OpenShift 命名空间中，并将该 secret 命名 为samples-registry-credentials，以便从 registry.redhat.io 导入镜像流。此外，为便于从其他需要凭 证的 registry 导入镜像流，集群管理员可在处理镜像导入的 OpenShift 命名空间中创建包含 Docker config.json 文件内容的额外 Secret。 Samples Operator 状态一样工作，并忽略示例资 源、镜像流或模板上的任何监控事件。 注意 注意 在镜像流导入仍在进行时，删除操作或将 Management State 设置为 Removed 均未完成。进程完成后，无论成功还是出 错，都将开始删除操作。 开始删除后，secret、镜像流和模板监控事件都会被忽略。 samplesRegistry 覆盖从中导入镜像的 registry。 注意 注意 在未显式设置 Samples Registry（如空字符串）或该 registry 已设置为 registry.redhat.io 时，如果没有拉取（pull）访问的 secret，则不会开始创建或更新 RHEL 内容。这两种情况下，镜 像导入将从需要凭证的 registry.redhat.io 中进行。 如果 Samples Registry 被除空字符串或 registry.redhat.io 以 外的值覆盖，则创建或更新 RHEL

镜像流 像流 6.1. 为什么使用镜像流 6.2. 配置镜像流 6.3. 镜像流镜像 6.4. 镜像流标签 6.5. 镜像流更改触发器 6.6. 镜像流映射 6.7. 使用镜像流 6.8. 导入和使用镜像和镜像流 第 第 7 章 章 KUBERNETES 资 资源使用 源使用镜 镜像流 像流 7.1. 使用 KUBERNETES 资源启用镜像流 4 4 4 4 4 4 5 5 当一个新镜像被推送（push）到 registry 时，可触发构建和部署。另外，OpenShift Container Platform 还针对 Kubernetes 对象等其他资源提供了通用触发器。 您可以为定期重新导入标记标签。如果源镜像已更改，则这个更改会被发现并反应在镜像流中。 取决于构建或部署的具体配置，这可能会触发构建和/或部署流程。 您可使用细粒度访问控制来共享镜像，快速向整个团队分发镜像。 如果源更改，imagestreamtag API 资源对象， 用于收集一些有关特定镜像 SHA 标识符的元数据。 1.11. 镜像流触发器 镜像流触发器（imagestream trigger）会在镜像流标签更改时引发特定操作。例如，导入可导致标签值变 化。当有部署、构建或其他资源监听这些信息时，就会启动触发器。 1.12. 如何使用 CLUSTER SAMPLES OPERATOR 在初始启动时，Operator 会创建默认样

Operator 使用管理状态 2.1.1.1. 受限网络安装 2.1.1.2. 使用初始网络访问受限网络安装 2.1.2. Cluster Samples Operator 跟踪和错误恢复镜像流导入 其他资源 2.1.3. 协助镜像的 Cluster Samples Operator 2.2. CLUSTER SAMPLES OPERATOR 配置参数 2.2.1. 配置限制 2.2.2. 获取有关镜像流的信息 6.7.2. 为镜像流添加标签 6.7.3. 为外部镜像添加标签 6.7.4. 更新镜像流标签 6.7.5. 删除镜像流标签 6.7.6. 配置定期导入镜像流标签 6.8. 从私有容器镜像仓库（REGISTRY）导入镜像和镜像流 6.8.1. 允许 Pod 引用其他安全 registry 中的镜像 第 第 7 章 章 KUBERNETES 资 资源使用 源使用镜 镜像流 像流 当一个新镜像被推送（push）到 registry 时，可触发构建和部署。另外，OpenShift Container Platform 还针对 Kubernetes 对象等其他资源提供了通用触发器。 您可以为定期重新导入标记标签。如果源镜像已更改，则这个更改会被发现并反应在镜像流中。 取决于构建或部署的具体配置，这可能会触发构建和/或部署流程。 您可使用细粒度访问控制来共享镜像，快速向整个团队分发镜像。 如果源更改，imagestreamtag

8）Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张 数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运 行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开 发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。 9）ZooKeeper：它是一个 JDK 导入到 opt 目录下面的 software 文件夹下面 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 3）在 Linux 系统下的 opt 目录中查看软件包是否导入成功 下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/ 1）用 XShell 文件传输工具将 hadoop-3.1.3.tar.gz 导入到 opt 目录下面的 software 文件夹下 面 2）进入到 Hadoop 安装包路径下 [atguigu@hadoop102 ~]$ cd /opt/software/

题的认真研究最近才进入高潮。我们希望随着深度学习理论的发展，这本书的未来版本将能够在当前版本无 法提供的地方提供见解。 有时，为了避免不必要的重复，我们将本书中经常导入和引用的函数、类等封装在d2l包中。对于要保存到包 中的任何代码块，比如一个函数、一个类或者多个导入，我们都会标记为#@save。我们在 16.6节 中提供了这 些函数和类的详细描述。d2l软件包是轻量级的，仅需要以下软件包和模块作为依赖项： #@save 码可能在PyTorch的未来版本无法正常工作。但是，我们计划使在线版本保持最新。如果读者遇到任何此类 问题，请查看安装 (page 9) 以更新代码和运行时环境。 下面是我们如何从PyTorch导入模块。 #@save import numpy as np import torch (continues on next page) 目录 5 (continued from previous 上，许多重要的任务可以清晰地描述为，在给定一组特定的可用数据的情况下，估计未知事物的概率。比如： • 根据计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）肿瘤图像，预测是否为癌症； • 给出一个英语句子，预测正确的法语翻译； • 根据本月的财务报告数据，预测下个月股票的价格； 监督学习的学习过程一般可以分为三大步骤： 1. 从已知大量数据样本中随机选取一个子集，为每个样本获取真实标签。有时，这些样本已有标签（例如，

