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随着近几年微服务的兴起，越来越多的人使用springcloud作为微服务框架（基于java语言实现的微服务框架），因此就产生了这样的需求：能否将非java语言实现的项目接入到springcloud框架中。
答案是肯定的，springcloud为了解决此问题，推出了一款名叫sidecar的组件。
Spring Cloud Netflix Sidecar 包含一个简单的http api来获取给定服务的所有实例（即主机和端口）。然后可以通过从Eureka获取其路由条目的嵌入式Zuul代理来代理服务调用。可以通过主机查找或通过Zuul代理访问Spring Cloud Config服务器。但是第三方程序必须执行健康检查，以便Sidecar可以向应用程序启动或关闭时向eureka报告。
首先我们需要一个第三方的程序，可以是python，nodejs等非java语言编写的程序，本文我们使用了一个java编写的第三方接口程序。
第三方程序提供health接口，接口返回如下格式的json字符串。
springcloud
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Altium Designer(原理图设计、电路仿真、PCB绘图)
通过springcloud的sidecar，zuul,和eureka整合异构系统
1.环境准备，这里第三方程序采用nodejs为例哈：：： 2.用nodejs编写两个接口： 健康心跳检测接口（这个是必须的，返回数据格式也是固定的）： 假设为：http://localhost:7001/health 返回数据必须是：{“status”:“UP”} ********************************************** 第二个接口：测试用的： http://...
NCCL 源码深度解析：从初始化到通信链路构建全流程
本文深入解析了NVIDIA Collective Communication Library (NCCL) 的核心工作机制，从通信组初始化、硬件拓扑发现，到P2P、共享内存及网络传输链路的构建。详细剖析了源码中集合通信任务的执行流程与Proxy线程的协同机制，为开发者进行高性能分布式训练的性能调优与深度问题排查提供了清晰的底层视角。
【SpringCloud】Sidecar多语言微服务入手
Sidecar多语言微服务入手 文章目录Sidecar多语言微服务入手搭建准备名词解释示例准备异语言搭建和部署起步示例server-provider(服务提供者)Sidecarnode-customer(异语言微服务示例) Sidecar组件的作用是支撑其他语言和平台的微服务，向提供或调用其他语言微服务接口。 搭建准备 名词解释 微服务提供者 该微服务提供服务接口给其它微服务调用。 微服务调用者 该微服务调用其他微服务的服务接口。 异语言微服务 指在spring cloud微服务框架下的其他语言微服务。
二、ROS2完成Docker容器和宿主机通信，使用ros2 topic list看到，但是无法echo
如果容器和主机权限不一致，则会导致无法通信（我的代码中，docker容器是root，宿主机是普通用户），虽然可以查询到相关话题，但是订阅后没有消息输出。比如，docker容器创建了一个共享内存，其所有者为docker容器用户root，当宿主机去访问的时候，由于用户不同，没有权限访问，也就无法进行信息传递。该方法只是临时修改共享内存的权限，每次运行完，需要重新运行上述命令，才可以进行通信。在运行的过程中，ROS2使用了共享内存机制，会共享内存。运行之后，宿主机和容器可能用户名不同，这是因为。
踩坑实录：C#上位机YOLOv11从2FPS到45FPS，ONNX Runtime GPU加速全解析
算力迁移：将推理核心从CPU迁移至GPU（核心提速手段）；内存复用：避免重复分配/释放内存，减少GC压力；维度固定：工业场景固定输入分辨率，关闭动态维度；资源限制：合理限制GPU/CPU/内存占用，避免资源耗尽；解耦设计：推理线程与UI线程解耦，避免跨线程问题。
springcloud学习(七)-Sidecar(多语言支持)
title: springcloud学习(七)-Sidecar(多语言支持) date: 2021-1-28 tags:在 SpringCloud 的项目中，需要接入一些非 java 程序或第三方接口（无法接入eureka，hystrix，feign等组件的程序）。所以我们可以通过启动一个代理的微服务去和非 java 的程序或第三方接口进行交流，然后再把代理的微服务计入 SpringCloud 的相关组件中。将一组紧密结合的任务与主应用程序共同放在一台主机（Host）中，但会将它们部署在各自的进程或容器中。
基于YOLOv8的违规抽烟/打电话检测系统：从数据集构建到部署实战
