K8ssandra

K8ssandra是一个开源项目，专为在Kubernetes上部署Apache Cassandra而设计。它包含API服务和一套易于管理且适用于生产环境的工具。该项目建立在稳定的开源技术基础上，涵盖了Cassandra部署的各个方面，包括交易和运营。K8ssandra以Helm图表的形式分发，使得分叉和贡献变得轻松。如需安装K8ssandra，请参考指南。

K8s 应用部署监控实战指南 这份指南将引导您完成将应用程序部署到 Kubernetes (k8s) 监控平台的整个流程。 准备工作 确保已搭建 Kubernetes 集群并正常运行。 您的应用程序已容器化，并准备好 Docker 镜像。 选择并配置好 k8s 监控平台，例如 Prometheus 和 Grafana。 部署步骤 编写 Kubernetes YAML 文件: 定义 Deployment、Service 和 Ingress 等资源，描述应用程序的部署方式和访问方式。 部署应用程序: 使用 kubectl apply -f your_app.yaml 命令将 YAML 文件应用到 k8s 集群。 配置监控: 设置监控指标和告警规则，以便及时发现并处理应用程序的异常状况。 访问应用程序: 通过 Ingress 控制器暴露的地址访问您的应用程序。 持续监控和优化: 观察应用程序的运行状态和性能指标，并根据需要进行调整和优化。 注意事项 根据您的实际需求选择合适的监控指标和告警规则。 定期维护和更新您的应用程序和 k8s 集群。 更多资源 Kubernetes 官方文档: https://kubernetes.io/docs/ Prometheus 官方文档: https://prometheus.io/docs/ Grafana 官方文档: https://grafana.com/docs/

oracle8入门教程

Oracle 8 8i开发指南，Oracle 8 8i开发使用手册

我需要您帮助进行维特比解码。

k-均值（k-means）算法是数据挖掘中常用的一种无监督学习方法，用于将数据点分组或聚类。它通过迭代过程将数据点分配到最近的聚类中心，并更新这些中心为所在簇内所有点的平均值。在Matlab中实现k-均值算法可以方便理解其工作原理，利用Matlab强大的数值计算能力进行高效实现。算法步骤包括：1. 初始化：随机选择k个初始聚类中心。2. 分配：计算数据点到各聚类中心的距离，分配到最近的中心所在簇。3. 更新：更新每个簇的中心为该簇内所有点的平均值。4. 迭代：重复分配和更新步骤，直到收敛或达到最大迭代次数。Matlab中的实现优势在于其简洁的语法和丰富的内置函数，例如pdist2和kmeans函数。

本项目通过分析不同背景舞者的动作模式，探寻舞蹈中肢体的语言，揭示舞者的动作特征。 该项目采用聚类技术（主要是k均值）分析动作模式，并使用k均值的变体——顺序k均值算法进行在线聚类，集成到实时交互式舞蹈表演组件中。 计算系统根据舞者的训练识别模式，形成反馈循环，促进舞者与机器的交流。该系统使用定制数据库，突出不同运动形式的差异，并重视运动选择过程。

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

Cognos 是全球领先的商业智能软件制造商，可以帮助用户提取公司数据并将其分析汇总成报告。Cognos 提供多种产品，其中最著名的包括 PowerPlay OLAP 工具、Impromptu 报告查询语言工具以及 Axiant 客户端/服务器开发系统。Cognos 与 IBM DB2、Microsoft SQL Server 和 NCR Teradata 等数据库软件兼容，并与 SAP、J.D. Edwards、Oracle、PeopleSoft 和 Baan 等 ERP 供应商合作。

优点：- 简单高效- 大数据集处理高效- 对密集簇效果较好 缺点：- 必须预先确定簇数（k）- 对初始值敏感，不同初始值可能导致不同结果- 不适用于非凸形或大小差异大簇- 对噪声和孤立点敏感