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云原生（三十六） | Kubernetes篇之Harbor入门和安装
发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 559次
文章目录Harbor入门和安装一、入门1、简介2、核心组件3、安装二、docker使用1、基本配置2、镜像代理Harbor入门和安装一、入门1、简介Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器。作为一个企业级私有Registry服务器，Harbor提供了更好的性能和安全。提升用户使用Registry构建和运行环境传输镜像的效率。Harbor支持安装在多个Registry节点的镜像资源复制，镜像全部保存在私有Registry中，确保数据和知识产权在公司内部网络中管控。另外，Harbor也提供了高级的安全特性，诸如用户管理，访问控制和活动审计等。基于角色的访问控制 -用户与Docker镜像仓库通过“项
手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程
发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 1115次
手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型大家好，这里是肆十二（dejahu），好几个月没有更新了，这两天看了一下关注量，突然多了1k多个朋友关注，想必都是大作业系列教程来的小伙伴。既然有这么多朋友关注这个大作业系列，并且也差不多到了毕设开题和大作业提交的时间了，那我直接就是一波更新。这期的内容相对于上期的果蔬分类和垃圾识别无论是在内容还是新意上我们都进行了船新的升级，我们这次要使用YOLOV5来训练一个口罩检测模型，比较契合当下的疫情，并且目标检测涉及到的知识点也比较多，这次的内容除了可以作为大家的大作业之外，也可以作为一些小伙伴的毕业设计。废话不多说，我们直接开始今天的内容。B站讲解视频：手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型_哔哩哔哩_bilibiliCSD
【OpenCV】车辆识别 目标检测 级联分类器 C++ 案例实现
发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 507次
目录前言一、目标检测技术二、样本采集工作原理三、创建自己的级联分类器Step1：准备好样本图像Step2：环境配置（OpenCVwin10）Step3：设置路径Step4：实现样本数据采集 Step5：实现样本数据训练Step6：生成级联分类器文件 四、案例实现Step1：灰度处理Step2：二次压缩Step3：直方图均衡化Step4：标定、框选目标?案例完整代码五、总结 前言本文继续以车辆识别为目标，继续改进方法，以此提高车辆识别进准度，核心的内容包括：OpenCV级联分类器概念、创建自己的级联分类器以及使用级联分类器对车流进行识别 一、目标检测技术目前常用实用性目标检测与跟踪的方法有以下两种：帧差法识别原理：基于前后两帧图像之间的差异进行
数据链路层协议 ——— 以太网协议
发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 948次
文章目录链路层解决的问题以太网协议认识以太网以太网帧格式认识MAC地址对比理解MAC地址和IP地址认识MTUMUT对IP协议的影响MTU对UDP协议的影响MTU对TCP协议的影响数据跨网络传输的过程ARP协议ARP协议的作用ARP数据的格式ARP协议的工作流程链路层解决的问题IP拥有将数据跨网络从一台主机送到另一台主机的能力，但IP并不能保证每次都能够将数据可靠的送到对端主机，因此IP需要上层TCP为其提供可靠性保证，比如数据丢包后TCP可以让IP重新发送数据，最终在TCP提供的可靠性机制下IP就能够保证将数据可靠的发送到对端主机。TCP除了对下层IP提供可靠性机制之外，TCP对上还提供进程到进程的服务，我们在进行socket编程时，本质就是在使用TCP或UDP为我们提供的进
C++学习——坚持（二）
发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 483次
前言努力不一定成功，但是坚持做好一件事一定很酷。在上一篇文章C++学习——共勉（一）中学习了C++语言的特点和程序结构，这篇文章就简单看看面向对象的基本概念。一：结构化程序设计在面向对象程序设计方法出现之前，软件界流行的主流设计方法之一就是结构化程序设计方法，也称为面向对象的设计方法。在机构化程序设计中，采用自顶向下、逐步求精以及模块化思想，有个著名的公式体现了这一思想：数据结构+算法=程序。可以说，程序基本上都含有顺序、选择、循环3种基本控制结构。一个完整的c++程序包括以下几个部分：一个主函数，可以用来调用其他函数，但是不能被调用，也叫做主程序自主定义的任意多个类和全局函数全局说明，在所有函数和类定义之外的变量说明和函数原型必要注释头文件对于比较大的文件，可
