HA 概述 1）所谓 HA（high available），即高可用（7*24 小时不中断服务）。 2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA 严格来说应该分成各个组件的 HA 机制： HDFS 的 HA 和 YARN 的 HA。 3）Hadoop2.0 之前，在 HDFS 集群中 NameNode 存在单点故障（SPOF）。 4）NameNode 主要在以下两个方面影响 HDFS 集群 NameNode 机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启 NameNode 机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用 HDFS HA 功能通过配置 Active/Standby 两个 nameNodes 实现在集群中对 NameNode 的 热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方 式将 NameNode 很快的切换到另外一台机器。 HDFS-HA 工作机制 1）通过双 namenode 消除单点故障

内容概要：本文是YOLOv8数据集构建与训练的VIP专享指南，详细介绍了从数据采集到模型部署的全流程。首先提供了官方数据集标准模板，涵盖COCO和YOLO格式，并附带了标注工具VIP加速包推荐。接着阐述了自定义数据集构建流程，包括硬件要求、数据清洗技巧（如模糊图像过滤）、高级标注策略（如困难样本挖掘）。然后深入探讨了数据增强方法，从基础增强组合到针对特殊场景的增强方案，如夜间检测、小目标密集场景等。训练优化部分则给出了数据集划分比例、超参数调优模板以及多GPU训练指令。最后分享了数据集质量诊断与优化方法，以及两个高级实战案例（无人机巡检和工业缺陷检测），并提供了一份模型部署前的数据校验清单。 适合人群：面向有一定深度学习基础，特别是从事计算机视觉领域的研究人员和工程师。 使用场景及目标：①帮助用户掌握YOLOv8数据集构建的完整流程；②通过实例教学提升数据集质量和模型性能；③为实际项目中的YOLOv8应用提供参考和指导。 阅读建议：由于本文涉及大量技术细节和实践操作，建议读者结合具体案例进行学习，并动手实践文中提到的各种工具和技术，以便更好地理解和应用YOLOv8的相关知识。

【k3s-ansible：Ansible手册，用于部署k3s kubernetes集群】 在现代云计算环境中，Kubernetes（简称k8s）已经成为容器编排的事实标准，它允许开发者轻松管理和扩展容器化的应用。k3s是Rancher Labs推出的一个轻量级、合规的Kubernetes发行版，专为资源有限的环境，如物联网(IoT)设备和边缘计算场景设计。为了简化k3s的部署，Ansible作为一个自动化运维工具，提供了强大的配置管理和应用程序部署功能。 本文将深入探讨如何使用k3s-ansible项目来自动化部署k3s Kubernetes集群。Ansible基于YAML的playbook语法使得配置易于理解和维护，它通过SSH连接到目标主机并执行预定义的任务，从而实现无代理的自动化。 1. **Ansible基础知识** - Ansible的工作原理：Ansible使用playbooks进行配置管理，这些playbooks是基于YAML的脚本，描述了要执行的任务和预期的状态。 - Inventory：Ansible的inventory文件定义了要管理的主机和它们的分组，这对于组织大规模集群的部署至关重要。 - Modules：Ansible包含一系列内置模块，如`apt`（用于软件包管理）、`file`（处理文件系统操作）和`shell`（执行命令）等，这些模块构成了playbook的核心。 2. **k3s部署流程** - 安装准备：在所有节点上安装必要的依赖，如SSH和Python，以及Ansible本身。 - 配置inventory：根据你的集群需求，定义主节点和工作节点，以及任何特定的配置选项，如服务器地址和证书设置。 - 创建playbook：编写或引用已有的k3s-ansible playbook，其中应包含安装k3s、配置网络插件、创建服务帐户令牌等步骤。 - 执行部署：运行Ansible playbook，它会按顺序执行每个任务，直到集群完全部署。 3. **k3s特性** - 轻量级：k3s的大小只有几MB，适合资源有限的环境，如树莓派(Raspberry Pi)或其他小型硬件。 - 内置组件：k3s包括默认的网络插件、存储驱动和证书管理，简化了部署过程。 - 边缘计算支持：k3s设计用于在边缘环境运行，可以快速适应离线和不稳定的网络条件。 4. **DevOps实践** - 持续集成/持续部署(CI/CD)：使用Ansible与Jenkins、GitLab CI/CD等工具集成，可以自动化测试和部署流程，确保k3s集群的可靠性和一致性。 - 监控和日志：集成Prometheus、Grafana等工具监控集群状态，同时利用Elasticsearch、Logstash和Kibana(ELK stack)收集和分析日志。 5. **Rancher集成** - Rancher是一个流行的Kubernetes管理平台，可与k3s无缝配合，提供可视化界面来管理集群、应用和服务。 - 使用Rancher的API或CLI，可以进一步自动化k3s集群的运维任务，如资源调度、服务发现和安全策略设置。 6. **物联网(IoT)应用** - k3s在物联网场景中的应用：在树莓派等低功耗设备上部署k3s，可以构建边缘计算节点，处理本地数据，减少云端延迟，提高响应速度。 - 容器化IoT应用：通过k3s和Ansible，可以标准化和简化物联网应用的部署和管理，确保跨不同硬件的一致性。 k3s-ansible项目提供了一种高效且可扩展的方法来部署和管理k3s集群。通过结合Ansible的自动化能力与k3s的轻量化特性，用户可以在各种环境中快速部署和维护Kubernetes集群，无论是传统的数据中心还是边缘计算的前沿。理解并熟练运用这个项目，对于希望在IoT、DevOps和云原生领域工作的专业人员来说，具有极高的价值。

