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基于PacketTracer的DNS多级部署模拟

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简介：
本项目利用Cisco Packet Tracer软件构建并模拟了DNS系统的多级部署架构，深入探究了其工作原理及优化方法。 模拟了DNS查找不属于本地域名服务器的IP地址的过程。

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  • 基于PacketTracer的DNS多级部署模拟
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    本项目利用Cisco Packet Tracer软件构建并模拟了DNS系统的多级部署架构，深入探究了其工作原理及优化方法。 模拟了DNS查找不属于本地域名服务器的IP地址的过程。
     
  • 基于模型的设计：从项目级应用到企业级部署的扩展
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    本文章探讨了如何将基于模型的设计方法从单个项目推广至整个企业的策略与实践，助力组织实现高效、一致的产品开发流程。 由于开发进度的需求，国内汽车企业在完成首个基于模型设计的控制软件量产项目后，才会考虑将这种方法推广到更多项目中去。然而，开发流程规划并非线性进行；随着应用规模扩大，对基于模型设计流程扩展的要求也会显著提升。单个项目解决方案往往忽视整体开发效率问题，例如软件模块的重用和共享。 许多企业正面临如何在多个项目间高效地重用及分享软件模块的问题，而无需频繁复制代码。本次演讲将展示汽车行业的一个最佳实践：结合传统软件工程与基于模型设计的方法，在大量项目中推广单一项目的成功经验，并构建一个涵盖软件产品平台和产品线的企业级部署框架。
     
  • Lustre 2.10.4 虚拟机模拟部署方案1
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    本简介提供Lustre 2.10.4版本在虚拟机中的部署方法和最佳实践，涵盖环境搭建、配置优化及常见问题解决策略。 目录 系统环境 2 安装部署 3 安装lustre服务端 3 客户端lustre安装 6 附件 系统环境 | 系统角色 | IP地址&hostname | 硬件配置 | | --- | --- | --- | | CentOS | | | 注：表格中硬件配置和IP地址未具体列出。
     
  • 基于Docker的K8S部署
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    本项目旨在提供一套基于Docker和Kubernetes(K8S)的自动化部署方案，简化应用容器化及集群管理流程，提升开发与运维效率。 1. 确保组件版本与集群环境匹配。 2. 创建CA证书及密钥。 3. 部署高可用Etcd集群。 4. 下载并配置Kubectl命令行工具。 5. 配置Flannel网络。 6. 部署Master节点。 7. 部署Node节点。 8. 安装DNS插件。 9. 安装Dashboard插件。 10. 安装Heapster监控系统插件。 11. 安装EFK日志收集与分析套件（Elasticsearch, Fluentd, Kibana）。 12. 部署Docker Registry服务。 13. 设置Harbor私有仓库。 14. 清理集群。
     
  • 直接数值模拟（DNS）
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    直接数值模拟(DNS)是指对流体运动的所有尺度进行无模型假设的完全计算，是研究湍流和流动现象微观结构的重要工具。 直接数值模拟DNS教材与书籍
     
  • 基于Yolov5的烟火检测-C++模型部署
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    本项目采用YOLOv5框架开发了高效的烟火检测系统，并将其成功移植至C++环境，实现了实时监控与快速响应，保障公共安全。 浓烟与火焰检测的模型及C++推理代码可用于安卓或iOS设备。
     
  • 基于Flask的简易文本分类模板部署
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    本项目采用Python Flask框架开发，提供了一个简便的网页接口用于部署和运行预先训练好的文本分类模型。用户可以轻松上传文件或输入文本进行分类预测，并获得直观的结果展示。适合于快速原型设计与小型应用部署场景。 文本的二进制分类示例是将短信分为垃圾邮件或非垃圾邮件。这是一个通用实现方式，并可以作为基准和进一步开发的基础。该实现包括对文本进行一些初步清理以及使用朴素贝叶斯分类器。 创建环境： 我使用conda在Unix环境中建立一个名为ENV_NAME的新Python 3.8.5环境。 安装要求： 需求已经列在一个单独的requirements.txt文件中，可以通过以下命令来安装这些依赖项：pip install -r requirements.txt。此外，请下载英语版本的spacy实用程序，执行如下操作即可：python -m spacy download en_core_web_sm。 运行步骤： 要分别训练和创建模型，请转到src目录下进行相关操作。
     
  • K8s搭建与部署、Docker部署、Linux内核升级及K8s升级操作
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    本课程涵盖Kubernetes(K8s)集群搭建与应用部署，Docker容器化技术实践，以及Linux系统内核更新和K8s版本升级的深入讲解。 K8s搭建部署、Docker部署、Linux内核升级以及K8s的升级操作。
     
  • 基于TVM的yolov5部署方法
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    本简介介绍了一种基于TVM（TensorVision）框架下的YOLOv5模型部署方案。该方法旨在优化YOLOv5在不同硬件平台上的推理性能，提供高效、跨平台的模型转换与执行流程。 使用TVM 8.0 推理部署 YOLOv5 模型的源码基于YOLOv5版本6.1。此过程涉及将YOLOv5模型转换为适用于TVM框架的形式，以便在各种硬件平台上高效运行推理任务。这通常包括对原始PyTorch或ONNX格式的YoloV5模型进行优化和编译步骤，以生成特定于目标设备的代码或者二进制文件。通过使用TVM提供的工具链如tvmc命令行工具以及Python API，可以简化整个流程，并且能够针对不同的硬件配置（例如CPU、GPU等）来定制部署方案。
     
  • 基于Kolla的OpenStack部署文档
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    本文档提供了一套详细的指南，用于基于Kolla项目的OpenStack云平台快速部署和配置。通过使用Docker容器技术，简化了OpenStack服务的安装过程，并提升了系统的可移植性和安全性。适合初学者及有经验的技术人员参考学习。 使用Kolla部署OpenStack的文档提供了详细的步骤和指导，帮助用户快速而高效地完成OpenStack环境的搭建工作。通过遵循该指南中的建议与最佳实践，读者可以更好地理解如何利用容器化技术来简化并加速OpenStack集群的安装过程。此文档特别适合那些对Docker及Kolla有所了解，并希望在生产环境中部署和管理大规模OpenStack云平台的技术人员或系统管理员使用。