什么是 PostgreSQL HA? 此 PostgreSQL 集群解决方案包括 PostgreSQL 复制管理器(replication manager),这是一种用于管理 PostgreSQL 集群上的复制(replication)和故障转移(failover)的开源工具. 获取此镜像 获取 Bitnami PostgreSQL HA Docker 镜像的推荐方法是从 Docker Hub Registry 中提取预构建的镜像. $ docker pull bitnami/postgresq

目录 目录 1.GitLab11.3.9的安装 2.域名在阿里云托管,申请免费的1年证书 3.Gitlab 的 https 配置 4.Nginx 配置 https,反向代理指向 Gitlab 配置 目录 1.GitLab11.3.9的安装   首先确保机器已经安装好Docker,执行以下命令安装GitLab11.3.9: # Pull image > git clone https://github.com/idoall/docker.git > cd gitlab-ce/11.3.9-ce.

目录 目录 1.介绍 1.1.什么是 Crucible? 2.Crucible 的官网在哪里? 3.如何下载安装? 4.对 Crucible 进行配置 4.1.破解 Crucible 第一步 4.2.破解 Crucible 第二步,获取授权许可 4.2.连接到JIRA Connect to JIRA 4.3.设置默认管理员帐号 Set administrator password 4.7.完成安装 Start working with Crucible 4.8.查看破解后的授权信息 4.9.设置

目录 目录 1.介绍 1.1.什么是Crowd? 2.Crowd 的官网在哪里? 3.如何下载安装? 4.对 Crowd 进行配置 4.1.破解 Crowd 第一步 4.2.破解 Crowd 第二步,获取授权许可 4.2.Crowd 的安装 Crowd installation 4.3.数据库配置 Database configuration 4.4.Crowd 选项 Options 4.5.内部目录设置 Internal directory 4.6.设置默认管理员帐号 Default admi

目录 目录 1.介绍 1.1.什么是 Bamboo? 2.Bamboo 的官网在哪里? 3.如何下载安装? 4.对 Bamboo 进行配置 4.1.获取授权许可 4.2.一般配置 4.3.数据库配置 4.4.设置管理员帐号和密码 4.5.查看破解信息 5.设置 Bamboo 使用 Crowd 认证 5.1.在 Crowd 中添加 Bamboo 需要用到的用户组 5.2.在 Crowd 中添加 Bamboo 应用程序 5.3.在 Bamboo 中设置 Crowd 的用户目录 5.4.启用 Bamb

目录 目录 1.介绍 1.1.什么是 JIRA Core? 1.2.什么是 JIRA SoftWare 2.JIRA 的官网在哪里? 3.如何下载安装? 4.对 JIRA 进行配置 4.1.JIRA 安装程序 4.2.数据库设置 4.3.设置应用程序的属性 4.4.许可授权码 4.5.设置管理员帐户 4.6.设置电子邮件通知 4.6.完成设置 4.7.对 JIRA 进行破解 5.FAQ 5.1. JIRA 配置QQ企业邮件服务器 5.2.Jira Core/SoftWare如何做持久化 目录 1

目录 目录 1.介绍 1.1.什么是Confluence? 2.Confluence的官网在哪里? 3.如何下载安装? 4.对 Confluence 进行配置 4.1.设置 Confluence 4.2.获取应用 4.3.授权码 4.4.设置数据库 4.5.加载选项 4.6.配置 Confluence 用户组和用户 4.7.完成设置 5.对 Confluence 进行破解 6.FAQ 6.1.Confluence配置QQ企业邮件服务器 6.2.Confluence如何做持久化    目录 1.介

Docker-compose介绍 前几篇文章和小伙伴们,分享了使用Dockerfile来构建镜像,使用docker run等命令来手动启动镜像.docker stop停止镜像.docker kill杀死镜像进程.这种情况只适用于镜像服务不多的情况.然而,现实情况是我们可能同时启停操作成百上千的服务,而且还要在启动之前分析各个服务之间的前后依赖关系,如果此时还是使用手动的方式来操作显然是不现实的.于是docker-compose应运而生.接下来我们就来看看docker-compose. 什么是do

#docker-compose build --no-cache //重新创建容器,不管有没有 #docker-compose up #docker-compose up -d //后台启动并运行容器,如果没有会先执行build,如果有只启动#docker-compose build --no-cache && docker-compose up -d  asp.net core  #docker run -it --rm --entrypoint /bin/bash tlz.netcor

