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最新推荐文章于 2025-11-25 17:06:57 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-25 17:06:57 发布 · 179 阅读 · 0 ·
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本文深入探讨了I/O虚拟化和准虚拟化技术在云计算领域的应用，详细解释了这两种技术的工作原理，以及它们如何提高资源利用率和性能。文章还对比了全虚拟化与准虚拟化的优缺点，并讨论了它们在不同场景下的适用性。

https://blog.youkuaiyun.com/hejin_some/article/details/72673192

 

https://blog.youkuaiyun.com/bbwangj/article/details/80465320

 

https://blog.youkuaiyun.com/cling60/article/details/78542445

 

https://blog.youkuaiyun.com/bbwangj/article/details/80465320#%EF%BC%883%EF%BC%89%EF%BC%9AI%2FO%20%E5%85%A8%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%8C%96%E5%92%8C%E5%87%86%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%8C%96

 

https://blog.youkuaiyun.com/benjamin_xu/article/category/6824716

 

http://oenhan.com/category/virtualization/page/2

 

 

 

 

 

 

linux基础学习方法指导（学习方法+基础命令用法）
景天科技苑
12-31 1万+
1、学习工具：笔记类app:notepad++云笔记有道云笔记印象笔记markdown博客头脑风暴思维导图：xmind2、学习模式：学习时间：不能中断，持续学习，视频学习与实际操作结合学习方向：以企业要求来学习总结分析讨论3、学习新的技术：去网上书店看书籍，看目录，在目录中找相同的知识点根据这些知识点去查找相关资料把这些知识用思维导图画出来注意知识的时效性，注意设置时间节点，并按时实施注意总结，整理出自己的想法发布出来。
50个弱电术语，这份清单都值得你收藏备用！
网络技术联盟站
04-26 491
在网络工程的世界里，弱电术语就像一张地图，帮你快速定位问题、理解系统、与团队沟通。如果连“光纤”和“交换机”的区别都搞不清，设计网络时恐怕会一头雾水。更别提在故障排查时，那些术语背后隐藏的线索可能是救命稻草。所以，掌握这些知识，不仅是为了应付工作，更是为了让自己在这个行业里游刃有余。
学习网址 KVM
weixin_34107955的博客
09-10 83
http://pic.dhe.ibm.com/infocenter/lnxinfo/v3r0m0/index.jsp?topic=%2Fliaat%2Fliaatseccglibvirt.htm 转载于:https://blog.51cto.com/swq499809608/1294013
KVM学习资源
Nightwish5的博客
10-09 855
KVM学习资源 视频： 陈老师： https://www.bilibili.com/video/BV1AT4y1J7T6 《入门》 https://www.bilibili.com/video/BV1S7411871J 《进阶》 文章： 这里面算是一个KVM系列，有KVM的诸多内容。 http://www.21yunwei.com/archives/1758 和http://www.21yunwei.com/archives/1758《KVM虚拟化使用教程》 http://www.361way.com/
ubuntu+KVM的网址收集
kidd_3的专栏
01-11 564
http://forum.ubuntu.org.cn/viewtopic.php?f=65&t=359647&start=0 http://blog.lzhaohao.info/archive/install-kvm-ubuntu-1004-guest-os-in-command-line/ http://www.techotopia.com/index.php/Installing_an_U
KVM配置Web管理页面
chenao2783的博客
08-19 1167
什么是Wok？Wok基于cherrypy的web框架，可以通过一些插件来进行扩展，例如：虚拟化管理、主机管理、系统管理。它可以在任何支持HTML5的网页浏览器中运行。 什么是Kimchi？Kimchi是一个基于HTML5的KVM管理工具，是Wok的一个插件（使用Kimchi前一定要先安装了wok），通过Kimchi可以更方便的管理KVM。 这里使用kimchi和wok。kimchi和wok在git...
KVM详解，太详细太深入了，经典
热门推荐
sdulibh的专栏
09-29 5万+
KVM 介绍（1）：简介及安装 http://www.cnblogs.com/sammyliu/p/4543110.html 学习 KVM 的系列文章：  （1）介绍和安装 （2）CPU 和 内存虚拟化 （3）I/O QEMU 全虚拟化和准虚拟化（Para-virtulizaiton） （4）I/O PCI/PCIe设备直接分配和 SR-IOV （5）libvir
学习网址备份（补1）
LHJ54188的博客
11-25 775
摘要：本文对比分析了五大网络安全学习平台的核心特点。CTFHUB以结构化技能树和多样化靶场为特色；攻防世界提供阶梯式实训体系与国际赛事衔接；BUUCTF汇聚高质量竞赛原题并设有实战化场景；BugkuCTF以特色AWD赛事和分层题库著称；CyberStrikeLab则专注高度仿真的红队实战环境。各平台均提供在线靶场、竞赛服务和社区支持，满足从入门到进阶的不同学习需求，是网络安全从业者提升技能的重要资源。（149字）
基础到精通 openEuler 学习笔记(持续更新)
IT技途玩家知识宝典
10-25 1587
本文介绍了openEuler操作系统的知识及实践操作，为初学者提供了从理论到实践的完整openEuler学习路径。
我都网址记录
hubbybob1专栏
02-12 602
电脑不是崩了就是换电脑了，很多浏览过的很好的网站都记录不下来，一次再次开始记录 一、虚拟化云桌面KVM <一>kvm管理 1.对kvm的虚拟化管理平台，很多是开源的http://www.linux-kvm.org/page/Management_Tools https://www.cokemine.com/xnj.html 2.开源KVM管理平台http...
Docker学习记录
qq_32673453的博客
07-05 259
简介 Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。 镜像的使用 使用的镜像如果在本地中不存在，docker 就会自动从 docker 镜像仓库中下载，默认是从 Docker Hub 公共镜像源下载。 # REPOSITORY：表示镜像的仓库源,TAG：镜像的标签,IMAGE ID：镜像ID,CREATED：镜像创建时间, SIZE：镜像大小 docker images # 获取新镜像 docker pull
MOSES翻译系统的训练，调优和使用
寒小阳
08-20 1万+
这里我假设你已经成功安装了摩西moses，并希望在平行语料数据的基础上建立一个真正的短语翻译系统。这个过程需要一定的Unix的基础，理想情况下，最好还有一台Linux服务器。当然，如果你只是想试试的话，你也可以在一台笔记本电脑上安装并运行它，但最少要2G的内存(貌似现在的电脑都至少有这么大吧)，和10G的空闲磁盘空间（声明一下，这是本人估计的，有可能配置达不到这个也能跑，但训练的速度会非常慢的）。
快速部署OpenStack的操作笔记（珍藏版）
Asong_6的博客
06-21 1万+
