为什么要用Devops，你的企业准备好了吗？

Hadoop企业开发案例调优场景

需求（1）需求：从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。（2）需求分析： 1G / 128m = 8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务（4 3 3） HDFS参数调优（1）修改：hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

Prometheus与Grafana在DevOps中的应用与最佳实践

Prometheus 与 Grafana 在 DevOps 中的应用与最佳实践随着 DevOps 文化和实践的普及，监控和可视化工具已成为 DevOps 工具链中不可或缺的部分。Prometheus 和 Grafana 是其中最受欢迎的开源监控解决方案之一，它们的结合能够为系统和应用程序提供全面的监控、告警和可视化展示。本篇文章将详细探讨 Prometheus 和 Grafana 在 DevO

企业安全之WiFi篇

很多的公司都没有安全团队，只有运维来负责整个公司的安全，从而安全问题也大打折扣。我最近一直在给各个公司做安全检测，就把自己的心得写下来，有什么不足之处还望补充。 0×01 无线安全很多的公司都有不怎么注重公司的无线电安全，有钱的公司买设备，没钱的公司搞人力。但是人的技术在好，没有设备的辅助，人力在牛逼也没有个卵用。一个好的路由器、交换机、IDS就像你装备了无尽、狂徒、杀人书一

研究人员在RSA大会上演示利用恶意JPEG图片入侵企业内网

安全研究人员Marcus Murray在正在旧金山举行的RSA大会上公布了一种利用恶意JPEG图片入侵企业网络内部Windows服务器的新方法。攻击流程及漏洞分析最近，安全专家兼渗透测试员Marcus Murray发现了一种利用恶意JPEG图片来攻击Windows服务器的新方法，利用该方法还可以在目标网络中进行特权提升。几天前，在旧金山举行的RSA大会上，该Marcus现场展示了攻击流程，

Detectorn2预训练模型复现：数据准备、训练命令、日志分析与输出目录

Detectorn2预训练模型复现：数据准备、训练命令、日志分析与输出目录在深度学习项目中，目标检测是一项重要的任务。本文将详细介绍如何使用Detectron2进行目标检测模型的复现训练，涵盖训练数据准备、训练命令、训练日志分析、训练指标以及训练输出目录的各个文件及其作用。特别地，我们将演示在训练过程中出现中断后，如何使用 resume 功能继续训练，并将我们复现的模型与Model Zoo中的

第十章【后端】环境准备（10.4）——Vagrant

10.4 Vagrant Vagrant 官网 Vagrant 镜像仓库下载安装直接 install。设置环境变量 Vagrant 默认将镜像保存在用户文件夹的 .vagrant.d 目录下，若用户文件夹在C盘，下载的镜像文件会大量占用C盘空间。设置环境变量 VAGRANT_HOME 后，Vagrant 会将镜像保存到环境变量指定的文件夹下。

OpenStack离线Train版安装系列—2计算节点-环境准备

本系列文章包含从OpenStack离线源制作到完成OpenStack安装的全部过程。在本系列教程中使用的OpenStack的安装版本为第20个版本Train（简称T版本），2020年5月13日，OpenStack社区发布了第21个版本Ussuri（简称U版本）。 OpenStack部署系列文章 OpenStack Victoria版安装部署系列教程 OpenStack Ussuri版

OpenStack离线Train版安装系列—1控制节点-环境准备

本系列文章包含从OpenStack离线源制作到完成OpenStack安装的全部过程。在本系列教程中使用的OpenStack的安装版本为第20个版本Train（简称T版本），2020年5月13日，OpenStack社区发布了第21个版本Ussuri（简称U版本）。 OpenStack部署系列文章 OpenStack Victoria版安装部署系列教程 OpenStack Ussuri版

OpenStack镜像制作系列1—环境准备

本系列文章主要对如何制作OpenStack镜像的过程进行描述记录 CSDN：OpenStack镜像制作教程指导（全） OpenStack镜像制作系列1—环境准备 OpenStack镜像制作系列2—Windows7镜像 OpenStack镜像制作系列3—Windows10镜像 OpenStack镜像制作系列4—Windows Server2019镜像 OpenStack镜像制作

企业大模型落地的“最后一公里”攻略

一、大模型落地的行业现状与前景大模型在多个行业展现出强大的应用潜力。在金融行业，沉淀了大量高质量数据，各金融平台用户数以亿计，交易数据浩如烟海。利用大模型分析处理这些数据，金融机构可以预测用户行为偏好，更高效、准确评估客户风险，实时监测交易和市场波动，及时制定策略。IDC 调研显示，超半数的金融机构计划在 2023 年投资生成式人工智能技术。在科技领域，商汤人工智能大装置为大模型企业提

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