Kubernetes Labels 和 Selectors 一个deployment.yaml文件 apiVersion: apps/v1 # for versions before 1.9.0 use apps/v1beta2 kind: Deployment metadata: name: wordpress-mysql labels: app: wordpress #一眼就能看出来是为wordpree准备的db spec: sele
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: mytest labels: app: myapp spec: containers: - image: xxx/readytest:v1 name: myapp 该yaml树状结构如下： 其中containers的内容是拥有两个键值对的数组 转换成行内表示法： { 'apiVersion': 'v1', 'kind
上节主要是线性回归的手动实现，每次只处理一个数据。本次我们使用torch中的方法进行批量处理 数据获取 为了便于分析，我们使用y = 5x+6模拟生成一些数据 import torch as tt from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import rand
Python数据分析第07天 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %config InlineBackend.figure_format = 'svg&
.global _start _start: MOV r4,#1 // r4=1 1: // Local label ADD r4,r4,#1 // Increment r4 CMP r4,#0x5 // if r4 < 5... BLT 1b // ...branch backward
本文将接着展示一个3+3层的卷积神经网络模型，并给出其在cifar10上的测试效果。 上篇文章指路-> https://blog.csdn.net/m0_62001119/article/details/121757703 目录 代码展示 一、导包工作 二、数据集处理 三、可视化数据 四、搭建网络 五、训练网络 测试效果 心得 参考 代
文章目录 1. 部署cadvisor2. 部署 kube-state-metrics2.1 创建集群用户2.2 创建服务账户2.3 绑定集群用户2.4 deployment.yml 3. 部署prometheus3.1 创建rabc权限3.2 创建promethues配置文件3.3 deployment和service3.4. 查看结果 1. 部署cadvisor 说明： k8s每个节点部
一、原理 参考博文： DBSCAN聚类算法Python实现_徐奕的专栏-CSDN博客_dbscan pythonhttps://blog.csdn.net/xyisv/article/details/88918448DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就
0 写在前面 写于刚刚解决一个问题的小喜悦心情中，好朋友老陈的文章终于要投稿了，他还收到了同济的DR.degree offer ，真替他感到开心。那天听中期答辩，听到了学院有个很有名的学长，是去年校长奖章的获得者（BTW，校长奖章是NEU最高荣誉哦，本硕博一共就十个），学长答辩时状态很松弛，也没有夸
icmp监控 1、prometheus 添加相关监控，Blackbox 使用默认配置启动即可 - job_name: "icmp_ping" metrics_path: /probe params: module: [icmp] # 使用icmp模块 file_sd_configs: - refresh_interval: 10s files: - "/home/prometheus
1.网络搭建： """ 作者：lds 网络搭建 """ import torch.nn as nn from torchvision import transforms as T class Net(nn.Module): # 搭建6层网络 def __init__(self, input, hidden_1, hidden_2, hidden_3, hidden_4, hidden_5,output):##在用到Net时，可
资源文件内容 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: deployment- labels: test_rollingupgrade: "123456" spec: selector: matchLabels: app : "1234" replicas: 1 template: metadata: labels: a
https://www.cnblogs.com/linuxk/p/12036193.html 修改prometheus配置文件 指定prometheus的规则文件路径或者文件名 vim prometheus.yml rule_files: - 'rules/*_rules.yml' # - 'prometheus_rules.yml' # - "./rule/*.yaml" # - "first_rules.yml
python算法实例 #The first machine learning algorithm--kNN ''' 导入科学计算包Numpy和运算符模块 ''' from numpy import * import operator def creatDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=['A',&#
准备工作 1. 准备163邮箱 2. 登录163邮箱 设置中开启 SMTP功能 3. 新增授权码，需要保存后面配置文件需要用到 alertmanage 配置 配置文件 global: #resolve_timeout: 5m smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25' # 163 smtp 服务器地址 smtp_from: 'super@163.
k8s-prometheus平台部署相关组件 1. K8s-prometheus平台部署相关组件 prometheus-deployment.yaml #部署Prometheus **prometheus-configmap.yaml ** #Prometheus配置文件，主要配置Kubernetes服务发现 prometheus-rules.yaml #Prometheus告警规则 grafana.yaml #
一、将收集到的语料进行文本预处理 1）train.txt预处理为train.csv，格式为id，内容，标签 使用excel打开train.txt然后选择分隔符为英文逗号，这样内容在一列，然后再为他们添加id，从1-900，接着添加标签，0，1，2分别表示财经，体育，军事。最后另存为csv文件。 2）对内容进行分词和停用词过滤，这里使用结巴
资源配置清单 apiVersion: apps/v1 kind: Replicaset metadata:{name:"test",namespace:"detfault",labels:{},annotations:{}} spec status 重点说明spec spec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: frond tire: dev
视频版地址B站：从零开始写代码 Python ID3决策树算法分析与实现_哔哩哔哩_bilibili 代码如下： # author:会武术之白猫 # date:2021-11-6 import math def createDataSet(): # dataSet = [[1, 1, 'yes'],
介绍 在之前的实验中我们介绍和使用了 BERT 预训练模型和 GPT-2 预训练模型，分别进行了文本分类和文本生成实验。在本次实验中，我们将介绍 XLNet 预训练模型，并使用其进行命名实体识别实验。 知识点 XLNet XLNet 在 BERT 和 GPT-2 上的改进 XLNet 模型结构 使用 XLNet 进行命名
决策树挑出好西瓜（基于ID3、CART） 一、决策树1. 介绍2. 决策树事件处理流程3. 理论基础 二、ID3决策树及Python实现1. 数据处理2. 步骤3. 决策树实现4. 分析 三、Sklearn实现决策树1. 基于信息增益准则方法建立决策树2. CART算法实现 四、总结五、参考 一、决策树 1. 介绍
Cats vs Dogs based on VGG16 1.准备数据集 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') %cd /content/drive/My Drive !unzip cat_dog.zip 2.数据预处理 #先为数据集划分合理的文件存储结构 import shutil import os os.mkdir('train_/cat/') os.mkdir('
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语义分割网络对图像中的每个像素进行分类，从而对图像进行分割。语义分割的应用包括用于自动驾驶的道路分割和用于医疗诊断的癌细胞分割。本文展示了如何使用 MATLAB 训练语义分割网络 Deeplab v3+，实现了自动驾驶场景下的全景分割。 本例使用剑桥大学的CamVid数据集进行训练。
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