年生 年生产kubernetes深度
Kubernetes(k8s) 资源限制：resources，LimitRange，ResourceQuota
Kubernetes(k8s) 资源限制：resources，LimitRange，ResourceQuota，创建没有资源限制的pod，内存消耗测试，使用resources字段配置资源限制，限制最低内存，限制最低CPU，限制最低CPU和最高内存，使用LimitRange限制资源范围，同时使用Lim... ......
运行调试深度学习代码小技巧_1
1.首先阅读数据预处理的代码，确定送入神经网络的输入x的张量形状。比如现在有个语音输入特征张量x形状为[16, 1, 256, 40]，【批量，通道数，像素宽度，特征维度】。 如果看不懂，可以先在网络的forward最开始进行print(x.shape)打印。 2.常见改变张量形状的方法： （1） ......
加速体细胞突变检测分析流程-系列2（ctDNA等高深度样本）
Sentieon●体细胞变异检测系列-2 Sentieon 致力于解决生物信息数据分析中的速度与准确度瓶颈，通过算法的深度优化和企业级的软件工程，大幅度提升NGS数据处理的效率、准确度和可靠性。 针对体细胞变异检测，Sentieon软件提供两个模块：TNscope和TNhaplotyer2。 TNs ......
JAVA生产环境性能监控与调优看这一篇就够了
JVM的内存结构 JVM的参数类型 标准参数（各版本中保持稳定） -help -server -client -version -showversion -cp -classpath X 参数（非标准化参数） -Xint：解释执行 -Xcomp：第一次使用就编译成本地代码 -Xmixed：混合模式， ......
Kafka 生产者
[TOC] # 生产者简介 不管是把 Kafka 作为消息队列系统、还是数据存储平台，总是需要一个可以向 Kafka 写入数据的生产者和一个可以从 Kafka 读取数据的消费者，或者是一个兼具两种角色的应用程序。 使用 Kafka 的场景很多，诉求也各有不同，主要有：是否允许丢失消息？是否接受重复消 ......
深度解读AIGC存储解决方案
5月26日，2023数据基础设施技术峰会在苏州举办，腾讯云首席存储技术专家温涛受邀出席并分享了腾讯云领先的存储技术在AIGC场景中的应用，通过对AIGC业务流程和场景的提炼，从内容生成、内容审核和内容智理三要素介绍了如何智能的存储和管理数据。下面我们一起回顾下温涛的精彩分享。 ......
如何将SSL证书从Kubernetes Secrets导出并复原为证书PEM和密钥文件
首先，您需要使用 `kubectl` 工具从 Kubernetes 导出 Secret 到一个 yaml 文件，这通常使用如下命令： ```bash kubectl get secret my-secret -o yaml > my-secret.yaml ``` 然后我们可以创建一个简单的 bas ......
Kubernetes编程—— 使用自定义资源 —— 类型定义
使用自定义资源 —— 类型定义 CRD 也是 Kubernetes 中的一种资源，从属于 apiextension.k8s.io/v1beta1 API 组，由 Kubernetes API 服务器进程中的 apiextensions-apiserver 提供服务。 CRD 的 Schema 定义如 ......
顺通鞋业MES生产工单管理系统软件
顺通鞋业MES管理系统的“生产执行”是办公室和车间信息交互的枢纽，是一款针对大型鞋业生产企业开发的可配置化智能制造管理系统。工人可以通过车间终端(如安装在机器旁的固定工业触摸屏或移动设备)获取管理层下达的生产任务(设备在何时执行哪些生产任务)并报告生产过程中的生产进度:工单的开始、结束和中断；员工报 ......
基于策略的深度强化学习
策略函数，输入为状态，输出动作a对应的概率。 利用神经网络去近似一个概率函数 softmax函数使概率加和等于1且都为正数。 Qπ用来评价在状态s下作出动作a的好坏程度，与策略函数π有关。 状态价值函数V，只与当前状态s有关 将策略函数π替换为神经网络 用梯度上升使策略函数提升 策略梯度算法的推导 ......
kubelet 报 Failed to run kubelet" err="failed to run Kubelet: unable to load bootstrap kubeconfig: stat /etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf: no such file or directory" 处理方法
1、 kubelet 启动 报 unable to load bootstrap kubeconfig: stat /etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf: no such file or directory" ，原因是kubelet.conf的证书权限有问题 ......
关于编程技巧-生产者消费者模式
生产者消费者模式是一种常见的解耦设计模式，用于实现异步处理或任务队列。结合依赖注入（Dependency Injection）可以更好地解耦组件之间的依赖关系。 在生产者消费者模式中，生产者负责生成消息或任务，并将其放入消息队列或任务队列中。消费者则从队列中获取消息或任务，并进行相应的处理。 依赖注 ......
使用kubeadm创建kubernetes集群
## 说明 环境准备，根据自己情况而定 | 节点名 | IP地址 | CPU | 内存 | 硬盘 | 操作系统 | Docker版本 | |:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:| | k8s-master | 172.31.2.214 | 8核 | 16G | 128 ......
神经网络通过优化方法进行训练。然而，优化技术似乎不是深度学习中最重要的主题。为什么?神经网络训练和优化有什么区别?
在深度学习中，神经网络通过优化方法进行训练，目的是最小化损失函数并获得最佳的模型参数。然而，优化技术在深度学习中并不是最重要的主题，主要原因如下： 数据和模型的重要性：在深度学习中，数据的质量和数量以及模型的设计和复杂性对于模型的性能和泛化能力起着至关重要的作用。优化技术只是其中的一个环节，而数据和 ......
