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关于 Kubernetes 的这些原理,你一定要了解

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! kubernetes 已经成为容器编排领域的王者,它是基于容器的集群编排引擎,具备扩展集群、滚动升级回滚、弹性伸缩、自动治愈、服务发现等多种特性能力。 本文将带着大家快速了解 kubernetes ,了解我们谈论 kubernetes 都是在谈论什么。 kubernetes 架构 从宏观上来看 kubernetes 的整体架构,包括 Master、Node 以及 Etcd。 Master 即主节点,负责控制整个 kubernetes 集群。它包括 Api Server、Scheduler、Controller 等组成部分。它们都需要和 Etcd 进行交互以存储数据。 Api Server:主要提供资源操作的统一入口,这样就屏蔽了与 Etcd 的直接交互。功能包括安全、注册与发现等。 Scheduler:负责按照一定的调度规则将 Pod 调度到 Node 上。 Controller:资源控制中心,确保资源处于预期的工作状态。 Node 即工作节点,为整个集群提供计算力,是容器真正运行的地方...

图神经网络的表达能力与 Weisfeiler-Lehman 测试

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 你有没有这样的一种感觉,图深度学习就是一堆启发式的东西,有时会起作用,但没有人知道为什么。在本文中,作者讨论了图同构问题,图同构测试的 Weisfeiler-Lehman 启发式,以及如何用它来分析图神经网络的表达能力。这是关于图神经网络表达能力的系列三篇文章中的第一篇。在第二部分中,他将讨论如何脱离 Weisfeiler-Lehman 层次结构;在第三部分中,他将建议为什么重温整个图同构框架可能是个好主意。 前文回顾:《图深度学习:成果、挑战与未来》 传统的前馈网络(多层感知器)是已知的通用逼近器:它们可以将任何平滑函数近似到任何所需的精度。对于相对最近才出现的图神经网络,其表示特性还不是很了解。人们在实验中经常会观察到,图神经网络在某些数据集上表现出色,但同时在其他数据集上的表现却令人失望。为找到这种行为的根源,我们必须回答这样一个问题:图神经网络有多强大? 其中挑战之一是,应用程序中遇到的图是乱序和离散结构(分别是节点和边缘特征以及连通性)的组合,因此,这个问题可以用不同的方式提出...

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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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