当预测的变量y是一个离散值的情况下的分类问题 在分类问题中分为正类和负类，通常情况下认为没有某样东西是父类 二元分类算法及多元分类算法 使用线性回归算法对数据进行拟合，可能会得到一个假设，如果想要做出预测，对分类器输出的阈值设定，这里的阈值是一个纵坐标，分类问题可以设置一个
gitlab的安装 首先在网上下载好任意版本gitlab的rpm包 推荐下面的地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/yum/el7/gitlab-ce-8.8.5-ce.1.el7.x86_64.rpm [root@linux-node1 ~]# rz -E rz waiting to receive. [root@linux-node1 ~]# ls anaconda-ks.cfg gitlab-
import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense np.random.seed(10) # 指定乱数种子 # 载入数据集 df = pd.read_csv("D:/Keras/Ch05/diabetes.csv") dataset = df.values np.random.shuffle(dataset) # 使用
服务器断电后系统无法正常启动， 重启虚拟机机器后如下提示： 很有牌面： 整齐划一的解决方案 输入命令： xfs_repair -v -L /dev/dm-0 虚拟机展示了一波米锅大片中的场景 输入命令：reboot 重启 学习链接：https://blog.csdn.net/weixin_46609492/article/details/120270264
靶机描述 靶机地址：https://www.vulnhub.com/entry/digitalworldlocal-bravery,281/ Description This machine hopes to inspire BRAVERY in you; this machine may surprise you from the outside. This is designed for OSCP practice, and the original version of the mach
文章目录 1、基本概念与控制器特点2、安装Metric-Server2、部署Deployment控制器和Service3、部署HPA控制器4、测试HPA功能4.1 使用软件下发多个http请求4.2 查看HPA、Deployment、Pod监控过程 1、基本概念与控制器特点 在前面的课程中，我们可以通过手工执行kubectl sca
四步循环法： 1.初始化变量 2.条件判断 3.条件执行体（循环体） 4.改变变量 #计算1到100的偶数和#定义初始变量a=0s=0while a<=100:#条件判断 s=s+a#条件执行体 a+=2#改变变量print(s)
@目录1. 简介2. 语法格式3. 案例 1. 简介 过渡（transition)是CSS3中具有颠覆性的特征之一，我们可以在不使用 Flash 动画或 JavaScript 的情况下，当元素从一种样式变换为另一种样式时为元素添加效果。 过渡动画： 是从一个状态 渐渐的过渡到另外一个状态 可以让我们页面更好看，更动感
今日内容 Jupyter 在此处摁下“m"键就会编程markdown模式 摁”b“键是在下方创建代码 %matplotlib inline 作用：%matplotlib inline这一句是IPython的魔法函数，可以在IPython编译器里直接使用，作用是内嵌画图，省略掉plt.show()这一步，直接显示图像。 如果不加这一句的话，我们在画
问题 某公司将4种不同含硫量的液体原料(分别记为甲、乙、丙、丁)混合生产两种产品 (分别记为A,B).按照生产工艺的要求,原料甲,乙、丁必须首先倒入混合池中混合,混 合后的液体再分别与原料丙混合生产A,B.已知原料甲、乙,丙、丁的含硫量分别是 3% , 1 % ,2% , 1 %
import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist #下载mnist图像的数据 (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() #划分训练集和测试集 x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 #归一化处
import numpy as np import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout # Generate dummy data x_train = np.random.random((1000, 20)) y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) x_test = np.random.random((100, 20)) y
首先参考这篇文章安装开发环境： Win10上安装anaconda深度学习开发环境 吐槽一句，python语言以及基于python语言之上构建的深度学习开发环境虽然极大方便了学习和开发，但是处理包管理，以及包之间的依赖关系一团乱麻，简直让人崩溃，比如python的版本不同，算法包以及运行时环境包的版本就需
安装 在这里选择合适的下载方式：https://software.intel.com/content/www/cn/zh/develop/tools/oneapi/base-toolkit/download.html 如果没有GUI，就用Command Line Installation里的命令来下载安装。我的是这样的： wget https://registrationcenter-download.intel.com/akdlm/ir
StatefulSet 有状态应用[有状态应用] 有状态：StatefulSet - 集群节点之间的关系。 - 数据不完全一致。 - 实例之间不对等的关系。 - 依靠外部存储的应用。 - 通过dns维持身份 - 每个pod都有特定的名称和网络标识(如pod名是由statefulSet名+有序的数字组成（0
<!DOCTYPE html> <html><head><link rel="stylesheet" href="css/style.css" type="text/css" /><meta charset="utf-8" /><title>CSS3悬停放大图片两边模糊显示 - 站长素材</title> </head><bo
一、主界面设计 1.1主界面设计展示 1.2.功能描述： 创建分区：通过fdisk来创建分区 创建pv：将创建的分区加入pv中 创建vg：将分区键入卷组中 创建lv：划分出多个lv的逻辑卷 删除分区：删除fdisk建立的整个分区 删除lv：删除
环境 kubernetes 1.20.4 Spring Boot 2.5.0-M3 目标 deploy 可以自定义升级策略，其中升级的策略可以是 Recreate 和 RollingUpdate。 其中 RollingUpdate 是默认值，下面演示 Recreate 升级策略。 示例 Deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: bu
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环境 kubernetes 1.20.4 Spring Boot 2.5.0-M3 目标 terminationGracePeriodSeconds 可以定义优雅关闭的宽限期，即在收到停止请求后， 有多少时间来进行资源释放或者做其它操作，如果到了最大时间还没有停止，会被强制结束。 默认值：30。 示例 Pod.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metada
1.查看pod [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE web-0 1/1 Running 0 111m web-1 1/1 Running 0 112m web-2 1/1
1.当前版本 [root@k8s-master01 ~]# kubectl get sts web -oyaml|grep image f:imagePullPolicy: {} f:image: {} - image: nginx:1.15.2 imagePullPolicy: IfNotPresent 2.修改镜像版本 [root@k8s-master01 ~]# kubectl edit sts
https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras实现MNIST手写数字识别 MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standards and Technology (NIST)。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model= Sequential() model.add(Dense(units=8,activation='relu',input_dim=1)) model.add(Dense(units=1,activation='sigmoid')
话不多说，直接上代码 img { width: 100%; height: auto; transform: scale(1); transition: transform 1s ease 0s; } img:hover { transform: scale(1.05); }
