最近在研究图像处理的过程中，接触到了Mate开源的 Segment Anything模型，花点时间研究了一番，之前也写了一篇部署模型的教程，感兴趣的同学可以查看一下之前的文章Segment Anything模型 人工智能计算机视觉研究分割任何物体模型 (SAM)：Meta AI 推出的一种新型 AI 模型，只需单击即可“剪切”任何图像中的任何物体SAM 是一种可提示的分割系统，具有对不熟悉的物体和

以前我曾疑惑，对于非结构化的内容，如一张图片或一段视频，如何实现搜索呢？图片或视频作为二进制文件，我们如何将其转化为可搜索的数据并存储起来，然后在搜索时将其还原呢？后来我发现，实际上我们可以将非结构化的内容转化为结构化的内容，然后进行存储。这样，我们就可以对其进行搜索了。如何实现这一转化呢？向量化是非结构化内容转化为结构化内容的关键。向量在数学和物理中表示大小和方向。它由一组有序的数值组成，比如。

ThingBoard是一个开源的物联网（IoT）平台，旨在为智能设备、传感器和执行器的远程管理和控制提供一站式解决方案。它提供了一套功能强大的Web界面，允许用户监控和控制其物联网设备，同时支持设备之间的自定义通信和协作。ThingBoard平台具有设备管理、数据可视化、告警系统、规则引擎等功能，可以帮助开发者和企业快速构建和扩展物联网解决方案。它支持多种协议，如MQTT、CoAP、HTTP等，方

前言近期看到rancher又更新了一个大版本，升级到了2.6.x。很期待在被SUSE收购后会放出什么大招。rancher的介绍企业级Kubernetes管理平台Rancher 是供采用容器的团队使用的完整软件堆栈。它解决了管理多个Kubernetes集群的运营和安全挑战，并为DevOps团队提供用于运行容器化工作负载的集成工具。之前用过2.5.x版本。2.6的UI上变化很大。之前的顶部菜单栏，改成

Node-RED是一个开源的物联网平台，它是一个基于流程的编程工具，主要用于为物联网 (IoT)设备创建流程。连接的节点，通常是输入节点、处理节点和输出节点的组合，当它们连接在一起时，构成一个“流” (Flows)本文将介绍如何基于华为云云耀云服务L实例的Portainer来快速部署Node-RED平台。**须知：**在应用镜像启动期间，对云耀云服务器L实例进行重置密码、重启或开关机操作将导致应用

数据准备：收集、清洗和处理数据。模型训练：选择模型并进行训练。模型评估：使用评估指标检查模型的表现。模型保存：将训练好的模型保存到文件中。使用模型：加载模型并对新数据进行预测。数据预测：应用模型于实际数据，获取预测结果。这就是机器学习的整个流程。希望这个详细的介绍能帮助你理解如何从头到尾进行模型训练和应用。如果你有具体的实现问题或需要更多细节，请随时告诉我！下面是一个完整的案例 用于预测管道是否堵

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物联网网关神器 Kong （ 三 ） - 图形化管理界面 Konga前言上文我们我们讲了 Kong 的安装和利用 Kong 的 HTTP/REST API 来进行配置。但总是使用 CURL 命令去调用 HTTP 接口来进行配置却又太过复杂。读到这，不知道你是否和我有一样的想法：可以开发一个图形化管理界面，通过调用接口来实现简便操作的功能。Konga 就帮我们来实现了这个功能，通过搭建 Konga

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