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kubernetes_sd_configs配置

_meta_kubernetes_endpoints_labelpresent_<labelname>:对于 Endpoints 对象中的每个标签,任何不受支持的字符都转换为下划线。__meta_kubernetes_endpoints_annotationpresent_<annotationname>: 对于 endpoints 对象中的每个注释。__meta_kubernetes_endpo

#kubernetes#贪心算法#算法 +2
【Docker项目实战】使用Docker部署Blinko开源个人笔记工具

Blinko是一款专为快速捕捉并整理短暂灵感而设计的开源项目。它允许用户在灵感闪现的瞬间即时记录想法,确保每一个创意火花都不会丢失。通过集成先进的人工智能技术,Blinko 提供了强大的功能来帮助用户更高效地管理个人知识库。1.本次实践部署环境为个人测试环境,生产环境请谨慎;2.在Docker环境下部署Blinko开源个人笔记工具。在Docker中部署Blinko的过程简单直接,极大地提升了初始设

#docker#开源#容器 +1
从 RNN 到 GRU、LSTM 再到 Transformer (万字详解)

transformer模型本体的编码器数量一般小于Bert中编码器的数量,导致词汇对上下文的融合能力较弱,此外,由于transformer模型本体一般都以具体的下游任务为导向,数据总量与多样性均不足,并且有明确标注的数据可能在一词多义的情况下导致过拟合(例如模型在测试时遇到低频语义时,可能错误应用高频语义),所以该方法对多义词的处理效果差,即词向量的动态性差。:单维离散,每一个维度采用二进制作为周

#rnn#gru#lstm +2
使用Docker容器轻松搭建Hadoop

恭喜你!通过本教程,你已经成功地使用Docker和Docker Compose快速搭建了一个本地的Hadoop集群,并且运行了一个基础的MapReduce作业。这展示了容器化技术在简化复杂环境部署方面的强大能力。了解了Docker和Hadoop的基础概念。使用启动了一个多节点的Hadoop集群。与运行中的Hadoop容器进行了交互。将数据上传到HDFS。成功运行了一个MapReduce示例任务。学

#docker#hadoop#容器 +2
如何给printf打印增加颜色、时间戳、文件名、行号、函数名

如果需要再增加一些额外信息,比如增加打印等级level,红色对应ERROR,黄色对应WARNING,其它是INFO登录后复制/* 颜色定义 *//* 自定义颜色打印宏 - 基础实现 */do { \} while(0)/* 彩色打印宏 - 复用基础宏 */// 主测试函数// 基本打印测试PRINT("打印测试");// 颜色打印测试PRINT_RED("红色/RED - 通常用于错误信息");P

Ubuntu环境kubernetes集群将容器运行时由docker迁移至containerd

1、驱逐master节点上的pod,将master节点状态调为“Ready,SchedulingDisabled”,被驱逐的pod将会在其他节点重新创建。1、驱逐master节点上的pod,将master节点状态调为“Ready,SchedulingDisabled”,被驱逐的pod将会在其他节点重新创建。可以看到master节点的容器运行时现在为containerd://1.7.27,迁移成功。

#kubernetes#docker#容器 +2
初探 Threejs 物理引擎CANNON,解锁 3D 动态魅力

Cannon.js 是一个基于 JavaScript 的物理引擎,它可以在浏览器中模拟物理效果。它支持碰撞检测、刚体动力学、约束等物理效果,可以用于创建逼真的物理场景和交互。参考文档官方示例。

#3d
昇思MindSpore学习心得入门-数据集Dataset

数据是深度学习的基础,高质量的数据输入将在整个深度神经网络中起到积极作用。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎,通过数据集(Dataset)和数据变换(Transforms)实现高效的数据预处理。其中Dataset是Pipeline的起始,用于加载原始数据。mindspore.dataset提供了内置...

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昇腾数据探险家:挖掘数据的隐藏宝藏

数据清洗(Data Cleansing)是指对数据进行处理和纠错,以去除或修复数据集中存在的错误、不一致、不完整和冗余的数据,从而使数据更加准确、可靠和可用。数据清洗是数据处理和数据分析中一个非常重要的步骤,它可以帮助我们提高数据的质量,从而提高数据分析和机器学习的准确性和可靠性。本案例选择PyThon所及生成杂乱数据及清洗作为示例,通过实际操作,让大家深入了解如何利用Python中预装的库来进行

基于昇腾适配Meta AI在Science正刊发表的蛋白质结构预测模型ESMFold

ESMFold是由Meta AI团队开发的一种基于深度学习的高效蛋白质结构预测模型,其核心目标是利用大规模蛋白质语言模型(ESM)直接从氨基酸序列快速推断蛋白质的三维结构。ESMFold通过预训练的语言模型捕捉序列中的进化与结构关联性,结合几何优化模块生成高精度原子坐标,显著降低了传统方法对多重序列比对(MSA)和模板依赖的计算成本。该模型在蛋白质从头预测(de novo prediction*)

#人工智能
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