prometheus+grafana 监控k8s

时间: 2023-07-28 08:09:02 浏览: 53
Prometheus和Grafana是一对强大的监控工具,可以用于监控Kubernetes集群。下面是一些步骤来实现这个监控: 1. 安装Prometheus:首先,你需要在Kubernetes集群中安装Prometheus。可以使用Helm chart来简化这个过程。使用以下命令来安装Prometheus: ``` helm install stable/prometheus --generate-name ``` 2. 配置Prometheus:默认情况下,Prometheus将监控Kubernetes集群中的一些核心组件。但你可能还需要配置其他的指标和目标。可以通过修改Prometheus的配置文件来添加自定义的监控目标。 3. 安装Grafana:接下来,你需要安装Grafana来可视化Prometheus收集到的监控数据。同样,使用Helm chart可以简化这个过程。使用以下命令来安装Grafana: ``` helm install stable/grafana --generate-name ``` 4. 配置Grafana:安装完成后,你需要配置Grafana以连接到Prometheus并显示监控数据。通过访问Grafana的Web界面,你可以添加Prometheus数据源,并创建仪表盘来展示你关注的指标。 5. 创建仪表盘:通过Grafana的仪表盘功能,你可以创建自定义的监控面板,并将Prometheus的指标数据与图表进行关联。这样,你就可以在Grafana中实时监控Kubernetes集群的各种指标了。 这是一个基本的流程来监控Kubernetes集群,使用Prometheus和Grafana可以提供强大的监控和可视化功能,帮助你更好地了解和管理你的集群。

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普罗米修斯和 Grafana 是一对常用的开源监控工具,可以用来监控 Kubernetes 集群中的容器。下面是一个基本的监控流程: 1. 在 Kubernetes 集群中部署普罗米修斯(Prometheus)和 Grafana。 2. 在 Kubernetes 集群中创建一个 ServiceMonitor,用来指定需要监控的应用程序或服务。 3. 在应用程序或服务中添加 Prometheus 客户端库,用来将指标数据推送到 Prometheus。 4. 在 Grafana 中配置数据源为 Prometheus,并创建仪表盘(Dashboard)来展示监控数据。 具体操作可参考以下步骤: 1. 部署 Prometheus 和 Grafana 可以使用 Helm 工具来部署 Prometheus 和 Grafana。首先,需要添加 Prometheus 和 Grafana 的 Helm 仓库: helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts 接着,使用 Helm 安装 Prometheus 和 Grafana: helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack helm install grafana grafana/grafana 2. 创建 ServiceMonitor 在 Kubernetes 集群中创建一个 ServiceMonitor,用来指定需要监控的应用程序或服务。以下是一个示例: apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: ServiceMonitor metadata: name: my-app-monitor namespace: default spec: selector: matchLabels: app: my-app endpoints: - port: http 其中,selector 指定需要监控的应用程序或服务的标签,endpoints 指定需要监控的端口。 3. 添加 Prometheus 客户端库 在应用程序或服务中添加 Prometheus 客户端库,用来将指标数据推送到 Prometheus。例如,在 Node.js 应用程序中,可以使用 prom-client 库: const express = require('express') const promBundle = require('express-prom-bundle') const metricsMiddleware = promBundle({includeMethod: true}) const app = express() app.use(metricsMiddleware) app.get('/', (req, res) => { res.send('Hello World!') }) app.listen(3000, () => { console.log('Example app listening on port 3000!') }) 这样就可以在应用程序中添加 Prometheus 指标,例如: const promClient = require('prom-client') const counter = new promClient.Counter({ name: 'my_counter', help: 'This is my counter' }) setInterval(() => { counter.inc() }, 1000) 这个 Counter 每秒钟会加 1。 