Categraf 要安装在所有要监控的目标机器上,建议使用 ansible 之类的批量管理工具来安装 给出具体操作方法
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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在监控体系中,指标数据是衡量系统性能的关键要素,它包括但不限于CPU使用率、内存占用、磁盘IO、网络流量等。
Windows搭建夜莺监控环境[项目源码]
这可能包括夜莺平台的核心组件介绍、数据流转的流程以及基本的使用方法等。
YOLO算法海鲜市场及家庭厨房秋刀鱼目标检测数据集-345张-标注类别为秋刀鱼.zip
【注:该页面底部资源详情处,可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集, 适用于YOLOV5、yolov7,yolov8, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法,含标签,已标注好,可以直接用来训练; 2. 内置data.yaml数据集配置文件,已经划分好了训练集、验证集等; 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502
鼠标超速系统.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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YOLO算法工业车间安全鞋目标检测数据集-1693张-标注类别为安全鞋-非安全鞋-人员-安全鞋.zip
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YOLO算法深海探测环境海星目标检测数据集-500张-标注类别为海星.zip
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基于加权稀疏矩阵恢复与加速交替方向乘子法的单通道盲解混响算法(Matlab代码实现)
内容概要:本文介绍了一种基于加权稀疏矩阵恢复与加速交替方向乘子法(Accelerated ADMM)的单通道盲解混响算法,并提供了完整的Matlab代码实现。该算法旨在从仅含单一通道的混响语音信号中高效恢复出清晰的原始语音,充分利用语音信号在时频域的稀疏先验特性,构建稀疏优化模型,并引入加权机制以增强关键时频成分的恢复精度。通过加速ADMM算法求解该优化问题,显著提升了传统方法的收敛速度与重建性能,有效缓解了混响对语音清晰度和可懂度的负面影响。文章不仅阐述了算法的数学建模过程,包括稀疏表示、正则化项设计及优化求解流程,还展示了其在科研仿真中的具体应用,并附带了可用于复现和性能测试的仿真代码。此外,文档还列举了涵盖智能优化、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的相关技术方向,体现了其在交叉学科研究中的潜在价值。; 适合人群:具备信号处理、凸优化理论及Matlab编程基础,从事音频处理、语音通信、声学信号分析等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 实现单通道录音环境下的语音去混响处理,提升语音识别系统前端的输入质量;② 深入学习和掌握基于稀疏表示与现代优化算法(如ADMM)的信号恢复技术,用于学术研究或实际工程项目;③ 在Matlab平台上进行算法仿真、性能评估与对比实验,为后续算法改进或硬件实现奠定基础。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,逐行分析算法实现细节,深刻理解加权稀疏恢复机制与加速ADMM的迭代求解过程;同时,可参照文档中提及的相关技术领域,拓展研究视野,将本算法的核心思想迁移应用于其他信号恢复或逆问题求解任务中,注重理论推导、代码实现与实际应用场景的紧密结合。
顶刊复现(转速环)超螺旋滑模+有限时间扩张状态观测器(Simulink仿真实现)
内容概要:本文档聚焦于“转速环”控制策略的先进仿真研究,重点复现了顶级期刊中提出的超螺旋滑模(Super-Twisting Sliding Mode, STSM)与有限时间扩张状态观测器(Finite-Time Extended State Observer, FTESO)相结合的控制方法。该方法通过Simulink平台实现了对永磁同步电机(PMSM)等高动态系统转速的高精度、强鲁棒性控制。其中,超螺旋滑模控制有效抑制了传统滑模控制存在的抖振问题,提升了系统动态响应品质;而有限时间扩张状态观测器则能够在有限时间内精确估计系统内外部复合干扰,显著增强了控制器对外部负载扰动及参数摄动的适应能力。文档不仅提供了完整的Simulink仿真模型,还深入探讨了两种先进控制理论的融合机理与协同优势,是自动化、电气工程等领域科研人员进行高水平控制算法研究与复现的重要参考资料。; 适合人群:具备自动控制理论、现代控制方法基础,熟悉Simulink仿真环境,从事电机控制、电力电子或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解超螺旋滑模与有限时间扩张状态观测器的核心原理及其在转速环控制中的协同工作机制;②掌握在Simulink中搭建和调试此类先进复合控制系统的仿真技能;③为撰写高水平学术论文、完成科研项目或进行技术创新提供可靠的算法原型与复现依据。; 阅读建议:此资源以复现顶刊研究成果为核心,建议学习者在阅读时紧密结合Simulink模型,逐步分析各模块的实现细节,并通过改变参数和工况进行对比仿真,以深刻领悟算法的设计精髓和性能优势。
chrome-win32-151.0.7888.0(Canary).zip
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YOLO算法浴室环境浴巾目标检测数据集-200张-标注类别为浴巾.zip
【注:该页面底部资源详情处,可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集, 适用于YOLOV5、yolov7,yolov8, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法,含标签,已标注好,可以直接用来训练; 2. 内置data.yaml数据集配置文件,已经划分好了训练集、验证集等; 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502
移动开发基于Flutter与React Native的跨平台电商社交应用:UI组件库与状态管理一体化解决方案
内容概要:本文详细介绍了基于Flutter和React Native两大主流跨平台框架的商业级项目实战,涵盖电商APP与社交应用的完整开发流程。项目采用分层架构设计,分别实现Flutter电商APP的首页、商品详情、购物车、订单结算等核心模块,以及React Native社交应用的动态发布、即时聊天、好友关系链和个人中心功能。同时配套构建了跨平台通用UI组件库,封装基础与业务组件,统一视觉规范,并制定全局状态管理方案,通过Provider/Bloc(Flutter)与Redux Toolkit(React Native)实现用户信息、购物车、消息未读数等数据的高效共享与精准刷新。文章还系统阐述了双端适配策略、性能优化手段及兼容性处理方案,确保多设备一致性体验。; 适合人群:具备移动端或前端开发基础,有一定Dart或JavaScript/TypeScript经验,从事跨平台开发1-3年的工程师或高年级计算机专业学生;适用于希望掌握企业级项目架构设计与工程化落地能力的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何根据不同业务场景选择Flutter或React Native进行技术适型;②掌握跨平台项目分层架构、组件化封装与标准化状态管理的设计与实现方法;③了解多端适配、性能优化与异常兜底等实际工程问题的解决方案;④为毕业设计、课程项目或企业项目提供可复用的技术模板。; 阅读建议:建议结合代码实践,边学边练,重点关注组件抽象思维与状态流设计逻辑,深入理解不同框架在真实业务中的应用差异与协同策略。
YOLO算法港口码头船目标检测数据集-888张-标注类别为船.zip
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易语言源码三轴雕刻机控制软件(易语言2007年大赛一等奖)
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YOLO算法海底珊瑚礁海星目标检测数据集-133张-标注类别为海星.zip
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YOLO算法工业车间球目标检测数据集-100张-标注类别为球.zip
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