创建一个要使用的徽标文件。徽标可以是通用图像格式的文件，包括 GIF 、JPG 、PNG 或 SVG ，并有 max-height 为 60px的限制。 流程 流程 1. 在 openshift-config 命名空间中将您的徽标文件导入到配置映射中： 提示 提示 您还可以应用以下 YAML 来创建配置映射： 提供有效的 base64 编码徽标。 2. 编辑 web 控制台的 Operator 配置使其包含 在 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 中定制 中定制 WEB 控制台 控制台 9 1 更新 Operator 配置后，它将会把自定义的 logo 配置映射同步到控制台命名空间中，并将其挂载 到 console pod 并重新部署。 3. 检查操作是否成功。如果有任何问题，控制台集群 Operator 将报告 Degraded 状态，控制台 Operator 配置也会报告 Console Link 并编辑文件： 有效的位置设置为 HelpMenu、UserMenu、ApplicationMenu 和 NamespaceDashboard。 要使自定义链接出现在所有命名空间中，请按照以下示例操作： key: console-custom-logo.png name: console-custom-logo customProductName:

另一个是更实际的示例，我们使用深度学习框架的高级API编写简洁的代码。一旦我们教了您一些组件是如 何工作的，我们就可以在随后的教程中使用高级API了。 内容和结构 全书大致可分为三个部分，在 图1 中用不同的颜色呈现： 目录 3 图1: 全书结构 • 第一部分包括基础知识和预备知识。1节 提供深度学习的入门课程。然后在 2节 中，我们将快速介绍实 践深度学习所需的前提条件，例如如何存储和处理数据，以及如何应用基于线性代数、微积分和概率基 当处理图像数据时，每一张单独的照片即为一个样本，它的特征由每个像素数值的有序列表表示。比如， 200 × 200彩色照片由200 × 200 × 3 = 120000个数值组成，其中的“3”对应于每个空间位置的红、绿、蓝通 道的强度。再比如，对于一组医疗数据，给定一组标准的特征（如年龄、生命体征和诊断），此数据可以用来 尝试预测患者是否会存活。 当每个样本的特征类别数量都是相同的时候，其特征向 线 性相关属性？比如，一个球的运动轨迹可以用球的速度、直径和质量来描述。再比如，裁缝们已经开发 出了一小部分参数，这些参数相当准确地描述了人体的形状，以适应衣服的需要。另一个例子：在欧几 里得空间中是否存在一种（任意结构的）对象的表示，使其符号属性能够很好地匹配?这可以用来描述 实体及其关系，例如“罗马”− “意大利”+ “法国”= “巴黎”。 • 因果关系（causality）和概率图模型（probabilistic

Solution)。为什么叫作优化？这 是因为计算机的计算速度非常快，可以借助强大的计算能力去多次“搜索”和“试错”，从 而一步步降低误差ℒ。最简单的优化方法就是暴力搜索或随机试验，比如要找出最合适的 ?∗和?∗，就可以从(部分)实数空间中随机采样?和?，并计算出?和?对应模型的误差值ℒ， 然后从测试过的{ℒ}集合中挑出最好的ℒ∗，它所对应的?和?就可以近似作为最优?∗和?∗。 这种算法固然简单直接，但是面对大规模、高维度数据的优化问题时计算效率极低， 0~255 的整形数值来表达颜色强度信息， 例如 0 表示强度最低，255 表示强度最高。如果是彩色图片，则每个像素点包含了 R、G、 B 三个通道的强度信息，分别代表红色通道、绿色通道、蓝色通道的颜色强度，所以与灰 度图片不同，它的每个像素点使用一个 1 维、长度为 3 的向量(Vector)来表示，向量的 3 个 元素依次代表了当前像素点上面的 R、G、B 颜色强值，因此彩色图片需要保存为形状是 One- hot 编码为[0,0,1, … ,0]，图片 9 的 One-hot 编码为[0,0,0, … ,1]。One-hot 编码是非常稀疏 (Sparse)的，相对于数字编码来说，占用较多的存储空间，因此一般在存储时还是采用数字 编码方式，仅在计算时，根据需要把数字编码转换成 One-hot 编码，通过 one_hot 函数即可 实现。 In [1]: def one_hot(label