内容概要：本文详细阐述了通过Ollama工具在Linux环境下部署DeepSeek（一款高效的大规模语言模型）的步骤，并针对网络环境不佳的情况提供了解决方案。重点讨论了安装Ollama的具体命令及其常见问题处理办法，同时介绍了如何利用Ollama拉取DeepSeek模型并将其集成至Chatbox以实现实时聊天互动。此外，文中还提及了远程服务器配置以及资源占用情况分析。 适用人群：适合对大规模语言模型有兴趣的技术爱好者和专业开发人员，特别是那些希望通过简单便捷的方式将此类先进的人工智能应用于个人项目的研究者们。 使用场景及目标：帮助读者掌握如何在家用级别的硬件设备上部署先进的深度学习应用程序，使他们能够在有限条件下享受强大的自然语言处理能力所带来的便利；同时也为希望探索更大规模应用场景的专业人士提供了宝贵的实践经验。 其他说明：本文不仅涵盖了具体的安装指南和技术细节讲解，还分享了一些实用技巧，如通过调整远程服务器设置提高跨网段连接的成功率，以及关注模型部署过程中所涉及的各种资源开销等问题。

鸽哒言讯独家最新im即时通讯系统双端源码下载 （中越双语）带安卓未封装、苹果未封装、PC端（全开源）+部署教程 价值2万的代码全套，可以二次开发，支持语音通话 带完整详细部署教程 带 安卓源码和苹果源码 可以二次开发，不是MT反编译的LJ版本可以比的

