插件设置等) 项目,视图等的质量快照 服务器上安装了多个SonarQube插件,可能包括语言,SCM,集成,身份验证和治理插件 在构建/持续集成服务器上运行一个或多个SonarScanner来分析项目 部署 sonar最小部署需要一台机器,配置在2c4G,或者内存最低不能低于2G,详情可参考官方文档 环境准备 修改内核参数 增加文件最大打开句柄数 创建普通用户 安装数据库 准备jdk环境 修改内核参数 sysctl systemctl enable postgresql-11 systemctl start postgresql-11 centos7下载地址:centos7 其他系统仓库源下载地址:其他 修改postgres socket connections only local all all trust # IPv4 psql -U postgres CREATE USER sonar WITH PASSWORD 'sonar123'; CREATE DATABASE sonar WITH OWNER sonar
推荐使用标签17.6.0.023-orioledb进行部署,更多版本信息可参考Postgres镜像标签列表(轩辕)。 /supabase/postgres及对应标签信息。 容器部署基础部署命令使用以下命令启动SupabasePostgres容器,包含基础的端口映射、数据持久化及环境变量配置:展开代码语言:BashAI代码解释dockerrun-d\--namepostgres-container :17.6.0.023-orioledb功能测试容器状态检查部署完成后,首先检查容器运行状态:展开代码语言:BashAI代码解释dockerps--filter"name=postgres-container 通过--memory和--cpus参数限制容器资源使用,避免资源耗尽,如:展开代码语言:BashAI代码解释dockerrun-d\--namepostgres-container\--memory=4g
Hadoop集群部署教程-P4 Hadoop集群部署教程(续) 第十三章:Hadoop生态系统组件集成 13.1 Hive数据仓库集成 安装配置步骤: # 下载解压 tar -xzvf apache-hive
GTM ProxyGTM需要与所有的Coordinators通信,为了降低压力,可以在每个Coordinator机器上部署一个GTM Proxy。 为节省机器,通常此服务和数据节点部署在一起。 Data Node数据节点是数据实际存储的地方。数据的分布可以由DBA来配置。为了提高可用性,可以配置数据节点的热备以便进行故障转移准备。 coord1 Starting coordinator master coord2 2018-11-22 09:24:59.252 CST [13950] LOG: listening on IPv4 output will appear in directory "pg_log". 2018-11-22 09:24:59.060 CST [13633] LOG: listening on IPv4 stdout: scp postgres@pg06:/tmp/pg01_STDOUT_4264_4 /tmp/STDOUT_4264_5 > /dev/null 2>&1 Actual Command
MPP结构: 129 GTM节点, 130 coordinator、gtm_proxy、datanode(1、2、3)节点,131 coordinator、gtm_proxy、datanode(4、 130 coord1, gtmproxy1 and 3 datanodes, 131 coord2, gtmproxy2, 3 datanodes #user and path pgxcOwner=postgres coordSpecificExtraPgHba=(none none) #datanode datanodeNames=(datanode1 datanode2 datanode3 datanode4 datanodeMasterDir/datanode1 $datanodeMasterDir/datanode2 $datanodeMasterDir/datanode3 $datanodeMasterDir/datanode4 none none none) datanodeSpecificExtraPgHba=(none none none none none none) 运行: pgxc_ctl -c /home/postgres
在前几篇教程中,我们介绍了 sklearn的基础、高级功能,异常检测与降维,以及时间序列分析与自然语言处理。这篇教程将进一步探讨模型部署与优化的技术和方法。 模型部署模型部署是将机器学习模型集成到生产环境中,使其能够处理实时数据和提供预测结果的过程。sklearn 模型可以通过多种方式进行部署,如使用 Flask 构建 API 或者在云平台上部署。 Content-Type: application/json" -d '{"features": [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]}' http://127.0.0.1:5000/predict总结通过本篇深度教程 ,我们学习了如何在 sklearn 中进行模型部署与优化。 模型部署可以使用 Flask 构建 API,或在云平台上部署。模型优化包括超参数调优和特征选择。希望这些技术和方法能帮助你在实际项目中提高模型的可用性和性能。
