、小说也好、网络也好，不论在哪里，我们总会看到有那么一两个句子能穿透你的心。我们把这些句子汇聚起来，形成一言网络，以传递更多的感动。如果可以，我们希望我们没有停止服务的那一天。 简单来说，一言指的就是一句话，可以是动漫中的台词，也可以是网络上的各种小段子。 或是
假如有小明，小红和小张三个人，我们知道他们的身高体重，要通过身高体重来判断是哪个人，决策树算法会构建一个二叉树，逐级判断，如下
训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件，其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息，实现方式有很多种，除了cnn外还可以使用rnn，fcnn等。 其中基于cnn的函数也有两套，分别为tf.layers.conv2d和tf.nn.conv2d， tf.layers.conv2d使用tf.nn.conv2d作为后端处理，参数上filters是整数，filter是4维张量。原型如下：
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 混合整数规划（MIP）是一类 NP 困难问题，来自 DeepMind、谷歌的一项研究表明，用神经网络与机器学习方法可以解决混合整数规划问题。 混合整数规划（Mixed Integer Program, MIP）是一类 NP 困难问题，旨在最小化受限于线性约束的线性目标，其中部分或所有变量被约束为整数值。混合整数规划的形式如下： MIP 已经在产能规划、资源分配和装箱等一系列问题中得到广泛应用。人们在研究和工程上的大量努力也研发出了 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 X
如果想让一个pod实例数变多，常规的做法是在yaml文件中调整 replicas 数量
AAWS实例数据对于自动化任务、监控、日志记录和资源管理非常重要。开发人员和运维人员可以通过AWS提供的API和控制台访问和管理这些数据，以便更好地管理和维护他们在AWS云上运行的实例。然而，在使用 spider 框架进行网页爬取时，我们常常会面临一些技术挑战，特别是当我们尝试获取 AWS 实例数据时。本文将探讨在 spider 网页爬虫中可能遇到的 AWS 实例数据获取问题，并提供解决方案，以确保爬虫的顺利运行。
APScheduler 是一个强大的Python库，用于实现定时任务调度。然而，当我们在使用APScheduler时，可能会遇到一个常见的错误：MaxInstancesReachedError。这个错误通常发生在我们设置了大量的任务，而APScheduler无法同时处理所有任务的情况下。在本文中，我将介绍如何优化任务设定，以避免这个错误的产生。
1854年，伦敦的Soho 区爆发了一场霍乱，朱迪思·萨默斯(Judith Summers)形容那里到处都是“牛棚、动物粪便、屠宰场、煮油的窝点和原始、腐烂的下水道。” 当时，疾病爆发的原因还不清楚，因为微生物理论还在发展中，疾病传播原理还不清楚。瘴气理论是当时占主导地位的假说，它提出，包括霍乱和瘟疫在内的疾病是通过有机物分解释放出的恶臭气体传播的。
在使用消息队列的过程中，你会遇到很多问题，比如选择哪款消息队列更适合你的业务系统？如何保证系统的高可靠、高可用和高性能？如何保证消息不重复、不丢失？如何做到水平扩展？诸如此类的问题，每一个问题想要解决好，都不太容易。
随着云原生的推进，k8s和service mesh已然成为云上的事实标准，我们的压测引擎也是基于这个理念演化而来。整个引擎的架构为k8s+jmeter+influxdb+grafana，其中：
google guava 本地缓存怎么查看 有没有像redis一样的客户端或者通过命令查看？ 本地缓存在jvm中 不会有客户端工具，除非自己暴露出去api出去。 没有持久化的话，磁盘文件是找不到的。
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取方法、数据预处理方法和特征提取方法，并分析了这些方法在入侵检测系统中的应用。
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