模型优点缺点精度高速度慢（5 FPS）SSD速度快小目标检测差YOLOv5平衡性好官方支持停止YOLOv8最新、最快、最准需要PyTorch环境YOLOv8相比前代：骨干网络升级（C2f模块）无锚框检测（Anchor-Free）动态任务对齐分配（TaskAlignedAssigner）支持分类/检测/分割/姿态估计。
k8s部署服务接入skywalking之java agent使用(基于sideCar模式)
sideCar模式实现简单来说就是在同一个pod中，启动两个容器,容器A为正常的服务容器，容器B为辅助容器。同时让两个容器共享存储。辅助容器在启动后将前提条件准备好, 例如把服务容器需要使用到的agent包，提前放到共享目录当中,等到服务容器启动时就能直接使用共享目录中的agent包了以上只是sideCar模式的其中一种用法。
数据处理和分析之数据预处理：数据离散化
在某些情况下，根据业务知识或数据特性，我们可能需要自定义离散化的区间。例如，对于年龄特征，我们可能更关心儿童、青少年、成人和老年人这几个阶段，因此可以自定义这些区间。等宽离散化：将数据范围分成等宽的区间。等频离散化：将数据分成包含相同数量观测值的区间。聚类离散化：使用聚类算法（如K-means）来确定离散化区间。自定义区间离散化：根据领域知识或数据特性手动定义区间。# 自定义区间离散化示例# 假设我们根据业务理解，将年龄分为青年、中年和老年三个阶段。
harbor x509: certificate signed by unknown authority【20251222】
本教程通过「合并证书链（服务器端）+ 预置根 CA（客户端）」彻底解决了自签名证书的 x509 错误，同时集成了 Trivy 漏洞扫描，实现了 Harbor 从搭建到实用的全流程。证书链合并是服务器端的关键，确保客户端获取完整信任路径；客户端需同时配置「系统信任库 + Docker 信任目录」，避免 Docker 独立信任机制导致的问题；所有 IP 需保持一致（Harbor 配置、证书绑定、客户端访问），是避免错误的基础。
Spring Cloud Sidecar是一种将非JVM语言编写的服务接入Spring Cloud生态系统的方法
Spring Cloud Sidecar是Spring Cloud的一个子项目，它允许开发者将非Java编写的服务（即非JVM语言服务）集成到Spring Cloud的微服务体系中。总之，Spring Cloud Sidecar提供了一种灵活的方式来将非JVM语言编写的服务接入Spring Cloud生态系统，使其能够利用Spring Cloud提供的各种服务治理功能。创建Node.js服务：接下来，需要创建一个Node.js服务，该服务将作为Sidecar容器的一部分运行。
【计算机视觉】语义分割实战：FCN、U-Net与DeepLab系列详解
语义分割实战：FCN、U-Net与DeepLab系列详解，人工智能、大模型、AI深度学习在计算机视觉领域取得了令人瞩目的进展，语义分割作为计算机视觉领域的关键任务，旨在将图像中的每个像素都分配到特定的类别中，实现对图像内容的精细理解。与目标检测关注物体的类别与位置不同，语义分割能够对场景中的所有元素进行像素级别的分类，这在自动驾驶、医学图像分析、遥感图像解译等众多领域都有着至关重要的应用。例如，在自动驾驶中，准确的语义分割可以帮助车辆识别道路、行人、交通标志等，为安全行驶提供决策依据；在医学图像分析中……
SpringCloud通过Sidecar整合异构平台微服务（Python Flask）
SpringCloud通过Sidecar整合异构平台微服务（Flask子项目）
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
springboot python整合_SpringCloud 整合 Python - Flask
前言该篇文章分享如何将Python Web服务融入到Spring Cloud微服务体系中，并调用其服务，Python Web框架用的是Flask方案Sidecar+ Flask，在这里，我们会使用Sidecar将Python接口注册到SpringCloud中，将Python接口当作Java接口进行调用（通过SpringCloud去调用Sidecar，然后通过Sidecar去转发我们的程序请求）Si...
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
SpringCloud 整合 Python - Flask
前言 该篇文章分享如何将Python Web服务融入到Spring Cloud微服务体系中，并调用其服务，Python Web框架用的是Flask 方案 Sidecar+ Flask，在这里，我们会使用Sidecar将Python接口注册到SpringCloud中，将Python接口当作Java接口进行调用（通过SpringCloud去调用Sidecar，然后通过Sidecar去转发我们的程序请求...
