年生 年生产kubernetes深度
深度学习-个人理解
深度学习-个人理解 深度学习模型类似一个黑盒子，输入一组数据，产生一个输出，这个输出就可以称为得分函数的输出值。 根据输出值与实际值之间的比较，通过损失函数可以求得损失值。损失值越大，代表模型的分类效果越差。 其中，通过Softmax分类器可以将分类结果映射成概率。 前向传播和反向传播 前向传播：输 ......
kubernetes persistentVolumeClaim保留机制
1. 默认 StatefulSet删除以后，对应的pvc默认是会保存的。 2. 控制 在 1.23 以后，有可选 .spec.persistentVolumeClaimRetentionPolicy 字段控制在 StatefulSet 的生命周期中是否保留或者删除 PVC。 您必须启用 Statef ......
深入了解Kubernetes（K8s）：现代化容器编排和管理平台
Kubernetes（简称K8s）是一种开源的容器编排和管理平台，用于自动化应用程序在容器化环境中的部署、扩展、管理和运维。Kubernetes最初由Google开发，并于2014年发布为开源项目，现在由Cloud Native Computing Foundation（CNCF）维护和管理。 Ku ......
生产事故-记一次特殊的OOM排查
生产事故-记一次特殊的OOM排查 入职多年，面对生产环境，尽管都是小心翼翼，慎之又慎，还是难免捅出篓子。轻则满头大汗，面红耳赤。重则系统停摆，损失资金。每一个生产事故的背后，都是宝贵的经验和教训，都是项目成员的血泪史。为了更好地防范和遏制今后的各类事故，特开此专题，长期更新和记录大大小小的各类事故。 ......
深度解读2023年巴菲特致股东的信
2月25日晚间，全球投资者所期待的2023年巴菲特致股东的信正式公布。每年2月底，巴菲特致股东的信成为大家学习巴菲特价值投资，以及了解巴菲特过去一年投资得失的一个重要窗口，与每年5月第一个周六召开的巴菲特股东大会一样重要。在信中，巴菲特总是毫无保留的为我们奉上投资真谛，读起来让人如沐春风，醍醐灌顶。 ......
分布式场景下，Apache YARN、Google Kubernetes 如何解决资源管理问题？
所有的资源管理系统都需要解决资源的有效利用、任务的有效响应、调度策略的灵活配置这三个最基本问题。那么在分布式的场景下，YARN和Kubernetes是怎么解决的呢？本篇进行介绍。 — Apache YARN — YARN全称为（Yet Another Resource Negotiator），是一个 ......
使用深度学习预测低压网络的电压分布 低电压(LV)电路的能量分布将发生变化，而以前的被动“适应和-“忘记”的网络管理方法将是低效的
使用深度学习预测低压网络的电压分布 低电压(LV)电路的能量分布将发生变化，而以前的被动“适应和-“忘记”的网络管理方法将是低效的，以确保其有效运行。 需要一种自适应的方法，包括对电路风险的预测。 文献中描述的大多数方法都要求网络具有完全的可观察性。 考虑到智能电表(SM)覆盖所有低压网络的可能性很 ......
深度学习检测不准确智能电表:一个案例研究 python源代码
深度学习检测不准确智能电表:一个案例研究 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 根据用电情况检测出故障的智能电表，并针对其进行更换，可以节省大量的资源。 为此，我们开发了一种基于长短期记忆(long -term memory, LSTM)和改进的卷积神经网络(convolutiona ......
时间序列预测的深度学习:电力负荷案例 DTS -深度时间序列预测 源代码
时间序列预测的深度学习:电力负荷案例 DTS -深度时间序列预测 源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 深度学习模型于电力负荷预测， 深度学习体系结构对短期预测，在通过在两个数据集上回顾和实验评估电力负荷预测，前馈和递归神经网络、序列到序列模型、时域卷积神经网络以及架构变量. 实验评估了最相关的 ......
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码 利用InterPSS仿真平台作为电力系统模拟器。 开发了一个与OpenAI兼容的电网动态仿真环境，用于开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法。 电力系统应急控制，控制方案采用深度强化学习(DRL)高维特征提取和非线性泛化能力。 提出了基于D ......
深度神经网络的电力系统实时状态估计与预测源代码代码按照高水平文章复现
深度神经网络的电力系统实时状态估计与预测源代码代码按照高水平文章复现，保证正确 利用深度神经网络(DNNs)进行电力系统实时监测。 在IEEE 118系统的实际负载数据实验中，新的基于dnn的PSSE方案的性能几乎优于竞争对手的数量级，包括广泛采用的Gauss-Newton PSSE求解器。 基于数 ......
人工智能技术的最新进展：机器学习和深度学习的应用
随着科技的不断发展，人工智能技术已经成为了当今世界的热门话题。其中，机器学习和深度学习技术的应用更是备受关注。 一、人工智能技术的最新进展 人工智能技术的最新进展主要体现在以下几个方面： 1. 自然语言处理技术的提升 自然语言处理技术是人工智能技术的重要组成部分，其主要目的是让计算机能够理解和处 ......
Web3.0系列专题研究：AIGC，内容生产力的革命
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。人工智能细分赛道持续创新下变革在即，本报告重点关注AIGC领域。 核心图谱 AI核心 ......