前端响应式布局Layout推荐(带案例)
发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 853次
官网官网案例<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><metacharset="UTF-8"><metahttp-equiv="X-UA-Compatible"content="IE=edge"><metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0"><title>Document</title></head><style>*{box-sizing:border-box;}body{font-fa
100天精通Python（爬虫篇）——第46天：爬虫解析器BeautifulSoup4
发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 534次
文章目录每篇前言一、BeautifulSoup4库介绍1.介绍2.下载模块3.解析库二、上手操作1.基础操作2.对象种类3.搜索文档树4.css选择器三、书籍推荐每篇前言??作者介绍：Python领域优质创作者、华为云享专家、阿里云专家博主、2021年CSDN博客新星Top6??本文已收录于Python全栈系列专栏：《100天精通Python从入门到就业》??此专栏文章是专门针对Python零基础小白所准备的一套完整教学，从0到100的不断进阶深入的学习，各知识点环环相扣??订阅专栏后续可以阅读Python从入门到就业100篇文章；还可私聊进两百人Python全栈交流群（手把手教学，问题解答）；进群可领取80GPython全栈教程视频+
[PCIe]一个典型的PCIe总线周期
发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 493次
![[PCIe]一个典型的PCIe总线周期](http://zhangshiyu.com/zb_users/upload/2022/07/20220722133927165846836765441.png)
一个典型的PCIe总线周期 下图展示了一个典型的PCI总线周期。PCI是同步的，这意味着事件发生在时钟边缘，所以时钟显示在图表的顶部，它的上升边缘用虚线标记，因为这些是信号被输出或采样的时间。下面简要介绍一下一个总线周期的流程:一、TypicalPCIBusCycle在时钟边缘1上，FRAME#(用于指示总线访问何时进行)和IRDY#(发起者准备好了数据)都是非活动的状态，表明此时总线是空闲的。与此同时，GNT#处于激活状态，这意味着总线仲裁器已经选择该设备作为下一个发起者。在时钟边缘2上，发起者断言FRAME#，表示一个新的事务已经启动。与此同时，它驱动交易的地址和指令。总线上的所有其他设备将锁定该信息，并开始解码地址的过程，以查看地址信息是否与自己匹配。在时钟
牛客刷SQL
发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 498次
作者简介：大家好我是小唐同学(๑><๑），大家可以叫我小唐个人主页：小唐同学(๑><๑）的博客主页系列专栏：牛客网刷SQL大家如果有求职需要或者刷题需要可以点开链接直接注册，一起刷题：点击跳转牛客网支持ACM模式哦，刷算法题也很推荐哦！！！ 1.SQL1 查询所有列描述题目：现在运营想要查看用户信息表中所有的数据，请你取出相应结果示例：user_profileiddevice_idgenderageuniversityprovince12138male21北京大学Beijing23214male复旦大学Shanghai36543female20北京大学Beijing42315female23浙江大学ZheJiang55432mal
深度学习之 8 深度模型优化与正则化
发布 : hao1 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 563次
本文是接着上一篇深度学习之7深度前馈网络2_水w的博客-CSDN博客目录深度模型优化与正则化1.网络优化（1）非凸优化问题（2）网络优化的改善方法 2.小批量梯度下降（1）批量梯度下降(batchgradientdescent)（2）随机梯度下降(stochasticgradientdescent)（3）小批量梯度下降(minibatchgradientdescent) （4）随机梯度下降vs批量梯度下降vs小批量梯度下降（5）批量大小(batch-size) K 的影响 3.学习率与梯度优化（1）学习率衰减（2）学习率预热（3）周期性学习率调整（4）从学习率衰减到自适应学习率（5）梯度修正 1）动量
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