生产环境docker镜像无法下载如何解决
有时候镜像在开发测试环境中是可以下载的，但在某些生产环境中是无法访问外网进行镜像的拉取。这时候就只能在测试或者开发环境先保存镜像，然后复制到生产的机器，然后加载到生产本地机器，下面就来介绍下该如何操作。 1、下载镜像到本地 docker pull weijishu/nginx 将镜像下到本地 2、保 ......
Kubernetes 中的健康检查机制
1、概述 健康检查（Health Check）用于检测您的应用实例是否正常工作，是保障业务可用性的一种传统机制，一般用于负载均衡下的业务，如果实例的状态不符合预期，将会把该实例“摘除”，不承担业务流量。 Kubernetes中的健康检查使用存活性探针（liveness probes）和就绪性探针（r ......
微型神经网络库MicroGrad-基于标量自动微分的类pytorch接口的深度学习框架
### 一、MicroGrad MicroGrad是大牛Andrej Karpathy写的一个非常轻量级别的神经网络库（框架），其基本构成为一个90行python代码的标量反向传播（自动微分）引擎，以及在此基础上实现的神经网络层。 其介绍如下： > A tiny scalar-valued auto ......
Kafka—生产者和消费者的内部结构
生产者 将数据发布到 Kafka 主题的应用程序称为生产者。应用程序集成了一个Kafka 客户端库来写入 Kafka。编写过程从创建 ProducerRecird开始。 Kafka Producers 中的组件/流程 拦截器——可以在发送之前改变记录的拦截器，例如Claim-check-interc ......
Kafka-核心设计和实现原理，生产者和消费者详述
1.体系架构 Producer：生产者 Consumber：消费者 Broker：服务代理节点（kafka实例） 2.消息存储 主题（Topic）：kafka消息以topic为单位进行归类，逻辑概念 分区（Partition）： Topic-Partition为一对多 分区在存储层面可看做是一个可追 ......
在 Kubernetes（k8s） 上部署 Spring Boot 应用程序:应用程序使用环境变量中的错误端口属性
如果我使用此配置启动部署(即先启动服务,然后启动部署),则 pod 在启动期间会失败。在日志中,我可以找到以下消息: ***************************APPLICATION FAILED TO START*************************** Descripti ......
众所周知，梯度下降法是一种基本的优化算法，不能保证全局最优，也不能保证效率。为什么它仍然被广泛应用于深度学习，而不是传统的凸优化算法和粒子群算法
梯度下降法在深度学习中被广泛应用的原因主要有以下几点： 适用性广泛：梯度下降法可以应用于各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。而传统的凸优化算法和粒子群算法往往只适用于特定类型的优化问题。 原理简单：梯度下降法的原理相对简单，易于理解和实现。相比之下，传统的凸优化算法和粒子群 ......
JZ55 二叉树的深度
暴搜：两种个思路：DFS和BFS DFS： 里面有个容易误会的地方：每次迭代+1，不是针对子叶来说的，而是针对当前点来说的，由于遍历是自底向上的，因此当前遍历到的点对于已经遍历到的点来说就是根，因此深度+1. class Solution { public: int TreeDepth(TreeNo ......
4.Rasterization光栅化（反走样，深度缓存）
## 走样Aliasing(锯齿) ### 采样的广泛应用 - 采样不仅可以在图片的某个位置，也可以在时间轴上 - 动画就是一组图在时间的采样  { 2 if (Array.isArray(source)) { 3 const target = []; 4 for (let item of source) { 5 target.push(deepClone(item)); 6 ......
Kubernetes集群 v1.27.3
## 基础环境 > 三个节点均需操作，以k8s-master为例 | 主机节点 | 进程 | IP配置 | 操作系统 | | : : | : : | : : | : : | | k8s-master | docker，kube-apiserver，etcd，kube-scheduler，kube-c ......
Halcon - 深度学习 - 目标分类
这是一个例子，通过读取桃子和梨的图片集来进行模型训练，得到一个可以识别桃子或是梨的深度学习识别器。 ********************************************* * Halcon-深度学习-分类测试 * 这是一个例子，通过读取桃子和梨的图片集来进行模型训练， * 得到一 ......
深度学习 训练模型 指标不变
在深度学习实验中遇到一个问题就是虽然loss有变化，但是在验证集中准确率一直没变， 且值接近你的验证集的正负样本比例。 这是因为，在模型中某一个位置使用看ReLU激活函数，导致值全都变换到了 非负数，再最后用sigmoid的时候全是>0.5的结果。 还有一种情况就是loss一直不变，这类情况说明反向 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作步骤：智能体`agen ......
Kubernetes编程—— 使用自定义资源 —— 服务发现信息
使用自定义资源 —— 服务发现信息 我们看看 kubectl 使用 API 服务器所提供的服务发现信息来找到新的资源。让我们一起来深入理解一下这个发现机制。 我们看看 kubectl 使用 API 服务器所提供的服务发现信息来找到新的资源。让我们一起来深入理解一下这个发现机制。 ......
KEDA — Kubernetes Based Event Driven Auto scaling(转载)
原文：https://itnext.io/keda-kubernetes-based-event-driven-autoscaling-48491c79ec74 Event-driven computing is hardly a new idea; people in the database w ......