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from: https://weaviate.io/blog/distance-metrics-in-vector-search Vectordatabases -like Weaviate -use machinelearningmodels toanalyzedataand calculatevectorembeddings.Thevectorembeddingsare storedtogetherwiththedata inadataba

方案一：有人说在自己定义的conifg文件中增加 metainfo={'classes':('class1','class2','class2',),'palette':[(220,20,60),(221,11,22),(221,11,42),]}方案二：修改mmdet/evaluation/metrics文件的内

1.什么是AutoML?AutoML（自动化机器学习）是一种技术方法，旨在将机器学习的流程自动化，包括特征工程、模型选择、超参数优化等步骤。它通过简化机器学习过程，使得非专业人员或数据科学团队能更快、更便捷地构建并优化机器学习模型，特别适合于模型快速部署和大规模应用。2.AutoML的核

通过prometheus的插件收集apisix的指标与监控，并上传到服务端，通过grafana对数据进行分析，也是非常必要的。配置values.yaml文件，开启prometheus和metrics,我的apisix是通过helm部署到kubernetes的，我可以通过values.override.{env}.yaml来按着环境进行配置，例如test测试环境valu

库安装首先，安装Mock类生成工具Mockery：goinstallgithub.com/vektra/mockery/[email protected]实际上，你也可以手动创建Mock类。生成Mock类假设你在internal/metrics包下有如下定义的接口：packagemetricstypeGetter[Tany]interface{Get()(T,error)}在项

1.安装kube-prometheusKube-Prometheus是一个开箱即用的监控解决方案，用于监控Kubernetes集群。它集成了Prometheus、Prometheus-Adapter、Alertmanager和一系列的导出器（exporters），使你能够轻松地收集和可视化集群中各种资源的监控数据。1.1克隆kube-prometheus仓库gitclon

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

基于k8s安装高可用HPA扩展最近在部署k8s集群的时候有个需求，需要容器能够弹性扩展，如果资源达到一定程序，能够自动新建容器和销毁容器释放资源，这时候就想到了HPA能够实现这个功能，通过metrics-server来监控容器资源的使用情况，根据实际业务系统是否需要扩展定好规则从而到达自动

有的集群安装完之后没有metrics组件，无法使用top命令查看node和pod的资源利用率下载MetricsServer配置文件wgethttps://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml-Ometrics.yaml修改配置文件，修改以下内容......spec:

前提环境操作系统Ubuntu22.04K8S1.28.2集群（1个master+2个node）MySQL5.7.44部署在K8S的主从集群metrics-serverv0.6.4概念简介在K8s中扩缩容分为两种●Node层面：对K8s物理节点扩容和缩容，根据业务规模实现物理节点自动扩缩容●Pod层面：一般会使用Deployment中的Re

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