OpenShift Container Platform 4.2 支持 获取 OpenShift Container Platform 4.2 支持 Last Updated: 2020-08-21 OpenShift Container Platform 4.2 支持 获取 OpenShift Container Platform 4.2 支持 法律通告 法律通告 Copyright © 2020 trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关从红帽获取 OpenShift Container Platform 支持的信息。文中还包含有关通过 Telemetry 和 Insights Operator 进行远程健康监控的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 获 获取支持 取支持 1.1. 获取支持 第 第 2 章 章 收集集群数据 收集集群数据 2.1. 关于 MUST-GATHER 工具 2.2. 为红帽支持收集您的集群数据 2.3. 获取集群 ID 第 第 3 章 章 通 通过连 过连接集群 接集群进 进行 行远 远程健康 程健康监

Platform 4.6 OpenShift 的 Windows 容器支持 Red Hat OpenShift for Windows Containers 指南 Last Updated: 2023-02-27 OpenShift Container Platform 4.6 OpenShift 的 Windows 容器支持 Red Hat OpenShift for Windows Containers OpenShift for Windows Containers 为在 OpenShift Container Platform 上运行 Microsoft Windows Server 容器提供了内置的支持。本指南提供所有详细信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . OPENSHIFT 对 对 WINDOWS CONTAINERS 的支持概述 的支持概述 第 第 2 章 章 WINDOWS CONTAINER SUPPORT FOR RED HAT OPENSHIFT 发 发行注 行注记 记 2.1. 关于 WINDOWS CONTAINER SUPPORT FOR RED HAT OPENSHIFT 2.2. 获取支持 2.3. RED HAT WINDOWS MACHINE

技术指南 全球支持服务 — 2007 年 10 月 技 术 指 南 VMware 技术支持指南 技术指南 全球支持服务 — 2007 年 10 月 首先，感谢您使用 VMware® 产品和服务。 在整个 VMware 客户体验中，技术支持是极为重要的一部分。我们希望在最初的销售与安装之后， 您能够在较长时间内从我们的产品中受益。我们致力于为您解决所有问题，直到您满意为止。为 保证您能 保证您能最大限度地获得投资回报，我们提供了一整套旨在满足您的业务需求的支持服务。 本文档概括介绍了 VMware 支持服务及其使用方式。 2 技术指南 全球支持服务 — 2007 年 10 月 目录 有效支持关系的最佳做法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5 VMware 支持的角色和职责. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5

Platform 4.11 OpenShift 的 Windows 容器支持 Red Hat OpenShift for Windows Containers 指南 Last Updated: 2024-02-09 OpenShift Container Platform 4.11 OpenShift 的 Windows 容器支持 Red Hat OpenShift for Windows Containers OpenShift for Windows Containers 为在 OpenShift Container Platform 上运行 Microsoft Windows Server 容器提供了内置的支持。本指南提供所有详细信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . OPENSHIFT 对 对 WINDOWS CONTAINERS 的支持概述 的支持概述 第 第 2 章 章 RED HAT OPENSHIFT SUPPORT FOR WINDOWS CONTAINERS 发 发行注 行注记 记 2.1. 关于 RED HAT OPENSHIFT 对 WINDOWS CONTAINERS 的支持 2.2. 获取支持 2.3. RED HAT WINDOWS MACHINE

2022年02月 机器学习-支持向量机 黄海广 副教授 2 本章目录 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 3 1.支持向量机概述 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 4 1.支持向量机概述 支 持 向 量 机 maximum-margin hyperplane） 。 与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学 习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更 加强大的方式。 支持向量 距离 5 1.支持向量机概述 硬间隔、软间隔和非线性 SVM 假如数据是完全的线性可分的，那么学习到的模型可以称为硬间隔支持向 量机。换个说法，硬间隔指的就是完全分类准确，不能存在分类错误的情 况。软间隔，就是允许一定量的样本分类错误。 况。软间隔，就是允许一定量的样本分类错误。 软间隔 硬间隔 线性可分 线性不可分 6 支持向量 1.支持向量机概述 算法思想 找到集合边缘上的若干数据（称为 支持向量（Support Vector）） ，用这些点找出一个平面（称为决 策面），使得支持向量到该平面的 距离最大。 距离 7 1.支持向量机概述 背景知识 任意超平面可以用下面这个线性方程来描述： ?T? + ? = 0

