年生 年生产kubernetes深度
聊一聊深度学习中的调参技巧？
转自这里： http://www.imooc.com/article/305024 作者为 会写代码的好厨师 本期问题 能否聊一聊深度学习中的调参技巧？ 我们主要从以下几个方面来讲. 1. 深度学习中有哪些参数需要调？ 2. 深度学习在什么时候需要动用调参技巧？又如何调参？ 3. 训练网络的一般过程 ......
盈致MES系统：优化生产过程、提高质量、降低成本、提升竞争力
mes系统的优点主要体现在以下几个方面： 优化生产过程：MES系统提供实时的生产过程监控和数据收集，帮助企业清晰地了解生产线上的各个环节，包括设备状态、生产进度、质量指标等。这使得企业能够作出准确的决策并快速响应变化。实现资源优化：MES系统可以对生产线进行优化调度，确保生产资源的利用。通过实时数据 ......
生产效率的革新：腾讯混元大模型实测！
自从年初以ChatGPT为代表的人工智能大模型爆火之后，市场上随之出现了很多大模型相关的工具。作为一个IT行业的技术人员，肯定不会放过这种对新技术尝鲜的机会。 最近腾讯推出了自己的大模型：混元。目前刚开始内测，为此我特意找认识的腾讯小伙伴帮我开通了内测资格，提前体验了一下腾讯的混元大模型在实际工作中 ......
12_二叉树的最小深度
二叉树的最小深度 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null, ......
Kubernetes学习笔记——Kubernetes入门
一、K8s核心概念 - Kubernetes是Google在2014年开源的一个容器集群管理系统，Kubernetes简称K8S。- Kubernetes用于容器化应用程序的部署，扩展和管理，目标是让部署容器化应用简单高效。 k8s（Kubernetes）作为容器编排生态圈中重要一员，是Google ......
关于人工智能算法的深度思考（总结）
1、神经元其实并不神奇，神奇的是它以某种相互联系的方式，可以在训练得到答案并核对答案后，立即对所走的路径上的权重进行更新（反向传播），更新的依据是答案误差大小，误差大则更新也大，误差小则更新就小。 所走路径：所有单次训练被激活的神经元的组合。 2、根据1，我们完全可以重新设计更好的神经元和神经网络， ......
day05 K8S网络组件的深度剖析 (1.10.1 -1.10.3)
一、K8S网络组件的深度剖析上 1、认识Flannel Flannel是专为kubernetes 定制的三层网络解决方案，主要用于解决容器的跨主机通信问题 优势： kubernetes 发行版都可以默认安装Flannel 容器安装和配置 中小型网络架构首选 不需要专用的数据存储 劣势： 性能损耗高 ......
Kubernetes 漫游：etcd
概述 etcd 是一个基于 Raft 协议实现。开源的、分布式的键值存储系统。主要用于在分布式系统中提供强一致性和高可用性的数据存储。 etcd 在 Kubernetes 中的作用如下： 集群状态数据存储：集群配置，集群状态信息等 保证集群一致性和高可用：多实例的数据同步 服务发现和配置共享 集群数 ......
人工智能概述之08深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够进行复杂的学习任务。 1. 深度学习概述： a. 神经网络： 深度学习的核心是神经网络，它是由多个层次组成的模型，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层次都包含多个神经元，它们通过权重相互连接。 b. 前馈神经网络（Feedfo ......
11_二叉树的最大深度
二叉树的最大深度 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 【思路】 方法 ......
12、深度学习入门：P144、P145、P146、P147
1、affine层 2、仿射变换 仿射变换是一种线性变换，包括平移、旋转、缩放、翻转和剪切等几种基本的几何变换。在仿射变换中，原始图形中的直线在变换后依然是直线。这类变换可以通过矩阵运算来表示。 ......
深度学习模型训练并行问题
并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
JVM 内存分析工具 MAT 的深度讲解与实践
1. MAT 工具简介 MAT（全名：Memory Analyzer Tool），是一款快速便捷且功能强大丰富的 JVM 堆内存离线分析工具。其通过展现 JVM 异常时所记录的运行时堆转储快照（Heap dump）状态（正常运行时也可以做堆转储分析），帮助定位内存泄漏问题或优化大内存消耗逻辑。 1. ......
生产实践：Redis与Mysql的数据强一致性方案
公众号「架构成长指南」，专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享。 数据库和Redis如何保存强一致性，这篇文章告诉你 目的 Redis和Msql来保持数据同步，并且强一致，以此来提高对应接口的响应速度，刚开始考虑是用mybatis的二级缓存，发现坑不少，于是决定自己搞 要关注的问题点 操 ......
