机器学习云计算集群posix 第3页

ARM-V9 RME(Realm Management Extension)系统架构之功耗管理

安全之安全(security²)博客目录导读目录一、系统功耗管理1、功耗状态2、PE功耗管理3、系统和PE集群功耗管理4、系统功耗状态二、RME组件功耗管理本节规定了RME系统的功耗管理规则。

安全二次方·2025-03-25 00:09

2024年科技趋势与未来展望

1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。2024年，AI模型将变得更加智能和高效，能够处理更加复杂的数据和任务。特别是在自然语言处理和

我系xun悟空·2025-03-24 23:36

Elasticsearch快速上手与深度进阶：一站式实战教程

3.3查询文档3.4更新文档3.5删除文档4.高级查询4.1布尔查询4.2范围查询4.3通配符查询5.聚合分析5.1统计年龄分布5.2计算平均值6.自定义分析器6.1创建分词器6.2应用分析器到索引7.集群管理

LCG元·2025-03-24 22:56

Kubernetes基础体系架构入门学习笔记(一)

0x00基础简述1.发展经历描述:近些年由于Cloud云计算(公有云)以及大数据的发展促进了企业从传统转型到数字信息化再到上云,其中运维部署应用技术也从物理机转向虚拟化再转向了容器化，再说到如今的Kubernetes

全栈工程师修炼指南·2025-03-24 21:49

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

《CKA/CKAD应试指南/从docker到kubernetes 完全攻略》学习笔记第3章部署kubernets集群

目录3.1了解kubernetes3.2安装kubernetes3.2.1实验拓扑图及环境及准备设置3.2.3安装master3.2.4配置work加入集群3.2.5安装calico网络3.3安装后的设置

Aphelios··2025-03-24 21:45

Kubernetes(K8S)学习笔记（2）：Kubernetes架构

徐卷·2025-03-24 20:13

Java 程序员必读书单

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Java是一门高级、新兴的静态面向对象编程语言，在互联网、移动互联网、大数据、云计算、人工智能、物联网等领域都有广泛应用。

AI天才研究院·2025-03-24 20:10

YashanDB yasrman恢复

分布式部署模式下，需要保证待恢复的集群部署状态与备份前节点部署状态一致，包括节点类型、节点监听IP、节点个数、节

·2025-03-24 20:52

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模

·2025-03-24 20:50

k8s故障排查一

问题一：报错cannotallocatememory或者nospaceleftondevice，修复K8S内存泄露问题问题描述一.当k8s集群运行日久以后，有的node无法再新建pod，并且出现如下错误

zuo84526076·2025-03-24 18:26

Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1

weixin_38135241·2025-03-24 18:25

RocketMQ新消费者加入后的队列一致性保障机制详解

消费模式与队列分配基础首先需要明确的是，在RocketMQ中，队列一致性问题主要出现在集群消费模式下。在这种模式中，一条消息只会

慢德·2025-03-24 18:52

Linux信号处理：从“死亡快递“到系统级心跳的奇幻漂流

当Ctrl+C变成"死亡按钮"2017年，某倒霉程序员在深夜误触Ctrl+C，导致价值千万的比特币矿机集群集体"自杀"，这场事故揭示了信号处理的本质——它既是系统的紧急逃生通道，也是定时炸弹的遥控器。

Loving_enjoy·2025-03-24 18:49

珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

秋野酱·2025-03-24 17:47

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时

满木悦·2025-03-24 16:07

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

数据权限访问控制（Apache Sentry）

2013年Sentry成为Apache的孵化项目，为Hadoop集群元数据和数据存储提供集中、细粒度的访问控制。

deepdata_cn·2025-03-24 14:56

MongoDB实战-生产环境中分片的部署与配置

在生产环境里部署分片集群时，面前会出现很多选择和挑战。下面会介绍几个推荐的拓扑结构。

perfecttshoot·2025-03-24 14:25

2.服务器负载均衡

实服务器组：由多个实服务器组成的集群，对外提供特定的一种服务。虚拟服务器：实服务器组对外呈现的逻辑形态，客户端实际访问的是虚拟服务器。

我是一条胖咸鱼·2025-03-24 14:54

【MongoDB】分片部署和应用实践全过程

基本概念Router(mongos)：数据库集群请求的入口ConfigServers(replicaset)存储数据库的元数据，如路由，分片的配置Share:数据库拆分分片具体操作配置主机名：vi/etc

gaoyi1234560·2025-03-24 14:21

Mongodb配置分片服务器

mongodb的sharding集群由以下3个服务组成：ShardsServer:每个shard由一个或多个mongod进程组成，用于存储数据ConfigServer:用于存储集群的Metadata信息

czw0723·2025-03-24 14:51

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-24 14:20

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

“ 5G+数字保护区方案”亮相5G+工业互联网大会，科技赋能生态，保护长江江豚

本次大会由工业和信息化部、湖北省人民政府共同主办，农业农村部长江流域渔政监督管理办公室和武汉市农业农村局指导，武汉云计算科技有限公司承办。本届大会的主题为“数融万物智创未来”。

