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⏰kubernetes-cronhpa-controller is a HPA controller that allows to scale your workload based on time schedule.

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The kubernetes HPA you always wanted

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Example of Horizontal Pods Autoscaler using minikube

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Slides for Kubernetes HPA v2

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Hands-on tutorial for building and deploying Kubernetes Initializers.

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Kubernetes Practice Guide (Kubernetes 实践指南)

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Kubernetes website and documentation repo:

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Enterprise-grade container platform tailored for multicloud and multi-cluster management

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Deploy a Production Ready Kubernetes Cluster

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Kuboard 是基于 Kubernetes 的微服务管理界面。同时提供 Kubernetes 免费中文教程，入门教程，最新版本的 Kubernetes v1.18 安装手册，(k8s install) 在线答疑，持续更新。

learngit

教程→ http://t.cn/zQ6LFwE 赞助→ http://t.cn/R5bhVpf 推送请使用UTF-8编码

leetcode

参考@CyC2018的leetcode题解。Java工程师LeetCode刷题必备。主要根据LeetCode的tag进行模块划分，每部分都选取了比较经典的题目，题目以medium和easy为主，少量hard题目。

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每天一道leetcode

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Demonstrate all the questions on LeetCode in the form of animation.（用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路）

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Linux命令大全搜索工具，内容包含Linux命令手册、详解、学习、搜集。https://git.io/linux

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极客时间《Linux 性能优化实战》案例

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《Java 程序员眼中的 Linux》

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Collect logs for docker containers

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基于LSTM神经网络的时间序列预测

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使用LSTM、ANN网络进行时间序列的多步预测。一般情况下机器学习算法在进行时间序列预测时采取一步预测的方法。该段代码将其拓展到多步预测的情形。主要改进在于数据的构建。LSTM and ANN are used to predict the time series. In general, machine learning algorithm takes one-step prediction method in time series prediction. This code extends it to the case of multi-step prediction. The main improvement lies in the construction of data.

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机器学习算法python实现

mall

mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统，基于SpringBoot+MyBatis实现，采用Docker容器化部署。 前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。

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mall-admin-web是一个电商后台管理系统的前端项目，基于Vue+Element实现。 主要包括商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等功能。

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Metis is a learnware platform in the field of AIOps.

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Cluster-wide aggregator of resource usage data.

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micadvisor-open是基于open-falcon的docker容器资源监控插件，监控容器的cpu、内存、diskio以及网络io等，数据采集后上报到open-falcon

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Run Kubernetes locally

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TensorFlow与Flask结合打造手写体数字识别源码，http://www.imooc.com/learn/994

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Modeltime unlocks time series models and machine learning in one framework