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本文来源公众号，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。小目标一直是目标检测的一个痛点，本文为大家介绍一种小目标检测方法ESOD，它是一个通用框架，可以应用于基于CNN和ViT的检测器来节约计算和GPU内存成本。实验证明在VisDrone、UAVDT和小型行人数据集上，作者的方法一致性地大幅度超越现有技术水平。论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.16424代码链接：https
摘要： Prometheus+Node Exporter+cpolar组合为跨主机Linux监控提供高效解决方案。Node Exporter轻量采集服务器指标，Prometheus集中监控并告警，cpolar内网穿透实现公网访问，无需公网IP。适用于中小企业集中监控、个人开发者远程调试等场景，低成本、易操作，支持固定地址与安全访问，打破内网限制，实现随时随地监控。（150字） 关键词： Prome
安装dokcerDocker 是一个开源的商业产品，有两个版本：社区版（Community Edition，缩写为 CE）和企业版（Enterprise Edition，缩写为 EE）。企业版包含了一些收费服务，个人开发者一般用不到。下面安装的是社区版1、Docker 要求 CentOS 系统的内核版本高于 3.10通过 uname -r 命令查看你当前的内核版本uname -r2、使用 root
本文介绍如何通过Prometheus+Alertmanager+cpolar搭建智能监控告警系统，解决运维人员被无效告警频繁打扰以及监控系统无法远程访问的痛点。Prometheus提供精准的服务器监控指标采集，Alertmanager实现告警智能分类和通知管理，cpolar则通过内网穿透技术实现监控系统的公网访问。这套组合方案支持Ubuntu等Linux系统，具备告警抑制、多渠道通知等功能，适用于
2026年AI训练将趋向低成本化，DeepSeek平台通过复刻V4训练管线实现高效微调。当前训练大型模型面临计算资源、能源消耗和数据成本等挑战。DeepSeek采用分布式训练优化、混合精度计算和智能数据采样等关键技术，结合模型剪枝、量化和知识蒸馏，使训练成本降低40%。实战案例显示，在消费级GPU上微调医疗文本分类模型仅需1美元成本，准确率提升7%。展望2026年，自适应算法和联邦学习等创新有望进
本文记录了生产环境监控告警系统的逆向梳理过程，同时添加了云之家机器人的告警方式
Flutter跨平台开发：组件生成与多端适配策略 本文深入探讨Flutter跨平台开发的两大核心技术：组件代码生成引擎和多端逻辑适配策略。首先分析了组件生成的标准化、参数化、模板化与自动化方法，包括基于模板引擎、代码生成库和设计工具集成的实现方案。其次系统梳理了多端适配策略，涵盖Platform检测、平台特定Widget、依赖注入、平台通道等技术方案，并针对Web和桌面端提出了特殊优化建议。
摘要：本文探讨如何结合Notion和DeepSeek构建智能化个人工作系统，解决信息碎片化、任务过载等痛点。Notion提供可视化工作看板，通过多视图展示任务状态；DeepSeek则实现智能任务拆解、内容生成和数据分析。两者结合可自动化重复操作、优化决策并沉淀知识，显著提升工作效率。文章详细介绍了从搭建基础任务数据库到创建智能规则引擎的全过程，帮助读者打造高效的数字指挥中心。（149字）
Prometheus监控ElasticSearch以及通过Grafana展示
模版内容告警环境：{{$v.labels.env}}告警对象：{{$v.labels.object}}告警级别：{{$v.labels.severity}}告警状态：{{$v.status}} （✅ (￣▽￣)ノ 当前告警已恢复！！！开始时间：{{GetCSTtime $v.startsAt}}结束时间：{{GetCSTtime $v.endsAt }}告警环境：{{$v.labels.env}}
在。
Grafana 配置grafana:admin:# --- Grafana 邮件配置 ---smtp:#password: xxxxxxxxxxxxxxxx # 用刚才生成的App Passwordserver:envFromSecret: "grafana-secrets" # ⚠️ 这里必须是字符串，不是列表storageClassName: alicloud-disk-essd # 使用阿里
