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

参考文献 第 8 章 PyTorch 高级用法 8.1 常见功能模块 8.2 模型装配、训练与测试 8.3 模型保存与加载 8.4 自定义类 8.5 模型乐园 8.6 测量工具 8.7 可视化 8.8 参考文献 第 9 章 过拟合 9.1 模型的容量 9.2 过拟合与欠拟合 9.3 数据集划分 9.4 模型设计 9.5 正则化 9 图 1.20 百度 Apollo 自动驾驶汽车④ 1.5 深度学习框架 工欲善其事，必先利其器。在介绍了深度学习相关背景知识后，现在来挑选一下实现 深度学习算法所使用的工具吧。 1.5.1 主流框架 ❑ Theano 是最早的深度学习框架之一，由 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow 等人开发， ③ 图片来自 https://www PyTorch 在工业部署上也有成 熟的 ONNX 生态，丝毫不逊色于 TensorFlow。 1.5.3 功能演示 深度学习的核心是算法的设计思想，深度学习框架只是我们实现算法的工具。对工具 的理解有助于加深对算法的掌握程度。下面将演示 PyTorch 深度学习框架的三大核心功 能，从而帮助我们理解框架在算法设计中扮演的角色。 1) 加速计算 神经网络本质上由大量的矩

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

.................................................................... 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 .........

安信证券 蒋渐峰 安信证券DevOps探索与实践 转型背景 01 工具平台建设 02 试点项目实践 03 目录 CONTENTS 持续改进 04 目标：以研发团队为中心，在端到端流程串联、流程自动化、度量精化、质量增强、资源自助化几个重点方面发力， 打造研发管理平台，提供具备快速交付、高质量、过程透明、可度量的IT研发服务供应链。 证券业务的复杂性： 证券业务种类多，业务规则复杂，业 自研的项目，亟待建立研发管理体系，统一研 发过程和工具 外部 内部 转型背景 转型背景-实施思路 3 个支柱：人（People）、流程（Process）和平台（Platform） 3个关键方面：文化（Culture)、工具（Tool)、培训赋能（Skill) 工具平台建设 试点项目转型 转型背景 01 工具平台建设 02 试点项目实践 03 目录 CONTENTS 持续改进 04 工具平台建设-从0到1 高成本，高投入 自研 2 ◼ 经过长期积累 ◼ 可能会水土不服 ◼ 定制成本高 成熟产品 3 ◼ 基于原有经验积累 ◼ 快速补齐能力短板 基于开源及商业工具自建 ⚫ 工具平台建设初期方案选择 ⚫ 工具平台建设初期工具使用情况 工具平台建设-从0到1 Jira Confluence 需求管理 开发与测试管理 Jenkins 测试平台 Maven Junit Sonar Qube

HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企 业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的 需求。当涉及数据时，企业中最大的需求便是可扩展能力。科技和 商业促使各种组织收集越来越多的数据，而这也增加了高效管理这 的过程中，每个组件都在平台中扮演着重 要角色。软件栈始于 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop 1 第 章 Hadoop 大数据解决方案 2 Common 是常见工具和库的集合，用于支持其他 Hadoop 模块。和 其他软件栈一样，这些支持文件是一款成功实现的必要条件。而众 所周知的文件系统，Hadoop 分布式文件系统，或者说 HDFS，则是 Hadoop 活动事件而呈现出指数增长。Hadoop 的组件可以帮助你处理这些大 型数据存储。 类似 Google 这样的商业公司可使用 Hadoop 来操作、管理其数 据存储并从中产生出有意义的结果。通常用于商业分析的传统工具 并不旨在处理或分析超大规模数据集，但 Hadoop 是一个适用于这 些商业模型的解决方案。 1.1.1 Hadoop 的组件 Hadoop Common 是 Hadoop 的基础，因为它包含主要服务和基

开源开发模型。开发以开放方式完成，源代码可从公共软件存储库中获得。这种开放协作促进了 快速创新和开发。 虽然 Kubernetes 擅长管理应用程序，但它并未指定或管理平台级要求或部署过程。强大而灵活的平台管 理工具和流程是 OpenShift Container Platform 4.3 具备的重要优势。以下各节介绍 OpenShift Container Platform 的一些独特功能和优势。 1.1.3 CoreOS 和 Red Hat Atomic Host 操作系统的一些最佳特性和功能。RHCOS 是专门为 从 OpenShift Container Platform 运行容器化应用程序而设计的，能够与新工具配合，提供快速安装、基 于 Operator 的管理和简化的升级。 RHCOS 包括： Ignition，OpenShift Container Platform 将其用作首次启动系统配置来进行机器的初次上线和配 将其用作首次启动系统配置来进行机器的初次上线和配 置。 CRI-O，Kubernetes 的原生容器运行时实现，可与操作系统紧密集成来提供高效和优化的 Kubernetes 体验。CRI-O，提供用于运行、停止和重启容器的工具。它完全取代了 OpenShift Container Platform 3 中使用的 Docker Container Engine。 Kubelet，Kubernetes 的主要节点代理，负责启动和监视容器。

Operator 第 第 5 章 章 了解 了解 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 开 开发 发 5.1. 关于容器化应用程序开发 5.2. 构建一个简单容器 5.2.1. 容器构建工具选项 5.2.2. 基础镜像选项 5.2.3. Registry 选项 5.3. 为 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 创建 KUBERNETES 清单 4 4 4 中的重要组件，因为它们提供以下服务： 执行健康检查 提供观察应用程序的方法 管理无线更新 确保应用程序保持在指定状态 1.3. 关于面向开发人员的容器化应用程序 作为开发人员，您可以使用不同的工具、方法和格式 根据您的独特要求开发容器化应用，例如： 使用各种 build-tool、base-image 和 registry 选项来构建简单的容器应用。 使用 OperatorHub 和模板等支持组件来开发应用程序。 开源开发模型。开发以开放方式完成，源代码可从公共软件存储库中获得。这种开放协作促进了 快速创新和开发。 虽然 Kubernetes 擅长管理应用程序，但它并未指定或管理平台级要求或部署过程。强大而灵活的平台管 理工具和流程是 OpenShift Container Platform 4.7 具备的重要优势。以下各节介绍 OpenShift Container Platform 的一些独特功能和优势。 2.1.3