引言云计算是从分布式计算、网格计算和并行计算等概念发展而来一种新型的计算模式，它是一种基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式。虚拟机资源是云计算环境中的主要资

kettle-linux环境下部署kettle，执行kitchen.sh文件报错后安装 libwebkitgtk，提示没有可用软件包libwebkitgtk，centos7.5亲测可用。

Publish Over SSH插件使用 在使用Publish Over SSH之前，需要制作SSH私钥。机器间做免密登录配置。假设机器A,ip为192.168.AA.AAA,机器B: 192.168.BB.BBB,机器A能够免密登录机器B,机器B能够免密登录机器A,制作方式是： 进入A机器，执行： cd ~ ssh-keygen -t rsa 通过下面的命令，表示可以通过机器192.168.AA.AAA免密登录到机器192.168.BB.BBB ssh-copy-id 192.168.BB.BBB 验证方式是：在A机器上执行ssh 192.168.BB.BBB,然后执行ifconfig

内置部署命令，一键安装即可

jenkins+docker+nodejs自动部署 采用shell自定义脚本，控制集成部署环境更加方便灵活 如果服务器更换，重新部署的工作量会比较小 涉及的docker命令，会有讲解（不知道算不算亮点） 代码通过git管理，放在了码云上（放在github或者其他平台也都可以）

Java项目实战-物资管理系统（附源码，部署说明）.zip

CICD是最近几年比较火的技术，顾名思义就是持续集成（Continuous Integration）和持续部署（Continuous Deployment）简称，指在开发过程中自动执行一系列脚本来减低开发引入 bug 的概率，在新代码从开发到部署的过程中，尽量减少人工的介入。

使用jenkins搭建docker环境实现的devops自动化部署，使用的pipline和shell脚本实现的，要学习的小伙伴可以下载一下。

基于 YOLO（You Only Look Once）算法实现的停车场车牌识别计费系统可以实现自动识别车牌、记录车辆进出时间以及计算停车费用等功能。下面是一个基本的系统架构和功能描述： ### 系统架构： 1. **摄像头部署：** 在停车场入口和出口处安装摄像头，以捕捉车辆进出场景。 2. **YOLO模型部署：** 使用基于 YOLO 的目标检测模型，针对停车场车牌的识别，训练一个车牌检测模型。可以使用预训练的 YOLO 模型，在其基础上进行微调以适应特定的车牌识别任务。 3. **车牌识别算法：** 针对检测到的车牌区域，使用 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）算法对车牌进行识别。常用的 OCR 算法包括基于深度学习的方法（如 CRNN、CTC 等）以及传统的图像处理方法（如基于模板匹配的方法）。 4. **计费系统：** 根据车辆的进出时间和停车时长，计算停车费用。可以根据停车场的具体规则和收费标准来确定计费方式，比如按时计费或按次计费。 5. **数据库存储：** 将识别到的车牌信息以及进出时间等记录保存到数据

yolov8### 内容概要 本文详细介绍了如何使用YOLOv5进行目标检测，包括环境配置、数据准备、模型训练、模型评估、模型优化和模型部署。YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型，以其速度和准确性而闻名。本文旨在帮助初学者快速上手YOLOv5，并在自己的项目中实现目标检测。 ### 适用人群 本文主要面向初学者，尤其是那些对目标检测感兴趣但没有相关经验的读者。通过通俗易懂的语言和详细的步骤，初学者可以轻松理解并实践YOLOv5的使用方法。 ### 使用场景及目标 YOLOv5适用于多种场景，如安全监控、自动驾驶、图像识别等。通过学习如何使用YOLOv5进行目标检测，读者可以为自己的项目或研究添加强大的目标检测功能，提高项目的实用性和准确性。 ### 其他说明 本文假设读者已经具备一定的Python基础和计算机视觉知识。此外，由于YOLOv5是一个不断更新的项目，建议读者关注其官方仓库以获取最新信息和更新。