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Kubernetes监控实践

一、Kubernetes介绍 Kubernetes(K8s)是一个开源平台,能够有效简化应用管理、应用部署和应用扩展环节的手动操作流程,让用户更加灵活地部署管理云端应用。 作为可扩展的容错平台,K8s几乎能够部署在所有基础设施中,与Google Cloud、MS Azure及AWS等公有云、私有云、混合云、服务器集群、数据中心等完美兼容。Kubernetes最大的亮点在于支持容器自动部署和自动复制。这也是大量云端微服务基础设施部署在K8s上的原因。 二、K8s由来 K8s最初是由Google工程师设计开发的,于2014年上线并开源,目前由来自微软、红帽、IBM及Docker等软件巨头的社区贡献者维护升级。 Google不仅开源了公司整个基础设施在容器中的运行方式,还积极开发Linux容器技术,支撑Google所有云服务。K8s是基于云平台15年的生产工作负载运行经验设计出来的,用于处理成千上万个容器。Google每周部署20多亿个容器。在K8s上线前,Google主要通过内部开发平台Borg进行容器部署。Borg是大型内部集群管理系统,运行了无数应用和集群任务,多年的开发经验奠定了K8...

通俗话说一说各种Normalization以及用deeplearning4j实现Layer Normalization

一、Normalization是什么 Normalization一句话概括来说就是用一种办法,将一组数据压到均值为0,方差为1的正态分布上去,具体做法是数据集的每一个元素减去均值再除以标准差。公式如下:(请忽略参数g,g的问题很诡异,后面说) 这个公式说的更直白一点就是,把每一个a,经过平移和缩放,得到一个新值。而这样做的一个理由是,平移缩放并不会改变原始数据的分布情况,原来最大的还是最大,原来最小的还是最小。 Deeplearning中有很多Normalization的方法,有BN、LN、IN、GN等等,每一种Normalization公式都一样,只是沿着的轴不一样,BN就是沿着minibatch方向,LN就是沿着影藏层的output vector维方向,举个例子,对于四维张量[minibatch,depth、height、width],那就是沿着depth方向,把height、width维约简掉。 二、说说LayerNormalization 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf LayerNormalization对于...

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