根据前面的安装文档,我们知道CDH的安装只能使用root或者具有sudo权限的用户进行安装,但大多数企业对于服务器的root用户的管控比较严格,大多数情况下都不能够直接使用或者需要申请比较麻烦。对于这种情况,Cloudera官方提供了一种单用户安装CDH的模式,参考Fayson前面的文章《0517-如何在CDH5中使用单用户模式》。但实际情况是这种方法非常麻烦,官方其实也不建议使用,而且从CDH6开始也已经废弃了这种安装或使用方式。
cloud-init是linux的一个工具,当云主机启动系统,cloud-init可从nova metadata服务或者config drive中获取metadata,用于初始化云主机的操作。
注:本文基于:https://blog.51cto.com/14227204/2474670
Qu1ckdr0p2是一款功能强大的文件托管工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以快速通过HTTP或HTTPS托管包括Payload和后渗透代码在内的任何文件。
useradd -g zabbix zabbix -s /sbin/nologin
这次生产环境上线了多台 Linux 服务器,需要全部纳入 Zabbix 监控范畴,一台一台的去装 Zabbix Agentd 插件那就太苦逼了,所幸 Zabbix 客户端插件是支持绿色安装的,就写了个
调试是发现和减少计算机程序或电子仪器设备中程序错误的一个过程。最常用的断点调试技术会在断点位置停顿,导致应用停止响应。本文将介绍一种Java动态调试技术,希望能对大家有帮助。同时也欢迎读者朋友们一起交流,继续探索动态化调试技术。
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/sbin
zabbix服务端部署可参考:https://blog.51cto.com/14227204/2474670 注:本文是基于上述链接
[root@localhost ~]# vim auto_install_zabbix_agentd.sh
内核模块导出了一个名为/dev/kvm的设备,该设备将虚拟机的的地址空间独立于内核或者任何应用程序的地址空间
在前一篇文章《实时性迷思(5)——实战RTOS多任务性能分析》中,我们介绍了如何在多任务环境下利用 perf_counter “排除多任务穿插的影响”——精确测量某一任务中指定代码片消耗CPU周期数的方法。还没有阅读过这篇文章的小伙伴可以单击这里,今天的内容将在这一基础上继续深入。
# yum -y install httpd php php-MySQL mysql-server mysql-client curl curl-devel net-snmp net-snmp-devel perl-DBI php-gd php-xml php-bcmath zlib-devel mysql-devel glibc-devel gcc automake libidn-devel openssl-devel net-snmp-devel rpm-devel OpenIPMI-devel php-mbstring
Istio是由Google/IBM/Lyft共同开发的新一代Service Mesh开源项目。本文将从pilot-agent的部署存在形式开始,深入浅出地剖析pilot-agent的各个功能。
本文讲述如何利用Scrapy框架实现爬虫的User-Agent随机切换,提高爬虫的隐蔽性和稳定性。首先介绍了User-Agent的概念和作用,然后分析了Scrapy中UserAgentMiddleware的配置和使用,最后给出了一个示例代码和详细的注释说明。
版权声明:本文为木偶人shaon原创文章,转载请注明原文地址,非常感谢。 https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/52735287
注:本文基于https://blog.51cto.com/14227204/2474670 一、监控主机内存使用情况 1、在服务器上部署agent客户端
完成前两个之后,就要进行第三步了。在客户端上安装Agent for linux Server,以便可以正常与Symantec Server 通讯。
注意: Cloudera Manager默认用户为cloudera-scm,创建具有此名称的用户是最简单的方法。 安装完成后,将自动使用此用户。
案例简述 除了监控java方法的执行耗时,我们还需要获取应用实例的jvm内存与gc信息,以实时把控我们的服务器性能是否在安全范围。监控jvm内存与gc信息是非常重要的,尤其是在大促以及微博火热爆点的时候,我们需要根据监控信息进行扩容,以保证系统稳定。