PLATFORM 安装 1.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 集群支持的平台 第 第 2 章 章 选择 选择集群安装方法并 集群安装方法并为 为用 用户 户准 准备 备它 它 2.1. 选择集群安装类型 2.2. 安装后为用户准备集群 2.3. 为工作负载准备集群 2.4. 支持的用于不同平台的安装方法 第 第 3 章 章 集群功能 集群功能 3.1. 选择集群功能 从安装程序获取调试信息 26.6. 重新安装 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 集群 第 第 27 章 章 支持 支持 FIPS 加密 加密 27.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 中的 FIPS 验证 27.2. 集群使用的组件支持 FIPS 27.3. 在 FIPS 模式下安装集群 3864 3866 3867 3868 3868 3868 完成对机器的更多更改，例如应用新证书 或密钥等。 1.1.3. OpenShift Container Platform 安装的常见术语表 术语表定义了与安装内容相关的常用术语。参阅以下术语列表以更好地了解安装过程。 支持的安装程序 支持的安装程序 在 console.redhat.com 中托管的安装程序，它提供基于 web 用户界面或 RESTful API 用于创建集群配 置。Assisted Installer 会

# reboot ★第1章、部署k8s版本<=1.23 k8s在1.23及之前版本默认是调用docker作为底层的容器运行时，从1.24版本开 始移除了dockerShim组件，不再支持docker，从而默认使用containerd作为底层 的容器运行时。 k8s 1.23及之前版本： kubelet→dockerShim→dockerd→containerd→runC 默认调用的cri-socket： 备工作。 ①安装并配置docker-ce # yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y #k8s v1.23支持的docker 最新版本为20.10.x # systemctl enable docker # systemctl start docker # docker info ★配置doc GitTreeState:"clean", BuildDate:"2023-09-13T09:34:32Z", GoVersion:"go1.20.8", Compiler:"gc", Pla�orm:"linux/amd64"} # kubeadm config images list #查看k8s其他组件的docker镜像名，默认用 k8s.gcr.io/的镜像源地址 registry

效果理论：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 展现 AI 效果实战：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 搭建 AI SaaS 理论：Web 框架选型 • 搭建 AI SaaS 理论：数据库 ORM 选型 • 搭建 AI SaaS 理论：10 分钟快速开发 AI SaaS • 搭建 AI SaaS 实战：10 分钟快速开发 AI SaaS • 交付 AI SaaS：10 分钟快速掌握容器部署 搭建 AI SaaS 理论：数据库 ORM 选型 ORM 是什么 ORM 是什么 常见的 Python ORM • SQLAlchemy • Flask-SQLAlchemy • Django ORM • peewee 常见的 Python ORM • SQLAlchemy • Flask-SQLAlchemy • Django ORM • peewee Flask-SQLAlchemy

show () datasets 是 torchvision 的对象，它返回的数据就是 pytorch 的 Dataset 类型的。 参数 transf orm 表示导出的数据应该怎么转换，我们还可以使用参数 target_transf orm 表 示导出的数据标签应该怎么转换。 注意显示时我们调用了 squeeze() 函数，这是因为原来的数据维度是 (1,28,28) 的三维数据， 使用 torch . tensor (y) , value=1)) ) transf orm 是对数据的转换，ToTensor() 函数将 PIL 图像或者 NumPy 的 ndarray 转换为 FloatTensor 类型的，并且把图像的每个像素值压缩到 [0.0,1.0] 之间。 target_transf orm 10 1.2. 导入样本数据 是标签的转换，分类中我们需要将标签表示为向量的形式，例如一共有三类，则表示为： scatter 函数为每个向量的第 label 个索引赋值为 1。 由于 pytorch 的网络训练会自动帮你进行转换，所以我们不需要自己去操作，因此并不需要 设置 target_transf orm。 前两节的源码参见 chapter1.py。 2. 构建神经网络 2.1 基本网络结构 11 2.2 使用 cuda 来训练网络 13 本章描述如何构建神经网络模型。 2.1 基本网络结构

393607 2013-12-06 10:52 repository/org/springframework/org.springframework.orm/ 3.2.4.RELEASE/org.springframework.orm-3.2.4.RELEASE.jar 338559 2013-12-06 10:52 repository/org/apache/servicemix/bundles/