目录概述特性配置RM启动node标签增加删除node标签删除node标签增加node到标签的映射配置调度器的node标签 概述 节点标签是对节点分组，应用可以指定在哪里运行。 先在只支持node分区： 1.一个node 只能有一个标签，默认标签为default 2.用户需要配置一个分区可以有多少资源 3.有2种节点
五、手写数字识别 一、实验目的 1.学会用分类算法解决实际问题 二、实验工具 1.Anaconda 2.sklearn 3.matplotlib 4.pandas 三、实验简介 概念介绍 图像识别（Image Recognition）是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 图像识别的发
#配置库 import torch from torch import nn,optim import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from torchvision import datasets import matplotlib.pyplot as plt i
搭建制作菠菜app软件科普教程【下】——如何快速搭建k8s集群环境 1、最少3台Centos A、至少2核CPU+2G内存+20G硬盘B、必须在同一网段本示例中分配为： Master：10.170.0.7 Worker1：10.170.0.8 Worker2：10.170.0.9 2、ip addr确认是否有分配到IPV4地址。没有的话nmtui，Automatically
# global是一些常规的全局配置，这里只列出了两个参数： scrape_interval: 15s #每15s采集一次数据 evaluation_interval: 15s #每15s做一次告警检测 # rule_files指定加载的告警规则文件，告警规则放到下面来介绍。 # scrape_configs指定prometheus要监控的目标，这
成功解决TypeError: drop() missing 1 required positional argument: 'labels' 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 TypeError: drop() missing 1 required positional argument: 'labels' 解决思路 类型错误：drop（）缺少
>根据生产环境的需求,自定义监控指标,并配置触发告警规则后告警信息自动发送到邮箱 ### 1.清除原来服务默认的监控指标数据 查看默认的监控指标规则 kubectl get PrometheusRule -n monitoring 打出来： 因此，labels == label即为一个
本文的代码来自于《TensorFlow自然语言处理》(Natural Language Processing with TensorFlow)，作者是Thushan Ganegedara。 对了宝贝儿们，卑微小李的公众号【野指针小李】已开通，期待与你一起探讨学术哟~摸摸大！ 目录 0 前言1 数据准备2 定义超参数与常量3 定义输入的占位符4
搭建基于Prometheus+Grafana监控平台 本文从实战出发,不讲作用只讲部署监控机器状态(端口9100) 本文从实战出发,不讲作用只讲部署 Grafana下载 建议手动使用安装rpm。 sudo yum install initscripts fontconfig yum install urw-fonts yum install freetype rpm -Uvh gr
[2021-CVPR] Fine-grained Angular Contrastive Learning with Coarse Labels 论文简析 论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.03515 代码地址：https://github.com/guybuk/ANCOR 首先通俗地介绍一下细粒度（fine-grained），细粒度分类是指在原来粗分类的基础上再对子类进行更细致的
import numpy as np import operator """ Parameters: 无 returns： group -数据集 labels -分类标签 """ #函数说明：创建数据集 def createDataSet(): #6组二维特征 group = np.array([[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]
最近在自学深度学习，网上有很多计算机视觉比赛和资源，比如kaggle，天池 ，百度飞浆，paddle现在做得越来越好，于是我就选择了百度飞浆，支持国产开源框架，也自己跑通了代码，以此记录一下学习过程，若有纰漏，恳请各位大佬多多指点。 目录 一、配置好 paddle的GPU环境 二、从官网下载好数据
一、Prometheus简介Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。 Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二
一、数据介绍 实验数据包括1000个用户（编号1-1000）对不同商品（共200件，编号1-200）的评分（范围为1-5），共64154条数据 二、数据分析 数据特点 每个用户购买的商品数量不固定，所以并不是对每件商品都有评分。以下是部分统计得到的不同用户购买的商品数量。 可以看到，每个用户购买的数量有多
1 配置环境将heatmaps文件夹添加到C:\Program Files\Polyspace\R2019a\toolbox打开matlab，选择设置路径 选择添加并包含子文件夹添加heatmaps文件夹点击保存、关闭在命令窗口输入：help heatmap，出现下面情况，说明环境配置成功。加载数据以进行可视化导入数据集以可视化。数据集包含新
因为函数较多，所以直接上代码，并在代码中进行函数注释。 def plot_confusion_matrix(cm, labels_name, title): # cm = cm / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] # 归一化 plt.imshow(cm, interpolation='nearest') # 在特定的窗口上显示图像 plt.title(title, fontsi
1、基于MXNET框架的线性回归从零实现例子 下面博客是基于MXNET框架下的线性回归从零实现，以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋房子的售出价格（元）。 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米
第一个可能会出现的问题： 下载地址：https://www.worldlink.com.cn/en/osdir/fashion-mnist.html 分别下载：（1）train-images-idx3-ubyte （2） train-labels-idx1-ubyte （3）t10k-images-idx3-ubyte （4） t10k-labels-idx1-ubyte 放置路径：C:\Users\758\.keras\datasets\fashion-mnist 解压
实际情况是：在读取文件中的“类别”信息，将类别信息转为id，且顺序按照原来的数据顺序排序 labels = list(data['product_classification']) unordered = set(labels) print("unorderd_class: ",unordered) order = sorted(unordered, key=labels.index) print("ordered_class: ",
目录 多标签分类 如何使用多标签分类 多标签使用实例 训练 引入库，设置超参数 设置全局参数 生成多分类的标签 切分训练集和验证集 数据增强 设置callback函数 设置模型 训练模型，并保存最终的模型 打印出训练的log 完整代码： 测试 多标签分类 multi-label classification problem：多
Prometheus监控系列二 | Docker容器化部署实战 文章目录 1 部署 Docker 服务2 部署 Prometheus 服务3 部署 Grafana 服务4 配置 Grafana 对接 Prometheus5 部署 Node_Exporter 服务6 部署 Alertmanager 服务7 多容器启动管理8 参考资料 1 部署 Docker 服务 curl https:/
一、数据集加载步骤 1、获得图片路径列表给x，获得标签列表给y. 2、将数据集装载到dataset。 3、打乱，用map()函数读取图片数据。 （1） images and labels ▪