12.4. 其他资源 第 第 13 章 章 监 监控 控问题 问题的故障排除 的故障排除 13.1. 检查为什么用户定义的指标不可用 13.2. 确定为什么 PROMETHEUS 消耗大量磁盘空间 第 第 14 章 章 CLUSTER MONITORING OPERATOR 的 的 CONFIGMAP 参考 参考 14.1. CLUSTER MONITORING 配置参考 14.2. 此功能，集群管理员、开发人员和其他用户可以指定在其自己的项目中如何监控服务和 Pod。作为集群管 理员，您可以查找常见问题的回答，如用户指标不可用，以及 Prometheus 对监控问题进行故障排除的磁 盘空间高可用性。 1.2. 了解监控堆栈 OpenShift Container Platform 监控堆栈基于 Prometheus 开源项目及其更广的生态系统。监控堆栈包括 以下组件： 默 默认 Autoscaler 使用的基于 Prometheus Adapter 的 CPU 用量测量的一致性。 2.8.1. 启用专用服务监控器 您可以通过在 openshift-monitoring 命名空间中的 cluster-monitoring-config ConfigMap 对象中配置 dedicatedServiceMonitors 键，将核心平台监控配置为使用专用服务监控器。 先决条件

Docker 三剑客之 Docker Swarm Swarm mode 基本概念 创建 Swarm 集群 部署服务 使用 compose 文件 管理敏感数据 管理配置信息 安全 内核命名空间 控制组 服务端防护 内核能力机制 其它安全特性 总结 底层实现 基本架构 4 1.18.2 1.18.3 1.18.4 1.18.5 1.18.6 1.19 1.19 1 1.22.2 1.22.3 1.22.4 1.22.5 1.22.6 1.22.7 1.23 1.23.1 1.23.2 1.23.3 1.23.4 1.23.5 命名空间 控制组 联合文件系统 容器格式 网络 Etcd 项目 简介 安装 集群 使用 etcdctl CoreOS 项目 简介 工具 快速搭建 CoreOS 集群 Kubernetes Etcd 项目 添加 Fig 项目 添加 CoreOS 项目 添加 Kubernetes 项目 0.3.0: 2014-11-25 完成仓库章节 重写安全章节 修正底层实现章节的架构、命名空间、控制组、文件系统、容器格式等内容 添加对常见仓库和镜像的介绍 修订记录 11 添加 Dockerfile 的介绍 重新校订中英文混排格式 修订文字表达 发布繁体版本分支：zh-Hant

越大越好，模型的性能会随着特征的增加先上升后下降。 6 1.降维概述 什么是降维？ 降维(Dimensionality Reduction)是将训练数据中的样本(实例)从高 维空间转换到低维空间，该过程与信息论中有损压缩概念密切相 关。同时要明白的，不存在完全无损的降维。 有很多种算法可以完成对原始数据的降维，在这些方法中，降维 是通过对原始数据的线性变换实现的。 7 1.降维概述 Embedding(t-SNE) t-SNE（TSNE）将数据点之间的相似度转换为概率。原始空间中的相似度由 高斯联合概率表示，嵌入空间的相似度由“学生t分布”表示。 虽然Isomap，LLE和variants等数据降维和可视化方法，更适合展开单个连 续的低维的manifold。但如果要准确的可视化样本间的相似度关系，如对于 下图所示的S曲线（不同颜色的图像表示不同类别的数据），t-SNE表现更好 。因为t-SNE主要是关注数据的局部结构。 。因为t-SNE主要是关注数据的局部结构。 11 1.降维概述 降维的优缺点 降维的优点： • 通过减少特征的维数，数据集存储所需的空间也相应减少，减少了特征维数所需的计算 训练时间； • 数据集特征的降维有助于快速可视化数据； • 通过处理多重共线性消除冗余特征。 降维的缺点： • 由于降维可能会丢失一些数据； • 在主成分分析(PCA)降维技术中，有时需要考虑多少主成分是难以确定的，往往使用经验

