年生 年生产kubernetes深度
Kubernetes 无法join:[ERROR CRI]: container runtime is not running:
Kubernetes初始化成功,然后将node加入,结果报错: [root@k8s-node1 ~]# kubeadm join 10.10.10.185:6443 --token 84pas2.ifxb6o8g7h2abg28 --discovery-token-ca-cert-hash sha2 ......
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具,用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具,用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数。 协助用户更改桌面分辨率,颜色深度和刷新率。具有命令行工具,无需启动GUI界面即可更改所有这些设置。显示使用情况信息并自动将配置保存在注册表 ......
5. 深度学习计算
层与块 块是由若干个层组成, 在编程中我们一般用类表示块, 一般我们通过实例化nn.Sequential()来构建模型, 而有时我们需要自定义块; class MLP(nn.Module): # 用模型参数声明层。这里,我们声明两个全连接的层 def __init__(self): # 调用MLP的 ......
机器学习与深度学习
深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要概念,他们之间存在密切的关系,同时又有一些重要的区别。 机器学习(Machine Learning): 机器学习是一种数据分析技术,它使计算机系统能从以往的经验(或者说数据)中学习并改进自身的性能,而无需进行明确的编程。换句话说,机器学习就是让机器从数据中找 ......
2023版:深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异
2023版:深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 2023版:深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库,包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml,我们将对这些库进行性能 ......
Kubernetes 上的数据已跨越鸿沟:在 GKE 上运行有状态应用程序的案例
如今,Kubernetes 越来越多地用于运行有状态和数据应用程序,例如数据库(Kafka、MySQL、PostgreSQL 和 MongoDB)、大数据(Hadoop 和 Spark)、数据分析(Hive 和 Pig)以及机器学习(TensorFlow 和 PyTorch) 。 ......
nlp基础-深度学习的博客及其提炼
Norm 浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化 RMSNorm:去掉了LayerNorm的均值,只保留了方差 Pre-norm和Post-norm的对比: 为什么Pre-norm效果更差数学解释 Pre-norm模型没有Post-norm '深',所以理论上限更低 Pre-norm的残 ......
尝试用ColabPro训练深度学习模型
Colab中使用.ipynb文件,即我们平时使用的Jupyter Notebook文件来完成相关代码的执行。如果要训练模型,需要将模型封装成可以经过ipynb文件执行的形式。 在具体的运行时类型中,可以选择不同的运行时,其中包含了可选的GPU和CPU。GPU中有V100、A100、T4这几种可以选择 ......
深度学习 学习与训练中遇到的问题 记录
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 61 and 60 in dimension 2 错误产生原因:在模型中有以下操作:torch.cat(x, y) 当x, y的尺寸不一致时,就会出现以上错误。 ......
Strimzi Kafka Bridge(桥接)实战之二:生产和发送消息
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《Strimzi Kafka Bridge(桥接)实战之》系列的第二篇,咱们直奔bridge的重点:常用接口,用实际操作体验如何用brid ......
动手学深度学习_3 线性神经网络
summer pocket_久岛鸥 我将会跨越七大洋,将我的爱意带到你的身边 线性回归基本概念 这里的price泛化后就是我们的y,即标签label 这里的area,age泛化后就是我们的X,即特征features 当L(W,b)能够通过直接求导得到W与b,那么我们称之W与b有解析解(因为L(W,b ......
深度学习|如何确定 CUDA+PyTorch 版本
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。 CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。C ......
Java多线程实现生产者与消费者模型
java多线程实现生产者与消费者模型 //测试类 public class TestPC { public static void main(String[] args) { SynContainer container = new SynContainer(); new Thread(new Pr ......
深度学习-梯度下降MiniBatch、RMSprop、Adam等
目录 0、综述: SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述: 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法,例如:最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......
Kubernetes创建MysQL
原文:https://www.cnblogs.com/wenkuna/p/16985512.html 创建数据存储PV、PVC 这里我们使用nfs作为storageclass,具体yaml文件如下: yaml # 创建PV apiVersion: v1 kind: PersistentVolume ......
