看了一下，网上流传的那些个小米运动刷步数源码全是JS调用别人的源码，把自己的帐号密码交给别人家，博主个人心理是不太舒服的，下面是博主参照 Github上 niushuai233 大佬的 mi-spo
因为CuDNN函数接口更新的原因，以前用低版本写的项目在新版本的CuDNN环境下编译就会出问题。例如，py-faster-rcnn代码在最新版的CuDNN6上面编译时就会报错。 解决这个问题的一个方法是禁用CUDNN，即修改Makefile.config里面的第5行，在前面加#。这种方法没法使用CuDNN加速，不推荐。这里我们使用一种比较土的方法，即将使用了旧的CuDNN函数的文件都换成新的caffe里面的文件即可。
Grafana provider 为 Grafana 提供配置管理资源。是目前 Grafana 官方提供的，覆盖的 Grafana 资源最全的 IaC 工具。
1. 进入腾讯云函数创建新函数 地址:https://console.cloud.tencent.com/scf
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以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要，有关该版本的完整文档，入门指南以及关于该项目的信息，请参考Kafka官方文档。
到此这篇关于Pandas中DataFrame基本函数整理(小结)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame基本函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。官方支持以下数据源:Zabbix，Graphite，Elasticsearch，InfluxDB，Prometheus，Cloudwatch，MySQL和OpenTSDB等。
除了官方的java api类库外，spring生态中又额外包装了很多，这里一一简单介绍下。
GaC(Grafana as Code, Grafana 即代码) 很明显是扩展自 IaC(Infrastructure as Code, 基础设施即代码)的概念.
在hub.docker.com网站上，Star最多的kafka镜像是wurstmeister/kafka，今天一起来实践这个镜像，使用此镜像搭建kafka环境，并且生产和消费消息；
Grafana的页面现在也可以正常打开了，从上面看登陆需要用户名和密码，这个用户名和密码从哪里来的呢？
官网地址: http://kafka.apache.org/downloads.html
* Copyright (c) 2015 Qualcomm Technologies, Inc.
WAF通用的权限分配就2个，QcloudWAFFullAccess和QcloudWAFReadOnlyAccess，但是往往我们想要更精细化的权限，怎么办呢？
[root@seafile ~]# yum -y install epel-release [root@seafile ~]# rpm --import http://li.nux.ro/download/nux/RPM-GPG-KEY-nux.ro [root@seafile ~]# yum -y install Python-imaging MySQL-python python-memcached python-ldap python-urllib3 ffmpeg ffmpeg-devel [root@seafile ~]# yum -y install python-pip [root@seafile ~]# pip install --upgrade pip [root@seafile ~]# pip install pillow moviepy [root@seafile ~]# yum install -y mariadb-server ##安装数据库 [root@seafile ~]# systemctl enable mariadb ##设置数据库开机启动 [root@seafile ~]# systemctl start mariadb ##启动数据库 [root@seafile ~]# mysql_secure_installation ##为数据库设置密码 [root@seafile ~]# wget http://seafile-downloads.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/seafile-server_6.2.3_i386.tar.gz ##下载seafile软件包 [root@seafile ~]# tar -zxf seafile-server_6.2.3_x86-64.tar.gz ##解压软件包 [root@seafile ~]# mkdir -p seafile/installed/ ##创建安装包存放位置 [root@seafile ~]# mv seafile-server_6.2.3_x86-64.tar.gz seafile/installed/ [root@seafile ~]# mv seafile-server-6.2.3/ seafile/ [root@seafile ~]# cd seafile/ [root@seafile seafile]# cd seafile-server-6.2.3/ [root@seafile seafile-server-6.2.3]# ./setup-seafile-mysql.sh ##会要填很多信息，按要求填就可以了
不知道大家有没有遇到这样的场景，就是一个项目中要消费多个kafka消息，不同的消费者消费指定kafka消息。遇到这种场景，我们可以通过kafka的提供的api进行配置即可。但很多时候我们会使用spring-kafka来简化开发，可是spring-kafka原生的配置项并没提供多个kafka配置，因此本文就来聊聊如何将spring-kafka进行改造，使之能支持多个kafka配置
较之传统的消息中间件（例如 ActiveMQ、RabbitMQ），Kafka 具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容错的特性，非常适合大规模消息处理应用程序。
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。
将设备固定在三脚架上， 在灯箱中 触发一个full-sweep ，然后抓取haf/af 的日志。 日志的关键字： af_pdaf_proc_pd_single grid|af_pdaf_proc_pd_single roi|af_fullsweep_final|sweep_srch_far_to_near|af_fullsweep_srch_near_to_far|af_fullsweep_start_srch 从log 中可以查看 pd ，defocus 和 confidence information 。有了所有这些信息，您可以决定从传感器获得的pd 是否正确。
项目watch、star、fork数量均领先竞品，issue、pull request也比较活跃。