摘 要 云计算已成为IT业界出现频率最高的热门词语之一。短短几年间，云计算已经从一个概念渐渐形成产品融入我们的日常生活中，让人不得不感慨这一波云计算浪潮的来势凶猛。OpenStack在过去一段时间以及可预测的未来一段时间，都会是云计算领域和开源世界的热门话题，引起全球IT界的广泛关注。在2012年的第四届中国云计算大会上，OpenStack技术的分会场被观众挤爆，可见其火热程度。这从一个侧面印...
面经 - OpenStack（Docker、Django、K8S、SDN）知识点
RBK的博客
02-24 4831
概述 云计算是一种采用按量付费的模式，基于虚拟化技术，将相应计算资源（如网络、存储等）池化后，提供便捷的、高可用的、高扩展性的、按需的服务（如计算、存储、应用程序和其他 IT 资源）。 云计算基本特征： 自主服务：可按需的获取云端的相应资源（主要指公有云）； 网路访问：可随时随地使用任何联网终端设备接入云端从而使用相应资源。 资源池化： 快速弹性：可方便、快捷地按需获取和释放计算资源。 按量计费： 常见的部署模式 公有云 私有云 社区云 混合云 三种服务模式 IaaS：云服务商将IT系统的基础设施
docker load 报 Error processing tar file unexpected EOF 解决
~~ LINUX ~~
10-29 3万+
++ echo 201904.0-dirty-20191029.021252 ++ sed 's/\//_/g' + sudo LANG=C chroot ./fsroot docker tag docker-database:latest docker-database:201904.0-dirty-20191029.021252+ sudo LANG=C chroot ./fsroot doc...
安全帽与口罩检测数据集_20251118_043642.zip
12-27
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称：安全帽与口罩检测数据集 图片数量： - 训练集：1690张图片 - 验证集：212张图片 - 测试集：211张图片 - 总计：2113张实际场景图片 分类类别： - HelmetHelmet：戴安全帽的人员，用于安全防护场景的检测。 - personwithmask：戴口罩的人员，适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask：未戴口罩的人员，用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：JPEG/PNG图片，来源于实际监控和场景采集，细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型，适用于建筑工地、工厂等环境，提升安全管理效率。 公共卫生管理应用： 集成至公共场所监控系统，实时监测口罩佩戴情况，为疫情防控提供自动化支持，辅助合规检查。 智能安防与合规检查： 用于企业和机构的自动化安全审计，减少人工干预，提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新： 支持计算机视觉目标检测领域的研究，适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性： 每张图片均经过标注，边界框定位准确，类别定义清晰，确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性： 包含安全帽和口罩相关类别，覆盖工业、公共场所以及多种实际环境，样本丰富，提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于目标检测任务，便于快速集成和部署。 实际应用价值突出： 专注于工业安全和公共健康领域，为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑，具有较高的社会和经济价值。
FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛方面的应用-面向多场景优化的代码实战与趋势前瞻.docx
12-27
内容概要：本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用，系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念，并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧，展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景，论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制，强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势，体现技术前瞻性。; 适合人群：具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统（如FreeRTOS）的高校学生或参赛开发者，尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员（经验1-3年为佳）。; 使用场景及目标：① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现；② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术；③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力； 阅读建议：此资源强调实战导向，建议结合STM32等开发平台边学边练，重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化，并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试，深入理解代码与系统动态行为的关系。
场景削减拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）
最新发布
12-27
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法的场景削减技术，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题，特别是在电力系统、可再生能源等领域中，通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景，从而降低计算复杂度，提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势，并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外，文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接，涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域，突出其实用性和可复现性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、可再生能源、优化调度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应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模；②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减；③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节；④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法，提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤，并参考附带的其他科研案例拓展应用思路；同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段，确保在实际项目中正确应用该方法。
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