【标题解析】 "Excel到Db的工具1.0版本，无需部署.net" 这个标题揭示了我们讨论的核心是一款名为“Excel到Db”的软件工具，它的版本是1.0，且具有一个显著特点——不需要用户预先在系统上安装.NET框架。这表明该工具可能是一个轻量级的应用程序，它能够方便地将数据从Excel电子表格导入到数据库中，而且对用户的系统环境要求较低。 【描述解析】 描述中的"自己写的小工具，纯c#打造，自己开发的，以后奉上源代码"进一步阐述了这个工具的开发背景和特性。它是作者独立编写并用C#编程语言实现的。C#是一种面向对象的、现代化的编程语言，常用于开发Windows平台的应用程序，尤其是与微软技术栈相关的项目。作者承诺未来会公开源代码，这意味着其他开发者可以查看、学习甚至修改这个工具的内部工作原理，这对于开源社区和学习者来说是一个积极的举措。 【标签解析】 "标签"部分包括"C#,工具，Excel，自己开发"，这些关键词为理解工具的功能和特性提供了线索。C#标签确认了编程语言，工具标签表明这是一个实用程序，而Excel标签则说明此工具与处理Excel文件有关。"自己开发"再次强调了工具的原创性和独立性。 【文件名称解析】 "ExcelToDB"这个文件名可能是工具的主执行文件或安装程序，暗示了该工具的主要功能是从Excel文件转换数据到数据库。 【综合知识点】 1. **C#编程**：C#是一种由微软开发的面向对象的编程语言，广泛应用于Windows桌面应用、游戏开发、Web应用以及移动应用等领域。它具有丰富的类库和强大的开发工具支持，如Visual Studio。 2. **.NET框架**：.NET框架是微软开发的一个软件框架，包含了许多用于构建和运行Windows应用程序的组件。不过，这个工具的独特之处在于它不需要依赖.NET框架，这意味着它可以运行在没有安装.NET环境的计算机上。 3. **Excel处理**：工具能够处理Excel文件，这通常涉及到读取、解析Excel数据，可能使用了Microsoft.Office.Interop.Excel库或者其他第三方库如EPPlus，以进行无须Excel应用即可操作的工作。 4. **数据库交互**：由于工具名为“Excel到Db”，我们可以推测它能够连接到各种类型的数据库（如SQL Server、MySQL、Oracle等），并将Excel数据导入其中。这可能涉及ADO.NET或其他数据库访问技术。 5. **数据迁移**：这种工具对于数据迁移和数据清洗工作非常有用，特别是在需要将大量结构化数据从Excel格式迁移到数据库系统的场景下。 6. **源代码分享**：开发者计划公开源代码，这为其他程序员提供了学习和定制工具的机会，促进了技术交流和社区发展。 7. **独立开发**：个人开发者完成的项目往往更具创新性，可能包含独特的解决方案，同时也有助于开发者提升技能和经验。 "Excel到Db"工具1.0版本是一个由C#编写的、无需.NET框架的自定义数据迁移工具，它能方便地将Excel数据导入数据库，而且开发者愿意分享源代码，为社区提供了一个实用的资源。

本资源是arm版本的nginx-1.14.1的rpm离线安装包。包括gd-2.2.5-7.el8.aarch64.rpm、nginx-1.14.1-9.ky10.p01.ky10.aarch64.rpm、nginx-all-modules-1.14.1-9.ky10.p01.ky10.noarch.rpm、nginx-filesystem-1.14.1-9.ky10.p01.ky10.noarch.rpm、nginx-mimetypes-2.1.54-2.fc39.noarch.rpm、nginx-mod-http-image-filter-1.14.1-9.ky10.p01.ky10.aarch64.rpm、nginx-mod-http-perl-1.14.1-9.ky10.p01.ky10.aarch64.rpm、nginx-mod-http-xslt-filter-1.14.1-9.ky10.p01.ky10.aarch64.rpm、nginx-mod-mail-1.14.1-9.ky10.p01.ky10.aarch64.rpm和nginx-mod-stream

一、内容摘要： 1、网上房屋租赁系统从本质上讲是一个电子商务模式综合而成的系统。实现了首页、个人中心、房屋类型管理、房屋租赁管理、会员管理、订单信息管理、合同信息管理、退房评价管理、管理员管理，系统管理等基本功能。 2、本系统使用的是MyEclipse8.5，MyEclipse8.5是一个集成开发环境，可以用于Java或者移动应用等方面的程序开发。它有许多强大功能如：编译、调试、test和发布等。8.5版本同时支持一些其他语言如：HTML脚本，SQL，CSS样式，Spring，Hibernate，Javascript等。 二、适用人群： 1、在校大学生自学实践 2、毕业生用于毕业设计参考 三、SSM三大框架 1.Spring的优势: 通过Spring的IOC特性，将对象之间的依赖关系交给了Spring控制，方便解耦，简化了开发。 2.Spring MVC的优势: SpringMVC是使用了MVC设计思想的轻量级web框架，对web层进行解耦，使我们的开发更简洁。 3.Mybatis的优势: 数据库的操作(sql)采用xml文件配置，解除了sql和代码的耦合，提供映射标签，支持对象和和数