4. 配置 Grafana 在 Grafana 中配置数据源为 Prometheus,并创建仪表盘来展示监控数据。 首先,需要在 Grafana 中配置 Prometheus 数据源。进入 Grafana 界面,点击左侧菜单栏的“Configuration”,选择“Data Sources”,点击“Add data source”,选择“Prometheus”,输入 Prometheus 的地址,保存。 接着,可以创建一个仪表盘,用来展示监控数据。点击左侧菜单栏的“+”,选择“Dashboard”,然后选择“Add new panel”,选择需要展示的指标,保存。 以上是一个基本的监控流程,可以根据实际情况进行调整和扩展。
这是一个比较复杂的问题,需要详细说明。我会尽可能地给您提供一些指导。 首先,您需要了解一些基础知识,如 Kubernetes 和 Prometheus。Kubernetes 是一个容器编排平台,可以帮助您自动管理多个容器应用程序的部署、扩展和故障恢复。Prometheus 是一个开源的监控系统,可以收集和存储应用程序的指标,并支持告警和可视化。 以下是大致的步骤: 1. 部署 Kubernetes 集群,并准备好部署 Prometheus 和 Grafana 的节点。您可以使用各种 Kubernetes 发行版,如 kops、kubeadm 等。 2. 安装和配置 Prometheus。您可以使用 Prometheus 的 Helm Chart 进行部署,并通过 Prometheus Operator 进行管理。在部署 Prometheus 时,您需要配置它来收集应用程序的指标,并将其存储在 Prometheus 存储中。 3. 部署 Grafana。您可以使用 Grafana 的 Helm Chart 进行部署,并配置它来连接到 Prometheus 存储。在 Grafana 中,您可以创建仪表板并可视化 Prometheus 存储中的指标数据。 4. 配置告警。您可以使用 Prometheus 的 Alertmanager 进行告警,并将告警发送到 Slack、Email 等渠道。在配置告警时,您需要定义告警规则,并配置 Alertmanager 来发送告警。 以上是部署 Prometheus、Grafana 和告警的大致步骤。由于每个环境的部署和配置都有所不同,所以具体的细节可能会有所不同。我建议您查阅官方文档,并根据您的需求进行调整。
回答: 在Kubernetes平台中,Prometheus是一种开源的监控解决方案,用于收集和存储各种指标数据,并通过Grafana进行可视化展示。Prometheus架构包括Prometheus Server、Exporter和Alertmanager组件。Prometheus Server负责采集、存储和查询指标数据,Exporter将各种服务和应用程序的指标数据暴露给Prometheus Server,Alertmanager负责处理和发送报警通知。 在Kubernetes平台上部署Prometheus可以通过使用Kubernetes Operator来简化部署和管理的过程。部署Prometheus需要创建ConfigMap和Deployment对象,其中ConfigMap用于存储Prometheus的配置文件,Deployment用于启动Prometheus Server。通过修改ConfigMap中的配置文件,可以实现对Prometheus的热加载,即不停止Prometheus的情况下使配置生效。 在Prometheus中设置报警规则可以通过定义PromQL表达式来监控指标数据,并设置阈值条件。当指标数据满足报警规则时,Prometheus会触发报警,并通过Alertmanager发送报警通知。Grafana可以与Prometheus集成,用于可视化展示Prometheus监控数据,并可以设置报警面板来实现对报警规则的可视化配置和管理。 综上所述,通过在Kubernetes平台上部署Prometheus和Grafana,可以实现对Kubernetes集群中的各种指标数据的监控和报警功能。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [k8s实战之部署Prometheus+Grafana可视化监控告警平台](https://blog.csdn.net/qq_40907977/article/details/103328864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* [K8S学习之Prometheus+Grafana+Alertmanager搭建全方位的监控告警系统](https://blog.csdn.net/weixin_60092693/article/details/122521995)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 将 Prometheus 和 Grafana 部署在 Kubernetes 集群中,通常有两种方式: 1. 