直接上代码了： # -*- coding: utf-8 -*- ''' 使用kafka-Python 1.3.3模块 ''' import sys import time import json from kafka import KafkaProducer from kafka import KafkaConsumer from kafka.errors import KafkaError KAFAKA_HOST = "127.0.0.1" KAFAKA_PORT = 9092 KAFA
今天，我们开始了我们的新旅程，这就是Apache Kafka教程。在这个Kafka教程中，我们将看到什么是Kafka，Apache Kafka的历史，为什么是Kafka。此外，我们还将学习Kafka架构、Kafka的组件和Kafka分区。此外，我们还将讨论Kafka的各种比较和Kafka的使用案例。除此之外，我们将在这个Kafka教程中看到各种术语，如Kafka Broker、Kafka Cluster、Kafka Consumer、Kafka Topics等。
Apache Kafka 是一种分布式数据存储，用于实时处理流数据，它由 Apache Software Foundation 开发，使用 Java 和 Scala 编写，Apache Kafka 用于构建实时流式数据管道和适应数据流的应用程序，特别适用于企业级应用程序和关键任务应用程序，它是最受欢迎的数据流平台之一，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析和数据集成。
(SELECT affairs.* FROM affairs LEFT JOIN materials_details m ON affairs.AFFAIRID = m.AFFAIRID WHERE (((m.EXAMPLEPATH IS NOT NULL AND m.EXAMPLEPATH <> '') OR (m.EMPTYTABLEPATH IS NOT NULL AND m.EMPTYTABLEPATH <> '')) AND affairs.VALID = 1 AND aff
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。 构造函数 方法 描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) 构造数据框 属性和数据 方法
最近再写一个网络仿真器，里面参考了Max-MinFairness算法，这是一种比较理想、公平的带宽分配算法。其思路主要如下：首先是算法的准备，考察某一时刻的网络中所有的flow，由于每条flow都有其各个link，因此可以得到各个link上所有流经的flow，然后开始迭代，各个link都把capacity平均分给所有流经的flow，接着每条flow的速度就等于其最小link分配的带宽，然后每条link的剩余带宽就等于link的capacity减去所有流经的flow的速度的总和，再然后把link的剩余带宽作为
Kafka 依赖 Zookeeper，所以我们需要在安装 Kafka 之前先拥有 Zookeeper。准备如下的 docker-compose.yaml 文件，将文件中的主机地址 192.168.1.100 替换成你自己的环境中的主机地址即可。
前往https://github.com/grafana/grafana/tree/v6.7.x 下载源码
在上一篇博客中，介绍了有关CGContext相关操作方法，其中可以直接调用一些方法来进行所绘制图形的平移，缩放，翻转等变换。对于图形了几何变换，开发者也可以采用另一种方式实现，CoreGraphics框架中提供了CGAffineTransform结构体，这个结构体中定义了图形变换的相关信息。
DWR中传递外部数据给回调方法（Passing extra data to callbacks）
今天逛推特，看到了某师傅通过自定义Empire模块来绕过amsi，地址如下：https://twitter.com/_vinnybod/status/1386442836417994752
ClickHouse读取Kafka数据详见ClickHouse整合Kafka(读数据)
在Kafka 2.8之前，Kafka重度依赖于Zookeeper集群做元数据管理和集群的高可用（即所谓的共识服务）。
为了安装kafka最近环境，向运维申请了3台测试虚拟机，后续很多学习过程都将在此3台服务器上进行，内存为8G,虚拟磁盘 500G. IP如下：
最近想做一个kafka监控，本来准备用zabbix来监控的，需要重复造轮子，本来准备用kafka-Manager的，在GitHub上无意发现了kafka-eagle，看了官方介绍准备试一下.....
今天继续和大家聊一下，kafka的各种发行版。kafka历经数年的发展，从最初纯粹的消息引擎，到近几年开始在流处理平台生态圈发力，衍生出了各种不同特性的版本。
访问：http://192.168.1.35:29001 ，用户名：oggadmin，密码：lhr
Unsafe封装了很多底层基础的操作，比如：数组操作、对象操作、内存操作、CAS操作、线程(park)操作、栅栏（Fence）操作，JUC包
这里我们使用一台Linux CentOS系统的服务器来模拟三个Kafka Broker的伪集群（即一台server上开三个不同端口）环境用于学习测试，大概的准备工作有两个：
可以从https://downloads.apache.org/kafka/下找到希望安装的版本。需要注意的是，不要下载路径包含src的包，否则会报“Classpath is empty”之类的错误。
http://docs.grafana.org/installation/docker/
在平常开发测试中，使用docker或者k8s快速部署某个组件会是一个不错的选择。kafka 3.3.1作为kraft第一个生产可用版本，本文介绍使用k8s快速部署基于kraft运行的kafka 3.3.1。
本项目完全兼容 KRaft, 不依赖 ZooKeeper，最小化的 Kafka 集群仅启动一个 Pod 即可。也可以单独用 Docker 启动，便于本地开发调试，详情请参考 Docker 启动 Kafka
原文：http://www.tapirgames.com/blog/golang-unsafe
使用docker-compose搭建kafka集群，解析一些参数含义及列出搭建过程的一些坑。
大数据组件中，Kafka使用非常广泛。而提及Kafka的监控，历来都是个头疼的事情，Kafka的开源社区在监控框架上并没有投入太多的精力。（Cloudera倒是有一个关于Kafka独立的产品Cloudera Streams Management）
基于 K8s Operator 模式开发的应用程序因其具有全生命周期的自动化管理、可扩展性强和故障自愈等特点，成为云化方案落地的重要方向。业界中主流的 Kafka Operator on K8s 方案分别有 Strimzi 社区推出的 strimzi-kafka-operator[1]和 banzaicloud 公司推出的 koperator[2]。相较于 koperator，strimzi-kafka-operator 具有更完善 Kafka 的上下游生态、自定义 Operator 扩展性强和可定制等特点。
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