机器学习云计算集群posix 第26页

如何在Linux搭建MinIO服务并实现无公网ip远程访问内网管理界面

Cpolar4.配置MinIO公网地址5.远程访问MinIO管理界面6.固定MinIO公网地址前言MinIO是一个开源的对象存储服务器，可以在各种环境中运行，例如本地、Docker容器、Kubernetes集群等

学编程的小程·2024-02-28 01:39

【主流开发语言和开发环境介绍】

2.开发语言Python用途：通用编程、科学计算、数据分析、机器学习、Web开发等。流行库：NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。

程序员不想YY啊·2024-02-27 23:06

树莓派4B（Raspberry Pi 4B）使用docker搭建nacos集群

树莓派4B（RaspberryPi4B）使用docker搭建nacos集群由于国内访问不了dockerhub，我选用的国内适配树莓派ARM架构的nacos镜像——centralx/nacos-server

勤匠·2024-02-27 18:59

云计算拼的是运维吗

云计算拼的是运维吗？云计算并不仅仅是拼运维，还有其他方面也很重要。在云计算中，运维确实是一个重要的方面。运维涉及管理和维护云基础设施、服务器、网络和存储等组件，以确保它们的正常运行、高可用性和安全性。

ddddwd--1·2024-02-27 12:22

KubeSphere 镜像构建器（S2I）服务证书过期解决方案

解决方法已开启DevOps模块下载这个更新S2I服务证书压缩包，上传到任一可以访问K8s集群的节点；把上传的压缩包解压进入解压后的目录执行更新证书的脚本.

KubeSphere 云原生·2024-02-27 11:20

XGB-12:在 Kubernetes 上进行分布式 XGBoost 训练

操作步骤为在Kubernetes集群上运行XGBoost作业，执行以下步骤：在Kubernetes集群上安装XGBoostOperator。

uncle_ll·2024-02-27 09:48

shardingsphere自定义hint分片算法，完美实现按区域编码数据隔离，没改一行旧代码

因为已经改造了登录平台，实现了集群统一部署，然后后续就是继续弄集中统一部署服务改造（这里的集中统一部署的意思是区别于每个区域私有部署，服务本身还是可以弹性伸缩的），首先改造一个比较简单的白名单微服务，只涉及到三张表

·2024-02-26 20:03

挑战杯基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码识别检测机器视觉

文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖，

laafeer·2024-02-26 18:32

机器学习是什么

机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。

MarkHD·2024-02-26 18:32

liuhehe321·2024-02-26 05:46

人工智能与开源机器学习框架

链接：华为机考原题TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集，能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。

偶然i·2024-02-25 19:30

互联网加竞赛机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 互联网加竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-25 10:49

二进制包方式部署k8s集群

1、准备环境虚拟机操作系统:Centos7角色IP组件Master192.168.150.20kube-apiserver，kube-controller-manager，kube-scheduler，etcdNode1192.168.150.21kubelet，kube-proxy，docker，etcd2、系统初始化工作在三台虚拟机上进行如下操作：2、1关闭防火墙$systemctlstopf

ggrong0213·2024-02-25 06:15

二进制部署k8s

master节点以及node节点需要的组件是什么，如何形成集群，网络如何架构和设计，数据的存储如何部署此处即采用一种高可用架构形式即etcd的分部署部署加一个控制节点和两个工作节点，在这其中比较重要的即是

Professorboy·2024-02-25 06:15

什么是云计算领域的 Low-touch 概念

在当今快速演变的计算机软件开发领域中，low-touch技术正逐渐成为一个重要的概念。Low-touch，中文可译为低接触或少人工干预，指的是那些需要较少人工操作或干预就能自行运行和维护的软件系统或解决方案。这类技术的发展，旨在通过自动化和智能化手段，减少人为的错误，提高效率，降低成本，并最终实现更优的用户体验。在解释low-touch概念的应用前，理解其在软件开发生命周期中的重要性至关重要。软件

·2024-02-25 02:05

【机器学习基础】正则化

专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！

为梦而生~·2024-02-25 02:40

数据中心网络方案设计

云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，对承载数据流量的数据中心网络提出了更高的要求，高吞吐量、高可靠性、低时延、适应服务器虚拟化等都是业务对数据中心网络提出的要求。

城北楠哥·2024-02-25 02:11

在 k8s 中配置域名解析

但那些集群外的服务，并且已经被硬编码的域名如何访问呢？方法1：修改容器的hosts设想：把hosts文件内容存储在configmap中，通过volume绑定到/etc/host

运维那些事~·2024-02-25 01:09

KeepAlived搭建高可用的HAproxy负载均衡集群系统

服务器规划:serverd(haproxy1,keepalived):192.168.233.141serverb(haproxy2,keepalived):192.168.233.144servera(web1):192.168.233.132serverc(web2):192.168.233.140域名映射:(所有端均配置):vim/etc/hosts192.168.233.141haprox

暗隐之光·2024-02-25 01:39

zookeeper动态扩缩容（无需重启）

目录一、启动一个zk二、扩容一个zk三、缩容一个zk四、重新配置集群的节点前言：zookeeper动态扩/缩容的reconfig命令旨在不需要重启zookeeper中任何一个节点的情况下，对整个zookeeper

cj_eryue·2024-02-24 19:02

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（9）模型优化

模型训练后，就要进行模型优化了。一般来讲，很简单，优化就是不换模型换参数，或者直接换模型。换了之后来对比，最后选个最好的。比如在本案例中，选择LinearRegression后，MSE从22下降到12，因此选择新的模型。取前20个验证集数据，将标注数据与实际房价对比关系如上图。可以看到，效果还是很好的。LinearRegression是线性回归算法。线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进

giszz·2024-02-24 17:58

Eureka/Zookeeper/Nacos实现注册中心区别

一、CAP定律CAP理论：Consistency（一致性）Availability（可用性）Partitiontolerance（分区容错性）必然存在在我们集群中，如果某个服务器宕机（故障）：保证数据一致性

