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参考：route命令详解与使用实例-简书(jianshu.com)Linux路由表详解及route命令详解_useifacebr-b548282d0156-CSDN博客以下是Ubuntu中常用的网络命令：ifconfig：查看和更改网络接口的地址和参数。netstat：查看网络连接、路由表、接口统计等信息。route：查看和修改IP路由表

在Kubernetes（K8S）中，MetricService起到了至关重要的作用。以下是关于MetricService的详细解释：1.定义与功能定义：MetricService是一种用于提供集群内Pod和节点资源使用情况（如CPU、内存等）的标准接口。核心组件：metrics-server是一个关键组件，它作为MetricsAPI服务实现，负责收集并

Python实战：为Prometheus开发自定义Exporter在当今的微服务架构和容器化部署环境中，监控系统的重要性不言而喻。Prometheus作为一款开源的系统监控和警报工具，以其强大的功能和灵活性受到了广泛的欢迎。然而，Prometheus本身并不直接监控所有类型的服务或应用，这就需要我们为其开发自定

1创建metric确定触发诊断阈值监控脚本selecta.event,a.SECONDS_IN_WAITfromv$sessionawhereblocking_sessionisnotnullandevent='enq:TX-rowlockcontention'andSECONDS_IN_WAIT>100andrownum<2 2创建metric 配置诊断模型

在Prometheus中，指标（Metric）主要有以下几种类型，每种类型适用于不同的场景和数据表现方式：1.Counter定义：计数器是一种单调递增的指标，用于表示某个事件发生的次数。它只能增加或重置为零。应用场景：适用于记录请求数、错误数、任务完成数等，例如HTTP请求总数。2.Gauge定义：

Prometheus提供了多种函数，以帮助用户在PromQL（PrometheusQueryLanguage）中进行数据查询和分析。以下是一些常用的Prometheus函数：1.rate()描述：计算一个计数器在指定时间窗口内的平均增长率。用法：rate(metric_name[5m])，表示在过去5分钟内的增长率。2.irate()描述：计

importtorchimporttorch.nnasnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=(5,5),padding=2),nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size=(2,2),stride=2),nn.C

DeepEval是一个用于对语言模型（LLM）应用进行评估和单元测试的框架。它提供了各种指标，可以测试语言模型应用生成的回复在相关性、一致性、无偏见性和无毒性等方面的表现。DeepEval使得机器学习工程师可以通过持续集成/持续交付(CI/CD)流程快速评估语言模型应用的性能。此前分享过一

定义ospf认证的keyidipospfmessage-digest-key10md5ciscoospf密文认证支持keyid，平滑过渡。更改key-id默认1分钟数据不会断开。什么情况使用多种路由协议切换过程临时使用特定应用的协议单协议并不适合所有网络策略边界没办法很好的与其他设备一同工作不协调的设备

PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpaceAbstract这篇论文的摘要介绍了PointNet++，是一个用于度量空间中点集的深度层次化特征学习的神经网络。PointNet++是PointNet的扩展，它通过递归地在输入点集的嵌套划分上应用PointNet，利用度量空

1.relabel_configs和metric_relabel_configsrelabel_configs：发生在抓取前选择目标和做label配置metric_relabel_configs：发生在抓取后落tsdb库之前，最后修改metrics内容elabel_config发生在抓取之前，metric_relabel_configs发生在抓取之后 2.其他配置-source_labels:[_

iprouteshow命令用于显示当前路由表中的所有路由规则。输出是iprouteshow命令的结果，下面是对输出内容的详细解读：命令iprouteshow输出defaultvia192.168.3.1devenp5s0protodhcpmetric100192.168.3.0/24devenp5s0protokernelscopelinksrc192.168.3.

目录概符号说明HomophilyonFeatureAspect[1]ChenY.,LuoY.,TangJ.,YangL.,QiuS.,WangC.andCaoX.LSGNN:Towardsgeneralgraphneuralnetworkinnodeclassificationbylocalsimilarity.2023.[2]JinD.,WangR.,GeM.,HeD.,LiX.,LinW.andZ

文章目录一.基础逻辑二.DirtyManager1.初始化2.收集脏数据并check3.关闭资源三.DirtyDataCollector1.初始化2.收集脏数据并check3.run：消费脏数据4.释放资源四.LogDirtyDataCollector一.基础逻辑脏数据管理模块的基本逻辑是：当数据消费失败时，将脏数据

工作服反光衣AI视频识别系统根据智能化视频剖析，工作服反光衣AI视频识别系统全自动剖析和识别视频图像信息内容，不用人工控制，可对建筑工地职工不穿工作服开展全天监管，工作服反光衣AI视频识别系统发现违规人员立即预警，合理帮助管理者工作中降低虚报汇报和忽略遗漏的状况，减少人力监

1、OSPF的LSA类型（1）LSA1：RouterLSA，路由表中显示O，以当前路由ID作为标识，由当前路由ID通告，只在本区域泛洪，描述了直连的路由器、直连的网络。（2）LSA2：NetworkLSA，路由表中显示O，只在广播型网络（以太网）中，由DR通告，链路ID是DR的接口IP，只在本区域泛洪，描述了当前网络中连接的路由器列表、子网掩

使用指导假设指标采集系统运行正常，并且用户已经初始化了配置文件目录confpath，则可以通过下述命令实现本特性的功能：仅启动异常检测功能：gs_dbmindservicestart--confconfpath--only-runanomaly_detection对于某一指标，在全部节点上，从timestamps1到timestamps1时间段内的数

获取帮助模块命令行说明：gs_dbmindcomponentanomaly_detection--help显示如下帮助信息：usage:anomaly_detection.py[-h]--action{overview,plot}-cCONF-mMETRIC-sSTART_TIME-eEND_TIME[-HHOST][-aANOMALY]WorkloadAnomalyd

使用指导假设指标采集系统运行正常，并且用户已经初始化了配置文件目录confpath，则可以通过下述命令实现本特性的功能：对于某一指标，在特定节点上，分析其他指标与该指标从timestamps1到timestamps1时间段内的数据的相关性：gs_dbmindcomponentanomaly_analysis--confconfpath--met

获取帮助模块命令行说明：gs_dbmindcomponentanomaly_detection--help显示如下帮助信息：usage:anomaly_analysis.py[-h]-cCONF-mMETRIC-sSTART_TIME-eEND_TIME-HHOST[--csv-dump-pathCSV_DUMP_PATH]WorkloadAnomalyanalysis:A

这里我们为Dashboard创建了一个名为node的变量，并且指定其类型为Query。Query类型的变量，允许用户指定数据源以及查询表达式，并通过正则匹配（Regex）的方式对查询结果进行处理，从而动态生成变量的可选值函数作用label_values(label)返回Promthues所有监

module'numpy'hasnoattribute'bool'问题：Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/test.py",line138,in<module>inference(args,net,test_save_path)File"/home/test.py",line54,ininferenc

部署环境Pytorch1.8.1Python3.7.3condacreate-npytorch-taxorecpython=3.7.3pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpletorch==1.8.1pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplegeoopt==0.2.0::根据geoot文档，geoot0.2.0以上版本安

下面的范例使用Pytorch的低阶API实现线性回归和DNN二分类Pytorch的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道等。importosimportdatetime#打印时间defprintbar():nowtime=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')print('\n'+'