深度优先遍历
leeetcode733: &&判断条件是有顺序的。 深度优先是用递归，广度优先使用队列。 1.深度搜索 方向数组： dx={1,0,0,-1}; dy={0,1,-1,0}； 找到第一个要染色的方格，将它染色再递归染色其他方向的方格。 ......
kubernetes CoreDNS组件研究
1. 概述 本文介绍k8s集群中，默认的CoreDNS配置，域名解析过程分析，解释服务发现的机制。从kubernetes 1.11版本开始，Kubernetes集群的DNS服务由CoreDNS提供。CoreDNS是CNCF基金会的一个项目，是用Go语言实现的高性能、插件式、易扩展的DNS服务端。Co ......
深度学习笔记
从零训练一个神经网络 2023-04-12 1.读取训练数据 # 读取数据 # 这一步类似预处理，将图片裁剪成64*64大小 data_dir = "./data" # 字典语法 dict = {a:b} # Scale已经被删除，用Resize代替 data_transform = {x: tra ......
深度学习的优化算法
目前，深度学习的优化器以反向传播的梯度下降算法为主流。常见的优化器有如下几种： BGD SGD MBGD Momentum RMSProp AdaGrad Adam 1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradie ......
第七篇 手写原理代码 - 对象 【 实现对象的深度拷贝、实现对象的深度对比 】
在 JavaScript 中，对象拷贝可以分为浅拷贝和深拷贝两种方式 1、浅拷贝 浅拷贝只是复制了对象的引用地址，新对象的属性与原对象的属性指向同一块内存地址 2、深拷贝 深拷贝会完整地复制对象以及其内部所有嵌套对象 使用 JSON.parse(JSON.stringify()) 方法进行深拷贝时， ......
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究 关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档：完美复现英文文档，可找我看文档 主要内容： 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡，但 ......
Kubernetes客户端认证（二）—— 基于ServiceAccount的JWTToken认证
1、概述 在 Kubernetes 官方手册中给出了 “用户” 的概念，Kubernetes 集群中存在的用户包括 “普通用户” 与 “ServiceAccount”， 但是 Kubernetes 没有普通用户的管理方式，通常只是将使用集群根证书签署的有效证书的用户都被视为合法用户。 那么对于使得 ......
Pandas Query 方法深度总结，你学会了吗？
[Pandas Query 方法深度总结，你学会了吗？-51CTO.COM](https://www.51cto.com/article/714736.html) 数据库其他数据库 事实证明实际上可以使用 query() 方法做到这一点。因此，在今天的文章中，我们将展示如何使用 query() 方 ......
39.深度神经网络应用
1、加载深度学习模型 深度学习中最重要的部分就是对模型的训练，模型训练完成后就可以使用模型对新数据进行处理，例如识别图像中的物体、对图像中的人脸进行识别等。由于训练模型既耗费时间又容易失败，因此在实际使用过程中可以直接已有的模型，没必要每次都重新训练模型。OpenCV 4中提供了dnn::readN ......
论文《深度多尺度卷积LSTM网络的出行需求和出发地预测》
学习参考：https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/128030409 论文题目：《Deep Multi-Scale Convolutional LSTM Network for Travel Demand and Origin-Des ......
事实胜于雄辩,苹果MacOs能不能玩儿机器/深度(ml/dl)学习(Python3.10/Tensorflow2)
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在 ......
分享一个生产者-消费者的真实场景
0.背景 现在有一个大数据平台，我们需要通过spark对hive里的数据读取清洗转换(etl)再加其它的业务操作的过程，然后需要把这批数据落地到tbase数据库(腾讯的一款分布式数据库)。 数据导入的特点是不定时，但量大。每次导入的数据量在几亿到几十亿上百亿之间。 如果使用dataset.write ......
深度剖析Redis九种数据结构实现原理，建议收藏
Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持多种数据结构。
包含五种基本类型 String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）、Zset（有序集合），和三种特殊类型 Geo（地理位置）、HyperLogLog（基数统计）、Bitmaps（位图）。 ......
深度学习| word2vec
word2vec 单词向量化表示 word2vec 下分为两个模型CBOW与Skip-gram ，分别包含Hierarchical Softmax和 Negative Sampling两个方法； 1. 连续词袋模型（CBOW）与跳字模型（Skip-gram） 单词W; 词典D = {W1, W2, ......
基于深度学习网络的5G通信链路信道估计算法matlab仿真
1.算法描述 深度学习（英语：deep learning），是一个多层神经网络是一种机器学习方法。在深度学习出现之前，由于诸如局部最优解和梯度消失之类的技术问题，没有对具有四层或更多层的深度神经网络进行充分的训练，并且其性能也不佳。但是，近年来，Hinton等人通过研究多层神经网络，提高学习所需的计 ......
深度学习环境配置
深度学习环境配置 一、软硬件配置介绍 操作系统：Windows 10 和 Ubuntu 20.04 均适用 GPU：Nvidia Geforce RTX 3060 Python：3.8 二、环境配置步骤 1、安装显卡驱动 （1）Windows 10 在Nvidia驱动下载官网下载522.25版本 ......
线程和队列应用--消费者和生产者
1、用一个队列存储商品 2、创建一个专门生产商品的线程类，当商品数量少于50时，开始生产商品，每次生产200个商品，每生产一轮，暂停1s 3、创建一个专门消费商品的线程类，当商品数量大于10时就开始消费，循环消费，每次消费3个，当商品数量少于10的时候，暂停2s ......