Postgre2015大象会,大家都很关注PostgreSQL的集群,目前,开发人员已经转向Postgres-X2,近期根据自己和同事部署xl的过程部署了一下Postgres-X2。 本次部署试验是利用pgxc_ctl部署的,更加灵活的部署集群。 1、整体概括: 一共四个节点,一个gtm,一个coordinator,两个datanode。 a. 3、部署节点 a.配置pgxc_ctl.conf --在/home/postgres/pgxc_ctl下 --conf内容 cat pgxc_ctl.conf #user and path pgxcOwner CREATE NODE datanode2 WITH (TYPE='datanode', HOST='192.168.238.132', PORT=15432); CREATE NODE Done. 4、 相较于手动部署,利用pgxc_ctl部署效率以及正确率是非常高的,欢迎大家尝试。
前面一节主要从宏观上了解 Postgres 表数据文件的组织方式,接下来我们深入到一个表文件的 page 内部,查看 page 的具体结构表示。 may be thought of as the unit of i/o -- a postgres buffer * contains exactly one disk block). postgres=# postgres=# postgres=# create extension pageinspect; CREATE EXTENSION postgres=# create table -+---------+----------- 1/8CA839B0 | 0 | 0 | 824 | 1792 | 8192 | 8192 | 4 这种数据组织的方式,其实可以非常高效的读取、插入、删除表中的一行数据,因此 Postgres 的 Heap 表结构其实适用于 OLTP 的场景。
▌引言 Gemma 4就是谷歌出的一整套开源AI模型,不是单个工具,有4种规格(小的能跑手机,大的能跑电脑)。普通人最直观的好处:离线就能用、不花用钱、数据不泄露。 为啥多人用? 一是开源免费还能商用,随便改、随便用,不用怕收费或侵权;二是小模型也功能也挺好用,比如手机版E2B/E4B,占内存少,离线也能看图、听录音、写东西;三是功能实用不玩花的,很多人直接拿它做单功能工具,不搞复杂的 ▌安装部署教程 本次使用的是PocketPal AI工具,它是一款开源的github工具,支持安卓和ios手机安装。 Gemma4的模型如以下 但PocketPal AI只支持以下模型。 可以根据自己的手机实际情况选择对应的模型。 例如蒸馏后的 Gemma 4 其实只有 6GB 的空间,和游戏比起来还是很小的。
详细安装过程,请参阅:云原生 PostgreSQL - CrunchyData PGO:5分钟快速上手 在本教程中,我们将基于 kustomize/postgres 中提供的示例进行构建。 您还可以选择带上您自己的 CA,这将在本教程后面的“自定义集群”部分中进行描述。 连接应用程序 对于本教程,我们将连接 Keycloak,一个开源身份管理应用程序。Keycloak 可以部署在 Kubernetes 上,并由 Postgres 数据库提供支持。 虽然我们在 Postgres Operator 示例存储库中提供了一个部署 Keycloak 和 PostgresCluster 的示例,但下面的清单使用我们已经运行的 hippo 集群来部署它: Keycloak 使用这种方法,您可以将应用程序直接绑定到连接到 Postgres 的 GitOps 管道,而无需事先了解 PGO 将如何部署 Postgres:您的应用程序需要的所有信息都会传播到 Secret!
Datawhale成员万字测评(二) 教程介绍 秉承开源贡献的宗旨,Datawhale团队成员在模型发布 12 小时 之内,为 编写了GLM-4整套教学流程,包括: 模型 api 部署; Langchain 接入; WebDemo 部署; vLLM 部署; LoRA 高效指令微调。 项目地址: https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master/GLM-4 目前项目已被智谱官方推荐学习: 这里我们抽取一部分内容供大家了解本次教程 项目介绍 《开源大模型食用指南》是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程,针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导,简化开源大模型的部署 除 GLM4 外,项目已支持 LLama3, InternLM, Qwen1.5 等 20 项开源模型全流程教程,并且,本项目代码全部开源!!
\color{red}{前言:本教程配套博主发布的所有} T系列项目。 提示:密码请不要包含单引号等特殊字符,否则 yml 文件的密码字段需要转义字符,从而出现不必要的 bug,加大部署难度。 然后我们点击下一步,如下图所示。 然后我们点击下一步,如下图所示。 官网下载可能比较缓慢,同学们也可以到我启动教程第一节的评论区下载。 下载完成后,如下图所示。 提示:数据库名称就是项目编号,比如您部署的是 T166 项目,数据库名称就是 t166。 最终的导入结果,如下图所示。 项目数据库的成功导入,为项目后端的启动铺下基础。
节点规划 Cloudera Manager Server 节点提供 WebUI 操作界面,管理 Cloudera Manager Agent 节点,在运行 Agent 的机器上部署大数据相关组件。 IP 地址 主机名 角色 硬件配置 操作系统 192.168.1.215 cm-server Server,Agent 4C8G Centos7 192.168.1.216 cm-agent-1 Agent 4C8G Centos7 192.168.1.217 cm-agent-2 Agent 4C8G Centos7 192.168.1.14 cm-mysql 数据库 4C8G Centos7 安装包下载 百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1dVk2j_UBtorQ4vyBda8nrA 密码: 1bsr ? 集群开始安装部署,启动服务。 ? 完成安装。 ? CDH 集群安装检查 登陆 Clouder Manager 管理界面,可以检查集群各组件运行情况。 ?
