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基于LSTM的Prometheus数据预测平台:从理论到实践

这是一个基于LSTM深度学习模型的时间序列预测平台,能够从Prometheus监控数据中学习模式,预测未来的资源使用趋势。其实就是某个服务组件调优的过程,只是相对来说更加专业一些,涉及到更多的数学知识,不过在大模型的加持下,问题也不是很大。比如用最近12小时的数据预测未来6小时是否会写满或超过阈值,但当用户进行瞬时快写和快删操作时,预测就完全失效了,最终导致存储写满,训练任务无法提交。在云原生和微

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#lstm#prometheus#运维开发
小型网络中心服务器配置(四)WWW服务器的安装与配置

小型网络中心服务器配置(四)WWW服务器的安装与配置为做好模拟总公司及分公司网站的建设,网络中心经过研究,拟建立一台www服务器,存放公司总站网站、各分公司网站,维护和更新则由各自分公司自己进行,具体描述如下:公司的主网站为www. wmmtest. edu. en, IP地址为192. 168. 217.157,对外访问端口为80。各分公司网站分别为hb. wmmtest. edu. c...

#服务器
深入剖析 CMake 编译错误:链接数学库失败的多维度分析与解决

即使数学库文件存在,如果当前用户无访问权限,链接器仍会报错。若编译成功,表明问题出在 CMake 配置;若失败,则需要进一步检查工具链完整性。为确认问题仅限于 CMake 配置,可通过手动编译验证链接器状态。此命令将输出完整的变量展开信息,有助于定位错误的发生点。用户可读写,而普通用户无法访问。若指定路径后编译成功,说明默认搜索路径配置存在问题。是数学库的符号链接文件,其真实动态库文件通常是。链接

#python#c++#c语言
基于IntelCAS加速的Glusterfs常见运维

Intel CAS全称是Intel cache acceleration software,这里是官方网站:http://www.intel.com/support/go/cas一、IntelCAS的使用这里是IntelCAS 的帮助文档。在搭配Intel自己的闪存产品时,这个软件没有cache的容量限制。如果使用其他品牌的闪存产品,则每个cache最大只能200GB。介绍下一个配置...

用 PyTorch 打造 AIOps 小体系:日志异常、指标预测与训练失败根因分析

Dockerfile 模板(各 demo 通用):三个 Job 分别构建并推送三张镜像(见仓库README.md示例)Ansible:Docker 方式:拉取镜像,启动三容器,分别映射。systemd + venv 方式:无 Docker 内网环境的替代方案。K8s:提供 Deployment + Service 样例,直接上线到集群。详细文件与脚本在仓库README.md的“CI/CD + An

#pytorch#人工智能#python
Linux下的分布式迁移工具dsync使用

dsync 是一个在 Linux 系统上用于迁移文件和目录的工具。它可以在不同的存储设备之间进行数据同步和迁移操作。dsync 是 rsync 工具的一个衍生版本,专注于在本地文件系统之间进行数据迁移。请注意,dsync 工具需要在 Linux 系统上安装,并且可能在不同的发行版中具有不同的安装方式。可以通过在终端中运行 man dsync 命令来获取关于 dsync 的详细帮助文档。指定目标文件

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#linux#分布式
Anaconda与conda、pip与conda的区别

Python的崛起:随着Python在数据科学、机器学习、人工智能等领域的广泛应用,Python的包管理工具和环境管理工具也得到了大量开发者的关注。Anaconda、Conda和Pip作为其中的关键工具,各自有其独特的功能和适用场景。工具的重要性:选择合适的工具可以极大地提高开发效率,尤其是在多环境管理、依赖冲突解决等方面,理解这些工具的差异至关重要。定义:Anaconda是一个Python和R的

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#conda#pip
处理 NPU 张量构造的警告与错误的指南

在使用 PyTorch 进行深度学习开发时,时刻关注框架的更新,并根据最新推荐的 API 调整代码,能够避免很多潜在问题。对于 NPU 等硬件加速设备,确保设备配置正确并适配最新的 PyTorch API 是保证训练任务顺利进行的关键。分布式训练的复杂性较高,但通过合理的配置、有效的调试和详细的日志记录,可以逐步排除问题,确保模型训练的稳定性和高效性。

#python#深度学习
解决 PyTorch 中的 AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘reshape‘ 错误

这种错误通常出现在反向传播(backward)过程中,特别是在梯度计算时,表示某个中间变量的值为 None,而我们试图对其执行 reshape 操作。函数是 PyTorch 中的反向传播函数,负责计算损失函数相对于所有可训练参数的梯度。检查您的损失函数,确保它是一个标量。损失函数是计算梯度的基础,首先确保损失函数的计算是正确的,且返回一个有效的标量值。反向传播会从损失函数开始,逐步传播到每一层的参

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#pytorch#人工智能#python
WARN hdfs.DFSUtil: Namenode for null remains unresolved for ID null异常会导致secondarynamenode守护进程无法开启

搭建hadoop并启动时 出现如下报错19/06/02 07:17:33 WARN hdfs.DFSUtil: Namenode for null remains unresolved for ID null.Check your hdfs-site.xml file to ensure namenodes are configured properly.警告异常时请查看core-sit...

#hadoop
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