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powerbi的下载安装注意事项

powerbi安装注意事项

#powerbi
Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: TLS handshaketimeout报错解决

docker pull ubuntu遇到问题如下Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/library/ubuntu/manifests/2.04: Get https://auth.docker.io/token?scope=repository%3Alibrary%2Fubuntu%3Apull&s

#linux#云计算#centos +1
强化学习路线规划之深度强化学习代码

虽然说很多代码都有问题,但是不管它们,我不是为了去debug,紧盯住自己的目标,目标是整理出一条通常的强化学习之路,让自己以及看到这些博客的大家在学习的时候能够少走一些弯路。所以从q-learning和Sarsa开始,这些基础代码不需要借助框架,所以没什么太大问题。但是深度学习的话就要借助TensorFlow或者pytorch框架,而这两个框架都分别出了两个版本,就导致前后的兼容性较差,前人的经验

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#python#深度学习#机器学习
任务调度技术概述

(1)云计算云计算通过多种部署方式, 包括私有云、社区云、公有云、混合云4种部署模型, 通过基础设施即服务、平台即服务、软件即服务3种服务模式用户提供服务. 云计算有2个显著的特征, 快速弹性可扩展、按需付费服务.云计算关键技术分别有: 虚拟化技术、分布式数据存储技术、大规模数据管理技术、调度技术.(2)调度技术云计算中的调度一般分为两个部分: ① 资源调度: 资源调度是指对物理资源进行合理有效的

#云计算
云计算任务调度仿真02

前面已经分享过一个仿真项目,但是基于policy gradient方法实现的,考虑到许多人从零到一实现DQN方法有点难度,所以这次分享一个基于DQN实现的仿真项目,非常简单。这里之所以简单主要得益于它是用pytorch实现的,而pytorch各个版本之间差异不是非常大,可以互用。然后构建DAG,因为云计算中的任务大多是具有关联性的,是有向无环图。构建DQN的智能体,有Q值的计算和更新,才是基于值的

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#pytorch#深度学习
docker创建tomcat容器镜像无法访问页面问题解决

docker创建tomcat容器页面无法访问404错误docker拉取tomcat镜像docker pull tomcat创建容器并运行docker run --name tomcat -P -d tomcat但是页面却无法访问,404错误进入容器docker exec -it 5c2c90ec1519 /bin/bash查看tomcat根目录,进入webapps文件夹,发现里面没有内容,也没有默

#docker#tomcat
docker安装-以及镜像源设置

首先至少要是centOS7的版本,这是要求可以用官方给的命令行全自动安装,如下:curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun这个唯一也是最大的缺陷就是外网太慢,基本上不具备使用功能,所以切换一下国内,改为:curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh但是,今天想要讲

#docker#大数据
Ubuntu安装php的方法

曾经每次在Ubuntu安装上安装php都让我头疼一番,总是安装不好,因为要搭建LAMP框架,老是少一些组件,而不知道怎么办,其实本质上是我一开始不太会Ubuntu系统,我最初学的实际上是centos系统,虽说两者都是Linux系统,但是最为不一样的就是软件的管理上面,这也是让人烦恼的事情,我已经熟悉了centos的软件管理方法,但是对Ubuntu还不太了解,现在经过一段时间摸索,已经开始熟悉了。U

#ubuntu#php#linux
Linux普通用户登录MySQL数据库

创建数据库用户先初始化root账号密码,用mysqladminmysqladmin -u root password 123456使用如下命令登陆mysql -uroot –p123456登陆成功后输入show databases;CREATE USER 'zl'@'localhost' IDENTIFIED BY '123456';这一步可能无法成功,因为数据库要求密码的强度,所以修改密码强度查

#mysql#linux
使用kubeadm自动化安装部署kubernetes(k8s)集群

之前是用kubernetes-master和kubernetes-node实现自动安装,但是其实这并不利于我理解和学习kubernetes,所以再一次我决定手动来完成一次安装部署以及配置,因为反正kubernetes是分布式的,本来就要装多台,我就每一台用不同的方式来装首先上张图,有利于清楚的了解master和node的区别,它们各自工作的组件服务架构去阿里云开源镜像站[https://devel

#docker#kubernetes#大数据 +1
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