1 2022年02月 机器学习-逻辑回归 黄海广 副教授 2 本章目录 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 3 1.分类问题 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 4 监督学习的最主要类型 ✓ 分类（Classification） Sigmoid函数 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 8 ? ? 代表一个常用的逻辑函数（logistic function）为?形函数（Sigmoid function） 则：? ? = ? ? = 1 1+?−? 合起来，我们得到逻辑回归模型的假设函数： 当? ? 大于等于0.5时，预测 y=1 当? ? 小于0 10 2.Sigmoid函数 将?进行逻辑变换：? ? = 1 1+?−? ?′(?) = ( 1 1 + ?−?)′ = ?−? (1 + ?−?)2 = 1 + ?−? − 1 (1 + ?−?)2 = 1 (1 + ?−?) (1 − 1 (1 + ?−?)) = ?(?)(1 − ?(?)) ? ? 11 3.逻辑回归求解 01 分类问题 02 Sigmoid函数

Harbor开源项目 容器镜像远程复制的实现 Henry Zhang (张海宁) Chief Architect VMWare China 自我介绍 • VMware中国研发首席架构师 • Harbor开源企业级容器Registry项目创始人 • Cloud Foundry中国社区最早技术布道师之一 • 多年全栈工程师 • 《区块链技术指南》、《软件定义存储》作者之一 亨利笔记 《区块链技术指南》

4.9 数学运算 4.10 前向传播实战 4.11 参考文献 第 5 章 PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST 测试实战 5.9 参考文献 第 6 章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 −阿兰·图灵 1.1 人工智能 信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及 极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑交给 机器重复且快速地执行，从而将人类从简单枯燥的重复劳动工作中解脱出来。但是对于需 要较高智能水平的任务，如人脸识别、聊天机器人、自动驾驶等任务，很难设计明确的逻 辑规则，传统的编程方式显得力不从心，而人工智能(Artificial 是可行 的。 怎么实现人工智能是一个非常广袤的问题。人工智能的发展主要经历了三个阶段，每 个阶段都代表了人们从不同的角度尝试实现人工智能的探索足迹。早期，人们试图通过总 结、归纳出一些逻辑规则，并将逻辑规则以计算机程序的方式实现，来开发出智能系统。 但是这种显式的规则往往过于简单，并且很难表达复杂、抽象的概念和规则。这一阶段被 称为推理期。 1970 年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过构建庞大复杂

Broker 中，即${ ROCKETMQ_HOME}/store/config/topics.json。 在 RocketMQ4.5.0 版本后引入了多副本机制，即一个复制组（m-s）可以演变为基 于 raft 协议的复制组，复制组内部使用 raft 协议保证 broker 节点数据的强一致性，该部署 架构在金融行业用的比较多。 二、消息订阅模型 在 RocketMQ 的消息消费模式采用的是发布与订阅模式。 3 实战：RocketMQ 学习环境搭建指南篇 其中 conf 文件夹存放的是 RocketMQ 的配置文件，提供了各种部署结构的示例配 置。例如 2m-2s-async 是 2 主 2 从异步复制的配置示例；2m-noslave 是 2 主的示例 配置。由于本文主要是搭建一个学习环境，故采取的部署架构为 1 主的部署架构，关于生产 环境下如何搭建 RocketMQ 集群、如何调优参数将在该专栏的后续文章中专门介绍。 Step3：使用 maven 命令编译源代码。 mvn clean package -DskipTests 编译后在 target 目录下会生成可运行的 jar 包，如下图所示： Step4：我们可以将该包复制到自己常用的软件安装目录，例如笔者喜欢将其放在/opt /application 下。 cp rocketmq-console-ng-1.0.0.jar /opt/application/ Step5：启动

Container Platform 中默认部署。 这些工具可组合使用，因此您可自由选择对您有用的工具。 2.1.3. Operator 成熟度模型 Operator 内部封装的管理逻辑的复杂程度各有不同。该逻辑通常还高度依赖于 Operator 所代表的服务类 型。 对于大部分 Operator 可能包含的特定功能集来说，可以大致推断出 Operator 封装操作的成熟度等级。就 此而言，以下 从而启用目录组成。例如，考虑两个单独的基于文件的 目录目录：catalogA 和 catalogB。目录维护人员可以通过生成新目录 catalogC 并将 catalogA 和 catalogB 复制到其中来创建新的组合目录。 这种可组合性支持分散的目录。格式允许 Operator 作者维护特定于 Operator 的目录，它允许维护人 员轻松构建由单个 Operator 目录组成的目录。基于文 YAML；目录中的每一文件并不需要使用相同的格式。 基本推荐 基本推荐结构 此推荐结构具有目录层次结构中的每个子目录都是自包含目录的属性，它使得目录组成、发现和导航简单 文件系统操作。通过将目录复制到父目录的根目录，目录也可以包含在父目录中。 2.2.2.2. 模式 模式 # Ignore everything except non-object .json and .yaml files

