一、kube-state-metrics简介Kube-state-metrics:通过监听APIServer生成有关资源对象的状态指标，比如Deployment、Node、Pod，需要注意的是kube-state-metrics只是简单的提供一个metrics数据，并不会存储这些指标数据，所以我们可以使用Prometheus来抓取这些数据然后存储，主要

KubeSphere参考官方网站：什么是KubeSphere概述KubeSphere是在Kubernetes之上构建的面向云原生应用的分布式操作系统，完全开源，支持多云与多集群管理，提供全栈的IT自动化运维能力，简化企业的DevOps工作流。它的架构可以非常方便地使第三方应用与云原生生态组件进行即插

目录1.Prometheus概述（1）TSDB作为Prometheus的存储引擎完美契合了监控数据的应用场景（2）Prometheus的特点（3）Prometheus的主要组件（1）prometheusserver（2）exporter（3）alertmanager（4）pushgateway（5）grafana（4）Prometheus的局限性2.Zabbix和Prometheus的区别？如何选择？（1）Zabbix（2）Prometheus3.Prome

一文读懂HPA弹性扩展以及实践攻略目录1概念：1.1什么是弹性扩展1.2HPA的工作原理1.3通过监控指标来调整副本数1.3.1计算公式说明1.3.2平均值计算1.3.3未就绪Pod和丢失的指标处理1.3.4多指标支持1.3.5缩减副本的平滑策略1.4HPA的优缺点2实践攻略：部署和配置

MasseyUniversity159.251-SoftwareDesignandConstructionAssignment1DeadlineandLateSubmissionPenaltiesYoumustsubmityourfinalworkusingthestreamsubmissionsystemnolaterthan9October2024at11.59pm.Thepenaltyis20%deductedfromt

为了记录Keras基本API，本博客展示一次极简机器学习全流程。建立模型 定义一个简单的线性回归模型，使用Keras模块来构建和编译模型。以最简单的单层网络为例，设置1个输出节点，输入节点的数量为特征的种数。keras.Sequential(layers=None,trainable=True,name=None)是model

一、kube-state-metrics简介Kube-state-metrics:通过监听APIServer生成有关资源对象的状态指标，比如Deployment、Node、Pod，需要注意的是kube-state-metrics只是简单的提供一个metrics数据，并不会存储这些指标数据，所以我们可以使用Prometheus来抓取这些数据然后存储，

七、Kubernetes学习指南：保姆级实操手册07——calico安装、metric-server安装一、calicoCalico是一个开源的虚拟化网络方案，支持基础的Pod网络通信和网络策略功能。官方文档：https://projectcalico.docs.tigera.io/getting-started/kubernetes/quickstart1、calico安装###在Master控

需要在被测服务器上安装ServerAgent。然后在jmeter上安装插件jpgc-StandardSet一、在服务器上安装ServerAgentSeverAgent：这个工具，可以和jmeter集成，在jmeter的GUI界面可以看到数据。链接:https://pan.baidu.com/s/1k3xlXk35YfPmS17-2ZFBnA?pwd=5s4n提取码:5s4n

前言在上一篇文章：OpenTelemetry实战：从零实现分布式链路追踪讲解了链路相关的实战，本次我们继续跟进如何使用OpenTelemetry集成metrics监控。建议对指标监控不太熟的朋友可以先查看这篇前菜文章：从Prometheus到OpenTelemetry：指标监控的演进与实践名称作用语言版本

原文：https://last9.io/blog/convert-opentelemetry-traces-to-metrics-using-spanconnector/如果您已经实施了跟踪但缺乏强大的指标功能怎么办？SpanConnector是一个通过将跟踪数据转换为可操作指标来弥补这一差距的工具。这篇文章详细介绍了SpanConnector的工作原理，提供了有

