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《机器学习与深度学习》入门

《Scikit-learn入门与线性回归实战指南》摘要:本文介绍了使用Scikit-learn进行线性回归建模的完整流程。首先讲解了环境配置和库安装方法,接着详细说明机器学习核心流程(数据加载、预处理、划分数据集)。通过糖尿病数据集实战演示了线性回归模型的训练、预测和评估过程,包括计算MSE和R²指标,并展示了结果可视化技巧。文章采用流程图+代码示例的方式,帮助读者快速掌握Scikit-learn

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#机器学习#深度学习#人工智能
《云原生基础》

云计算的演进可以理解为从“自家挖井”到“使用自来水厂”的过程​IT发展史​:经历了从自建机房​(企业承担所有成本与运维)、到IDC托管​(将服务器托管在专业数据中心),再到当前的云计算阶段(按需使用,按量付费)的演进​云计算定义​:云计算是一种基于互联网的计算方式,它通过技术将IT资源(如计算、存储、网络)​池化和服务化,使得用户可以按需、便捷地从可配置的资源共享池中获取这些资源,无需直接管理底层

#云原生
《机器学习与深度学习》入门

《Scikit-learn入门与线性回归实战指南》摘要:本文介绍了使用Scikit-learn进行线性回归建模的完整流程。首先讲解了环境配置和库安装方法,接着详细说明机器学习核心流程(数据加载、预处理、划分数据集)。通过糖尿病数据集实战演示了线性回归模型的训练、预测和评估过程,包括计算MSE和R²指标,并展示了结果可视化技巧。文章采用流程图+代码示例的方式,帮助读者快速掌握Scikit-learn

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#机器学习#深度学习#人工智能
Containerd(完整版)--轻量或工业级容器管理工具

Containerd是一个工业标准的容器运行时,重点是它,在Linux和window上可以作为一个守护进程运行,它可以:镜像传输和存储,容器的执行和监控,低级别的存储和网络。containerd和docker不同,containerd重点是中,例如kubernetes,而不是面向开发者,让开发者使用,更多的是容器运行时的概念,承载容器运行。

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#运维#linux#容器 +2
《Kubernetes》 资源管理+实战

本文介绍了Kubernetes资源管理和YAML语言基础,以及三种资源管理方式(命令式对象管理、命令式对象配置、声明式对象配置)。重点讲解了Namespace、Pod、Deployment和Service等核心资源的概念与操作,包括创建、查看和删除等。通过部署Nginx服务的实战案例,演示了从Pod创建到Service暴露的完整流程。此外,还介绍了如何开启IPVS模式优化Service性能。文章为

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#docker#容器#运维
《机器学习与深度学习》入门

《Scikit-learn入门与线性回归实战指南》摘要:本文介绍了使用Scikit-learn进行线性回归建模的完整流程。首先讲解了环境配置和库安装方法,接着详细说明机器学习核心流程(数据加载、预处理、划分数据集)。通过糖尿病数据集实战演示了线性回归模型的训练、预测和评估过程,包括计算MSE和R²指标,并展示了结果可视化技巧。文章采用流程图+代码示例的方式,帮助读者快速掌握Scikit-learn

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#机器学习#深度学习#人工智能
Containerd(完整版)--轻量或工业级容器管理工具

Containerd是一个工业标准的容器运行时,重点是它,在Linux和window上可以作为一个守护进程运行,它可以:镜像传输和存储,容器的执行和监控,低级别的存储和网络。containerd和docker不同,containerd重点是中,例如kubernetes,而不是面向开发者,让开发者使用,更多的是容器运行时的概念,承载容器运行。

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#运维#linux#容器 +2
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