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Kubernetes - 4.7 Workload - Job

什么是Job? Job一般用于数据处理、迁移等一次性任务处理场景,Job会创建Pod进行作业并确保完成。 Job作业模式 非并行作业: 作业完成后Pod自动终止。 具有完成次数计数的并行作业:指定所需完成作业的次数,作业完成后Pod自动终止。 具有工作队列的并行作业:指定Pod之间或外部服务的协调确定作业,Pod全部终止后作业完成。 通过Yaml资源定义清单创建Job apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: pi spec: template: spec: containers: - name: pi image: perl command: ["perl", "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"] restartPolicy: Never backoffLimit: 4 参数 .spec.completions #需要Pod的执行成功次数 .spec.parallelism #Job同时可执行的Pod数量 .spec.backoffLimit #Job的容错次数 .spec.activ...

搭建浅层神经网络"Hello world"

作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ,MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位。基本上每本人工智能、机器学习相关的书上都以它作为开始。 下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型。 以下内容和模块的运算,均在矩池云平台进行。 本次教程分五步: 第一步:数据预处理,包括提取数据标签、查看图片数据、数据可视化、查看数据是否平衡等 第二步:数据加载,打乱数据集 第三步:构建模型,简单介绍网络卷积模型和激活函数,定义训练函数和学习率 第四步:模型训练,查看训练过程和结果,使用图表查看模型精确度和学习率变化 第五步:尝试提升精准度,不断探索和优化 在搭建开始前,我们需要加载以下对应的模块: 第一步:数据预处理 1.1查看数据标签 在任何模型建立之前,应当优先查看数据的情况。例如数据集的大小、训练集和测试集的数据数量、标签的数据数量分布等。下方为训练集和测试集的数据查看代码: train = pd.rea...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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