↓↓↓↓↓↓↓↓视频已上线B站↓↓↓↓↓↓↓↓ 》》》》》》传送门 本章节仅在Controller节点执行 1.Controller节点执行安装和配置 2.验证操作 1.Controller节点执行安装和配置 1.创建数据库 # mysql -uroot -p000000 > create database heat; > grant all privileges on heat.* to 'heat'@'localhost' identified by '000000'; > grant all priv
[root@localhost ~]# yum install -y iaas-xiandian
OpenStack Heat 是一个基于模板的编排服务，用于自动化部署和管理基础设施资源。它允许用户通过编写模板文件来描述所需的基础设施资源和配置，然后使用 Heat 引擎来解析和执行这些模板，自动创建、配置和管理云环境中的资源。
作为OpenStack中的编排引擎，Heat能够出色的完成编排任务，井井有条地管理编排出来的资源。但同时，Heat也是一个出色的应用部署引擎，它提供了一套内置的框架去完成一系列复杂的应用部署任务。下面
日志路径: 服务 路径 认证服务(keystone) /var/log/keystone/keystone.log 镜像服务(glance) /var/log/glance/api.log 镜像服务(glance) /var/log/glance/registry.log 网络服务(neutron) /var/log/neutron/dhcp-agent.log 网络服务(neutron) /var/log/neutron/l3-agent.log 网络服务(neutron) /var/log/neutron/lbaas-agent.log 网络服务(neutron) /var/log/neutron/linuxbridge-agent.log 网络服务(neutron) /var/log/neutron/metadata-agent.log 网络服务(neutron) /var/log/neutron/metering-agent.log 网络服务(neutron) /var/log/neutron/openvswitch-agent.log 网络服务(neutron) /var/log/neutron/server.log 对象存储(swift) /var/log/swift/swift.log 编排服务(heat) /var/log/heat/heat-api.log 编排服务(heat) /var/log/heat/heat-engine.log 编排服务(heat) /var/log/heat/heat-manage.log 计算服务(nova) /var/log/nova/nova-api.log 计算服务(nova) /var/log/nova/nova-cert.log 计算服务(nova) /var/log/nova/nova-compute.log 计算服务(nova) /var/log/nova/nova-conductor.log 计算服务(nova) /var/log/nova/nova-consoleauth.log 计算服务(nova) /var/log/nova/nova-network.log 计算服务(nova) /var/log/nova/nova-manage.log 计算服务(nova) /var/log/nova/nova-scheduler.log 块存储服务(cinder) /var/log/cinder/api.log 块存储服务(cinder) /var/log/cinder/cinder-manage.log 块存储服务(cinder) /var/log/cinder/scheduler.log 块存储服务(cinder) /var/log/cinder/volume.log 界面（dashboard） /var/log/httpd/access_log 界面（dashboard） /var/log/httpd/error_log
该数据集提供了一组代表室外条件下人类热应力和不适指数的完整历史重建。该数据集也被称为ERA5-HEAT（人类热舒适度），代表了当前生物气候学数据记录制作的最先进水平。该数据集围绕两个主要变量展开：1）平均辐射温度（MRT）；2）通用热气候指数（UTCI）。这些变量描述了人体如何体验大气条件，特别是气温、湿度、通风和辐射。
画热图一直是一件既简单又复杂的事情，想画个普通的热图还是挺简单的，但是复杂热图就要费事的多了。😂
mummer2circos 是一个用于绘制细菌基因组的圈图（circos 图）的工具。它基于 BLAST 或 NUCMER/PROMER 的比对结果，生成 SVG 和 PNG 格式的图像，可以直观地展示基因组的结构和特征。
The Ocean Heat Fluxes dataset is part of the NOAA Ocean Surface Bundle (OSB) and provides a high quality Climate Data Record (CDR) of the air/ocean heat fluxes over ice-free oceans.
