开源软件供应链点亮计划 - 暑期 2021（下简称：开源之夏）是由中国科学院软件研究所与 openEuler 社区共同举办的一项面向高校学生的暑期活动，旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护，促进优秀开源软件社区的蓬勃发展。中科院联合包括 Nebula Graph 在内的国内各大开源社区，针对重要开源软件的开发与维护提供项目，并向全球高校学生开放报名。学生在自由选择项目后，与社区导师沟通实现方案并撰写项目计划书。被选中的学生将在社区导师指导下，按计划完成开发工作，并将成果贡献给社区。根据项目的难易程度和完成情况，参与者将获得由主办方发放的 6,000 - 12,000 不等的项目奖金。
实现思路： [图片.png] 首先报警信息里第一行要有itemid，这是前提，根据信息里传入的参数使用正则匹配到itemid 使用脚本创建一个zabbix会话，来根据itemid来获取图片，并将获取到的图片保存到本地 将传入的参数信息的text字段转换成HTML格式，然后将HTML格式的信息和图片作为邮件进行发送 具体脚本如下： #!/usr/bin/python #coding=utf-8 from email.mime.text import MIMEText from email.mime.mul
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
时间拉回到五年前，当安装docker时，都会看到grahp driver这一目录，但在docker将libe-containerd独立，并捐献成为containerd项目后，为何不见了grahp driver？
Docker 是一个 C/S 模式的架构，后端是一个松耦合架构，模块各司其职。下图是它的总体架构图：
zabbix 发送报警内容调用 zabbix 的 api 生成原始图数据，然后将图片上传到远方图床取出图片 URL 进行展示；
Driver是Docker架构中的驱动模块。通过Driver驱动，Docker可以实现对Docker容器执行环境的定制。即Graph负责镜像的存储，Driver负责容器的执行。
可以手动触发一个报警测试效果，手机上就可以收到带图的报警了，点击消息之后的页面也可以看到历史的图片
随着公司的业务规模不断扩大，运维纳管机器的数量也在增加，引入自动化手段为捉襟见肘的工作减压，已成为重中之重。本文分享笔者在企业DevOps过程中，是如何有效结合ZabbixAPI来实现批量监控的案例。
当zabbix有事件发生，我们可以根据事件来执行相应的动作，根据事件来源可以分为触发器动作，自动发现动作，自动注册动作，内部事件动作，自动发现动作在之前的自动发现那里讲过了，这里介绍一下触发器动作，当触发器事件达到执行动作的必要条件，会执行相应的动作。
不过从我对文档的理解来看，感觉更像是添加的一种硬件后端（代理我想应该只是调用调用层面，不是底层实现，另外在Hexagon DSP的委托代理部分，文档坦言说Hexagon DSP的代理就是为了补充NNAPI，特别是针对那些NNAPI不可用DSP加速的、老旧驱动的设备，毕竟这些老旧设备也没有NNAPI这个东西，但有DSP硬件），交给模型的子图来去执行。比方原始模型的CPU执行Graph如上图。交给GPU的委托代理后，原Graph变为下面这样：
文章来源: InfoQ推出了《Docker源码分析》系列文章。 另外，欢迎加入架构说技术交流群 234303445 1 背景 1.1 Docker简介 Docker是Docker公司开源的一个基于轻量
此为修改模型的。如果要修改某节点的，见参考 onnx_cut.py 的 _onnx_specify_shapes()。
话接上文《图技术在 LLM 下的应用：知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index》 同大家简单介绍过 LLM 和图、知识图谱相关的结合，现在我来和大家分享下最新的成果。毕竟，从 GPT-3 开始展现出超出预期的“理解能力“开始，我一直在做 Graph + LLM 技术组合、互补的研究、探索和分享，截止到现在 NebulaGraph 已经在 LlamaIndex 与 Langchain 项目做出了不少领先的贡献。
基于tensorflow框架构建的快速对象检测模型构建、训练、部署框架，是针对计算机视觉领域对象检测任务的深度学习框架。之前tensorflow2.x一直不支持该框架，最近Tensorflow Object Detection API框架最近更新了，同时支持tensorflow1.x与tensorflow2.x。其中model zoo方面，tensorflow1.x基于COCO数据集预训练支持对象检测模型包括：