获取镜像 ii. 列出 iii. 创建 iv. 存出和载入 v. 移除 vi. 实现原理 6. 容器 i. 启动 ii. 守护态运行 iii. 终止 iv. 进入容器 v. 导出和导入 vi. 删除 7. 仓库 i. Docker Hub ii. 私有仓库 iii. 配置文件 8. 数据管理 i. 数据卷 ii. 数据卷容器 iii. 备份、恢复、迁移数据卷 9 *注：更多用法，请参考 Dockerfile 章节。 要从本地文件系统导入一个镜像，可以使用 openvz（容器虚拟化的先锋技术）的模板来创建： openvz 的 模板下载地址为 templates 。 从本地文件系统导入 Docker —— 从入门到实践 23 创建 比如，先下载了一个 ubuntu-14.04 的镜像，之后使用以下命令导入： sudo cat ubuntu-14.04-x86_64-minimal 04-x86_64-minimal.tar.gz |docker import - ubuntu:14.04 然后查看新导入的镜像。 docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZE ubuntu 14.04

io/pause:3.2 k8s.gcr.io/etcd:3.4.13-0 k8s.gcr.io/coredns:1.7.0 #可以先下载以上7个镜像，传到每台k8s服务器上，再docker load导入；或者使 用内部registry仓库（内部registry镜像仓库里要有以上7个镜像） ★直接使用命令行方式初始化集群 （以下是非HA模式的master初始化，如果要部署高可用集群，则参考第4章） 9-0 registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1 #可以先下载以上7个镜像，传到每台k8s服务器上，再ctr -n k8s.io images import导入；或者使用内部registry仓库（内部registry镜像仓库里要有以上7个镜 像） ★直接使用命令行方式初始化集群 （以下是非HA模式的master初始化，如果要部署高可用集群，则参考第4章） # #如果configmap里有多个键值对，则直接全部注入pod中，注入时可指定键名前 缀，防止从多个cm中导入的键名有冲突（如果cm中的键名中有-减号，则自动 转为_下划线） envFrom: #给容器传递的环境变量，从cm中全部导入，和env同级 - prefix: XXCFG_ #给cm中的键名加上此前缀

Google Cloud 上，通过 TensorFlow-Serving。 • 在 Python 网页应用后端（比如 Flask app）中。 • 在 JVM，通过 SkyMind 提供的 DL4J 模型导入。 • 在 Raspberry Pi 树莓派上。 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 你的 Keras 模型可以基于不同的深度学习后端开发。重要的是，任何仅利用内置层构建的 VGG19 • ResNet50 • Inception v3 • Inception-ResNet v2 • MobileNet v1 它们可以使用 keras.applications 模块进行导入： from keras.applications.xception import Xception from keras.applications.vgg16 import VGG16 from 如果你希望你编写的 Keras 模块与 Theano (th) 和 TensorFlow (tf) 兼容，则必须通过抽象 Keras 后端 API 来编写它们。以下是一个介绍。 您可以通过以下方式导入后端模块： from keras import backend as K 下面的代码实例化一个输入占位符。它等价于 tf.placeholder() 或 th.tensor.matrix(),

本书基于清华大学出版社出版的《TensorFlow 深度学习—深入理解人工智能算法》一书 进行二次撰写，代码部分完全基于 PyTorch 进行实现。考虑到本人能力有限、行文仓促，可 以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量，修正测试版中的谬误 为例，首先创建计算图，代码如下(以下代码需要提前安装 TensorFlow 1.x 框架和 PyTorch 框架，读者可不运行，感受为主)： import tensorflow as tf # 导入 TensorFlow 库 # 1.创建计算图阶段，此处代码需要使用 tf 1.x 版本运行 # 创建 2 个输入端子，并指定类型和名字 a_ph = tf.placeholder(tf 的神经网络算法有多艰难。这种先创建计算图后运行的编程方式叫做符号式编程。 作为对比，现在介绍动态图方式来完成2.0 + 4.0运算。PyTorch 实现代码如下： import torch # 导入 pytorch 库 # 1.创建输入张量，并赋初始值 a = torch.tensor(2.) b = torch.tensor(4.) # 2.直接计算，并打印结果 print('a+b='

和服务帐户 8.13. 在现有 WINDOWS 虚拟机上安装 VIRTIO 驱动程序 8.14. 在新 WINDOWS 虚拟机上安装 VIRTIO 驱动程序 8.15. 高级虚拟机管理 8.16. 导入虚拟机 8.17. 克隆虚拟机 8.18. 虚拟机网络 8.19. 虚拟机磁盘 第 第 9 章 章 虚 虚拟 拟机模板 机模板 9.1. 创建虚拟机模板 9.2. 编辑虚拟机模板 9.3. OpenShift Container Platform 集群 中，以启用虚拟化任务。这些任务包括： 创建和管理 Linux 和 Windows 虚拟机 通过各种控制台和 CLI 工具连接至虚拟机 导入和克隆现有虚拟机 管理虚拟机上附加的网络接口控制器和存储磁盘 在节点间实时迁移虚拟机 增强版 web 控制台提供了一个图形化的门户界面 来管理虚拟化资源以及 OpenShift Container 集成。您可以将虚拟机连接到服务网 格， 以使用 IPv4 监控、视觉化和控制在默认 pod 网络上运行虚拟机工作负载的 pod 间的流量。 OpenShift Virtualization 现在提供了一个统一的 API，用于自动导入和更新预定义的引导源。 3.3.1. 快速启动 有几个 OpenShift Virtualization 功能提供快速入门导览。要查看导览，请点击 OpenShift Virtualization