在前文中，讲述了在JAVA环境下如何将shp转换为GeoJSON，在本文，分别讲述在Arcgis for js，Openlayers2和Openlayers3中加载展示GeoJSON。
最近 IT 行业有很多围绕云编排的议论，而且许多人想知道云编排到底是怎么回事。本文将探索云编排的概念，以及它将如何融入云计算的大发展趋势中。我将分析各种编排工具并介绍它们之间的区别，使您能够更好地了解有哪些可用的选择。
摘要总结：本文探讨了如何使用OpenStack的Heat模板自动扩展应用程序，并介绍了如何定义自定义指标和触发器以实现自动缩放。通过使用Heat和Ceilometer，用户可以自动缩放OpenStack云中的资源，例如计算实例和存储。
官方文档：https://github.com/tj/commander.js/blob/master/Readme_zh-CN.md
热力图（https://baike.baidu.com/item/%E7%83%AD%E5%8A%9B%E5%9B%BE）是元宇宙中很常见的一种变现形式，它用高亮的环形闭合曲线表现某个地区的【密度】分布情况，这个密度可以是海拔、温湿度、人流量等各种属性。在二维图形上，通过颜色区分密度，一目了然，和其他形式的图表或表格相比，热力图能表达的信息量最高，信息密度最高。
第一章 Oracle Database In-Memory 相关概念(IM-1.1)
关于日本排放核污水，在B站看了很多UP主各路跟踪报道和整活儿，有制作末日视频的，有写末日小说的，有奇怪图片创作的，当时的一个想法是难道就只有B友整活没有掘友用技术整活是吗？
Heat模板全称为heat orchestration template，简称为HOT。
logstash的功能有一点是把 各种软件生成的各种格式的日志 转换成一个方便检索筛选的格式，本文演示了一个最简单的例子。 一 转换的效果 实例： rabbitmq-server 日志： =INFO REPORT==== 16-Jan-2017::09:27:09 === Mirrored queue 'heat-engine-listener.e9e416bb-6733-4981-bf00-bd64c104ccad' in vhost '/': Adding mirror on node 'rabbi
材料类，描述材料的参数，如密度、比热和初始温度等，这里特别给出了凝固潜热；这里要注意Math.pow(2,0)的意义，读者自己琢磨，用于判断相邻控制体的界面：
YCEO Surface Urban Heat Islands: Pixel-Level Composites of Yearly Summertime Daytime and Nighttime Intensity
从大多数角度来看，2020年对地球来说是艰难的一年。根据美国宇航局的分析，这是有史以来最温暖的一年，只是勉强超过2016年创下的纪录，不到十分之一度。大规模的野火烧毁了澳大利亚、西伯利亚和美国西海岸--在有记录以来最繁忙的大西洋飓风季节，许多野火还在燃烧。
介绍下绘制火山图和热图的方法，如何在火山图或者热图中标记特定的基因，顺便学习下EnhancedVolcano包绘制火山图。
最近Frontiers in Earth Science期刊组织一个专刊/专题 “复合型极端气候：机器学习，统计方法和动力模拟”。主要关注洪水，干旱，热浪，极端降水，风暴潮，飓风/台风等自然灾害存在同时发生或者依次发生的现象。请见这个专题的链接[1]
最近Frontiers in Earth Science期刊组织一个专刊/专题 “复合型极端气候：机器学习，统计方法和动力模拟”。主要关注洪水，干旱，热浪，极端降水，风暴潮，飓风/台风等自然灾害存在同时发生或者依次发生的现象。
决策树的可视化我们之前介绍过，主要是使用rpart.plot包，视觉效果还是不错的：
作为提供容器管理服务的组件，Zun允许用户在没有管理服务器或集群参与的情况下快速启动和操作管理容器。它集成了Neutron、Cinder、Keystone等核心OpenStack服务，实现了容器的快速普及。通过这种方式，OpenStack的所有原始网络、存储和识别验证工具都应用于容器系统，使容器能够满足安全性和合规性要求。
关于配色的话题，已经聊过很多次了，但是就像是之前说过的，对于图形可视化而言，配色决定着作品的“颜值”,谈再多次都不嫌多。 今天是R语言配色系统综合篇的上篇（当然是有下篇啦，下篇将会教你如何优雅的提取各种高大上配色主题，作为己用。经过几天的研究，小魔方已经发现了如果将各种高质量配色包中的主题色板通过函数的形式在高级绘图系统和低级绘图系统之间相互共享）。 今天的内容主要包含两部分： R预置色彩系统的色板 R语言自定义颜色调用 其实在R语言的色彩系统中，有两大类颜色系统，一类是预设的调色盘，通过调色盘，你可以获取
利用R绘图的时候，颜色是一个经常需要设置的参数。好的颜色搭配除了可以让你的图看上去更高大上，同时也能让结论更突出。接下来小编会用四期的内容来跟大家聊聊R里面的配色方案。
cross entropy有两种解释。一种是信息论KL散度角度，一种是概率论角度MLE。详见参考文献[1]。
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
OpenStack有一个庞大的生态系统。通过这些新的指南和教程，学习如何最大化您的开源云技能
很多同学最近在咨询有没有那种看起来比较炫酷和决策树图的可视化绘制方法？ 今天就给各位小伙伴介绍一个专门用于绘制炫酷「决策树(Decision Tree )图」的可视化工具-「treeheatr」
在很多复杂的业务场景下，排序的规则会比较复杂，单一的降序，升序无法满足日常需求。不过 ES 中提供了给文档加权重的方式来排序，还是挺好用的。
引言：随着计算机技术的飞速发展以及人们对智能化设备需求的提高，人体行为识别已经成为计算机视觉领域热门研究方向之一，其广泛应用于公共安防、人机交互、虚拟现实、体育运动和医疗健康等领域，具有极高的理论研究价值。早期的方法主要针对于 RGB 视频图像，由于易受复杂背景、光照强度的影响，很难达到理想效果。但随着深度传感器技术的发展，高精度获取三维骨架关节点信息变得方便可行。对比传统 RGB 视频图像数据，骨架姿势信息对行为的描述有其内在优势，它不仅能够更准确地描述人体姿态和运动状态而且不受背景复杂度及光照强度等因素的影响，同时骨架信息也可以被广泛应用于行为识别。