使用 Helm Chart 部署 2. 使用 Kubernetes YAML 文件手动部署 下面提供一些相关的信息来源,以帮助您完成 Prometheus 和 Grafana 在 Kubernetes 集群中的部署: 1. 使用 Helm Chart 部署: Helm 是 Kubernetes 的包管理工具,提供了用于部署 Kubernetes 应用程序的 Charts。Prometheus 和 Grafana 官方都提供了 Helm Charts。 - Prometheus Helm Chart 官方文档:https://github.com/prometheus-community/helm-charts/tree/main/charts/kube-prometheus-stack - Grafana Helm Chart 官方文档:https://grafana.github.io/helm-charts/ 2. 使用 Kubernetes YAML 文件手动部署: 手动部署需要编写 Kubernetes YAML 文件,分别包括 Prometheus 和 Grafana 的 Deployment、Service 和 ConfigMap 等 Kubernetes 对象的定义。 - Prometheus 官方文档:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/ - Grafana 官方文档:https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/kubernetes/ 以上信息来源可以帮助您快速完成 Prometheus 和 Grafana 在 Kubernetes 集群中的部署。 ### 回答2: 要将Prometheus和Grafana部署在Kubernetes(k8s)集群中,可以按照以下步骤进行操作: 1. 部署Prometheus: - 首先,创建一个Prometheus的Kubernetes Deployment对象,使用Prometheus官方提供的Deployment配置模板。配置模板可以在Prometheus官方文档或GitHub仓库中找到。 - 使用kubectl命令或Kubernetes API创建Deployment对象,并将其部署到k8s集群中。 - 为了确保Prometheus的持久化存储,我们可以创建一个Kubernetes PersistentVolume(PV)和PersistentVolumeClaim(PVC)。 2. 部署Grafana: - 创建一个Grafana的Kubernetes Deployment对象,可以使用Grafana官方提供的Helm Chart模板或自定义的Deployment配置模板。Helm Chart模板可以在Grafana官方文档或Helm仓库中找到。 - 使用kubectl命令或Kubernetes API创建Deployment对象,并将其部署到k8s集群中。 3. 配置Prometheus和Grafana数据源: - 在Grafana中配置Prometheus数据源,以便连接到Prometheus实例。可以在Grafana的界面上添加并配置数据源,提供Prometheus的访问URL和认证信息。 4. 创建与监控相关的仪表盘: - 在Grafana中创建和配置监控仪表盘,可以使用官方提供的Grafana仪表盘模板,也可以根据需求自定义仪表盘。 - 通过Grafana界面导入或创建仪表盘,并使用Prometheus数据源进行监控数据的可视化展示。 信息来源: - Prometheus官方文档:https://prometheus.io/docs/ - Prometheus GitHub仓库:https://github.com/prometheus/prometheus - Grafana官方文档:https://grafana.com/docs/ - Grafana官方Helm Chart仓库:https://grafana.com/docs/grafana/latest/tutorials/helm_chart/ - Helm官方文档:https://helm.sh/docs/ ### 回答3: 要将Prometheus和Grafana部署在Kubernetes(K8s)集群中,可以按照以下步骤操作: 1. 创建一个Kubernetes集群:可以使用各种方法创建一个Kubernetes集群,例如使用Kubeadm、Minikube或云服务提供商(如AWS、Azure或GCP)的托管服务。有关如何创建Kubernetes集群的详细步骤可以参考官方文档或相关教程。 2. 安装和配置Prometheus:在Kubernetes集群中安装Prometheus,可以使用Helm Charts、Kubernetes Operator或手动部署。Helm Charts是一种Kubernetes的包管理工具,可以方便地安装和管理Prometheus。Kubernetes Operator提供了用于自动化操作和管理Prometheus的功能。