使用说明:此文档包含所有的Linux命令,只有你想不到的没有你看不到的,此文档共计10万余字,有8400多行,预计阅读时间差不多需要3个小时左右,所以要给大家说一说如何阅读此文档 为了方便大家阅读,我这里做了相关索引,建议使用搜索的方式阅读,如果您有大把时光去阅读的话您可以试着去 第二个方法就是找我要电子版文档 搜索的话直接使用浏览器的搜索方式就可以了,我这里使用谷歌浏览器进行演示 打开文档 打开谷歌的搜索,键入ctrl+f 右上角出现搜索框后,直接在搜索框中输入要查询的命令,但是查询结果有很多

networks使用方式之官网教程 官网的docker-compose.yml参考文档:Compose file version 3 reference 较为准确的中文翻译版:Compose file version 3 reference networks通常应用于集群服务,从而使得不同的应用程序得以在相同的网络中运行,从而解决网络隔离问题.这种应用在swarm部署中,非常常见.不过,本文并不做讨论. 一般对于集群服务,常常通过docker-compose.yml文档快速编排.部署应用服务.官

上一篇介绍了基于ZK的ActiveMQ HA方案,虽然理解起来比较容易,但是有二个不足: 1)  占用的节点数过多,1个zk集群至少3个节点,1个activemq集群也至少得3个节点,但其实正常运行时,只有一个master节点在对外响应,换句话说,花6个节点的成本只为了保证1个activemq master节点的高可用,太浪费资源了. 2)  性能下降太明显,比起单节点的activemq,性能下降了近1个数量级. 这一篇将介绍基于networks of brokers的HA方案,不需要借助zk等

本系列分为两篇: 1.[转]windows和linux中搭建python集成开发环境IDE 2.[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 3.windows和linux中搭建python集成开发环境IDE——如何设置多个python环境 Install Python packages on Ubuntu 14.04 from chris' sandbox In this post I will document my setup of Python 2.7

SDN领域,OpenFLow现在已经成为了广泛使用的南向接口协议.若想好好学习SDN,在这个领域有所进步,需要熟悉OpenFlow协议.我最近找了篇有关OpenFLow的论文,发现最早该协议是在Sigcomm2008中的一篇论文<OpenFlow:Enabling innovation in Campus Networks>,作者之一是SDN领域创始人之一的Nick McKeown.现在我写下一些学习笔)记: 1. 最早该协议是作用于校园网建设,现在已经成为较为通用的SDN南向协议.至于网络的

由Andrew Zisserman 教授主导的 VGG 的 ILSVRC 的大赛中的卷积神经网络取得了很好的成绩,这篇文章详细说明了网络相关事宜. 文章主要干了点什么事呢?它就是在在用卷积神经网络下,在采用小的卷积核与小的移动步长的情况下,探索一下网络的深度对目标识别率的影响. 网络的大体结构 网络的输入为224*224的RGB图片,后面跟卷积层,卷积核的大小基本都为3*3有最小的可以保留图片空间分瓣率的卷积核,步长为1个像素,偶尔会有1*1的卷积核,这就相当于加入了一个非线性变换而已.再往后接

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

别看本文没有几页纸,本着把经典的文多读几遍的想法,把它彩印出来看,没想到效果很好,比在屏幕上看着舒服.若用蓝色的笔圈出重点,这篇文章中几乎要全蓝.字字珠玑. Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks G.E. Hinton and R.R. Salakhutdinov  摘要 训练一个带有很小的中间层的多层神经网络,可以重构高维空间的输入向量,实现从高维数据到低维编码的效果.(原文为high-dimensional data

这是Jake Bouvrie在2006年写的关于CNN的训练原理,虽然文献老了点,不过对理解经典CNN的训练过程还是很有帮助的.该作者是剑桥的研究认知科学的.翻译如有不对之处,还望告知,我好及时改正,谢谢指正! Notes on Convolutional Neural Networks Jake Bouvrie 2006年11月22 1引言 这个文档是为了讨论CNN的推导和执行步骤的,并加上一些简单的扩展.因为CNN包含着比权重还多的连接,所以结构本身就相当于实现了一种形式的正则化了.另外CN

<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks> 剖析 CNN 领域的经典之作, 作者训练了一个面向数量为 1.2 百万的高分辨率的图像数据集ImageNet, 图像的种类为1000 种的深度卷积神经网络.并在图像识别的benchmark数据集上取得了卓越的成绩. 和之间的LeNet还是有着异曲同工之妙.这里涉及到 category 种类多的因素,该网络考虑了多通道卷积操作, 卷积操作也不是 LeNet 的单通道

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器

The Impact of Imbalanced Training Data for Convolutional Neural Networks Paulina Hensman and David Masko 摘要 本论文从实验的角度调研了训练数据的不均衡性对采用CNN解决图像分类问题的性能影响.CIFAR-10数据集包含10个不同类别的60000个图像,用来构建不同类间分布的数据集.例如,一些训练集中包含一个类别的图像数目与其他类别的图像数目比例失衡.用这些训练集分别来训练一个CNN,度量其得