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  • pdf文档 VMware vSphere:优化和扩展

    培训服务介绍 VMware vSphere:优化和扩展 培训方式  讲师指导培训  实时在线培训 课程用时  为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训  听课时间占 60%,动手实验时间占 40% 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 课程适用对象 ☒ 管理员 ☐ 专家 ☒ 工程师 ☒ 高级用户 ☐ 架构师 ☐ 专业人员 vCenter Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后,您应能胜任以下工作:  配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。  管理 vSphere 环境变更。  优化所有 vSphere 组件的性能。  排除操作故障并找出造成这些故障的根本原因。  使用 VMware vSphere® ESXi™ Shell 和 VMware vSphere® Management 中约有三分之一的课程 内容将在本课程中重复出现。“VMware vSphere: Fast Track [V5]” 中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 VMware vSphere:优化和扩展 VMware, Inc. 3401 Hillview Avenue Palo Alto CA 94304 USA Tel 877-486-9273 Fax 650-427-5001;
    0 码力 | 2 页 | 341.36 KB | 1 年前
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  • pdf文档 服务增强器社区介绍

    0 码力 | 7 页 | 20.77 MB | 6 月前
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  • pdf文档 OpenShift Container Platform 4.14 分布式追踪

    OpenShift Container Platform 4.14 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 Last Updated: 2024-02-23 OpenShift Container Platform 4.14 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text of and trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关如何在 OpenShift Container Platform 中使用分布式追踪的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 分布式追踪 分布式追踪发 发行注 行注记 记 1.1. RED HAT OPENSHIFT DISTRIBUTED TRACING PLATFORM 3.0 发行注记 1.2. RED HAT OPENSHIFT
    0 码力 | 100 页 | 928.24 KB | 1 年前
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  • pdf文档 OpenShift Container Platform 4.6 分布式追踪

    OpenShift Container Platform 4.6 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 Last Updated: 2023-02-27 OpenShift Container Platform 4.6 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 Enter your first name here. Enter your surname here. Enter your trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关如何在 OpenShift Container Platform 中使用分布式追踪的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 分布式追踪 分布式追踪发 发行注 行注记 记 1.1. 分布式追踪概述 1.2. 让开源更具包容性 1.3. 获取支持 1.4. 新功能及功能增强 1.4.1. Red Hat OpenShift distributed tracing
    0 码力 | 59 页 | 572.03 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Ozone:Hadoop 原生分布式对象存储

    Ozone:Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com Ozone:Hadoop 原生分布式对象存储 Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone,同时提供对象和文件访问的接 口,从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇,抛个 砖,介绍Ozone的产生背景,主要架构和功能。 有非常多的小文件,HDFS的元数据访问性能会受到影响。虽然可以通过各种Federation技术来扩 展集群的节点规模, 但单个HDFS集群仍然没法很好的解决小文件的限制。 基于这些背景,Hadoop 社区推出了新的分布式存储系统 Ozone,从构架上解决这个问题。 Ozone的设计原则 Ozone 由一群对大规模Hadoop集群有着丰富运维和管理经验的工程师和构架师设计和实现。他 们对大数据有深刻的洞察力,清楚 自终影响了Ozone的设 计和实现。Ozone的设计遵循一下原则: 1 / 10 Ozone:Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 强一致性 构架简洁性: 当系统出现问题时,一个简单的架构更容易定位,也容易调试。Ozone尽可能的保持架构
    0 码力 | 10 页 | 1.24 MB | 1 年前
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  • pdf文档 机器学习课程-温州大学-06深度学习-优化算法

    1 2023年04月 深度学习-优化算法 黄海广 副教授 2 01 小批量梯度下降 本章目录 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 3 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 1.小批量梯度下降 4 小批量梯度下降 小批量梯度下降(Mini-Batch ?(?) ?? (?) (同步更新?? ,(j=0,1,...,n )) 5 小批量梯度下降 6 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 2.优化算法 7 伦敦温度的例子 days temperature ?1 = 40°F ?2 = 49°F ?3 = 45°F ... ?180 = ?2,再说一次,平 方是针对整个符号的操作。 接着RMSprop会这样更新参数值,?: = ? − ? ?? ???,?: = ? − ? ?? ???, 12 ADAM Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起 最后更新权重,所以?更新后是?: = ? − ???? corrected ??? corrected+? (如果你只是用 Momentum,使用
    0 码力 | 31 页 | 2.03 MB | 1 年前
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  • ppt文档 KubeCon2020/大型Kubernetes集群的资源编排优化

    0 码力 | 27 页 | 3.91 MB | 1 年前
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  • pdf文档 进击的 Traefik | 云原生边缘路由器探秘

    进击的 Traefik 杨川胡(阳明) 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡(阳明) 知群后台负责人,原小米视频后台高级研发 ,《Prometheus 深入浅出》作者,「k8s技 术圈」社区作者,现阶段专注于云原生技术 领域,希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么? • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper ..1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是一个边缘路由器Traefik 自动服务发现Traefik 2.0 架构 • Providers 用来自动发现平台上的服务 • Entrypoints 监听传入的流量(端口等… ) • Routers 分析请求(host
    0 码力 | 35 页 | 8.58 MB | 6 月前
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  • pdf文档 优化小实例

    2D函数优化实例 主讲人:龙良曲 Himmelblau function Minima Plot Gradient Descent 下一课时 MNIST反向传播 Thank You.
    0 码力 | 7 页 | 542.69 KB | 1 年前
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  • pdf文档 2.4 Go在分布式docker里面的应用_孙宏亮

    Go在Docker分布式环境中 的应用 孙宏亮@DaoCloud allen.sun@daocloud.io 个人介绍 • 孙宏亮 • DaoCloud技术合伙人,高级工程师 • 热爱golang&docker • 《Docker源码分析》作者 • docker、swarm等项目committer Agenda • Docker生态&Golang • DaoCloud&Golang •
    0 码力 | 19 页 | 1.27 MB | 1 年前
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