爱浦路 IPLOOK·2025-03-24 13:42

在亚马逊云科技部署5G专网的测试已完成！

亚马逊云科技是全球云计算的开创者和引领者，一直以不断创新、技术领先、服务丰富、应用广泛而享誉业界。全球数百万客户，

爱浦路 IPLOOK·2025-03-24 13:42

Operating System Concepts读书笔记——操作系统本质、类型与发展【1】

用户角度对操作系统的需求4.系统角度二、各类型操作系统1.大型机系统1.1批处理系统1.2多道程序系统1.3分时系统2.桌面系统3.多处理器系统4.分布式系统4.1客户机-服务器系统4.2对等系统5.集群系统

墨汁儿·2025-03-24 12:10

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪

墨夶·2025-03-24 10:49

如何设计一个高可用的 Seata 集群？

——从零搭建永不宕机的分布式事务协调系统一、为什么需要高可用Seata集群？在分布式系统中，事务协调器TC是全局事务的“大脑”。

码农技术栈·2025-03-24 08:33

OpenStack 云平台的深度定制与性能优化

引言OpenStack作为一款领先的开源云平台，以其高度的灵活性和可扩展性，为企业构建云计算基础设施提供了强大的支持。

算法探索者·2025-03-24 07:24

Kubernets命名空间

在Kubernetes集群中，命名空间将物理集群划分为多个逻辑部分，每个部分都拥有自己的一组资源（如Pod、Service、ConfigMap等），彼此之间互不干扰，实现资源的隔离管理。

忍界英雄·2025-03-24 07:22

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

云计算习题

云计算一、单选题二、多选题三、实操题单选题多选题实操题一、单选题下面哪个是软件代码版本控制软件？

「已注销」·2025-03-24 06:43

Ceph集群2025（Squid版）导出高可用NFS集群(上集)

cephfssubvolumegroupcreatecephfs02myfsg2#查看子卷cephfssubvolumegrouplscephfs02[{"name":"myfsg2"}]创建NFSGanesha集群

野猪佩挤·2025-03-24 06:43

sealos自动部署k8s集群

官网：安装K8s集群|Sealos:专为云原生开发打造的以K8s为内核的云操作系统1、sealos工具下载二进制自动下载VERSION=`curl-shttps://api.github.com/repos

SilentCodeY·2025-03-24 06:42

k8s--集群内的pod调用集群外的服务

例如，ClusterIP是默认的，只能在集群内部访问，所以可能需要其他方式。NodePort会在每个节点

IT艺术家-rookie·2025-03-24 06:11

深夜惊魂：当监控告警“撒谎”时，SRE 如何逆风翻盘？

开始一、故障场景深度还原时间：2025年1月3日02:00（GMT+8）环境：•数据库集群：MySQL8.0.35，通过KubeBlocks部署（3节点，跨AZ）•监控架构：•Prometheus-Opera

YAMLMaster·2025-03-24 06:09

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Linux------Redis(软件安装，Linux下和Windows下)，NoSQL（简单了解）

文章目录NoSql1.历史1.单机MySql2.Memcached(缓存)+MySql+垂直拆分(读写分离)3.分库分表+水平拆分+MySql集群4.如今最近的年代5.为什么要使用NoSQL2.什么是NoSQL1

.墨迹.·2025-03-24 05:37

华为云计算产品系列 | 云上迁移工具RainBow实战详解

华为云计算产品系列|云上迁移工具RainBow实战详解1.迁移方案2.迁移流程3.迁移实验3.1.Windows系统迁移3.2.Linux系统迁移3.3.存储层迁移1.迁移方案 RainBow可以将物理机或者虚拟机上的业务迁移到华为的虚拟化平台和私有云平台

降世神童·2025-03-24 05:29

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

使用kubeadm部署高可用IPV4/IPV6集群---V1.32

使用kubeadm部署高可用IPV4/IPV6集群https://github.com/cby-chen/Kubernetes开源不易，帮忙点个star，谢谢了k8s基础系统环境配置配置IP#注意！

·2025-03-23 23:23

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

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