摘要：Tamper脚本作为SQLMap的请求变形器，通过编码层（如Base64混淆）、语法层（如注释替换空格）和协议层（如HTTP头注入）实现WAF绕过。编写时需定义优先级、依赖项及核心篡改函数，并组合使用多脚本增强效果。高级策略包括动态负载生成、协议级伪造和AI辅助绕过。测试应在授权环境下进行，使用OWASP靶场验证，并遵守合规要求。Tamper脚本需持续更新以应对WAF演进，是攻防演练中的重要
DeepSeek的本地化部署为智慧消防提供了强大的AI大脑，而消防知识图谱则构建了结构化的领域知识体系。二者的深度融合，能够实现对消防风险的深度洞察、对应急事件的智能辅助以及对管理流程的全面优化。尽管在实施过程中面临数据、技术、安全等方面的挑战，但其在提升消防安全水平、保障人民生命财产安全方面的巨大潜力毋庸置疑。
【代码】shell(一)：部署deepseek api。
接口尾缀主要用途模型类型当前状态聊天、问答、多轮对话对话模型✅ 主流标准将文本转换为向量 (用于搜索、推荐等)Embedding 模型✅标准。
中红外宽带消色差偏振复用 超透镜 超表面模型 fdtd仿真复现论文：2021 Science Advanced：Mid-infrared polarization-controlled broadband achromatic metadevice论文介绍：利用各向异性的传输相位和色散补偿，通过粒子群优化算法，实现中红外宽带消色差偏振复用超透镜模型设计。入射光为x偏振和y偏振光，x偏振光和y偏振光
Grafana 是一款开源的可视化监控平台，支持对接 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等多种时序数据库，通过灵活的仪表盘配置、丰富的图表类型和告警功能，帮助用户实现数据可视化、监控分析和故障排查。本文将从核心原理、环境安装、实战配置（含 Prometheus 对接）、报表导出（grafana-reporter）等维度，系统梳理 Grafana 的使用指南，附带代
有时项目中会使用gunicore部署多进程，Gunicorn启动项目之后一定会有一个主进程Master和一个或多个工作进程，在这种多进程应用中，需要使用multiprocess模块中的 GunicornPrometheusMetrics。Flask 是一个用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架，当开发好的应用程序上线后我们需要对服务的基本情况做监控，比如服务的QPS、每个接口的laten
Prometheus 使用awaragi / prometheus-mssql-exporter 监控 sql server。
创建文件，启用持久化存储并指定spec:resources:requests:storage:spec:resources:requests:grafana:size: 8Gi。
监控的本质是“观测”，而运维的本质是“决策”。目前，这两者之间存在着巨大的“认知断层”。通过 MCP 协议对接 Prometheus，我们实际上是为 AI 开启了**“系统层面的感知能力”**。它不再是只能写写代码、回复邮件的文秘，而是成为了一个能够 24/7 守护系统稳定性、能够从冰冷的数字中读出业务逻辑、能够精准定位系统瓶颈的资深 SRE 专家。在这种架构下，人类运维工程师将从繁琐的“看图说话
摘要：本文提出性能测试左移实施框架，通过四阶段路线图将性能验证前置到开发全流程。战略准备阶段（0-1月）建立基准指标和工具链；实施阶段（2-4月）在架构设计、编码和构建环节嵌入性能检测；效能提升阶段（5-6月）建立监控看板和技术债管理；持续优化阶段引入混沌工程和AI预测。关键是将性能要求内建到需求设计环节，最终实现需求阶段缺陷捕捉率≥60%，修复周期≤1.5天。该方案可有效降低后期修复成本，构建高
摘要： 2026年Web应用渲染性能测试聚焦AI与云平台融合，通过容器化环境（如Playwright+VisionAI、BrowserStack）实现跨终端自动化测试。核心指标包括LCP、CLS等WebVitals，结合像素对比与动态交互模拟精准定位问题。优化策略涵盖脚本效率提升（CSS选择器优先）及实战案例（如金融App表单错位修复）。未来趋势倾向AI生成测试用例与元宇宙场景扩展，建议开发阶段集