手动部署需要手动创建Kubernetes资源文件并进行配置。可以参考Prometheus官方文档和相关教程获取详细的安装和配置指南。 3. 安装和配置Grafana:在Kubernetes集群中安装Grafana,可以使用Helm Charts、Kubernetes Operator或手动部署。类似于Prometheus,Helm Charts和Kubernetes Operator可以方便地安装和管理Grafana。手动部署同样需要手动创建Kubernetes资源文件并进行配置。可以参考Grafana官方文档和相关教程获取详细的安装和配置指南。 4. 配置Prometheus数据源:在Grafana中配置Prometheus作为数据源,以便从Prometheus中获取监控数据。这可以通过在Grafana中添加数据源并配置Prometheus的地址和访问凭据进行实现。 5. 创建和配置Grafana面板:在Grafana中创建和配置面板,以展示和监视从Prometheus获取的监控数据。可以根据需求选择不同类型的面板(如图表、仪表盘等)并配置相应的查询和展示选项。 参考来源: 1. Prometheus官方文档:https://prometheus.io/docs/ 2. Grafana官方文档:https://grafana.com/docs/ 3. Kubernetes官方文档:https://kubernetes.io/docs/home/
### 回答1: Prometheus可以通过Kubernetes API来监控Kubernetes集群,可以监控Kubernetes组件和应用程序的运行状态。它可以收集Kubernetes集群中的所有指标并将其存储在Prometheus服务器中。 ### 回答2: Prometheus是一款开源的监控系统,可以用于监控Kubernetes集群。下面是一种使用Prometheus监控Kubernetes的示例: 1. 部署Prometheus:首先,需要在Kubernetes集群中部署Prometheus。可以通过部署Prometheus的YAML文件来创建一个Prometheus实例。Prometheus将会自动发现Kubernetes中的所有节点和服务。 2. 配置监控目标:Prometheus通过监控目标来获取指标数据。可以通过创建一个名为"job"的Kubernetes Service来定义监控目标。例如,可以通过将所有希望监控的Pod标签添加到Service的"selector"中来选择要监控的Pod。 3. 添加指标采集配置:在Prometheus的配置文件中,需要定义指标采集的规则和频率。可以使用PromQL语言定义指标采集规则。例如,可以设置每分钟采集一次CPU和内存使用率。 4. 数据存储与查询:Prometheus会将采集到的指标数据存储在本地或远程的数据存储系统中。可以通过Prometheus的Web界面来查询和可视化指标数据。可以使用PromQL语言进行查询,以获取特定指标数据的时间序列。 5. 告警规则:Prometheus还支持定义告警规则,以便在特定条件满足时触发告警。可以根据需要配置告警规则,并定义触发告警的条件和告警通知方式。 6. Grafana集成:为了更好地可视化和展示指标数据,可以将Prometheus与Grafana集成。Grafana提供了丰富的仪表板和图表,可以通过查询Prometheus的指标数据来创建和显示。 通过以上步骤,我们可以使用Prometheus监控Kubernetes集群中的各种指标数据,并基于这些数据进行告警和可视化分析。这样,我们就能及时发现和解决Kubernetes集群中的问题,从而提高集群的稳定性和性能。 ### 回答3: Prometheus是一款开源的监控和警报工具,能够帮助用户实时、可视化地监控Kubernetes集群及其组件的健康状况。 首先,我们需要在Kubernetes集群中安装和配置Prometheus。这可以通过使用Helm Chart(Helm是Kubernetes的包管理工具)或手动部署Prometheus服务器来完成。安装完成后,我们可以访问Prometheus的Web界面,这里可以查看各个Kubernetes组件的度量指标、配置警报规则等。 接下来,需要配置Prometheus来收集和存储Kubernetes集群的度量数据。Prometheus使用一种被称为“抓取”的方式,定期从各种数据源(如kubelet、kube-apiserver等)获取度量数据。我们可以通过编写Prometheus的配置文件(prometheus.yml)来指定需要抓取的数据源和抓取频率。 一旦Prometheus开始抓取数据,我们可以使用PromQL(Prometheus的查询语言)来查询和分析这些度量数据。Prometheus提供了许多内置的函数和操作符,用于对数据进行过滤、聚合和计算。我们可以基于这些度量指标来创建自定义的监控仪表盘,以便更好地理解Kubernetes集群的运行状况。 此外,Prometheus还支持创建警报规则,当某个度量指标达到事先设定的阈值时,会触发警报通知。通过配置警报通知的渠道(如电子邮件、Slack等),我们可以及时收到与Kubernetes集群相关的警报信息,进行及时相应。 