互联网软件神速发展，用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因，所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的，需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache，比如分布式缓存如redis、memcached，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。
dapp[5]的数量继续爆炸性增长，对开发人员（使用 Solidity[6]或其他区块链语言的）的需求[7]也越来越大。
这些天其实我是有点迷茫的，总觉得哪里不扎实，就想着是不是学习过程中有些实践被我偷偷跳过了，但是想来也就那几次实践被跳过了，要补上很快的（这不，Dockerfile已经补上了），但是还是觉得基础很不扎实，直到我看到了孙宏亮前辈的《Docker 源码分析》，我知道我缺什么了：发散性。
【新智元导读】 2017年微软开发者大会（Build），人工智能自然成为最大看点。新智元受邀全程参加了微软本年度的Build大会，带来大会盛况的现场直击。如果用一句话总结微软在该公司年度开发者大会Microsoft Build 2017上想要强调的微软AI发力方向，可以说是“最好的AI是让用户感受不到的AI”。 2017年5月11日，微软一年一度的开发者大会Build 2017 在西雅图举行。微软 CEO 萨提亚·纳德拉、微软全球执行副总裁兼云计算与企业事业部负责人 Scott Guthrie 以及微软全
Vitrage(平台问题定位分析服务)。Vitrage是一个OpenStack RCA(Root Cause Analysis)服务，用于组织、分析和扩展OpenStack的告警和事件，在真正的问题发生前找到根本原因。
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导读：深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。作为当下最热门的话题，Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。 目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，这些深度学习框架
当时我的回答是：广义上来讲，任何数据在赋范空间内都可以建立拓扑关联，也就是可以构成graph，所以学习图论很有用。
agent内置了一个http接口，会自动采集预先定义的各种采集项，每隔60秒，push到transfer。
紧跟技术发展趋势，快速了解NLP领域最新动态。今天给大家分享10篇最新论文，其中涉及大模型应用、大模型Prompt调优、大模型安全、数学推理增强、预训练模型增强、LoRA改进、Mamba改进等热门研究方向。
随着公司业务扩大，数据日益复杂，当下非常需要一种对用户理解更简便、交互更友好的数据关系的可视化产品，围绕这个场景，本文带你深入浅出前端如何开发图可视化（不含树图）。
🍅 作者主页：不吃西红柿 🍅 简介：CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌ 本文重点： 1、爬虫获取csdn大佬之间的关系 2、可视化分析暧昧关系，复杂堪比娱乐圈 大佬简介 🍅 Java李杨勇：一个性感的计算机专业毕业的3年java开发者。 🍅 沉默王二：CSDN 头牌博主，Java 领域优质创作者，2019、2020 两届博客之星 Top5 。 🍅 擦姐yyds：现象级专栏 《Python 爬虫 100 例》作者、《滚雪球学 Python 专栏》原创者。 🍅 涛歌依旧：涛哥不知何许人也，亦不
全称 Hypermedia AS The Engine Of Application State，即超媒体作为应用程序状态引擎。它作为 REST 统一界面约束中的一个子约束，是 REST 架构中最重要、最复杂，也是构建成熟 REST 服务的核心
Auto Tinder是一个纯粹出于娱乐和教育目的而创建的概念项目。绝不能滥用它来伤害任何人或向平台发送垃圾邮件。自动绑定脚本不应与您的绑定文件一起使用，因为它们肯定违反了绑定服务条款。
电脑N次宕机，一气之下重装了电脑，结果发现之前送的Microsoft服务都失效了，在B站偶然刷到相关的内容，刚好满足我的白嫖心理~
以下概念是文中常用的词语,因为其含义一般直接用英文表达, 一般不需中文翻译,可将其理解为固定名词词组.