CI/CD 4 采用自定义构建策略时，开发人员可以定义负责整个构建过程的特定构建器镜像。通过利用自己的构建器 镜像，可以自定义构建流程。 自定义构建器镜像是嵌入了构建过程逻辑的普通容器镜像，例如用于构建 RPM 或基本镜像的逻辑。 自定义构建以级别很高的特权运行，默认情况下不可供用户使用。只有可赋予集群管理权限的用户才应被 授予运行自定义构建的权限。 2.1.1.4. Pipeline 构 构建 如，把输入 Git 存储库克隆到工作目录 中，并且把由输入镜像指定的文件通过目标目录复制到工作目录中。 2. 构建过程将目录更改到 contextDir（若已指定）。 3. 内联 Dockerfile（若有）写入当前目录中。 4. 当前目录中的内容提供给构建过程，供 Dockerfile、自定义构建器逻辑或 assemble 脚本引用。 这意味着，构建会忽略所有驻留在 contextDir 源路径可以是指定镜像内的任何绝对路径。目的地必须是相对目录路径。构建时会加载镜像，并将指定的 文件和目录复制到构建过程上下文目录中。这与源存储库内容要克隆到的目录相同。如果源路径以 /. 结 尾，则复制目录的内容，但不在目的地上创建该目录本身。 镜像输入在 BuildConfig 的 source 定义中指定： 由一个或多个输入镜像和文件组成的数组。 对包含要复制的文件的镜像的引用。 源/目标路径的数组。 source:

..................................................................................... 39 4.3 HA 异步复制 .................................................................................................. group）定时发送到， brokerAddrTable 集合中列出的 broker 上去 Producer 发送消息只发送到 master 的 broker 机器，在通过 broker 的主从复制机制拷贝到 broker 的 slave 上去 二：Producer 如何发送消息 Producer 轮询某 topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 DefaultMessageStore 加消息写入 commitlog 2.2 分布式事物消息落地 2.2.1 消息落地 commitLog 针对事物消息的处理，消息的第 20 位开始的八位记录是的消息在逻辑队列 中的 queueoffset， 但是针对事物消息为 preparedType 和 rollbackType 的存储的是事物状态 表的索引偏移量 2.2.2 分发事物消息： 分发消息位置信息到

采用 Custom 构建策略时，开发人员可以定义负责整个构建过程的特定构建器镜像。通过利用自己的构建 器镜像，可以自定义构建流程。 自定义构建器（Custom builder）镜像是嵌入了构建过程逻辑的普通 Docker 格式容器镜像，例如用于构 建 RPM 或基础镜像。 Custom 构建以级别很高的特权运行，默认情况下不可供用户使用。只有可赋予集群管理权限的用户才应 被授予运行自定义构建的权限。 如，把输入 Git 存储库克隆到工作目录 中，并且把由输入镜像指定的文件通过目标目录复制到工作目录中。 2. 构建过程将目录更改到 contextDir（若已指定）。 3. 内联 Dockerfile（若有）写入当前目录中。 4. 当前目录中的内容提供给构建过程，供 Dockerfile、自定义构建器逻辑或 assemble 脚本引用。这 意味着，构建将忽略所有驻留在 contextDir ）进行引用。在使用镜像时，必须提 供一个或多个路径对，以指示要复制镜像的文件或目录的路径以及构建上下文中要放置它们的目的地。 源路径可以是指定镜像内的任何绝对路径。目的地必须是相对目录路径。构建时会加载镜像，并将指定的 文件和目录复制到构建过程上下文目录中。这与源存储库内容（若有）要克隆到的目录相同。如果源路径 以 /. 结尾，则复制目录的内容，但不在目的地上创建该目录本身。 镜像输入在 BuildConfig

盘的机器 的机器 您可以通过编辑机器集 YAML 文件在 Azure 上部署带有巨型磁盘的机器。 先决条件 先决条件 已有 Microsoft Azure 集群。 流程 流程 1. 运行以下命令，复制现有的 Azure MachineSet 自定义资源(CR)并编辑它： 其中 是您要使用巨型磁盘置备机器的机器集。 2. 在指示的位置中添加以下行： 指定 类。如果不存在，Local Storage Operator 会自动创建存储类。确保使用唯一标识此本地卷的存储类。 当使用本地卷设置功能时，Local Storage Operator 不支持使用逻辑卷管理（LVM）设 备。 b. 创建本地卷集对象： c. 根据存储类验证本地持久性卷是否被动态置备： 输 输出示例 出示例 注意 注意 结果会在从节点中删除后删除。必须手动删除符号链接。 挂载主机是安全的。 之前创建的 PersistentVolumeClaim 对象的名称。 4.12.3. 使用逻辑卷管理器存储的持久性存储 逻辑卷管理器存储 (LVM Storage) 使用 TopoLVM CSI 驱动程序在单节点 OpenShift 集群中动态置备本地 存储。 LVM Storage 使用逻辑卷管理器创建精简配置的卷，并在有限的资源单节点 OpenShift 集群中提供块存 储的动态置备。

Container Platform 类似 的。Red Hat OpenShift Data Foundation 2 核订阅基于 OpenShift Container Platform 运行的系统中 CPU 的逻辑内核数量。 与 OpenShift Container Platform 一样： OpenShift Data FoundationOpenShift 订阅可以被叠加，以覆盖更大的主机。 内核可以根据需要在多个虚拟机 的聚合可用资 资源的要求 源的要求 部署模式 部署模式 基 基础 础服 服务 务 附加 附加设备 设备集 集 内部 30 个 CPU（逻辑） 72 GiB 内存 3 个存储设备 6 个 CPU（逻辑） 15 GiB 内存 3 个存储设备 外部 4 个 CPU（逻辑） 16 GiB 内存 Not applicable 示例：对于内部模式中带有单个设备集的 3 个节点集群，至少需要 3 x IBM Power 的 的总 总最低 最低资 资源要求 源要求 部署模式 部署模式 基 基础 础服 服务 务 内部 48 个 CPU（逻辑） 192 GiB 内存 3 个存储设备，每个设备需要额外 500GB 磁 盘 外部 24 个 CPU（逻辑） 48 GiB 内存 示例：对于内部附加设备模式中的 3 个节点集群，至少需要 48（3 x 16）个 CPU 单元，3 x 64 = 192