Container Platform 4.13 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 Last Updated: 2024-02-18 OpenShift Container Platform 4.13 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 法律通告 法律通告 Copyright © are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Container Platform 命令行工具的信息。它还包含 CLI 命令的参考信息，以及如何使用它们的示例。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM CLI 工具概述 工具概述 1.1. CLI 工具列表 第 第 2 章 章 OPENSHIFT CLI (OC) 2.1. OPENSHIFT CLI 入门 2.2. 配置 OPENSHIFT CLI 2.3. OC 和 KUBECTL

Container Platform 4.10 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 Last Updated: 2023-10-17 OpenShift Container Platform 4.10 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 法律通告 法律通告 Copyright © are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Container Platform 命令行工具的信息。它还包含 CLI 命令的参考信息，以及如何使用它们的示例。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM CLI 工具概述 工具概述 1.1. CLI 工具列表 第 第 2 章 章 OPENSHIFT CLI (OC) 2.1. OPENSHIFT CLI 入门 2.2. 配置 OPENSHIFT CLI 2.3. 管理 CLI

Container Platform 4.8 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 Last Updated: 2023-04-07 OpenShift Container Platform 4.8 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 法律通告 法律通告 Copyright © are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Container Platform 命令行工具的信息。它还包含 CLI 命令的参考信息，以及如何使用它们的示例。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM CLI 工具概述 工具概述 1.1. CLI 工具列表 第 第 2 章 章 OPENSHIFT CLI (OC) 2.1. OPENSHIFT CLI 入门 2.2. 配置 OPENSHIFT CLI 2.3. 管理 CLI

解释器添加了图像处理功能。但是，在 2009 年发布 1.1.7 版本后，社区便停止更新和维护。 Pillow 是由 Alex Clark 及社区贡献者 一起开发和维护的一款分叉自 PIL 的图像工具库。 至今，社区依然非常活跃，Pillow 仍在快速迭代。 Pillow提供广泛的文件格式支持，高效的内部表示和相当强大的图像处理功能。 核心图像库旨在快速访问以几种基本像素格式存储的数据， 它应该为一般的图像处理工 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 https://github.com/lepture/captcha from captcha.image import ImageCaptcha from captcha.audio import 实现的 GraphViz 接口，支持使用 GraphViz 解析和存储 DOT语言 （graph description language）。其主要依赖 pyparsing 和 GraphViz 这两个工具库。 pyparsing：仅用于加载DOT文件，在 pydot 安装期间自动安装。 GraphViz：将图形渲染为PDF，PNG，SVG等格式文件，需独立安装。 https://github.com/lepture/captcha

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 8.1.1 统计工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 8.1.2 训练 . 微调BERT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 738 16 附录：深度学习工具 741 16.1 使用Jupyter Notebook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 实世界的应用范围很窄。而那些应用，例如语音识别和计算机视觉，需要大量的领域知识，以至于它们通常 被认为是完全独立的领域，而机器学习对这些领域来说只是一个小组件。因此，神经网络——我们在本书中 关注的深度学习模型的前身，被认为是过时的工具。 就在过去的五年里，深度学习给世界带来了惊喜，推动了计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别、强化学 习和统计建模等领域的快速发展。有了这些进步，我们现在可以制造比以往任何时候都更自主的汽车（不过

Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 2 关于技术雷达 3 雷达一览 4 贡献者 5 本期主题 6 本期雷达 8 技术 11 平台 19 工具 25 语言和框架 36 Thoughtworks 技术雷达 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. Thoughtworks 技术雷达 关于技术雷达 论结果，从首席技术官到开发人员，雷达将会为各 路利益相关方提供价值。这些内容只是简要的总结。 我们建议您探索雷达中提到的内容以了解更多细 节。技术雷达的本质是图形性质，把各种技术项目 归类为技术、工具、平台和语言和框架。如果技术 可以被归类到多个象限，我们选择看起来最合适的 一个。我们还进一步将这些技术分为四个环以反映 我们目前对其的态度。 想要了解更多技术雷达相关信息，请点击： thoughtworks 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 GitHub Copilot、Tabnine 和 Codeium。我们兴奋于 open-source LLMs for coding 在工具领域可能带来的变革，并且我们看到了在编码之外的辅助领域中工具和能力的爆炸式增 长，如用户故事编写辅助、用户研究、电梯演讲和其他基于语言的任务。同时，我们希望开发人员能够负责任 地使用所有这些工具，并且始终掌控主导权，比如

数的值） 3. 选取代价函数值最小的模型 4. 用步骤3中选出的模型对测试 集计算得出推广误差（代价函数 的值） 5 数据集制作 PyTorch的dataloader是用于读取训练数据的工具，它可以自动将数据分割 成小batch，并在训练过程中进行数据预处理。 6 数据集制作 class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): Early stopping的优点是，只运行 一次梯度下降，你可以找出?的较小 值，中间值和较大值，而无需尝试?2 正则化超级参数?的很多值。 14 正则化 数据增强：随意翻转和裁剪、扭曲变形图片 15 数据增强的PyTorch实现 import torch from torchvision import transforms # 定义数据增强的方法 transform = transforms

= ?(?)(1 − ? ? ) 7 3.激活函数 tanh函数 ? = ???ℎ(?) = ??−?−? ??+?−? tanh函数是sigmoid的向下平移和伸缩后的结果。对它进行了 变形后，穿过了(0,0)点，并且值域介于+1和-1之间。 tanh函数是总体上都优于sigmoid函数的激活函数。 2 ( ) 1 ( ( )) d d g z tanh z z = − 8 3

大部分的计算机视觉任务使用很多的数据 ，所以数据增强是经常使用的一种技巧来 提高计算机视觉系统的表现。计算机视觉 任务的数据增强通常以下方法实现： (1) 随意翻转、镜像。 (2) 随意裁剪。 (3) 扭曲变形图片。 (4) 颜色转换，然后给R、G和B三个通道上 加上不同的失真值。产生大量的样本，进 行数据增强。 28 偏差和方差 方差Variance： 描述的是预测值的变化范围，离散程度，

.................................................................... 17 4 Hadoop 到 MaxCompute 迁移工具介绍 ............................................................................................ 17 Assist） ................................................................................ 17 4.1.1 工具覆盖的场景： ............................................................................................ ................ 44 7.1.1 准备工具和环境 ................................................................................................................... 44 7.1.2 解压工具包，并配置 MaxCompute 连接信息 .........