库贝伊辛加kube-icinga会自动从kubernetes资源中部署icinga对象。
它具有内置的自动发现功能，可以直接运用。
但是，您可以更改各种默认配置并部署自定义icinga对象或禁用/启用kubernetes对象以进行监视。
产品特点自动发现Icinga服务组支持为kubernetes节点，服务，入口和持久卷创建服务完全可自定义的每种资源或每种资源类型它是如何工作的？引导多个观察者，并监听任何kubernetes更改。
这些更改将立即反映在您的icinga环境中。
Kubernetes命名空间将导致icinga服务组节点将产生主机对象进入将导致icinga服

jsonSchema快速验证json数据的真实有效性，且可自定义数据节点的类型和大小范围，亲测可用。
若有问题可邮件发送或者留言征询zhangqj1234@qq.comorg.everit.json.schema-1.5.1.jarcommons-beanutils-1.8.2.jarcommons-collections-3.2.jarcommons-lang-2.3.jarcommons-logging-1.1.1.jarezmorph-1.0.6.jarjson-lib-2.4-jdk15.jarjson-20180813.jarguava-18.0.jar

介绍本文档介绍如何使用来构建模块化应用程序。
browserify是用于为浏览器编译commonjs模块的工具。
您可以使用browserify来组织代码并使用第三方库，即便您不以其他任何身份使用本身，除了使用npm捆绑和安装软件包之外。
browserify使用的模块系统与节点相同，因此发布到软件包最初打算在节点中使用，但不适用于浏览器，也可以在浏览器中正常工作。
人们越来越多地向npm发布模块，这些模块旨在使用browserify在节点和浏览器中正常工作，并且npm上的许多软件包仅在浏览器中使用。
，无论前端还是后端。
目录节点打包稿件您可以适当地使用npm安装该手册。
做就是了：npminstall-gbrowserify-handbook现在，您将有一个browserify-handbook命令，它将在$PAGER打开此自述文件。
否则，您可以像现在一样

Android带复选框的树形组织架构treeListView，类似目录和word的结构图，可折叠，带有两种全选模式：1、子节点选中则父节点选中，合适多级多item下方便了解哪些被选中；
2、子节点全部选中父节点才选中，更符合逻辑，合适少数量以及少层级。

用matlab数值求解电路中的节点电压、元件电流（已经运转可行）

区块链多数采用了分布式去中心化的设计，节点分散且平行，所以必需要一套制度出来，维持公平和顺序，这样的制度就是共识机制。

cdh离线装时，进行到分发parcels这一步时，进度不断不动，client_configs.py文件报错

编程实现一个4维的立方体网络仿真，网络节点按照如下方式运行，实验要求：1.网络节点按照默认的顺序，如节点标识0，1，…，15从小到大的顺序依次产生一个数据包。
2.节点产生（或接收到）一个数据包后，随机选择一个相邻节点发送数据包，依此规则重复执行，直至产生数据包的节点接收到自己的数据包后，直接删除该数据包。
超级立方体网络指具有d个维度的网络具有2d个网络节点，网络节点按照0，1，2，…2d-1顺序进行编号。
标识i的节点采用二进制方式可表示为d位的二进制序列，网络任意两个节点二进制方式表示的d位标识符，对应位只有某一位不同时，表示节点是直接相邻接，否则，两个节点之间不存在直接相邻接。
例如，对于一个3维的超级立方体网络，网络中存在8（8=23）个网络节点，如0(000)，1(001)，2(010)，3(011)，4(100)，5(101)，6(110)，7(111)。
网络拓扑结构按照如下方式连接，节点0(000)与节点1(001)，2(010)，4(100)直接相临接，因节点0(000)与节点1，2，4分别在第1位，第2位，第3位不同（从左往右数），其他节点按此规律相邻接。

共有七个完整算法%1.基于聚类的RBF网设计算法%一维输入，一维输出，逼近效果很好！SamNum=100;%总样本数TestSamNum=101;%测试样本数InDim=1;%样本输入维数ClusterNum=10;%隐节点数，即聚类样本数Overlap=1.0;%隐节点重叠系数%根据目标函数获得样本输入输出rand('state',sum(100*clock))NoiseVar=0.1;Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);SamOut=SamOutNoNoise+Noise;TestSamIn=-4:0.08:4;TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);figureholdongridplot(SamIn,SamOut,'k+')plot(TestSamIn,TestSamOut,'r--')xlabel('Inputx');ylabel('Outputy');Centers=SamIn(:,1:ClusterNum);NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号while1,NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号%按最小距离原则对所有样本进行分类fori=1:SamNumAllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i));[MinDist,Pos]=min(AllDistance);NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1;IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i;end%保存旧的聚类中心OldCenters=Centers;fori=1:ClusterNumIndex=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')';end%判断新旧聚类中心能否一致，是则结束聚类EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters));ifEqualNum==InDim*ClusterNum,break,endend%计算各隐节点的扩展常数（宽度）AllDistances=dist(Centers',Centers);%计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）Maximum=max(max(AllDistances));%找出其中最大的一个距离fori=1:ClusterNum%将对角线上的0替换为较大的值AllDistances(i,i)=Maximum+1;endSpreads=Overlap*min(AllDistances)';%以隐节点间的最小距离作为扩展常数%计算各隐节点的输出权值Distance=dist(Centers',SamIn);%计算各样本输入离各数据中心的距离SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum);HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat);%计算隐节点输出阵HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut'ones(SamNum,1)]';%考虑偏移W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx);%求广义输出权值W2=W2Ex(:,1:ClusterNum);%输出权值B2=W2Ex(:,ClusterNum+1)

IEEE9节点数据IEEE9节点数据IEEE9节点数据IEEE9节点数据IEEE9节点数据IEEE9节点数据IEEE9节点数据

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。