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Docker之旅:了解Swarm集群

了解Swarm集群 Swarm是一组运行Docker并加入到集群中的机器。发生这种情况后,您将继续运行您习惯的Docker命令,但现在它们将由群集管理器在群集上执行。群体中的机器可以是物理的或虚拟的。加入群体后,他们被称为节点。 Swarm管理人员可以使用多种策略来运行容器,例如“最空节点” - 它可以使用容器填充使用率最低的机器。或者“全局”,它确保每台机器只获取指定容器的一个实例。您指示swarm经理在Compose文件中使用这些策略,就像您已经使用的策略一样。 群体管理者是群体中唯一可以执行你的命令的机器,或者授权其他机器作为工作者加入群体。工人只是在那里提供能力,并没有权力告诉任何其他机器可以做什么和不可以做什么。 到目前为止,您已经在本地机器上以单主机模式使用Docker。但是Docker也可以切换到群集模式,这就是使用群集的原因。立即启用群模式使当前的机器成为群管理器。从此,Docker将运行您在您管理的群集上执行的命令,而不仅仅是在当前机器上执行。 一、建立集群的准备 1.一个群体由多个节点组成,可以是物理机器或虚拟机器。基本概念很简单:运行docker swarm in...

用自己的数据训练Mask R-CNN目标检测/分割模型

计算机非常擅长数字运算,但对分析图像中的大量数据束手无策。直到最近找到了解决方法,即创建图像处理单元库,利用数千个内核的原始动力解锁图片背后的含义。 使用自己的数据 我们将使用一个示例数据集,它在随机色彩背景上由不同大小和颜色的圆圈、正方形和三角形组成。我已经创建了一个COCO-style版本,如果你想学习如何将图片转换成自己的数据集,请参阅前面的文章。 这一次我们的重点是自动标记图像中的所有形状,并标出每个图像精确到像素的位置。这类的任务称为“目标分割”。在计算机视觉中,有很多听起来类似的的术语,比如“物体识别(object recognition)”、“类分割(class segmentation)”、“目标检测(object detection)”,我们需要通过看它们做了什么来区分。下图展示了我们从这四个类型中所能获得的信息,从左

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