XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDocker
印度理工学院海得拉巴分校
其雇主核实其职位、服务年限以及角色和职责。期望： (i) 获得 LPI/Red Hat/Oracle/AWS 的 Linux/Unix 系统管理/架构认证。 (ii) 具有使用云和工作负载管理平台（如 OpenStack、Docker、Kubernetes、SLURM 和虚拟化技术（如 KVM））的经验 (iii) 熟悉基础设施即代码 (IaC) 工具，如 Terraform、Ansible、Puppet 或 Chef。 (iv) 熟练使用 Bash shell/Python 和自动化框架的脚本。 (v) 了解存储技术，如 SAN、NAS、对象存储和分布式文件系统（如 Ceph 或 GlusterFS）。 (vi) 具有使用监控和日志记录工具（例如 Prometheus、Grafana、Nagios）和中央日志记录系统（例如 ELK Stack）的经验 (vii) 了解网络概念和技术（例如 SDN、VPN、负载平衡）。 (viii) 具有安全最佳实践和工具方面的经验
Wheeler Technologies，Inc .- Insight Daily Suite
•候选人筛选；候选技能评估；就业前筛查；表格I-9和电子验证•计算机和软件系统工程和体系结构•数据和统计分析：R / Shiny•Restful API：消费者端；服务方面；安全API•大数据服务：企业搜索；机器学习；人工智能; NLP; TensorFlow•容器：Docker; kubernetes•实用程序：智能电网；需求响应•GIS和空间科学：地理编码•操作系统：Linux；视窗;安卓; ios; ARM•云服务：Azure； aws;谷歌;混合和私有云•数据库专业知识：MS SQL；甲骨文； hadoop;蒙哥postgresql; MySQL•系统安全：经过认证的网络安全•敏捷流程：经认证的Scrum Master•安全性和身份验证：OKTA； auth0; adfs; kerberos;密码学•软件开发：.NET；爪哇; Angularjs; Python; perl; r / shiny; •建立和管理离岸技术团队•经过认证的教育提供者•软件DevOps：测试；部署; CI/CD•技术人员配备；团队增强；临时技术劳动力认证：
使用机器L的女性糖尿病预测。
糖尿病具有严重的长期影响，并且是全球健康方面的关注。及时识别对于改善患者预后至关重要。这项工作使用临床数据使用监督的机器学习算法诊断糖尿病。各种数据集用于训练诸如决策树，天真的贝叶斯，k-nearest邻居，随机森林，梯度提升，逻辑回归和支持向量机等训练模型。通过有效的预处理技术（如标签编码和归一化），可以提高模型的精度。各种特征选择方法用于优先考虑风险指标。该模型在两个不同的数据集上进行了广泛的测试，以评估其性能。的准确性提高（取决于数据集和机器学习技术）的范围从2％到12％。选择最佳的算法是为了额外开发的。Python的烧瓶用于将模型纳入使用Docker部署的在线程序。研究表明，将基于机器学习的分类与适当的数据制备管道的整合可以有效，一致地预测糖尿病，从而促进及时诊断并改善健康后果。
完整的堆栈Web开发人员雅典（希腊）
•计算机科学，软件工程，信息技术或相关领域的硕士学位•5年以上的经验设计，构建和操作Web应用程序•了解不同体系结构的模式，例如微服务，基于事件的体系结构和云上的编程•在云上进行动作经验•前端编程语言和诸如Nextjs，angularjs，angularjs，angularjs extramess和backss and backs和backss和hydsy•thempers• RUST和MICREVICES架构模式•在不同数据库技术等不同数据库技术中的专业知识，例如SQL Server，Oracle，MySQL，NOSQL MongoDB等•具有IaaAS解决方案（例如Google Cloud Platform，AWS，MS Azure）的经验。等。•消息经纪技术（KAFKA，MQTT），REST API，WESTOCKECT或GraphQL开发的经验•具有Terraform，Docker和Kubernetes的经验•与SAP或其他CRM，ERM等企业软件的集成经验。•在建造，部署和运营的经验高度可用（> 99.9％）应用程序•最新的行业最佳实践和技术，新的和新兴的新兴•自组织，以解决方案为导向的，具有主动性的促进性，交流团队•英语
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作为创新印度团队的技术领导，概念化并开发了AI助理软件，以支持机场的行李处理系统（BHS）操作。AI助理软件为人类运营商提供了见解和建议，并使用Docker和Jira帮助将系统停机时间减少了30％的CI/CD管道，从而将Azure的部署效率提高了50％。带领一支由3个工程师组成的团队概念化并实现基于计算机视觉的系统，以计算托盘中的项目或通过低成本摄像头和NVIDIA Xavier Edge设备存储手提袋。该系统有可能通过替换当前的基于称重量表的系统来节省仓库中近467k欧元。与5位工程师合作，使用计算机视觉技术开发一个袋子分类器，以将袋子分类为机场BHS中的可转让且不可交通。系统可以检查袋子是否太大，太薄，将粘在，皮带还是易碎。
Samuel Bharti
•编程和脚本：熟练掌握R，Python，Matlab，Bash进行数据分析，统计建模和生物信息学管道。•生物信息学：在单细胞和空间转录组学，变体分析，RNA-seq和多摩学集成中经验丰富。•数据分析和可视化：使用Seurat，Deseq2和Pseudobulk等工具开发自定义工作流程进行生物数据分析的熟练。使用GGPLOT2和绘图的数据可视化中的强大功能。•云和高性能计算：设置和管理云基础架构（AWS，GCP）和HPC环境方面的专业知识，使用Slurm和Docker进行可扩展计算。•软件和Web开发：开发了带有r闪亮，简化和反应的生物信息学Web应用程序，重点是交互式数据探索。•机器学习与建模：应用机器学习技术到生物医学数据，具有特征选择，分类模型和网络分析的经验。•工作流程管理：使用NextFlow和管道开发进行大规模基因组数据处理的工作流管理经验。
不变的秘密管理：在容器中使用敏感数据的零信任方法 - 文章 - 汇合处
我们介绍了Chaossecops，这是一个新颖的概念，将混乱工程与DevSecops结合在一起，特别着重于主动测试和提高秘密管理系统的弹性。通过使用AWS服务（秘密经理，IAM，EKS，ECR）和Common DevOps工具（Jenkins，Docker，Terraform，Chaos Toolkit，Sysdig/Falco）的详细，现实世界实施方案，我们证明了这种方法的实际应用，并且对这种方法进行了实践应用。电子商务平台案例研究展示了不变的秘密管理如何改善安全姿势，提高合规性，更快的市场时间，停机时间的降低以及开发人员的生产率提高。关键指标表明，与秘密相关的事件和更快的部署时间显着减少。该解决方案直接解决了DevOps技术类别中全球技术奖的所有标准，突出了创新，协作，可伸缩性，持续改进，自动化，文化转型，可衡量的结果，技术卓越成果，技术卓越和社区贡献。
