

云计算-K8s 运维:Python SDK 操作 Job/Deployment/Pod+RBAC 权限配置及自定义 Pod 调度器实战
本文介绍了使用Kubernetes Python SDK进行自动化运维的五种典型场景实现:1)Job自动化创建(先清理同名资源再部署计算任务);2)Deployment全流程管理(创建Nginx服务并导出JSON状态文件);3)Pod生命周期管控(删除-创建-查询一体化);4)RBAC权限配置(命名空间/角色/绑定的创建与验证);5)自定义调度器开发(监听Pending Pod并随机绑定可用节点)。每个场景都提供了可直接运行的完整Python代码,包含YAML配置文件解析和操作逻辑,帮助运维人员通过代码实现



39_基于深度学习的行人摔倒检测识别系统(yolo11、yolov8、yolov5+UI界面+Python项目源码+模型+标注好的数据集)
本文介绍了一个基于PyQt5和YOLOv5/YOLOv8的目标检测系统,支持图片、视频、摄像头等多种输入源,具备批量处理和数据导出功能。系统采用Python 3.8开发,使用PyTorch深度学习框架,支持CUDA加速。项目提供完整的环境配置方案、训练数据集和预训练模型,附带详细的使用说明和安装教程。系统亮点包括:多目标检测切换、实时数据增强、模型可扩展性,适合作为毕业设计或二次开发项目。文章还简要介绍了YOLO算法的原理和本系统采用的SPP特征提取方法。