之前的推文中，小编给出了Python和R关于三元相图的绘制方法(我汇总了所有三元相图(ternary plots)的绘制方法，超实用！！)，最近在查找资料的同时，小编还发现了其他类型的三元图，如三元相多边形图，即使用多边形(Polygon) 展示不同类别数据在三元相坐标体系中的组成，而完成这一操作的可视化库为Python-poisson_approval库，这个库除了绘制三元相图外，还可以绘制二元相图(Binary Plots),此外，还存在许多其他有用的函数和计算方法，更多内容可查看：poisson_approval库官网[1]
操作系统：CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) OpenStack版本：OpenStack Ocata Allinone 注意事项：packstack安装时开启 heat-cfn,gnocchi,aodh,panko等
VGG16_model = load_model('E:/zbx_code/plantimg.h5')
好吧，说是“粒子引擎“还是大言不惭而标题党了，离真正的粒子引擎还有点远。 废话少说，先看[demo] 本文将教会你做一个简单的canvas粒子制造器（下称引擎）。 一.世界观 这个简单的引擎里需要有三
1、股市追捕（Stock Chase, Africa/Middle East-Africa and Arab 2009, LA4739）股票市场需要禁止那种导致一个公司直接或者间接的控股自己的购买行为。例如，A公司购买了B公司的股票，B购买C，C再买了A。前面两个合法。但是第3个就应该被拒绝，因为这样会导致3家公司间接对自身控股。给出按照时间顺序排序的购买交易，你的程序需要一次读入并且拒绝上述非法交易，其他的交易都要接受。给出公司的个数N（0<N≤234）以及T（0<T≤100000）个交易：每个交易给出整数A、B（0<A,B≤N），表示A请求购买B的股票。输出要被拒绝的交易个数。
1）鸡蛋在热水里煮后，放在凉水里冷却直至鸡蛋表面变凉。但从凉水中拿出来后放在空气中，煮过的鸡蛋为何会再次变热？
The National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) was designed and executed as a global, high-resolution, coupled atmosphere-ocean-land surface-sea ice system to provide the best estimate of the state of these coupled domains over the 32-year period of record from January 1979 to March 2011. It has been extended as an operational real-time product. The data in Earth Engine are only present starting from December 13, 2018.
这次文章的车辆检测在车辆感知模块中是非常重要的功能，本节课我们的目标如下： 在标记的图像训练集上进行面向梯度的直方图（HOG）特征提取并训练分类器线性SVM分类器 应用颜色转换，并将分箱的颜色特征以及颜色的直方图添加到HOG特征矢量中 对于上面两个步骤，不要忘记标准化您的功能，并随机选择一个用于训练和测试的选项 实施滑动窗口技术，并使用您训练的分类器搜索图像中的车辆 在视频流上运行流水线（从test_video.mp4开始，稍后在完整的project_video.mp4中实现），并逐帧创建循环检测的热图，以
这次文章的车辆检测在车辆感知模块中是非常重要的功能，本节课我们的目标如下：
无论是jupyter notebook还是jupyter lab，都可以使用ipython中的众多自带魔术命令来实现丰富的辅助功能，诸如%time之类的。
无论是jupyter notebook还是jupyter lab，都可以使用ipython中的众多自带「魔术命令」来实现丰富的辅助功能，诸如%time之类的。
前言 好吧，说是“粒子引擎”还是大言不惭而标题党了，离真正的粒子引擎还有点远。废话少说，先看 Demo：http://ol.weixin.qq.com/public/users/jationhuang/grains/demos/demo1/index.html (请使用微信打开体验更好)，点击屏幕有惊喜哦... image.png 本文将教会你做一个简单的 Canvas 粒子制造器（下称引擎）。 世界观 这个简单的引擎里需要有三种元素：世界 (World)、发射器 (Launcher)、粒子 (Grain)
单细胞R包如过江之卿，入门的话我推荐大家学习5个R包，分别是: scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop 需要熟练掌握它们的对象，：一些单细胞转录组R包的对象 而且分析流程也大同小异：
via: http://blog.csdn.net/wenyusuran/article pyHeatMap是一个使用Python生成热图的库，基本代码是我一年多之前写的，最近把它从项目中抠出来做成一个独立的库并开源。(https://github.com/oldj/pyheatmap) 可以直接下载源码安装最新的版本，也可以通过pip或easy_install安装稳定的发布版： 1 2 3 4 5pip install pyheatmap # 或者 easy_install pyheatmap p
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