前言 Kubernetes 中大量用到了证书, 比如 ca证书、以及 kubelet、apiserver、proxy、etcd等组件，还有 kubeconfig 文件。 如果证书过期，轻则无法登录 Kubernetes 集群，重则整个集群异常。 为了解决证书过期的问题，一般有以下几种方式： 大幅延长
背景 边缘集群（基于 树莓派 + K3S) 需要实现基本的告警功能。 边缘集群限制 CPU/内存/存储 资源紧张，无法支撑至少需要 2GB 以上内存和大量存储的基于 Prometheus 的完整监控体系方案（即使是基于 Prometheus Agent, 也无法支撑） （需要避免额外的存储和计算资源
上一篇文章 IoT 边缘集群基于 Kubernetes Events 的告警通知实现 目标 告警恢复通知 - 经过评估无法实现 原因: 告警和恢复是单独完全不相关的事件, 告警是 Warning 级别, 恢复是 Normal 级别, 要开启恢复, 就会导致所有 Normal Events 都会被发送
📚️Reference: IoT 边缘计算系列文章 什么是边缘容器？ 边缘容器的概念 边缘容器是分散的计算资源，尽可能靠近最终用户或设备，以减少延迟、节省带宽并增强整体数字体验。 可以访问互联网的设备数量每天都在增加。有包括但不限于： 智能电视 智能家居 智能手机 智能汽车 物联网 IoT 创造的
前文回顾 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介 📚️Reference: IoT 边缘计算系列文章 Rancher + K3s 简介 Rancher： Kubernetes 统一管理平台， Rancher 是为采用容器的团队提供的一个完整的软件栈。它解决了管理多个 K
前文回顾 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s 📚️Reference: IoT 边缘计算系列文章 HashiCorp 解决方案 - Nomad + Docker 简介 Nomad: 一个简单而灵
前文回顾 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-2-HashiCorp 解决方案 Nomad 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-3-Portai
前言 K8S 性能优化系列文章，本文为第三篇：Kubernetes 大型集群 CIDR 配置最佳实践。 系列文章： 《K8S 性能优化 - OS sysctl 调优》 《K8S 性能优化 - K8S APIServer 调优》 CIDR 配置 在安装大型集群或将现有的集群扩展到较大规模时，在安装集群
概述 书接上回：《Rancher 系列文章-Rancher 升级》, 我们提到：将 Rancher 用 Helm 从 v2.6.3 升级到 v2.6.4. 接下来开始进行 K3S 集群的升级：将 K3S 集群从 v1.21.7+k3s1 升级到 v1.22.5+k3s2 相关信息 本次升级的 K3S
## 前文回顾 1. [大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介](https://ewhisper.cn/posts/10785/) 2. [大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s](https://ewhisper.cn/posts/32
学习&转载文章：安全多方计算(5)：隐私集合求交方案汇总分析 前言 随着数字经济时代的到来，数据已成为一种基础性资源。然而，数据的泄漏、滥用或非法传播均会导致严重的安全问题。因此，对数据进行隐私保护是现实需要，也是法律要求。隐私集合求交（Private Set Intersection, PSI）作
目录1. 什么是Java集合？请简要介绍一下集合框架。2. Java集合框架主要分为哪几种类型？3. 什么是迭代器（Iterator）？它的作用是什么？4. ArrayList和LinkedList有什么区别？它们何时适用？5. HashMap和HashTable有什么区别？6. 什么是Concur
一.数据集工具介绍 HuggingFace通过API提供了统一的数据集处理工具，它提供的数据集如下所示： 该界面左侧可以根据不同的任务类型、类库、语言、License等来筛选数据集，右侧为具体的数据集列表，其中有经典的glue、super_glue数据集，问答数据集squad，情感分类数据集imdb
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务和数据集介绍 1.任务 中文情感分类本质还是一个文本分类问题。 2.数据集 本文使用ChnS
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了完型填空任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.完形填空 完形填空应该大家都比较熟悉，就是把句子中的词挖掉，根据上下文推测挖掉的词是什么。 二.
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了中文句子关系推断任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务简介和数据集 通过模型来判断2个句子是否连续，使用ChnSentiCorp数据集，不
一.数据集描述 1.数据集摘要 该数据集包含与心理健康相关的问题和答案的对话对，以单一文本形式呈现。数据集是从流行的医疗博客（如WebMD、Mayo Clinic和HealthLine）、在线常见问题等来源精选而来的。所有问题和答案都经过匿名化处理，以删除任何个人身份信息（PII），并经过预处理以删
数组分成两个最接近集合问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：数组分成两个最接近集合问题 CSDN：数组分成两个最接近集合问题 问题描述 给定一个正数数组 arr， 请把 arr 中所有的数分成两个集合，尽量让两个集合的累加和接近； 返回：最接近的情况下，较小集合的累加和。 主要思路 首先把数组之