前言:Node.js 为人所知的是单线程应用,也为人所知的是底层其实利用了多线程。单线程会使得代码实现上变得容易好理解,但是带来好处的同时,也往往会存在一些限制,这些限制导致在 Node.js 内核中,不得不引入其他子线程,最终形成多线程。本文介绍 Node.js 中的这些幕后英雄。
首先先来回顾一下强化学习问题中,环境Env 和 代理Agent 分别承担的角色和作用。
AGI agent 通过贝叶斯推理自由能目标函数,进行实时推理并完美解决pendulum任务环境;追踪目标能力极强
上回书说到安装openEuler那叫一个费劲,既然Proxmox VE是一个云计算虚拟化平台,那么创建一个虚拟机模板是必须的。
大家好,我是不要葱姜蒜。在ChatGPT横空出世,夺走Bert的桂冠之后,大模型愈发地火热,国内各种模型层出不穷,史称“百模大战”。大模型的能力是毋庸置疑的,但大模型在一些实时的问题上,或是某些专有领域的问题上,可能会显得有些力不从心。因此,我们需要一些工具来为大模型赋能,给大模型一个抓手,让大模型和现实世界发生的事情对齐颗粒度,这样我们就获得了一个更好用的大模型。
env:::: env_instance = create_environment(tuning_parameters) agent = eval(tuning_parameters.agent.type + '(env_instance, tuning_parameters)') def create_environment(tuning_parameters): env_type_name, env_type = EnvTypes().verify(tuning_parameters.env.t
OpenAI Gym是一个为强化学习任务提供统一接口的开源平台,它允许研究人员和开发者使用标准化的环境进行实验和开发。本教程将介绍OpenAI Gym的高级用法,重点关注领域自适应强化学习,通过代码示例帮助您理解如何在不同环境中实现自适应性。
分布式监控系统Zabbix-3.0.3的安装记录 环境说明 zabbix-server:192.168.1.30 #zabbix的服务端(若要监控本机,则需要配置本机的Zabbix agent,下面会提到) zabbix-agent:192.168.1.7 #zabbix的客户端(被监控端,需要配置Zabbix agent,下面会提到) 一、zabbix-server端的操作记录(192.168.1.30 ) zabbix服务器端要提前安装好LNMP环境(mysql,nginx,php5的安
Zabbix需要在被监控的host上安装agent,在zabbix官网上下载相应平台的agent包到各被监控端,按如下方式在被监控上运行agent。(注:官网上下载的agent包里没有运行agentd所必须的配置文件,可以从zabbix server上拷贝一份zabbix_agentd.conf,这个conf文件是所有平台都通用的)
[root@localhost ~]# hostname Zabbix-Agent01 [root@localhost ~]# cat /etc/sysconfig/network NETWORKING=yes HOSTNAME=Zabbix-Agent01 [root@localhost ~]#
在强化学习中,多智能体系统涉及到多个智能体相互作用的情况。在本篇博客中,我们将介绍如何在 OpenAI Gym 中构建和训练多智能体系统,并使用 Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradients(MADDPG)算法进行协同训练。
zabbix是什么在此就不多作介绍了,可以参考之前的文章 零代码如何打造自己的实时监控预警系统 ,这篇主要介绍安装及注意事项。 主要分为服务端和客户端安装,客户端又分为Linux、Windows。 服务端安装环境 CentOS6.8 Zabbix3.2 Mysql5.6 Apache PHP56w 环境准备 关闭selinux setenforce 0 进入mysql,创建zabbix用户并授权 mysql -uroot -p CREATE DATABASE zabbix CHARACTER SET
这个项目的目的就是收集信息,并且将其生成一个html的报告(当然也可以是其他的形式的报告),完成代码如下
add agent http://coach.nervanasys.com/contributing/add_agent/index.html class Agent(object): class PolicyOptimizationAgent(Agent): class ActorCriticAgent(PolicyOptimizationAgent): presets.py class Carla_A3C(Preset): def __init__(self): Preset._
