docker

本教程详细阐述了如何使用Python 3和mysql.connector库成功连接到老旧的MySQL 5.1数据库。文章重点介绍了解决旧版认证协议和字符集兼容性问题的关键配置，特别是use_pure=True和charset=’utf8’的重要性，并提供了可运行的代码示例。同…

边缘计算处理python数据的核心在于选择轻量级框架和优化代码。1.选择合适框架：micropython适用于资源受限设备；k3s适合容器化应用的小型服务器；edgex foundry用于多传感器数据处理。2.优化python代码：使用numpy/pandas进行数据处理；cython/numba提…

python自动化部署的关键技术栈包括1.构建工具如setuptools、poetry；2.配置管理工具如ansible、saltstack；3.容器化工具如docker；4.ci/cd工具如jenkins、gitlab ci；5.脚本语言python用于编写部署脚本；6.云平台如aws、azure…

kubeflow能帮你搭建云原生的异常检测平台，它提供了一套完整的工具链，涵盖数据预处理、模型训练、评估、服务等环节。1. 数据准备与预处理：通过kubeflow pipelines将数据清洗、特征工程封装成组件，并使用apache beam处理大规模数据；2. 模型训练：利用kubeflow tr…

本文详细阐述了如何利用 Docker Swarm 的服务更新机制，在不同主机上的多个 Docker 容器中分发并执行包含 MPI 命令的 Python 脚本。该方法通过将命令作为服务更新的参数，使每个容器独立执行其内部的 MPI 任务，而非构建一个跨容器的单一分布式 MPI 作业。文章涵盖了环境准备…

pcb焊接缺陷图像采集与预处理的关键挑战包括照明的均匀性与稳定性、pcb板的定位与对齐、焊点本身的多样性与复杂性、以及环境因素干扰。1. 照明问题会导致焊点亮度和颜色不一致，需采用漫反射或环形光源解决；2. pcb板位置变化要求使用图像配准算法确保检测一致性；3. 焊点外观差异需通过预处理消除非缺陷…

数据预处理在异常检测中扮演提升数据质量、统一数据尺度、提取有效信息和适配模型输入四大核心角色。1. 提升数据质量：处理缺失值、异常值和噪声，避免模型学习错误模式；2. 统一数据尺度：通过标准化或归一化消除特征量纲差异，确保模型公平对待所有特征；3. 提取有效信息：进行特征工程，如创建滞后特征、滚动统…

智慧城市异常监测系统构建需解决数据异构性、实时性及概念漂移等挑战；1）采用kafka实现高吞吐量的数据摄取，利用python的kafka-python库对接流式数据；2）使用pandas进行高效数据清洗与缺失值处理，并结合numpy和pandas提取时间序列特征；3）选用isolation fore…

当Python Lambda函数需要包含numpy、opencv-python等大型依赖库时，常常会超出AWS Lambda的250MB部署包大小限制。传统的S3上传或Lambda Layer方法对此类超大依赖往往无效。本文将详细介绍如何利用AWS Lambda对容器镜像的支持，将部署包大小限制提升…

当Python Lambda函数因numpy、opencv等大型库超出250MB部署限制时，传统的ZIP包或Lambda层不再适用。本文详细介绍了如何利用AWS Lambda容器镜像来解决此问题，通过创建Dockerfile、构建Docker镜像并将其部署到ECR，最终在Lambda函数中使用，从而…