平台工程时代的 Kubernetes 揭秘：2023年生产状况报告深度剖析
Kubernetes 在生产环境中的复杂性已经成为常态，在2023年这个平台工程盛行的时代，容器管理的最大亮点可能在于其灵活性，然而在运维政策和治理等方面仍然存在诸多挑战。八年过去了，在生产环境中使用 Kubernetes 仍然需要面临许多挑战。 Spectro Cloud 刚刚与 Dimensio ......
深度学习中实现PyTorch和NumPy之间的数据转换知多少？
在深度学习中，PyTorch和NumPy是两个常用的工具，用于处理和转换数据。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建神经网络和深度学习模型。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了一个强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。 在深度学习中，通常需要将数据从NumP ......
深度拷贝
1、java后台 BeanUtils.copyProperties 不是深拷贝 要实现高性能且安全的深度克隆方法还是实现Serializable接口,多层克隆时，引用类型均要实现Serializable接口。 例如：public class BaseEntity extends BaseCreate ......
模板语法之句点符的深度查询
views.py: def index(request): num = 10 ss = 'lqz is handsome' b = False ll = [1, 2, 43, {'name': 'egon'}] dic = {'name': 'lqz', 'age': 18} def test(): ......
深度学习基础知识-网络
循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN）： 特点：对具有序列特性的数据非常有效，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息 序列特性：符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性 深度神经网络DNN， 卷积神经网络CNN， 生成对抗网络GAN ......
Kubernetes进阶之使用二进制包部署集群
前言 之前关于Kubernetes有写过文档 参考：Kubernetes入门进阶课程 https://www.cnblogs.com/minseo/category/1654539.html 本文针对操作系统以及软件的新版本补充使用二进制包部署集群 之前版本部署参考：https://www.cnbl ......
【Kubernetes】 容器探针
【Kubernetes】 容器探针 Kubernetes提供了探针，通过Kubelet对容器执行定期诊断，以了解容器内应用的状态，以探测结果来决定做哪些操作（比如重启容器、关闭流量），kubernetes中提供了三种探针，分别是就绪探针、存活探针、启动探针，如果不使用探针，默认认为是成功的。 每种探 ......
AutoDL跑深度学习代码
前言：写这篇文章主要是记录自己租用云服务器并跑复现深度学习论文代码的过程。 租用服务器 租用好后，就能够在容器实例中查看。 配置conda环境 对自己租好的容器实例进行开机，点击JupyterLab-->终端，进入Linux系统终端。 进入之后，输入vim ~/.bashrc，按i进入vim的编辑模 ......
动手学深度学习----计算机视觉
向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥 锚框 数据集： 首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置） 框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出于真正框的偏移 这个 ......
Request 爬虫的 SSL 连接问题深度解析
SSL 连接简介 SSL（Secure Sockets Layer）是一种用于确保网络通信安全性的加密协议，广泛应用于互联网上的数据传输。在数据爬取过程中，爬虫需要与使用 HTTPS 协议的网站进行通信，这就牵涉到了 SSL 连接。本文将深入研究 Request 爬虫中的 SSL 连接问题，并提供解 ......
如何快速实现Prometheus监控Kubernetes集群
Prometheus K8S集群中常见的监控工具有哪些: Kubernetes Dashboard Kube-monkey K8s-testsuite Kubespray Minikube Prometheus K8S集群监控-外部 | apiserver 访问 | | | 集群外部访问： 通过pu ......
深度学习笔记2：数据增强
上一节由于训练数据集样本量较小，模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%，本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后，模型的分类精度将提高到 80%～85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据，做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强（augme... ......
基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 相关研究总述 最优做市 (MM) 是在限价订单簿 (LOB) 的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益率，同时最小化相关风险。 可以说，其中最突出的是库存风险，它源于交易者（做市商 ......
docker和docker-compose生产的容器，不在同一个网段，解决方式
在实际项目中，使用docker run xxXx 和docker-compose up -d 不在同一个网段，一个是默认是172.17.x.x, 另一个是172.19.x.x。为解决这个问题需要自定义一个网络，我命名为“my-bridge” 首先熟悉几条命令： docker network ls 或 ......
shell 展开之进程替换# 深度解析 管道符|和输入输出<< >>重定向的区别
参考链接 https://blog.csdn.net/zwlove5280/article/details/113609342 shell 展开中的进程替换可以说是非常难懂的一部分，它的语法为有两种 >(list) ##接受输入 看作一个整体，相当于文件描述 或 <(list) #接受输出 在 << ......
深度分析C#中Array的存储结构
数组是C#中最基础的存储结构之一，很多的存储结构其底层的实现中都是基于数组实现的，如：List、Queue、Stack、Dictionary、Heap等等，如果大家读过这些类型的底层实现源码，其实就可以发现，这些存储结构都是在其内部维护了一个或多个数组。本文重点来学习一下数组存储结构的实现逻辑。 首 ......