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引领云原生 | Karmada 多云容器编排平台正式成为 CNCF 官方项目

北京时间 9 月 15 日,CNCF(云原生计算基金会)正式接纳由华为云贡献的多云容器编排项目 Karmada(https://github.com/karmada-io/karmada), 迎来 CNCF 首个多云容器编排项目。 Karmada 项目的加入,将 CNCF 的云原生版图进一步扩展至分布式云领域。 华为云在技术上一直积极回馈社区,已开源了以智能边缘项目 KubeEdge 和批量计算项目 Volcano 为代表的一系列云原生项目。 Karmada 项目由华为云、工商银行、小红书、中国一汽等 8 家企业联合发起,沉淀了各企业在多云管理领域的丰富积累,为开发者提供详实有效的实践指导与帮助,使用 Karmada,可以构建无极可扩展的容器资源池,让开发者像使用单个 Kubernetes 集群一样使用多云集群。 Karmada 介绍 随着企业业务的快速发展,多云也逐步成为数据中心建设的基础架构,多区域容灾与多活、大规模多集群管理、跨云弹性与迁移等场景推动云原生多云相关技术的快速发展。然而,在实际的生产落地过程中,云原生的多云仍面临如下挑战: 集群繁多的重复劳动:缺少标准化的集群管理接...

XGBoost和LightGBM

这两个模型都属于集成学习中的树模型,每个机器学习模型都有它特定的应用场景,不同的数据集适合用到的模型是不一样的。 结构化数据、非结构化数据 结构化数据:规整,维度固定;一般我们的表格数据都属于结构化数据。 非结构化数据:非规整,维度不固定;比如说一些文本、图像、音频、视频等 结构化数据的特点: 类别字段较多 聚合特征较多 对于结构化数据集,如果我们遇到的数据集有很多类别类型的特征,而且特征与特征之间是相互独立的,非常适合使用树模型。 XGBoost 提出时间较早的高阶树模型,精度较好。比随机森林较晚,比LightGBM、Catboost较早。 缺点:训练时间较长,对类别特征支持不友好。 接口:scikit-learn接口和原声接口。 XGBoost是基于GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的一种算法模型,有关Gradient Boosting的介绍可以参考机器学习算法整理(四) XGBoost首先是树模型,Xgboost就是由很多CART树集成。一般有分类树和回归树,分类树是使用数据集的特征(维度)以及信息熵或者基尼系数来进行节点分裂。对于回归树则...

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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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