总结而言,Prometheus通过定期抓取和存储Kubernetes集群的度量数据,并提供强大的查询和警报功能,为用户提供了一种方便和可视化的方式来监控和管理Kubernetes集群。
Prometheus是一种开源的监控和报警工具,用于收集和存储系统和应用程序的指标数据,并提供查询和展示这些数据的功能。它可以通过在Kubernetes集群中部署一个Prometheus服务器来对Kubernetes进行监控。根据引用,你可以在GitHub上找到一个名为"k8s-prometheus-grafana"的项目,这是一个用于在Kubernetes上监控Prometheus和Grafana的工具。该项目提供了一些配置文件和部署说明来设置Prometheus和Grafana以监控Kubernetes集群。 首先,根据引用,你需要部署Prometheus。你可以使用rbac-setup.yaml文件来配置Prometheus的角色和权限,并使用configmap.yaml文件来配置Prometheus的配置。然后,通过prometheus.deploy.yml文件来部署Prometheus的deployment,并通过prometheus.svc.yml文件来创建Prometheus的service。 在解压"k8s-prometheus-grafana-master.zip"文件后,根据引用,你可以看到一些与Prometheus和Grafana相关的文件和文件夹。其中,"prometheus"文件夹包含与Prometheus相关的配置文件,如configmap.yaml和prometheus.deploy.yml。另外,"grafana"文件夹包含与Grafana相关的文件。 总结起来,Prometheus对于Kubernetes的监控是通过部署Prometheus服务器,并配置相关的角色、权限和配置文件来实现的。你可以使用"k8s-prometheus-grafana"项目提供的工具和配置来简化这个过程。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Prometheus监控K8S](https://blog.csdn.net/qq_40322236/article/details/131197196)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
有以下几种方式可以在命令行中使用Prometheus监控Kubernetes: 1. 使用Prometheus的Kubernetes SD配置:可以在Prometheus的配置文件中设置Kubernetes SD配置,这样Prometheus会自动发现Kubernetes中的所有服务和Pod,并开始监控它们。下面是一个示例配置: scrape_configs: - job_name: 'kubernetes-pods' kubernetes_sd_configs: - role: pod relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape] action: keep regex: true - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path] action: replace target_label: __metrics_path__ regex: (.+) 2. 使用kube-prometheus:kube-prometheus是一个为Kubernetes提供Prometheus监控的开源项目。它包含了一整套Prometheus和Grafana的配置文件和Dashboard,可以快速地搭建一个完整的监控系统。可以使用以下命令安装kube-prometheus: git clone https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus.git cd kube-prometheus kubectl apply -f manifests/setup kubectl apply -f manifests/ 3. 使用Prometheus Operator:Prometheus Operator是一个为Kubernetes提供Prometheus监控的开源项目。通过定义一些自定义资源对象,可以在Kubernetes集群中轻松地部署和管理Prometheus实例。可以使用以下命令安装Prometheus Operator: kubectl create namespace monitoring helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts helm install prometheus-operator prometheus-community/kube-prometheus-stack -n monitoring
