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雲端小悟空 - IDEA-java環境配置 Servlet+Tomcat部署教程

目錄 step1.新建一個項目 step2.此處我們選擇java項目即可 step3.添加web框架 ?step4 完善項目結構 step5 修改項目結構 step6 部署tomcat step7 添加servlet類 step8? 新建html頁面,用於測試剛剛部署的servlet類? step9? 在web.xml中部署我

tomcat , web框架 , servlet , hive , Css , 前端開發 , HTML

雲端小悟空 - 從langchain到langgraph

以下觀點是個人在學習中的思考,如果有不對的地方歡迎指正。 我會盡量從「設計框架」的視角來講:每一層解決什麼問題。 從 LangChain 到 LangGraph 0. “智能體”的最終形態 單個智能體的理想形態:像人一樣,能在環境裏自動獲取信息;主動規劃怎麼解決任務;會用工具做事;做完能反思要不要調整;需要調整就記住,方便下次更好地做

黑盒 , 顯式 , Css , 前端開發 , 結構化 , HTML

雲端小悟空 - ctr 鏡像打包下載

學習一個技術的第一步,總是要先打印或顯示一個hello world的。當然,學習docker也不例外。上一篇文章已經簡單的介紹了環境的安裝和配置。接下來就要打印我們的hello world了。 首先我們來跑一跑官方的hello world程序 #運行官方的hello-world鏡像,順帶可以檢查一下安裝配置是否有問題。 docker run hello-wo

ctr 鏡像打包下載 , main方法 , 雲計算 , Centos , 雲原生 , Docker

雲端小悟空 - whisper測試集

接口測試概念 接口測試是測試系統組件間接口的一種測試。接口測試主要用於檢測外部系統與系統之間以及內部各個子系統之間的交互點。測試的重點是要檢查數據的交換,傳遞和控制管理過程,以及系統間的相互邏輯依賴關係等。 環境準備 (1)安裝python https://www.python.org/downloads/下載你想用的版本(本文介紹的版本是3.4的版本)

環境變量 , 人工智能 , 深度學習 , 接口測試 , whisper測試集 , Python

雲端小悟空 - 訓練特徵索引

之前介紹的StringIndexer是針對單個類別型特徵進行轉換,倘若所有特徵都已經被組織在一個向量中 ,又想對其中某些單個分量進行處理時,Spark ML提供了VectorIndexer類來解決向量數據集中的類別 性特徵轉換。通過為其提供maxCategories超參數,它可以自動識別哪些特徵是類別型的,並且將原始 值轉換為類別索引。

spark , 數據集 , 大數據 , 訓練特徵索引 , 數據倉庫 , 人工智能

雲端小悟空 - 批量加域組到windows remote desktop users

羣加域P處理 簡介: 在域環境下如果有多台PC機要同時加域的話,如果是要域管理員一台台的去把PC機添加到域,這樣不僅費時而且又費力,做事效率也不高。 那有什麼方法可以同時把多台PC加入到域了,這個技術有點難度,不過不要緊,我們可以用到Window server 2003 自帶的工具Netdom工具,用這個工具可以把PC機加入到域(默認情況下,這個工具沒有安裝),

機器學習 , ip , 客户端 , 人工智能 , 用户名

雲端小悟空 - 我的Hadoop學習之路 - sunt99的個人頁面 -

在信息爆炸的時代,我們被海量數據所包圍。如何從這些看似混沌的數據中提取價值,曾是一個巨大的難題。直到我遇見了Hadoop,它像一位智慧的引路人,為我打開了分佈式計算世界的大門。這段學習旅程不僅是掌握一門技術,更是一場思維模式的革命。在此,我將從編程思想、技巧運用和心路歷程三個方面,分享我的學習心得。 #### **一、 編程思想的轉變:從“單體”到

大數據 , 數據 , 學習 , hadoop

雲端小悟空 - spark 邏輯表和物理表

外鍵 數據庫中的表必須符合規範,才能杜絕數據冗餘、插入異常、刪除異常等現象。規範的過程是分解表的過程。經過分解,同一事物的代表屬性出現在不同的表中。顯然,它們應該保持一致。外鍵的值或者是另外一個表的主鍵值或者為空值*。例如:學號在學生表裏是主鍵,在成績表裏是外鍵。成績表裏的學號一定要是學生表裏的學號。於是,學生表裏的學號和成績表裏的學號就一致了*。

spark , 字段 , 大數據 , 外鍵 , 數據庫 , spark 邏輯表和物理表 , 主鍵

雲端小悟空 - MemoryAnalyzer 修改啓動內存

一、JVM常用啓動參數 -Xms:設置堆的最小值。 -Xmx:設置堆的最大值。 -Xmn:設置新生代的大小。 -Xss:設置每個線程的棧大小。 -XX:NewSize:設置新生代的初始值。 -XX:MaxNewSize:設置新生代的最大值。 -XX:PermSize:設置永久代的初始值。 -XX:MaxPermSize:設置永久代的

機器學習 , 最小值 , jvm , 人工智能 , 死循環

雲端小悟空 - ingress偶爾報502

image 上篇文章《Kubernetes 集羣 Node 間歇性 NotReady,查到最後竟然是這個原因》裏提到的問題遇到了新情況。之前用 iostat -x 觀察到磁盤的 %util 一直穩定在 100,磁盤讀寫延遲有時候高達 20 秒,在有狀況的機器上能夠找到正在大量刷日誌的進程。 最近發現一個新情況,有的 node 節點偶爾出現 %util

ingress偶爾報502 , 雲計算 , 配置文件 , 加載 , 雲原生

雲端小悟空 - Flink詳解系列之五--水位線(watermark)

Flink Watermark(水位線)機制詳解 Watermark是Flink處理事件時間(Event Time)的核心機制,用於處理亂序數據和觸發窗口計算。讓我全面深入地介紹: 一、核心概念 1. 什麼是Watermark? **Watermark(水位線)**是一個時間戳標記,表示: “所有時間戳 ≤ Wat

數據 , 時間戳 , 後端開發 , 1024程序員節 , ide , Python

雲端小悟空 - 關於雲HIS

醫療LIS架構選型:國產化替代背景下的理性選擇 在數字化轉型浪潮席捲各行各業的今天,醫療信息化建設已成為提升醫療服務效率、保障患者安全的核心支撐。其中,實驗室信息系統(Laboratory Information System, LIS) 作為醫院信息系統的“數據心臟”,承載着檢驗科從樣本接收到報告發布的全流程管理任務,其背後對數據庫系統的穩定性、

醫療 , 數據庫 , 平滑替換 , Css , SQL , 前端開發 , HTML

雲端小悟空 - lda主題分析確定主題數量 lda主題分析用什麼 軟件

前言 gamma函數 0 整體把握LDA 1gamma函數 beta分佈 1 beta分佈 2Beta-Binomial 共軛 3 共軛先驗分佈 4 從beta分佈推廣到Dirichlet 分佈 Dirichlet 分佈

機器學習 , lda主題分析確定主題數量 , 主題模型 , 二項分佈 , 人工智能 , 概率分佈