Dragonfly|KubeCon 2023 议题分享

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

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2023 年 4 月 18 日 - 4 月 21 日,

由 CNCF 与全球开源贡献者共同发起的

"KubeCon & CloudNativeCon Europe 2023"

将会与世界各地的开发者见面。

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接下来,给大家预告一下

来自 Dragonfly 社区的精彩议题~

《Dragonfly 镜像分发最佳实践》

「分享时间」

2023 年 04 月 19 日

11:55 - 12:30

「讲师介绍」

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戚文博

蚂蚁集团

蚂蚁集团软件工程师,Dragonfly Maintainer。负责基于 P2P 的文件以及镜像加速系统 Dragonfly。

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黄逸炀

字节跳动

字节跳动软件工程师,Dragonfly Maintainer。主要专注于容器镜像存储以及基于 P2P 的镜像分发。

「议题简介」

Dragonfly 是一个基于 P2P 的图像和文件分发系统。本次议题主要介绍了 Dragonfly & Nydus 的系统架构以及系统设计,同时也介绍了 Dragonfly 如何在机器学习推理引擎中加速分发模型。并且会提供 Dragonfly & Nydus 在火山引擎(Volcano Engine)进行镜像加速的最佳实践,以及在镜像下载过程中的相关数据。最后,描述 Dragonfly 如何与生态系统中的其他系统进行融合,例如 Harbor、Nydus 等。

扫码或点击“阅读原文”观看

《Dragonfly 镜像分发最佳实践》

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Dragonfly 官网地址:https://d7y.io

Dragonfly 项目地址:

https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly2

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Dragonfly 和 Nydus Mirror 模式集成实践

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YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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