qwen2.5-7b vllm部署依赖文件-vllm的知识点梳理： 1. vllm部署是指对vllm（Very Large Language Model）进行设置和启动的过程，这通常需要一系列特定的软件库和工具。qwen2.5-7b似乎是一个特定版本或特定环境下的vllm部署。 2. 依赖文件-vllm中的软件列表，涉及到了多个不同的Python库和工具。这些依赖项通常会通过包管理工具，如pip或conda，进行安装。 3. accelerate库（版本1.1.1）通常用于加速深度学习模型的训练过程，支持自动混合精度训练和分发式训练。 4. aiofiles（版本23.2.1）是一个异步文件IO库，可以用来处理异步读写文件操作。 5. aiohttp（版本3.11.2）是一个异步HTTP客户端/服务器框架，用于进行异步的web服务和API开发。 6. annotated-types（版本0.7.0）库提供了注解类型的支持，增强了类型检查功能。 7. anyio（版本4.6.2.post1）是一个异步库，用于跨异步运行时进行编程。 8. async-timeout（版本5.0.1）用于设置异步操作的超时机制。 9. attrs（版本24.2.0）是一个用于处理Python对象属性的库，常用于数据模型和验证。 10. Brotli（版本未明确，但提供了文件路径）是一种开源压缩算法，用于网络通信中的数据压缩。 11. certifi（版本未明确，但提供了文件路径）是一个Python库，包含用于HTTPS请求的CA证书包。 12. charset-normalizer（版本未明确，但提供了文件路径）是一个库，用于检测和标准化字符集。 13. click（版本8.1.7）是一个用于创建命令行界面的库。 14. cloudpickle（版本3.1.0）是用于序列化Python对象的库，它支持更复杂的对象，比如函数。 15. datasets（版本3.1.0）用于加载和处理数据集，为机器学习任务提供便捷的数据处理能力。 16. dill（版本0.3.8）是Python的一个序列化库，与pickle兼容，但支持更多类型的Python对象。 17. diskcache（版本5.6.3）是一个用于提供基于磁盘的缓存机制。 18. distro（版本1.9.0）是一个Python库，用于获取Linux分发版的信息。 19. einops（版本0.8.0）提供了简化的神经网络中维度转换操作。 20. exceptiongroup（版本1.2.2）用于Python的异常处理。 21. fastapi（版本0.115.5）是一个现代、快速的web框架，用于构建API。 22. gguf（版本0.10.0）的作用未明确，可能是一个专有或项目特定的库。 23. gmpy2（版本未明确，但提供了文件路径）是一个快速且易于使用的库，用于多精度算术运算。 24. gradio（版本5.5.0）和gradio_client（版本1.4.2）提供了易于使用的机器学习模型的Web界面。 25. h11（版本0.14.0）是一个HTTP/1.1协议的实现，用Python编写。 26. httpcore（版本1.0.6）和httptools（版本0.6.4）是用于处理HTTP协议的库。 27. httpx（版本0.27.2）是一个全面的HTTP客户端，支持HTTP/1.1和HTTP/2。 28. huggingface-hub（版本0.26.2）是Hugging Face公司的库，用于与Hugging Face模型仓库进行交互。 29. idna（版本未明确，但提供了文件路径）用于处理国际化域名编码。 30. importlib_metadata（版本8.5.0）和interegular（版本0.3.3）用于Python模块和包的元数据管理。 31. Jinja2（版本未明确，但提供了文件路径）是一个模板引擎，用于Python。 32. jiter（版本0.7.1）的作用未明确，可能是项目特定的库。 33. jsonschema（版本4.23.0）用于JSON模式验证，确保数据的格式正确。 34. lark（版本1.2.2）是一个用于解析和处理语言的库，包括自然语言和编程语言。 35. llvmlite（版本0.43.0）是LLVM的Python绑定，常用于Python的即时编译器。 36. lm-format-enforcer（版本0.10.6）用于确保代码风格符合一定的规范。 