new-project 命令创建这些项目。 注意 注意 您无法将 SCC 分配给在以下某一默认命名空间中创建的 Pod: default、kube- system、kube-public、openshift-node、openshift-infra、openshift。您不能使用这些 命名空间用来运行 pod 或服务。 2.1.1. 使用 Web 控制台创建项目 如果集群管理员允许，您可以创建新项目。 控制台创建以 openshift- 开头的项 目。 注意 注意 您无法将 SCC 分配给在以下某一默认命名空间中创建的 Pod: default、kube- system、kube-public、openshift-node、openshift-infra、openshift。您不能使用这些 命名空间用来运行 pod 或服务。 流程 1. 浏览至 Home → Project。 2. 点击 Create new-project 命令创建这些项目。 注意 注意 您无法将 SCC 分配给在以下某一默认命名空间中创建的 Pod: default、kube- system、kube-public、openshift-node、openshift-infra、openshift。您不能使用这些 命名空间用来运行 pod 或服务。 先决条件 在 OpenShift Container Platform

new-project 命令创建这些项目。 注意 注意 您无法将 SCC 分配给在以下某一默认命名空间中创建的 Pod: default、kube- system、kube-public、openshift-node、openshift-infra、openshift。您不能使用这些 命名空间用来运行 pod 或服务。 2.1.1. 使用 Web 控制台创建项目 如果集群管理员允许，您可以创建新项目。 控制台创建以 openshift- 开头的项 目。 注意 注意 您无法将 SCC 分配给在以下某一默认命名空间中创建的 Pod: default、kube- system、kube-public、openshift-node、openshift-infra、openshift。您不能使用这些 命名空间用来运行 pod 或服务。 流程 流程 1. 浏览至 Home → Project。 2. 点击 new-project 命令创建这些项目。 注意 注意 您无法将 SCC 分配给在以下某一默认命名空间中创建的 Pod: default、kube- system、kube-public、openshift-node、openshift-infra、openshift。您不能使用这些 命名空间用来运行 pod 或服务。 先决条件 先决条件 在 OpenShift Container Platform

OpenShift distributed tracing 平台 Operator 被默认安装到 openshift- distributed-tracing 命名空间。在以前的版本中，默认安装已在 openshift-operator 命名空间中。 1.2.2.10.1. Red Hat OpenShift Service Mesh 2.1.2 版中包含的组件版本 组 组件 件 版本 版本 Istio Kiali 1.36.7 1.2.2.11.2. 禁用网络策略 Red Hat OpenShift Service Mesh 自动在 Service Mesh control plane 和应用程序命名空间中创建和管理 多个 NetworkPolicies 资源。这是为了确保应用程序和 control plane 可以相互通信。 如果要禁用自动创建和管理 NetworkPolicies 资源，例如为了强制执行公司安全策略，您可以编辑 Service Mesh 故障排除功能 control plane 和网关监控 代理同步状态 Envoy 配置视图 显示 Envoy 代理和应用程序日志处于交集的统一视图 支持联邦服务网格视图的命名空间和集群选择 新的验证、向导和分布式追踪增强 1.2.2.13. Red Hat OpenShift Service Mesh 2.0.11.1 的新功能 的新功能 此 Red Hat OpenShift

16) 的数组作为输入， # 其输出数组的尺寸为 (*, 32) # 在第一层之后，你就不再需要指定输入的尺寸了： model.add(Dense(32)) 参数 • units: 正整数，输出空间维度。 • activation: 激活函数 (详见 activations)。若不指定，则不使用激活函数 (即，“线性” 激活: a(x) = x)。 • use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。 activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None) 1D 卷积层 (例如时序卷积)。 该层创建了一个卷积核，该卷积核以单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积，以生成 输出张量。如果 use_bias 为 True，则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。 None），例如， (10, 128) 表示 10 个 128 维的向量组成的向量序列，(None, 128) 表示 128 维的向量组成的变 长序列。 参数 • filters: 整数，输出空间的维度（即卷积中滤波器的输出数量）。 • kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明 1D 卷积窗口的长度。 • strides: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明卷积的步长。指定任何