摘要：本文探讨了如何结合Prometheus监控系统与DeepSeek AI大模型实现自动化运维。通过DeepSeek的自然语言处理和代码生成能力，可以自动生成Prometheus告警规则(YAML格式)和巡检脚本(Shell/Python)，大幅提升配置效率和准确性。文章详细演示了从环境搭建、告警规则生成到巡检脚本开发的完整流程，包括Linux主机监控、K8s集群监控等实战案例。
在向量数据库应用中，相似度阈值用于控制检索结果的精度：只返回相似度分数高于指定值的项目，避免不相关结果。Chroma 是一个开源的本地向量数据库，支持高效相似度检索。本实践指南将逐步介绍如何在 Chroma 本地版中配置相似度阈值，包括环境设置、代码实现和注意事项。所有步骤基于真实可靠的操作，使用 Python 示例。通过本实践，您可以高效配置 Chroma 的相似度阈值，提升检索质量。实际应用中
GM DC Monitor v2.0监控预警平台，是把11个实施项目中的“通用功能”拿出来，同时把各个客户具备特色的功能进行了移植，然后本着“简单、易用、好用”的设计思路，整合出来的一体化监控平台。平台具备门户、基础监测、告警中心、拓扑中心、基线检测、巡检模块、知识库、可视中心、拨测中心、统计分析、工单系统、CMDB配置管理模块等。我们实施的项目均属于定制化开发项目，在我们的平台基础上，根据客户的
Node-exporter部署。alertmanager部署。启动vmstorage。启动vminsert。启动vmselect。
可观测性是指通过Log（日志）、Trace（追踪）、Metrics（指标）三大支柱，实现对系统从宏观到微观的全面监控与分析。Log记录离散事件，提供具体行为细节；Trace追踪分布式系统中的请求链路，提供上下文信息；Metrics则通过时间序列数据展示系统性能趋势。三者相互转化，形成完整的可观测性生态。随着现代系统复杂度的提升，尤其是微服务和云原生架构的普及，可观测性成为故障定位和根因分析的关键工
通过Prometheusmetadata:name: mainspec:storage:spec:resources:requests:指定关联的ServiceMonitor标签，实现监控目标的动态发现。持久化存储通过定义，Operator自动创建PVC并挂载至StatefulSet。Prometheus Operator通过将监控配置“Kubernetes化”，不仅简化了复杂监控栈的管理，还充分
这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击文章最下方
现象：微服务调用链路不完整，部分节点未被追踪。解决方案：检查Agent配置的service-name与微服务名称一致；确保跨服务调用使用的客户端（RestTemplate、Feign）被SkyWalking Agent拦截（需适配对应版本）；排查是否存在异步方法未手动标记@Trace注解的情况。
本文详细介绍了如何部署和监控deepseekr1模型。首先，通过下载模型、安装vllm并使用vllm部署deepseekr1，完成模型的安装和启动。接着，通过Prometheus进行监控配置，并利用Grafana进行可视化展示。此外，还设置了Prometheus的告警规则，包括文件描述符告警和GPU缓存压力告警，以确保系统稳定运行。最后，通过alertmanager和PrometheusAlert
本文围绕 Apache IoTDB 监控体系的搭建与应用展开，详细梳理了 IoTDB 不同类型监控指标与 Prometheus 的映射规则，包括 Counter、Gauge、Histogram 等指标的命名格式与标签配置方法；同时介绍了通过修改 iotdb-system.properties 配置文件开启 Prometheus 指标暴露的实操步骤，以及 Prometheus 采集、Grafana
本文第一部分介绍了在openEuler 22.02系统上搭建Prometheus+node_exporter+Grafana监控系统的完整流程。通过配置Prometheus采集服务器指标数据，结合node_exporter收集主机资源信息，并利用Grafana进行可视化展示。文章详细记录了软件安装、端口配置、服务启动等步骤，包括解决yum源依赖问题的方案。第二部分介绍钉钉机器人告警联动promet
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九章云极普惠算力
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