![arxiv：2503.03618v1 [cs.dc] 2025年3月5日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\40527f32c822586d79f6712a223542ee3654e7c0.webp)
arxiv：2503.03618v1 [cs.dc] 2025年3月5日
本文档介绍了基于Raspberry Pi 3模型B的低功率IoT服务器群集的设计和实现，并由太阳能提供动力。所提出的体系结构集成了Kubernetes（K3S）和Docker，提供了有效，可扩展和高性能的计算环境。该集群旨在优化能源消耗，利用200W太阳能电池板系统和100AH锂离子电池，以支持在有利的环境条件下连续操作。绩效分析是根据从外部来源获得的理论推断和数据进行的，评估资源分配，功耗和服务可用性。这些分析在不同情况下对系统的运行可行性提供了理论估计。结果表明，该系统可以作为边缘应用程序和云服务的可行且可持续的替代方案，从而减少了对传统数据中心的依赖。除了通过大大减少碳足迹对环境可持续性的积极影响外，该解决方案还解决了经济问题，因为传统数据中心消耗了巨大的能源，从而增加了对电网的需求增加和更高的运营成本。
Qualys API（VM、PC）用户指南
DNS BIND 身份验证记录 ................................................................................................................ 484 Docker 记录 ................................................................................................................................ 490 HTTP 记录 ................................................................................................................................ 493 IBM DB2 记录 .................................................................................................................... 496 InformixDB 记录 ...................................................................................................................... 501 Infoblox 记录 .................................................................................................................... 506 JBoss 服务器记录 ................................................................................................................ 512 Kubernetes 记录 ................................................................................................................ 516 MariaDB 记录 .................................................................................................................... 519 MarkLogic 记录 ................................................................................................................ 523 Microsoft SharePoint 记录 ................................................................................................ 530 MongoDB 记录 ................................................................................................................ 540 系统创建的 MongoDB 记录 ................................................................................................ 543 MS Exchange 服务器 ................................................................................................................ 550 MS SQL 记录 ................................................................................................................ 555 MySQL 记录........................................................................................................................... 565 Neo4j 记录 .......................................................................................................................... 584 Nginx 记录 .......................................................................................................................... 589 Oracle 记录 ........................................................................................................................ 593 系统创建的 Oracle 记录 ............................................................................................. 