Kubernetes基础(二十一)-k8s的服务发现机制
1 概述 Kubernetes(K8s)是一个强大的容器编排平台,提供了丰富的功能来简化容器化应用的管理。其中之一重要的特性就是服务发现机制,它使得应用程序能够在K8s集群中动态地发现和访问其他服务。本文将深入研究K8s中的服务发现机制,探讨其原理、使用方法以及通过详细的示例演示其工作过程。 1.1 什么是服务发现? 服务发现是指系统中的各个组件如何找到并与彼此通信的过程。在容器编排平台中,服务发现变...
DataX源码分析-插件机制
er 四、DataX源码分析 TaskExecutor 五、DataX源码分析 reader 六、DataX源码分析 writer 七、DataX源码分析 Channel 八、DataX源码分析-插件机制 文章目录 系列文章目录前言一、插件分类插件目录结构插件加载原理 前言 DataX的插件机制是其核心特性之一,它使得DataX能够灵活地适应各种不同的数据源的数据同步。这一机制主要基于插件开发框架,该...
【NLP】MHA、MQA、GQA机制的区别
Note LLama2的注意力机制使用了GQA。三种机制的图如下: MHA机制(Multi-head Attention) MHA(Multi-head Attention)是标准的多头注意力机制,包含h个Query、Key 和 Value 矩阵。所有注意力头的 Key 和 Value 矩阵权重不共享 MQA机制(Multi-Query Attention) MQA(Multi-Query Atte...
【GWO-TCN-Multihead-Attention预测】基于灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制实现电力负荷预测附matlab代码
型,已被广泛应用于时序数据预测任务中。然而,TCN模型的预测精度可能会受到超参数设置的影响。为了解决这个问题,本文提出了一种基于灰狼算法(GWO)优化TCN模型的电力负荷预测方法。此外,还将多头注意力机制集成到TCN模型中,以增强模型对长期依赖关系的捕获能力。 方法 1. 时间卷积网络(TCN) TCN是一种卷积神经网络(CNN)的变体,专为处理时序数据而设计。它通过在输入序列上应用一维卷积层来提取时...
YOLOv5改进 | 一文汇总:如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头
一、本文介绍 本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块,从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方,不能每篇文章都去讲解一遍如何修改,就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程,大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码,从这篇文章学会如何去添加到你的模型结...
熔断机制解析:如何用Hystrix保障微服务的稳定性
长或错误率过高时,熔断器会“断开”这个服务的调用,防止这个问题蔓延影响到整个系统。这就是微服务中弹性设计的核心思想之一。 熔断器模式简介 接下来,咱们深入一点,聊聊熔断器模式。熔断器模式是一种自我保护机制,它可以防止某个服务的问题影响到其他服务,从而保护整个系统的稳定性。这个模式有三个关键状态:闭合、开启和半开。 闭合状态:一切正常,请求正常访问服务。 开启状态:当错误数达到一定阈值,熔断器开启,后续...
从零开始学howtoheap:理解glibc分配机制和UAF漏洞利用
hish团队制作的堆利用教程,介绍了多种堆利用技术,后续系列实验我们就通过这个教程来学习。环境可参见从零开始配置pwn环境:优化pwn虚拟机配置支持libc等指令-CSDN博客 1.理解glibc分配机制 pwndbg> r Starting program: /ctf/work/how2heap/first_fit 尽管这个例子没有演示攻击效果,但是它演示了 glibc 的分配机制 glibc 使...
【Flink集群RPC通讯机制(四)】集群组件(tm、jm与rm)之间的RPC通信
文章目录 1. 集群内部通讯方法概述2. TaskManager向ResourceManager注册RPC服务3. JobMaster向ResourceManager申请Slot计算资源 现在我们已经知道Flink中RPC通信框架的底层设计与实现,接下来通过具体的实例了解集群运行时中组件如何基于RPC通信框架构建相互之间的调用关系。 1. 集群内部通讯方法概述 通过RegisteredRpcConn...
RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制
式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题,同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的,先到先得)。 专栏介绍 本专栏持续更新网络上的所有前沿文章,也包含过去的所有改进机制(大家有感兴趣的机制都可以私聊我我会给大家更新),过...
Redis-持久机制
大规模的数据处理和高并发访问的场景下表现出色。 为什么有持久化 由于Redis默认是将数据存储在内存中,一旦服务重启或崩溃,所有的数据将会丢失。 什么是持久化 为了解决这个问题,Redis提供了持久化机制,可以将数据存储到硬盘上,以保证数据不会因为服务重启或崩溃而丢失。 利用永久性存储介质将数据进行保存,在特定的时间将保存的数据进行恢复的工作机制称为持久化 Redis目前支持两种持久化机制:RDB快照...