Systèmes d’exploitation hôtes supportés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.5 Installer VirtualBox et les packs d’extension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.6 Démarrer VirtualBox Lancer votre machine virtuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.8.1 Démarrage d’une nouvelle VM pour la première fois . . . . . . . . . . . 22 1.8.2 Capturer et rendre le clavier instantanés . . . . . . . . . . . . . . . 29 1.10.2 Contenu d’un instantané . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 1.11 Configuration d’une machine virtuelle . . . . . . . . . . . . . . . .

H a r d e n i n g G u i d e - R a n c h e r v 2 . 3 . 3 + C o nt e nt s Har d e n i n g G u i d e f or R an c h e r 2. 3. 3+ w i t h K u b e r n e t e s 1. 16 . . . 2 O v e r v i e w . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 P r ofi l e D e fi n i t i on s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1. 1 - R an c h e r R K E K u b e r n e t e s c l u s t e r h os . . . . 3 1. 1. 1 - C on fi gu r e d e f au l t s y s c t l s e t t i n gs on al l h os t s . . . . . . . . 3 1. 4. 11 E n s u r e t h at t h e e t c d d at a d i r e c t or y p e r m i s s i on s ar

applications. 3.1.1 Data structures Dimensions Name Description 1 Series 1D labeled homogeneously-typed array 2 DataFrame General 2D labeled, size-mutable tabular structure with potentially heterogeneously-typed '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D') In [7]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD')) In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 1.832747 1.515386 1.793547 -0 dtype='float32'), ...: 'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'), ...: 'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]), ...: 'F': 'foo'}) ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 8.4 Panel4D (Experimental) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 981 28.6 Panel4D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1056 Out[8]: Index([1, 2, 3], dtype=’object’) Previously, the above operation would return Int64Index. If you’d like to do this manually, use Index.astype() In [9]: i[[0,1,2]].astype(np.int_) Out[9]: Int64Index([1

16.5.3 提交主要更改 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 764 16.6 d2l API 文档 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 767 虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 第一本使用这种集成工作流程出版的书。 1 http://distill.pub 2 http://discuss.d2l.ai 2 目录 在实践中学习 许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，Chris Bishop的优秀教科书 (Bishop, 2006) ，对每 个主题都教得很透彻，以至于要 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 import collections import

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326 ii 9.4 Panel4D (Experimental) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1373 34.6 Panel4D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1465 duration of the timedelta in seconds. See here • Period and PeriodIndex can handle multiplied freq like 3D, which corresponding to 3 days span. See here • Development installed versions of pandas will now have

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 8.4 Panel4D (Experimental) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1181 32.6 Panel4D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1260 values (rather than previously -1), (GH8689) In [1]: s = Series(date_range(’20130101’,periods=5,freq=’D’)) In [2]: s.iloc[2] = np.nan In [3]: s Out[3]: 0 2013-01-01 1 2013-01-02 2 NaT 3 2013-01-04 4

. . . . . 12 3.1.5.4 基于 LSTM 的序列分类： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1.5.5 基于 1D 卷积的序列分类： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.6 基于栈式 LSTM 的序列分类 . . . . . . . . . Conv1D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 5.3.2 Conv2D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 5.3.3 SeparableConv2D [source] Conv3D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 5.3.6 Cropping1D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5.3.7 Cropping2D [source]