599 Oracle 侦听器记录 ............................................................................................................. 601 Oracle WebLogic 服务器记录 ............................................................................................. 603 Palo Alto 防火墙记录 ............................................................................................................... 606 Pivotal Greenplum 记录 ...................................................................................................... 610 PostgreSQL 记录 ................................................................................................................ 617 SAP Hana 记录 ...................................................................................................................... 624 SAP IQ 记录 ...................................................................................................................... 629 SNMP 记录 ...................................................................................................................... 634 Sybase 记录 ...................................................................................................................... 639 Unix 记录 ...................................................................................................................... 651 网络 SSH 记录 ................................................................................................................ 668 VMware 记录 ...................................................................................................................... 675 Windows 记录 ...................................................................................................................... 681 Oracle HTTP 服务器记录 ................................................................................................ 689 vCenter - ESXi 映射记录 ................................................................................................ 699....... 681 Oracle HTTP 服务器记录 ................................................................................................ 689 vCenter - ESXi 映射记录 ................................................................................................ 699....... 681 Oracle HTTP 服务器记录 ................................................................................................ 689 vCenter - ESXi 映射记录 ................................................................................................ 699
![arxiv：2401.05152v1 [cs.ro] 2024年1月10日-Orbilu](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ef4fd1d7b2f276ecd818e7f6c15dc268bf9d3b44.webp)
arxiv：2401.05152v1 [cs.ro] 2024年1月10日-Orbilu
摘要 - 协作同时本地化和映射（CSLAM）对于使多个机器人在复杂的环境中运行至关重要。大多数CSLAM技术都依赖于原始传感器测量或低级功能，例如关键帧描述符，由于对环境的深入了解，这可能导致错误的循环封闭。此外，机器人之间这些测量值和低水平特征的交换需要大量数据传输，这限制了系统的可扩展性。为了克服这些局限性，我们提出了多个S-Graphs，这是一种分散的CSLAM系统，它利用嵌入了四层层次结构和可优化的情境图中的高级语义相关信息，用于合作图的生成和本地化，同时最小化机器人之间交换的信息。为了支持这一点，我们提出了一个新颖的房间描述符，该描述符及其连接的墙壁用于执行机器人间循环封闭，以应对多机枪绑架的问题初始化的挑战。在模拟和真实环境中进行了多个实验，验证了所提出方法的准确性和鲁棒性的提高，同时减少了与其他最先进方法相比，机器人之间交换的数据量。docker图像中可用的软件：https：// github.com/snt-arg/multi_s_graphs_docker