目录前言封装步骤一、创建组件文件夹二、预设组件信息三、使用组件往期回顾前言Superset是一个现代化的、易于使用的、轻量级的数据可视化工具，它允许用户通过简单的点击操作来创建和分享图表。如果你想在Superset中创建自定义组件，你可能需要进行一些扩展工作。

安装metrics-server后显示Running,但是READY状态一直为0/1，通过describe查询到如下内容Readinessprobefailed:HTTPprobefailedwithstatuscode:5001.报错内容root@master:~/metrics-server#kubectlgetpods-nkube-systemmetrics-server-dd7677d75-grfcqNAME

DisplayMetrics是什么DisplayMetrics类在Android中用于获取设备的显示属性(像素等)DisplayMetrics的主要属性metrics.density：屏幕密度，用于决定屏幕上每英寸的像素数DisplayMetricsmetrics=newDisplayMetrics();density=metrics.density;常见值：0.75（低密度）、1.0

0x01水平自动扩缩HPA指statefulset和deployment这些负载，可以根据系统的负载压力，自动扩容应对业务高峰，并在低峰时自动缩容，降低资源消耗。0x02准备要求已经有一个1.23以上的k8s集群，在其中部署metrics-server。示例用的1.25，运行时为containerd。kubectlapply-fhttps://githu

Opentelemetrycollector用法目录Opentelemetrycollector用法ServiceExtensionshealthcheckextensionPipelinesreceiverOTLPReceiverprometheusreceiverfilelogreceiverProcessor数据归属Importantmemorylimiterprocessorbatchprocessorattributesprocessor&&Resourc

Ignite报堆外内存OOM，最直接原因是现在是纯堆外内存存储，没有持久化数据量太大导致堆外内存不足，从而导致OOM，开发、测试环境排查可以先给比较大的内存，启动起来，通过如下两个sql查询真实数据量和占用内存大小来排查；如果是长期方案：1、建议合理评估数据量，针对堆外内存进行配置，针对数据

我正在尝试向我的Sanic应用程序添加指标。Prometheus提供作为ASGI应用程序运行的Python客户端-https://prometheus.github.io/client_python/exporting/http/asgi/.问题是如何同时运行2个ASGI应用程序。|||我发现Starlette可以提供帮助：安装并工

深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当

Pytorch通常需要用户编写自定义训练循环，训练循环的代码风格因人而异。有三类典型的训练循环代码风格：脚本形式训练循环，函数形式训练循环，类型是训练循环。下面以minis数据集的多分类模型的训练为例，演示这3种训练模型的风格。importtorchimporttorchkerasprint('torch.__ve

我正在尝试在图像数据集上训练CNN模型，但我被获取TruePositives、TrueNegatives、FalsePositives和FalseNegatives的十进制值所困扰。这怎么可能？ERRORsampleEpoch1/336/36━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━69s2s/step-false_negatives:30.1351-false_

接上一篇。今天我们要分析MAPE这个函数在论文中的使用。以此为契机，适当深入一点机器学习的原理，讲以下两个知识点：1.损失函数和度量函数2.XGBoost模型，因子数据是否要标准化损失函数与度量函数在机器学习中，有两类重要的函数，一类是目标函数(objectivefunctio

一、问题描述在icebergrewrite时报错：org.apache.iceberg.exceptions.ValidationException:Cannotcommit,foundnewdeleteforreplaceddatafile看信息像是对于要删除的DataFile，有新的DeleteFile作用于它，不应该直接删除DataFile。但是我们很明确并没有DeleteFile作用于其

1.部署MetricsServer节点监控1.1在任意k8s-master节点上下载MetricsServer的创建文件https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releaseswgethttps://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.7.1/components.yaml1.2修改单机版配置

昨天有群友，在交流群【群号：392784757】里提到了这个需求，进行实现一下V10官方代码结构相较于V8稍微复杂一些yolov10是基于v8的代码完成开发，yolov10进行了继承来简化代码开发因此V10的代码修改基本和V8这篇一致https://blog.csdn.net/csy1021/article/details/1344