超级码里喵·2024-02-24 08:24

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用

优化技术与库的应用模型剪枝（ModelPruning）模型量化（ModelQuantization）混合精度训练（MixedPrecisionTraining）总结模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用在机器学习和深度学习领域

prince_zxill·2024-02-24 07:23

srs 边缘集群

srs官方关于边缘集群的介绍：EdgeCluster|SRS本篇分析一下边缘集群中上行边缘节点的处理逻辑。关于上行的边缘节点：SRS对于上行边缘，采取直接代理方式，并没有采取边缘缓存方式。

致一·2024-02-24 01:45

阿里云蒸汽量预测新人赛赛题解析

教材选用《阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇》；2.2数据探索2.2.2读取数据train_data_file="./zhengqi_train.txt"test_data_file=".

qiufeng1ye·2024-02-24 00:34

【了解机器学习的定义与发展历程】

曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录简述概要知识图谱简述概要了解机器学习的定义与发展历程知识图谱机器学习（MachineLearning，ML）是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为

AK@·2024-02-23 22:13

云计算面试题【后期】

前言：随着年龄的增长生活琐碎的事情、烦心的事情日渐增多，怠慢了更新，1.什么是数据库DB.DataBase数据库：依照某种数据模型进行组织并存放到存储器的数据集合DBMS.DataBaseManagementSystem–数据库管理系统：用来操纵和管理数据库的大型服务软件DBS.DataBaseSystem–数据库系统：即DB+DBMS，指带有数据库并整合了数据库管理软件的计算机系统。2.主流

cs阿坤dn·2024-02-23 11:59

如果对类似汽车这种单体进行建模，围绕一圈拍摄，普通的手机或者相机拍摄的照片有足够的重叠度就能建模吗？不需要专业的设备可以吗？

重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型，可一键完成空三、自动建模和LOD构建。

大势智慧·2024-02-23 10:28

【机器学习】多元线性回归

文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm）特征工程（featureengineering）特征缩放（featurescaling）正则化线性回归（regularizationlinearregress

Mount256·2024-02-23 07:25

当前主流开发语言有哪些：了解其特性、应用与示例

它特别适用于数据科学、机器学习、网络爬虫、Web开发等领域。示例代码#打印"Hello,Wor

LiamHong_·2024-02-23 01:17

【人工智能学习思维脉络导图】

4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络

AK@·2024-02-22 23:44

什么是机器学习

随着科技的飞速发展，机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从语音识别到图像识别，机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。

瑞瑞大大·2024-02-20 23:01

改掉坏习惯也需要行为设计，最简单的方式，就是移除坏习惯的提示——《福格行为模型》精读分享45

张伟需要做的，就是根据之前培养新习惯的步骤，反向规划改掉坏习惯的过程上一集里，张伟已经将概括型的坏习惯，使用行为集群的分析方法，具体到了微行为，并使用黄金行为的分析方法，找到了要改掉的具体

峰哥读写思·2024-02-20 23:19

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概

生物信息与育种·2024-02-20 23:04

Docker进阶到搭建集群以及整合springboot实战

Docker进阶到搭建集群以及整合springboot实战容器数据卷什么是容器数据卷将应用和环境打包成一个镜像！数据？如果数据都在容器中，那么我们容器删除，数据就会丢失！

三横同学·2024-02-20 22:43

宝塔nginx配置SpringBoot服务集群代理

宝塔nginx配置SpringBoot服务集群代理1、需求：现有一个springboot服务需要部署成集群，通过nginx负载均衡进行访问，其中这个springboot服务内置了MQTT服务、HTTP服务

haidi8·2024-02-20 22:42

docker搭建hadoop hdfs完全分布式集群

1制作hadoop镜像参见https://www.cnblogs.com/rmxd/p/12051866.html该博客中只参考制作镜像部分，固定IP及启动集群的部分应该跳过。

shangcunshanfu·2024-02-20 22:08

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式

机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

2024年赚钱5大新风口,抓住一个逆袭人生!

随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，AI技术得到了前所未有的关注和投入。我国政府也高度重视人工智能发展，将

一起高省·2024-02-20 22:30

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。

昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

机器学习笔记（KNN算法）

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解

空木幻城·2024-02-20 21:08

【机器学习笔记】 9 集成学习

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化

RIKI_1·2024-02-20 21:07

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习

亿维数组·2024-02-20 21:37

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图，它用于表示计算任务的输入、操作和输出。

小麟School·2024-02-20 21:37

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在

不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线

RIKI_1·2024-02-20 21:03

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。

小明·2024-02-20 21:02

Python文本终端GUI框架，太酷了

Curses是一个能提供基于文本终端窗口功能的动态库，它可以:使用整个屏幕创建和管理一个窗口使用8种不同的彩色为程序提供鼠标支持使用键盘上的功能键Curses可以在任何遵循ANSI/POSIX标准的Unix

千锋教育官方·2024-02-20 21:02

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

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