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
「微服务篇SpringCloud」-使用 sidecar实现跨语言微服务调用
原文链接： https://www.toutiao.com/i6614467460529652227/
跨语言调用
1、跨语言调用 http://www.itboth.com/d/Q3Ifuq/dubbo 2、springcloud的sidecar https://blog.youkuaiyun.com/hliq5399/article/details/80540760
python接入spring cloud_SpringCloud 整合 Python - Flask
前言该篇文章分享如何将Python Web服务融入到Spring Cloud微服务体系中，并调用其服务，Python Web框架用的是Flask方案Sidecar+ Flask，在这里，我们会使用Sidecar将Python接口注册到SpringCloud中，将Python接口当作Java接口进行调用(通过SpringCloud去调用Sidecar，然后通过Sidecar去转发我们的程序请求)Si...
（1）SpringCloud 整合Python
sidecar我们刚刚说了使用sidecar可以将和第三方语言整合，那什么是sidecar呢？说白了sidecar就是提供的一个工具，使用该工具将第三方的rest接口集成到中来。那么如何使用sidecar呢？首先我们看一下官网的描述。看了官网的描述，似乎我们还是抓不住重点，到底应该如何结合Sidecar和第三方程序呢？依旧是如此的茫然。Sidecar是一个用于监听非JVM应用程序(可以是Python或者Node或者Php等等)的一个工具，通过Sidecar可以实现Java和第三方应用程序的双向交互。...
Spring Cloud Alibaba Sidecar 多语言微服务异构
Spring Cloud Alibaba Sidecar 介绍 自 Spring Cloud Alibaba 2.1.1 版本后增加了 spring-cloud-alibaba-sidecar 模块作为作为一个代理的服务来间接性的让其他语言可以使用spring cloud alibaba等相关组件。通过与网关的来进行路由的映射，从而可以做到服务的获取，然后可以使用Ribbon间接性调用。 如...
微服务1.0与2.0
微服务1.0时代 Dubbo本质上只能算是一个服务治理框架，而不能算是一个微服务框架。虽然在未来的Dubbo 3.0中会提供对Spring Cloud，以及对Service Mesh的支持，但是单凭Dubbo仍然是无法搭建一个完整的微服务体系结构。Spring Cloud则是通过集成众多的组件的形式实现了相对完整的微服务技术栈，但是Spring Cloud的实现方式代码侵入性较强，而且只支持Ja...
springcloud集成其它语言
简介： non-jvm语言也想使用Eureka,Ribbon和Config Server? Spring Cloud Netflix Sidecar灵感来自Netflix Prana，它包含一个简单的http api去获取给定服务的所有实例（主机和端口）。你也可以通过嵌入式Zuul代理代理服务调用，Zuul 代理从Eureka获取全部路由信息。可直接通过主机查找或通过Zuul代理访问Spring...
php开发微服务注册到eureka中(使用sidecar)
使用php开发微服务，注册到eureka中的解决方案：sidecar。 sidecar 介绍请见：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32971807/article/details/53742783 POM文件 <groupId>com.ylm</groupId> <artifactId>side_car_tes...
微服务治理新范式：SpringCloud脚手架与Istio服务网格无缝集成实践
你是否还在为微服务架构中的服务治理、流量控制和可观测性问题头疼？随着微服务数量激增，传统的SpringCloud组件配置复杂、跨语言支持不足等痛点日益凸显。本文将带你一步到位解决这些难题，通过Istio服务网格与SpringCloud的深度整合，构建一个既能利用SpringCloud开发便捷性，又能享受Istio强大流量管理能力的企业级微服务架构。读完本文，你将掌握服务网格部署的核心步骤、配置技巧...
SpringCloud微服务带来的问题
业务团队的痛点 1. 对于业务开发团队而言，最强的是技术吗？一定不是，业务团队最强的一定是对于业务的理解和熟悉程度。 2. 而业务应用的核心价值，就是为了实现业务场景，而不是写微服务，微服务只是一种实现业务的手段。 3. 业务团队除了关心业务之外，他们所面临的最大的挑战在于，如何保证系统的稳定性何可扩展性、如何设计一个安全的open api。如果对服务进行拆分、如何保证跨库的数据一致性。以及对于旧系统的改造。 4. 于公司层面而言，业务团队的压力还来自于时间人力的投入，我们用于被各种dead...
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