重中之重:micro.ros.org/docs/tutorials/core/overview/
随着应用的增多,各个应用之间的调用关系也错综复杂,在多应用之间排查问题的代价也越来越高,任何一个系统的异常都有可能影响到其他系统,为了快速定位问题和发现问题,我们需要将所有应用的调用链进行可视化,以一个直观的方式展示系统之间的调用关系以及各个接口的响应时间。
我们先看算法的核心部分:model,包含了TensorFlow建图,计算loss,训练和测试。
LoadRunner Agent允许Controller和负载生成器load generator相互沟通。当运行场景时,Controller指示 Remote Agent Dispatcher (Process) 登录LoadRunner代理,agent接受到来自Controller的初始化、运行、暂停和停止用户的命令.同时agent向Controller反馈与Vusers状态相关的数据
源码地址:https://github.com/polarismesh/polaris-sidecar
1.安装开发软件包 yum -y groupinstall "Development Tools"
书中的第四个练习,新闻聚合。现在很少见的一类应用,至少我从来没有用过,又叫做Usenet。这个程序的主要功能是用来从指定的来源(这里是Usenet新闻组)收集信息,然后讲这些信息保存到指定的目的文件中(这里使用了两种形式:纯文本和html文件)。这个程序的用处有些类似于现在的博客订阅工具或者叫RSS订阅器。
The following packages are available: 1 NAVIAGENT Navisphere Disk Array Management Tool (AGENT) (sparc) 6.6.0.3.8 2 NAVICLI Navisphere Disk Array Management Tool (CLI) (sparc) 6.6.0.3.8
puppet用于集中管理多台服务器的file、package、server、cron、user、group、exec(执行shell命令)、yumrepo等常用资源的C/S结构软件
有人问为什么要去扫描网站目录:懂的人自然懂 这个Python脚本的特点: 1.基本完善 2.界面美观(只是画了个图案) 3.可选参数增加了线程数 4.User Agent细节处理 5.多线程显示进度 扫描目标:Metasploitable Linux 代码:WebDirScanner.py: # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "Yiqing" import sys import threading import random from Queue import Queu
在实践2中,介绍了gym环境的定义和使用方法。 在实践1中,介绍了 动态规划DP 求解 价值函数 并没有形成一个策略Policy\(\pi\)来指导agent的动作选取,本节将利用SARSA(0)的学习方法,帮助agent学习到价值函数(表),指导\(\epsilon\)-greedy策略选取动作。
在上一篇文章中我们简要介绍了强化学习并构建了一个简单的agent来解决多臂赌博机问题。在多臂赌博机问题中agent不需要考虑所处环境的状态,只要通过学习确定那一个行动是最优的即可。在不考虑环境状态时,任一时间点上的最优决策是所有时刻最优的决策。在本文结束后,我们会建立一个完备的强化学习问题:问题中存在环境状态并且下一时刻的状态取决于上一步的行动,决策的收益也是延迟发放的。
俺现在正在使用的nagios+cacti组合,没有考虑上zabbix,但领导要求搞搞zabbix,没办法盛情难却。只有先搞了。只是把环境搞起来了。具体使用没怎么研究。测试了添加主机各一台linux和windows,由于使用的云主机。Linux还算正常,但是zabbix有个发现规则,找出了很多网卡,禁用又很麻烦。哎,废话不多说了,先搞出来再说。
在前面的文章《0520-如何使用非root用户启动CM的Server和Agent服务》中,Fayson介绍过在CDH5中,无论是Cloudera Manager Server还是Agent服务都无法配置为其他用户来启停,只能通过root用户来管理。这里假设我们有root用户或者有sudo(ALL)权限的普通用户,但我们依旧不想通过系统自带的system或者systemctl来操作这2个服务,而是直接操作CM Server和Agent的脚本文件。本篇文章Fayson主要说明CDH5和CDH6版本中cloudera-scm-server和cloudera-scm-agent服务停止脚本的变化。
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