在Tomcat服务器上,部署Web应用有多种方法: 静态部署,在启动Tomcat之前安装Web 应用 动态部署,使用Tomcat的Manager应用直接操纵已经部署好的Web应用(依赖于auto-deplyment 4. 在启动Tomcat时部署 将Web应用静态的部署到Tomcat中,再启动Tomcat,这种情况下应用部署的位置有appBase目录决定,每台主机都指定了一个这样的位置。 Tomcat启动时部署,步骤如下: 部署上下文描述文件 部署没有被任何上下文描述文件引用过的展开的Web应用。 7.使用客户端部署器进行部署 客户端部署器(TCD)的行为包括: 验证并编译web应用 将资源压缩成war文件 将web应用部署到用于生产或开发环境的Tomcat服务器上 TCD需要用到Ant,包含了一个 默认为myapp path:应用已部署的上下文路径,默认为/myapp url:tomcat中管理器应用的绝对地址,用于部署和结束部署应用。
Quote 参考文章: Nacos官方文档: Kubernetes Nacos 本项目包含一个可构建的Nacos Docker Image,旨在利用StatefulSets在Kubernetes上部署Nacos OpenShift 4 部署方式 数据库 根据官方的mysql-nfs.yaml进行调整后使用, 调整后如下: mysql-nfs.yaml kind: DeploymentConfig apiVersion 机器配置 内网IP 主机名 配置 172.17.79.3 k8s-master CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) Single-core processor Mem 4G Cloud disk 40G 172.17.79.4 node01 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) Single-core processor Mem 4G Cloud disk 40G 172.17.79.5 node02 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) Single-core processor Mem 4G Cloud
前言 新的系列文章: 《开发者openshift4使用入门教程》 我所在的公司目前使用的K8S是RedHat的OpenShift 4, 虽然有官方文档, 并且有专门的 Develop 章节, 但是实际使用发现 希望对在使用OpenShift 4的开发者会有所帮助. ❤️❤️❤️ 一 概述 一句话总结本文内容: 如何将NGINX部署到OpenShift 4, 可以有以下2种方式 直接将本地的NGINX文件夹(包括 : 静态文件和nginx配置)部署到OpenShift 4 从Git仓库拉取并部署到OpenShift 4 二 准备工作 要部署到OpenShift 4, 你需要有: OpenShift 4 的租户(Project 部署成功的日志如下: replication controller "nginx-x" successfully rolled out 创建域名: 要从浏览器通过网页访问部署的NGINX, 必须将刚部署的应用创建域名后暴露 (expose)到OpenShift 4 集群外部(公司内网或互联网).
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WebRTC 教程(1) WebRTC 教程(2) WebRTC 教程 (3) 目录 WebRTC 聊天室:设计 WebRTC 聊天室:信令服务器 WebRTC 聊天室:客户端部署 WebRTC 聊天室 对于客户端,当然应该部署在浏览器上,就选用 HTML 和 CSS 作为前端开发工具,如果想要更进一步的 UI 框架就可以选择 BootStrap,前端逻辑就可以使用 JavaScript。 WebRTC 聊天室:客户端部署 讲者首先展示了这个客户端 demo,在两个页面中可以各使用一个用户名登录,之后可以选择用户并向其发送通话请求,另一方可以选择收到或拒绝,在通话时,可以点击右上角 leave http://mpvideo.qpic.cn/0bc3viaaqaaa24aix737ybrfbkwdbcvaacaa.f10002.mp4?
本教程是比较全面的、较新的Junit 4 实用教程,译自:http://www.javatutorials.co.in/junit-4/,希望对大家有所帮助! 以下是本教程的内容设置,读者可以点击以下标题进行阅读: Junit测试框架介绍 Junit 测试框架是最流行的Java单元测试框架。Junit被用来开发Java类的单元测试。 Junit Eclipse教程 介绍eclipse IDE 中junit的相关特性及其使用方法。在eclipse IDE中书写和运行单元测试代码的样例。 Junit 4注解 Junit4 注解提供了书写单元测试的基本功能。 Junit 4参数化测试 参数化测试允许使用不同范围的参数测试Java类中的方法。 Junit 4测试套件(Test Suite) 使用测试套件类来同时运行各种测试类。
安装prometheus的详细过程看:prometheus部署教程(一)-腾讯云开发者社区-腾讯云1、部署mysql-exporter(1)操作准备安装MySQL:参考连接:Mysql 安装教程-腾讯云开发者社区 exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz[root @mysq101 ~] mv mysqld exporter-0.14.0.linux-amd64 mysql exporter(4) 5s static_configs: -targets:['IP:9104'] #mysql服务器的ip加端口 systemctl restart prometheus(7)登录页面查看2、部署 redis_exporter(1)部署前准备安装redis集群,参考连接redis(Cluster)集群-腾讯云开发者社区-腾讯云(2)在客户端主机创建app日录,并上传gz又件cd /apptar - [root@localhost ~]# systemctl status grafana-server(3) 登录grafana页面(4)添加prometheus数据源(4)查看数据显示的效果同时node_exporter