一、为什么需要自定义RDD 1. spark提供了很多方法读数据源，比如我们当前可以从hdfs文件、jdbc、mongo、hbase等等将数据包装成RDD供我们后续进行处理。如果我们想要读memcache中的数据恐怕就没有现成的了，需要我们自己实现自己的RDD。 2. RDD是一种弹性分布式数据
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2023-12-27 11:12:58
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micrometer提供了基于Java的monitor facade，其与springboot应用和prometheus的集成方式如下图展示
上图中展示的很清楚，应用通过micrometer采集和暴露监控端点给prometheus，prometheus通过pull模式来采集监控时序数据信息。之后作为数据源提供给grafana进行展示。
micrometer支持的度量方式及在springboot中
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2018-12-26 16:37:00
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有的时候需要在prometheus里面输出一些自定义的metrics。实现很容易，把这些自定义的值保存在一个prom文件里面，然后让nodeexporter加载这个文件就可以了。下面看一个简单的例子。我有一个DHCPKea服务器，已经配置了API的功能。比如说，我发送一个curl的请求，可以获得一个JSON的返回值，通过jq我可以获取一些子网的信息。ubuntu@fortinetdhcpbours
原创
2022-08-07 12:11:48
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前言在深度学习中，有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制，特别是该节点操作不可导(比如阶梯除法如 )，如果实在需要对这个节点进行操作，而且希望其可以反向传播，那么就需要对其进行自定义反向传播时的梯度。在有些场景，如[2]中介绍到的梯度反转(gradient inverse)中，就必须在某层节点对反向传播的梯度进行反转，也就是需要更改正常的梯度传播过程，如下图的 所示。在tensorflow中
prometheus 部署安装监控系统硬件（node-exporter）监控mysql （mysql_exporter）监控redis（redis_exporter）监控docker （cadvisor）监控可视化展示 (Grafana)监控报警 （Alertmanager ）prometheus docker安装创建相应目录mkdir -p /home/prometheus/prometheus
Micrometer 提供了基于 Java的 monitor facade，其与 springboot 应用和 prom
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2023-05-30 10:43:28
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这篇教程是翻译Morgan写的TensorFlow教程，作者已经授权翻译，这是原文。目录TensorFlow学习系列（一）：初识TensorFlowTensorFlow学习系列（二）：形状和动态维度TensorFlow学习系列（三）：保存/恢复和混合多个模型TensorFlow学习系列（四）：利用神经网络实现泛逼近器（universal approximator）TensorFlow学习系列（五）
# Java Prometheus 自定义 Metrics
Prometheus 是一个非常强大的开源监控系统和时间序列数据库，可用于收集、存储和查询各种指标。Prometheus 提供了一个灵活的数据模型和查询语言，使得我们可以方便地监控应用程序的各种指标，并通过可视化图表展示。
在使用 Prometheus 监控应用程序时，通常需要自定义一些特定的指标，以便更好地了解应用程序的状态和性能。
原创
2023-12-18 12:28:20
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有时候我们想要修改xadmin详情页字段的显示方式，比如django默认的ImageField在后台显示的是image的url，我们更希望看到image的缩略图；再比如django将多对多字段显示为多选的下拉框或者左右选择栏的方式，向图片展示的这两种： 如果我想要上面这种带搜索功能并且只占一行的效果该如何做呢？这就需
# Java Prometheus 自定义 Metrics
: Unit = {
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test03_RD
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2023-11-27 16:45:10
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1、 需求 增量导入elasticsearch的数据到kafka。2、 解决方式 1） 自定义一个flume的essource 2）使用spark 的 es rdd 3） 自定义flink的es source
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2024-01-27 14:14:18
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默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。 但是切分任务的数量不一定等于并行执行的任务数量，比如当节点资源数量小于切分数量时。 在 Spark 中创建 RDD 的创建方式可以分为四种：一、从集合（内存）中创建 RDD1.从集合中创建RDD使用makeRDD方法//*号
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2023-09-06 17:55:12
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1. 参考官网的架构图 以及流程1.1 从架构图上可以看出Metadata（元数据）、Planning（规划），Runtime（运行时提供者）三个部分的内容。2 Metadata - 元数据模块1.Table API 和 SQL 都是声明式 API，表的声明。因此，如上图所示，在执行CREATE TABLE语句会导致目标目录Catalog中的元数据更新。
2.对于大多数目标目录Catalog实现，
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2024-03-24 15:07:50
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今天讲解的内容是自定义层，和我们之前所学的构建层的方法相比，自定义层要复杂一些，而且要多一些注意事项，同时对python的要求也提高了不少，下边我们根据老师给出的案例代码进行讲解(注释)。#首先说一下自定义层的三种方法
import tensorflow as tf
#自定义全连接层
class Linear(tf.keras.layers.Layer):
#在__init__中进行所有
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2024-05-15 12:31:22
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# 自定义 Spring Boot Actuator Metrics 的实现指南
当我们使用 Spring Boot 的 Actuator 功能时，能够获得关于应用程序的很多信息，但有时我们需要自定义一些指标以满足特定需求。本文将指导你如何在 Spring Boot 中实现自定义 Metrics。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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一、特性Attribute和注释有什么区别特性Attribute A：就是一个类，直接继承/间接继承Attribute B：特性可以在后期反射中处理，特性本身是没有什么*用的 C：特性会影响编译和运行时功能注释说明，其目的是让人们能够更加轻松地了解代码。注释是编写程序时，写程序的人给一个语句、程序段、函数等的解释或提示，能提高程序代码的可读性 B：注释不能后期处理 二、自定义At
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2024-10-04 14:53:39
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