### 回答1: Prometheus可以通过Kubernetes API来监控Kubernetes集群中的Pod状态。通过使用Prometheus的Kubernetes SD(Service Discovery)机制,可以自动发现Kubernetes集群中的Pod,并将其添加到监控目标中。然后,可以使用Prometheus的查询语言PromQL来查询和分析Pod的状态信息,例如CPU使用率、内存使用率、网络流量等。此外,Prometheus还可以与Grafana等可视化工具结合使用,以便更直观地展示Pod状态信息。 ### 回答2: Prometheus 是一款开源的监控系统,它可以用于监控 Kubernetes 中的 Pod 状态。在 Kubernetes 中,Pod 是最基本的调度单元,一个 Pod 可以包含一个或多个容器,因此,监控 Pod 状态可以提高我们对整个集群的管理效率和质量。 在 Kubernetes 中,Prometheus 主要通过以下三种方式来监控 Pod 状态: 1. 使用 Kubernetes 的 Metrics API Kubernetes 提供 Metrics API 来获取 Pod 的状态信息,包括 CPU 使用率、内存使用率、网络速率等。Prometheus 可以通过配置 scrape_config 来获取 Metrics API 中的数据,进而监控 Pod 状态。在 Prometheus 的配置文件中,我们可以添加以下配置来获取 Metrics API 中的数据: yaml - job_name: 'kubernetes-pods' scrape_interval: 30s kubernetes_sd_configs: - role: pod metrics_path: "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/pods" 2. 使用 cAdvisor cAdvisor 是一个开源的容器监控工具,它可以收集容器内部运行的各种性能指标。由于 Kubernetes 使用 cAdvisor 收集容器的性能数据,因此,Prometheus 可以通过 cAdvisor 来监控 Pod 的状态。我们可以在 Prometheus 的配置文件中添加以下内容来获取 cAdvisor 中的数据: yaml - job_name: 'kubernetes-cadvisor' scrape_interval: 30s kubernetes_sd_configs: - role: node metrics_path: "/metrics/cadvisor" 3. 使用 kube-state-metrics kube-state-metrics 是一个开源工具,可以将 Kubernetes 中的对象状态信息转换成 Prometheus 可以获取的格式。包括 Pod 的状态信息、容器状态信息、镜像版本信息等。因此,Prometheus 可以通过配置 scrape_config 来获取 kube-state-metrics 中的数据。我们可以在 Prometheus 的配置文件中添加以下内容来获取 kube-state-metrics 中的数据: yaml - job_name: 'kubernetes-apiservers' scrape_interval: 30s kubernetes_sd_configs: - role: endpoints api_server: 'https://kubernetes.default.svc:443' bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt metrics_path: "/metrics" 总结来说,通过以上三种方式,Prometheus 可以监控 Kubernetes 中的 Pod 状态信息。每种方式都有其优缺点,我们需要根据实际情况进行选择和配置。最终,我们可以通过 Prometheus 的监控来有效管理和优化我们的 Kubernetes 集群。 ### 回答3: Prometheus是一种广泛使用的开源监控解决方案,它能够收集和分析各种类型的指标,并提供仪表板和警报功能,帮助管理员实时跟踪整个应用程序栈的健康状况。在Kubernetes中,使用Prometheus监控Pod状态非常重要,因为Pod是Kubernetes的基本单元,也是应用程序的唯一部署单元。如果Pod无法正常运行,那么应用程序也会无法正常运行。 在Kubernetes中,Pod的状态非常重要,因为它反映了Pod当前的健康状况。通过Prometheus监控Pod状态,可以获得有关Pod状态的详细信息,例如: 1. Pod的运行状态 (Running / Pending / Failed) 2. Pod的重启次数 3. Pod的资源使用情况 (CPU、内存、存储) 4. Pod的实时日志 为了监控Pod状态,我们需要安装和配置Prometheus和其他必要的组件。首先,需要配置Kubernetes API Server作为Prometheus的数据源。接着,需要部署Prometheus Server和相应的Exporters,例如kube-state-metrics,这个可以提供有关Pod运行状态的详细信息。最后,需要配置Prometheus警报规则,以在发生问题时通知管理员。 总之,通过使用Prometheus监控Kubernetes Pod状态,我们能够获得实时的指标和警报,帮助我们快速发现和解决Pod的健康问题,以保持应用程序的稳定性和可靠性。

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