1 源码 源码来自于github[1],主要是用于对语义分割的结果进行DenseCRF处理，以便进一步增加精度。至于理论，等我弄懂了再来写哈哈哈，感觉写这个的文特别少，大家又都没讲清楚。待我有空去研究一下提出的原文。 """ Function which returns the labelled image after applying CRF ""
victoriaMetrics无法获取抓取target的问题 问题描述 最近在新环境中部署了一个服务，其暴露的指标路径为:10299/metrics，配置文件如下(名称字段有修改)： apiVersion: v1 items: - apiVersion: operator.victoriametrics.com/v1beta1 kind: VMServiceScrape metadata: labels:
1、用真实值评估聚类（ARI） 1.1 ARI（调整rand指数）
【labelme】13分钟教会你使用labelme的超详细教程_哔哩哔哩_bilibili labelme images --labels labels.txt --nodata --validatelabel exact --config '{shift_auto_shape_color: -2}' python labelme2voc.py images target --labels labels.txt https://github.
Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算. 数据流图中的图就是我们所说的有向图,我们知道,在图这种数据结构中包含两种基本元素:节点和边.这两种元素在数据流图中有自己各自的作用. 节点用来表示要进行的数学操作,另外,任何一种操作都有输入和输出,因此它
BP-神经网络在fashion分类上的应用 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Apr 11 19:07:37 2022 @author: ying""" # TensorFlow and tf.kerasimport tensorflow as tffrom tensorflow import keras # Helper librariesimport numpy as npimport ma
监控系统建设思维导图 可观测 1. 监控系统 Prometheus + grafana + alert 搭建方法网上很多，忽略。 2. 日志系统 loki，官方文档之外，可以参考“云原生小白”写的一系列loki的文章。https://blog.csdn.net/weixin_49366475 3. 链路追踪（未实现） Jaeger，eBPF(https://developer.al
创建 mysql-exporter 应用 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: mysql-exporter k8s.kuboard.cn/name: mysql-exporter managedFields: - apiVersion: apps/v1 name: mysql-exporter namespace: monitoring spec: progressDe
你好呀，我是歪歪。 前几天在 github 上冲浪的时候，发现了两个宝藏东西。 我也不藏着掖着了，拿出来给大家分享一下。 这两个宝藏是关于 arthas 和 SOFARegistry 的，这两个东西都是阿里开源的项目。 arthas 大家应该都比较耳熟能详了，知道它是阿里搞出来的一款 Java 诊断工具。 而 SOFARe
效果： 预期：像这样的表单结构，如果在form中一行一行写每个文本域，有点麻烦，封装成一个组件，同类型支持新增和删除 ①DynamicForm.vue <template> <div class="dynamic-form"> <div class="title"> <p>{{template.title}}</p> <van-icon name=&
GNN实验 实验一 论文：《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》 代码：https://github.com/tkipf/pygcn 数据集：Cora（主要利用论文之间的相互引用关系，预测论文的分类） 注意：之所以叫做半监督分类任务（Semi-Supervised Classification），这个半监督意思是，训练的
一、relabel简介 为了更好的识别监控指标，便于后期调用数据绘图、告警等需求，prometheus支持对发现的目标进行label修改，可以在目标被抓取之前动态重写目标的标签集。每个抓取配置可以配置多个重新标记步骤。它们按照它们在配置文件中出现的顺序应用于每个目标的标签集。 除了配置
函数：Status PrintTopLabels(const std::vector<Tensor>& outputs, const string& labels_file_name) 函数作用：给定模型运行的输出，以及包含标签的文件名，这会打印出得分最高的前五名。 函数声明情况如下： 函数声明文件如下： 函数流程图如
kyverno VS gateKeeper 概述 这两组开源工具都是是基于kubernetes 的webhook机制，支持validatingwebhook和mutatingwebhook。整体思路上是一样的，都是针对资源的字段，如标签、镜像等来设置规则，在对kubernetes资源的控制范围和粒度上，二者可以看作是一样的。 kyverno kyverno 的架构如
tensorboard通过读取tensorflow的事件文件来运行，tendorflow的事件文件包括了在tensorflow运行中涉及到的主要数据 点击查看代码 import tensorflow as tf import datetime import os (train_image,train_labels),(test_image,test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(
ECG心电信号的分类（MIT-BIH数据库） 基于随机森林和基于决策树的分类 最终结果分为6类，前期对MIT-BIH数据库中数据的提取和处理已完成。这里主要讲分类。 1. 决策树 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入DecisionTreeClassifier函数 from sklearn.model_se
目录 第一步：安装go语言环境（我觉得不装也没有什么问题） 第二步：在192.168.248.11 上安装Prometheus 第三步：监控远程LInux主机 第四步：在192.168.248.11 上安装Grafana 第五步：在Prometheus服务器上安装alermanager 准备一台Prometheus服务器 192.168.248.11 一台被监控服务器
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset,DataLoader import h5py import glob import os import json from tqdm impo
1.下载mnist 在caffe根目录下，执行以下脚本 ./data/mnist/get_mnist.sh 脚本内容如下 #!/usr/bin/env sh # This scripts downloads the mnist data and unzips it. DIR="$( cd "$(dirname "$0")" ; pwd -P )" cd "$DIR" echo "Downloading.
章节 5.1 Adding Labels to Your Variables 715.2 Using Formats to Enhance Your Output 735.3 Regrouping Values Using Formats 765.4 More on Format Ranges 785.5 Storing Your Formats in a Format Library 795.6 Permanent Data Set Attributes 805.7 Accessing a Perman
本小节通过生成的聚类数据集，使用DBSCAN方法进行分类，并将其可视化。 数据集的生成 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] X, labels_true = make_blobs(n_samples=750, centers=centers, cluster_std=0.4, random_state=0) X = St
1 简介 支持向量机是利用已知数据类别的样本为训练样本，寻找同类数据的空间聚集特征，从而对测试样本进行分类验证，通过验证可将分类错误的数据进行更正。本文以体检数据为数据背景，首先通过利用因子分析将高维数据进行降维，由此将所有指标整合成几个综合性指标；为降低指标之间的衡量标
一、日志和监控 1.1、Log 1.1.1、容器级别 通过docker命令查看容器级别的日志 docker ps --->containerid docker logs containerid --->查看容器的日志情况 kubectl命令查看 kubectl logs -f <pod-name> -c <container-name> 1.1.2、Pod级别 当然，kubectl describe除了能够查
前言 本文转载于收藏 | PyTorch常用代码段合集 PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段，在参考资料[1](张皓：PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补，方便使用时查阅。 1. 基本配置 导入包和版本查询 import torch import torch.nn as nn import torchvision print
此篇文章在于记录监控搭建方法 prometheus prometheus存储的是时序数据，即按相同时序(相同名称和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。 部署prometheus 1.官网下载安装包解压即可主要在于配置规则 global: scrape_interval: 15s 每隔多少秒去检测一次目