37. markdown-it-py（版本3.0.0）是一个Markdown解析器。 38. MarkupSafe（版本未明确，但提供了文件路径）用于标记安全的字符串操作。 39. mdurl（版本0.1.2）是用于处理Markdown URL的库。 40. mistral_common（版本1.4.4）可能是与OpenStack Mistral工作流服务有关的库。 41. mkl-service（版本2.4.0）和mkl_fft（版本未明确，但提供了文件路径）以及mkl_random（版本未明确，但提供了文件路径）是与Intel MKL库相关的服务和组件。 42. modelscope（版本1.20.1）是阿里巴巴提供的一个模型库，内含多种预训练模型。 43. mpmath（版本未明确，但提供了文件路径）是一个用于任意精度的浮点算术库。 44. msgpack（版本1.1.0）是一个消息交换格式，用于替代JSON。 45. msgspec（版本0.18.6）用于高效的消息编解码。 46. multidict（版本6.1.0）是一个适用于字典的多键数据结构。 47. multiprocess（版本0.70.16）是一个支持多进程操作的库。 48. nest-asyncio（版本1.6.0）用于解决在异步环境中嵌套事件循环的问题。 49. networkx（版本未明确，但提供了文件路径）是用于创建、操作和研究复杂网络结构的库。 50. numba（版本0.60.0）用于优化Python代码，通过即时编译到机器码。 51. numpy（版本1.26.4）是一个强大的数值计算库，是Python科学计算的基础。 52. nvidia-ml-py（版本12.560.30）用于从NVIDIA的GPU中提取信息和性能监控。 53. openai（版本1.54.4）提供了访问OpenAI API的接口。 54. opencv-python-headless（版本4.10.0.84）是OpenCV库的无界面版本，用于图像处理和计算机视觉。 55. orjson（版本3.10.11）是一个用于JSON序列化的高性能库。 56. outlines（版本0.0.46）的作用未明确，可能是项目特定的库。 57. packaging（版本24.2）是一个用于管理Python包的工具。 58. pandas（版本2.2.3）是一个强大的数据分析和操作库。 59. partial-json-parser（版本0.2.1.1.post4）是一个部分JSON解析器。 60. pillow（版本10.4.0）是Python的一个图像处理库。 61. prometheus-fastapi-instrumentator（版本7.0.0）和prometheus_client（版本0.21.0）用于Prometheus监控。 62. propcache（版本0.2.0）是一个用于缓存的库。 63. protobuf（版本5.28.3）是Google提供的一个跨语言序列化框架。 64. psutil（版本6.1.0）是一个用于获取系统使用信息的库。 65. py-cpuinfo（版本9.0.0）用于获取CPU信息。 66. pyairports（版本2.1.1）用于处理与机场相关的数据。 67. pyarrow（版本18.0.0）用于在Python中处理Apache Arrow数据。 68. pycountry（版本24.6.1）用于处理国家信息和转换。 69. pydantic（版本2.9.2）和pydantic_core（版本2.23.4）用于数据验证和设置。 70. pydub（版本0.25.1）用于处理音频文件。 71. Pygments（版本2.18.0）是一个源代码高亮显示库。 72. PySocks（版本未明确，但提供了文件路径）是一个用于管理网络代理的库。 从上述列表可以看出，vllm部署需要大量的Python第三方库支持，这些库主要涉及到异步编程、网络通信、数据处理、图像处理、深度学习模型、监控和性能优化等多个方面。在部署vllm时，确保所有的依赖项都已经正确安装和配置是关键步骤，这通常涉及到对环境的检查和必要的系统配置调整。

《基于YOLOv8的医院病房夜间跌倒预警系统》（包含源码、可视化界面、完整数据集、部署教程）简单部署即可运行。功能完善、操作简单，适合毕设或课程设计