原因 问题原因是官方教程中的 docker-compose.yml 指明的机器学习组件 immich-machine-learning 中的 container_name 也就是 docker-compose.yml 中不同 service 可以互访的媒介 hostname 与 immich-ser
# 1. 简介 ## 1.1 线性回归模型概述  线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以
> 博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ > 参考链接 > > [Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》](http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/di-6-zhang-ji-qi-re
本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法~
现象 年前，收到了短信报警，显示A服务的某台机器内存过高，超过80% 如上图所示，内存会阶段性增加。奇怪的是，十多台机器中只有这一台有这个问题 堆内内存分析 最先怀疑是内存泄漏的问题，所以首先使用jmap命令把堆dump下来 jmap -dump:format=b,file=service.hpro
https://zhuanlan.zhihu.com/p/453366437 起因是这样的，在项目中有一个机器人是使用的ARM版本的Ubuntu操作系统，但是它上面没有纽扣电池用于保存时间，因此每次重启后时间错误，需要手动校正，非常麻烦。所以使用NTP来同步服务器时间，但并没有公网环境，且局域网中只
https://www.javaclub.cn/server/61611.html 内网环境下，几台机器可能出现时间不一致的情况，导致数据时间不一致。使用docker安装ntp服务器简单快捷、不依赖具体操作系统环境。 1.安装命令： docker run -d --net=host --cap-ad
https://www.cnblogs.com/xuanyuan/p/14749838.html 计算机 很久很久以前，有一台机器，体型巨大，每秒钟可以进行几千次的加法运算，名震一时，人类给它取了个名字：计算机。 除了加法，它还能计算平方、立方、正弦、余弦，比人类的大脑算得快多了。 许多程序慕名而来
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/check-before-deployment 在 TiKV 部署目标机器上添加数据盘 EXT4 文件系统挂载参数 生产环境部署，建议使用 EXT4 类型文件系统的 NVME 类型的 SSD 磁盘存储 TiKV 数据文件
概述 前几天在使用 Terraform + cloud-init 批量初始化我的实验室 Linux 机器。正好发现有一些定时场景需要使用到 cronjob, 进一步了解到 systemd timer 完全可以替换 cronjob, 并且 systemd timer 有一些非常有趣的功能。 回归话题：
简介 python可以做很多事情，虽然它的强项在于进行向量运算和机器学习、深度学习等方面。但是在某些时候，我们仍然需要使用python对外提供web服务。 比如我们现在有一个用python写好的模型算法，这个模型算法需要接收前端的输入，然后进行模拟运算，最终得到最后的输出。这个流程是一个典型的web
事件回调 订阅事件后，开放平台将会在事件发生时（如：机器人入群）向请求网址推送消息。 钉钉三方企业应用事件与回调配置界面如下： 推送方式有三种： Http 推送（官方不推荐） SyncHttp 推送 （官方推荐） RDS 推送（官方推荐） Http和SyncHttp没有太大的区别，按钉钉的说法是：与
远程过程调用（RPC），比较朴素的说法就是，从某台机器调用另一台机器的一段代码，并获取返回结果。 实现了rpc的通信过程，完成度比较高。 针对大流量的服务端还有优化空间，比如NIO的使用来管理长连接会更加有效。
dhcp（Dynamic Host Configuration Protocol）：配置一段共享IP地址，为新上线的机器分配IP地址，回收下线机器的IP地址。 正常情况下主机（DHCP client）和DHCP server交互通过四个数据包完成IP的配置，分为DHCP Discover、DHCP
一：背景 1.讲故事 前段时间有位朋友微信找到我，说他生产机器上的 Console 服务看起来像是卡死了，也不生成日志，对方也收不到我的httpclient请求，不知道程序出现什么情况了，特来寻求帮助。 哈哈，一般来说卡死的情况在窗体程序（WinForm，WPF） 上特别多，在 Console，We
最近在新发布某个项目上线时，每次重启都会收到机器的 CPU 使用率告警，查看对应监控，持续时长达 5 分钟，对于服务重启有很大风险。而该项目有非常多 Consumer 消费，服务启动后会有大量线程去拉取消息处理逻辑，通过多次 Jstack 输出线程快照发现有很多 BLOCKED 状态线程，此文主要记录分析 BLOCKED 原因。
在日常开发工作过程中，很多时候我们都需要在自己的机器上安装多个go版本，像是go1.16引入的embed，go1.18引入了泛型；又或是自己本地使用的是最新版，但公司的项目中使用的go1.14、go1.13甚至是更早的版本。 那么有没有既不影响我们自己的本地环境，又能兼顾历史项目的办法呢？答案当然是
> 文中所涉及到的代码运行结果均是在64位机器上执行得到的. ## 基础知识回顾 在Go中，我们可以使用`unsafe.Sizeof(x)`来查看变量所占的内存大小。以下是Go内置的数据类型占用的内存大小： | 类型 | 内存大小（字节数） | | : | : | | bool | 1 | | in
我在这里和大家聊聊关于OTA的那些事儿，就以扫地机器人或者类似的其他电子产品为例吧。希望和同行多多交流，或许我所说的都是错的。
案例现象 这天收到监控平台发来的告警，说有台机器程序崩溃了 因为以前也有过相关的错误，根据经验，用 dmesg命令看下内核信息 发现有点不对劲，报错信息的时间跟告警时间不一致，正常来讲报错时间应该跟告警时间一致 使用 date 命令查看一下当前系统时间 然后我们查看一下系统日志 由上面的输出可以看到