简化 Go 开发:使用强大的工具提高生产力
作为 Go 开发人员,应该都知道维持简洁高效开发工作流程的重要性。为了提高工作效率和代码质量,简化开发流程并自动执行重复性任务至关重要。在本文中,我们将探讨一些强大的工具和技术,它们将简化 Go 开发过程,助力您的编码之旅。 Cookiecutter:使用一致的模板快速启动项目 问题描述 从头开始创 ......
ceph(八)实现kubernetes数据持久化
一、基于ceph块存储的数据持久化 让k8s中的pod可以访问ceph中rbd提供的镜像作为存储设备,需要在ceph创建rbd,并且让k8s node节点能够通过ceph的认证。 k8s在使用ceph作为动态存储卷的时候,需要kube-controller-manager组件能够访问ceph,因此需 ......
kubernetes集群搭建2023
参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/627310856(比较详细的一篇k8s集群部署文章) https://www.cnblogs.com/libruce/p/17477374.html 或者 https://zhuanlan.zhihu.com/p/590652259 ......
Redis内存碎片:深度解析与优化策略
本文已收录至GitHub,推荐阅读 👉 Java随想录 微信公众号:Java随想录 原创不易,注重版权。转载请注明原作者和原文链接 目录内存碎片如何产生的内存分配器怎么看是否有内存碎片碎片率的意义清理内存碎片低于4.0-RC3版本的Redis高于4.0-RC3版本的Redis 在我们探究和优化Re ......
基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 步态识别作为生物特征识别领域的一个重要分支,在人体运动分析、身份验证、健康监测等方面具有广泛的应用前景。步态能量图(Gait Energy Image,简称GEI)是一种有效的步态表示方法,通过将多帧步态图像的信 ......
深度学习原理概述
1.1 深度学习原理概述 深度学习是机器学习的一个分支,机器学习是人工智能的一个分支。三者的关系如图: 人工智能、机器学习和深度学习的关系 通常,对于一个问题的求解,是先给定输入数据,然后将输入数据代入对应的计算规则,利用计算规则求解出对应问题的计算结果。 而对于机器学习而言,是先给定输入数据和真实 ......
基于对数谱图的深度学习心音分类
这是一篇很有意思的论文,他基于心音信号的对数谱图,提出了两种心率音分类模型,我们都知道:频谱图在语音识别上是广泛应用的,这篇论文将心音信号作为语音信号处理,并且得到了很好的效果。 对心音信号进行一致长度的分帧,提取其对数谱图特征,论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模 ......
深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战
beginning今天给小伙伴们介绍一个高级的分类方法——卷积神经网络CNN,并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础,CNN可太重要了呐,在图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等领域随处可见它的身影。废话不多说啦,如果你也对CNN感兴趣的话,赶紧跟我一起愉快的看下去叭🍭🍭� ......
关于Kubernetes-v1.23.6-资源调度-StatefulSet-实现金丝雀发布
StatefulSet 也可以采用滚动更新策略,同样是修改 pod template 属性后会触发更新,但是由于 pod 是有序的,在 StatefulSet 中更新时是基于 pod 的顺序倒序更新的 利用滚动更新中的 partition 属性,可以实现简易的灰度发布的效果,记录一下,updateS ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.7 稠密连接网络
7.7.1 从 ResNet 到 DenseNet DenseNet 可以视为 ResNet 的逻辑扩展。 ResNet 将函数展开为 \(f(\boldsymbol{x})=x+g(\boldsymbol{x})\),即一个简单的线性项和一个复杂的非线性项。 若将 \(f\) 拓展成超过两部分,则 ......
基于Yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。它在自动驾驶、智能交通系统、交通监控以及车辆计数等应用场景中起着至关重要的作用。近年来,深度学习在图像识别领域取得了显著的成果,其中基于卷积神经网络(CNN)的车辆检测方 ......
生产环境跑火车模式发版问题
生产环境跑火车模式回头看问题讨论会议 会议时间:2023-07-12 15:00-16:15 会议地点:小会议室 会议参加人员:刘建成、张长远、谢志飞、李彦、郭红雷 会议主题:生产环境跑火车模式下发布的问题讨论 议题:针对运维总结的问题进行讨论; 给出解决方案和解决时间。 会议结论: 序号 发版问题 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.6 残差网络(ResNet)
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.6.1 函数类 如果把模型看作一个函数,我们设计的更强大的模型则可以看作范围更大的函数。为了使函 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.5 批量规范化
7.5.1 训练深层网络 训练神经网络的实际问题: 数据预处理的方式会对最终结果产生巨大影响。 训练时,多层感知机的中间层变量可能具有更广的变化范围。 更深层的网络很复杂容易过拟合。 批量规范化对小批量的大小有要求,只有批量大小足够大时批量规范化才是有效的。 用 \(\boldsymbol{x}\i ......