本文主要讲述如何利用 Spark Connector 进行 Nebula Graph 数据的读取。
Apache Flink（德语：快速灵巧，原德国柏林大学基金会项目）是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。ms级别水平。data flow+event sequence。
DeepStream是领先的基于GStreamer的软件开发工具包（SDK），使开发人员能够创建尖端的视觉AI应用。凭借其先进的功能和增强的能力，DeepStream处于图像处理，物体检测和AI驱动解决方案的前沿。
之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享，收到不少关注与鼓励，所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。在具体介绍与解释之前，首先简单说一下本人测试与运行的系统与软件环境与版本
上一篇文章对TVM Relay和Pass进行了介绍，但还没有介绍整体的编译流程。这一篇文章将继续介绍一下TVM的编译流程，即TVM是如何将深度学习框架的模型转换成Relay IR之后进一步编译和优化为硬件可以执行的IR，再将这个底层IR和运行时库以及模型参数打包为一个tvm.Module返回。关于为什么要将底层IR和运行时库以及模型参数打包，根据官方文档可以知道这样是为了可以更方便的保存底层IR和运行时库，做到一次编译，可持久化推理。
LXC 为 Linux Container 的简写。可以提供轻量级的虚拟化，以便隔离进程和资源，而且不需要提供指令解释机制以及全虚拟化的其他复杂性。相当于 C++ 中的 NameSpace。容器有效地将由单个操作系统管理的资源划分到孤立的组中，以更好地在孤立的组之间平衡有冲突的资源使用需求。
Docker作为一个linux平台上一款轻量级虚拟化容器的管理引擎。在短短的两三年内火得不得了。人人都在说docker，大大小小的容器summit。 Docker的前景被普遍看好。最近恰好在研究Docker。看了孙宏亮大牛的《Docker源码解析》更是很有感触。于是我就在想，可不可以写一个学习体会来做一个阶段性总结。我的想法就是如何从起名字的角度来阐释Docker架构的一些内部原理。曾经有一位大牛导师给我说过这样几句话： “你给每个类起的名字代表了你对这个实现逻辑的最高理解”。 原话不记得了。但大体意思就是
本文为大家揭示 NebulaGraph 率先提出的 Graph RAG 方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈，是 LLM+ 系列的第三篇，加上之前的图上下文学习、Text2Cypher 这两篇文章，目前 NebulaGraph + LLM 相关的文章一共有 3 篇。
本文通过介绍如何利用Prefuse库连接数据库，介绍了可视化工具Prefuse在Java环境中的实现方式，并提供了具体的代码示例。通过这些代码，用户可以快速掌握如何使用Prefuse库进行图形可视化。
参考文献：ROS2 Foundation - An introduction to core concepts
2.Transfer http:6060 rpc:8433 socket:4444
从总体上看：akka-stream是由数据源头Source，流通节点Flow和数据流终点Sink三个框架性的流构件（stream components）组成的。这其中：Source和Sink是
Xilinx提供了完整的V4L2的驱动程序，Xilinx V4L2 driver。处于最顶层的驱动程序是V4L2框架的视频管道（Video pipeline）驱动程序，也叫桥驱动程序（bridge driver），主要代码在文件xilinx-vipp.c中。在V4L2框架中，整个视频管道（Video pipeline）可以通过媒体设备(/dev/media)配置，流媒体可以通过视频设备(/dev/video)控制。这两种设备，都是在视频管道（Video pipeline）驱动程序里创建的。所以，理解V4L2的管道（pipeline）驱动程序是理解Xilinx所有Video IP 在Linux下工作情况的基础。
摘要: Docker Notes系列为学习Docker笔记，本文是Docker架构介绍
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采用 BIO 通信模型的服务器，通常由一个独立的 Acceptor 线程负责监听客户端的连接，它接收到客户端连接请求之后为每个客户端创建一个新的线程进行处理，处理完成后，通过输出流返回应答给客户端，线程销毁。
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