## Pod 容忍节点异常时间调整 ### 1. 原理说明 Kubernetes 集群节点处于异常状态之后需要有一个等待时间，才会对节点上的 Pod 进行驱逐。那么针对部分关键业务，是否可以调整这个时间，便于在节点发生异常时及时将 Pod 驱逐并在别的健康节点上重建？ 要解决这个问题，我们首先要了解 Kubernetes 在节点异常时驱逐 Pod 的机制。 在 Kubernetes 1.13 集群中默认节点实际异常到被判断为不健康的时间为 40s, Pod 对节点 NotReady 的容忍时间为 5min, 也就是说, 节点实际异常 5min40s(340s) 后, 节点上的 Pod 才会发生驱逐。 ### 2. 调整节点被标记为不健康的时间 ControllerManager 参数 --node-monitor-grace-period 控制了在将一个节点标记为不健康之前允许其无响应的时长上限，该参数默认值为 为不健康的容忍时间调整为 20s，修改前请做好配置文件备份； 2. 执行 systemctl restart kubecontroller-manager 重启 ControllerManager; 3. 执行 systemctl status kubecontroller-manager 确认 ControllerManager 状态为 active。 ### 3. 调整 Pod 对节点不健康的容忍时长

Graphviz dot 2 类图 2.1 继承 2.2 关联 2.3 聚合 2.4 组成 2.5 依赖 2.6 类成员 2.7 包 2.8 排布技巧 2.9 颜色 3 状态图 4 参考 18 ## Chapter 1 ## 简介 本文为开放文档，可在 GitHub 提交 issue / PR。本文的 PDF 版本可在 在此下载。 Graphviz [Image](/uploads/documents/e/b/1/0/eb10f88b8494a3afdee43d5cc50767f5/p17_1.jpg) ### 2.9 颜色 UML 图也不一定是黑白的。做软件设计时可以加入颜色去加入一些意思，例如不同包的类可设置为不同颜色。挑选颜色是一个头痛的问题，可以采用 Graphviz 的配色方案（color scheme）功能。例如用 colorscheme=spectral7 设置

Windows 答: 所有能导入 PS 笔刷的其他软件都是有限度支持！因为不同软件的笔刷引擎不可能完全一样，无论什么其他软件都需要导入后手动调整来贴合原始效果。 目前只能从 PS 的 abr 格式笔刷文件导入画笔笔尖形状（PS 内叫法），之后需要自行设置相关参数调整到差不多的样子。  2、把不必要的东西合并掉，只留下一些图层组和图层，然后导出/另存为

TODO：写下这一节。 ## 外观面板 外观面板提供用于管理 Pcbnew 绘图画布中对象的可见性、颜色和不透明度的控件。它有三个选项卡：图层选项卡包含电路板层的控件，对象选项卡包含不同类型图形对象的控件，网络选项卡包含飞线和铜项外观的控件。 ## 图层控件 在外观面板的图层选项卡中，每个电路板图层都显示了其颜色和可见性状态。活动图层在色块的左边有一个箭头指示器。左键点击一个图层来选择它作为活动图层。左 键单击相应的可见性图标，在可见和隐藏之间切换该图层。双击或中击色块来改变该图层的颜色。 NOTE 必须先在首选参数中创建自定义颜色主题，然后才能在“外观”面板中更改图层颜色。 在图层列表下方是一个包含图层显示选项的可展开面板。第一个设置控制非活动图层的显示方式：正常、暗显或隐藏。层显示模式可用于简化视图并聚焦于单个层。当非活动层显示模式为 "暗显" 或 "隐藏" 紧随其后。 ## 对象控件 外观面板的 "对象" 选项卡与 "图层" 选项卡类似。主要区别在于，有些对象没有颜色设置，而四种类型的对象（布线、过孔、焊盘和敷铜）有不透明度控制滑块。这里的不透明度设置将与图层颜色中设置的任何不透明度相乘。默认情况下，所有对象都是完全不透明的，除了敷铜，敷铜被设置为半透明，以使通过填充的敷铜更容易看到对象。 ## 图层预设

深度学习-优化算法 黄海广 副教授 2023年04月 ## 本章目录 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax ### 1. 小批量梯度下降 ## 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax ## 小批量梯度下降 ## 小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient nts/b/5/6/7/b567ec9747c87c33d45000790224cffe/p5_2.jpg) ### 2. 优化算法 01 小批量梯度下降 ## 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax ## 伦敦温度的例子 $$ \theta_{1}=40^{\circ}\mathrm{F} $$ $$ \theta_{2}=49^{\circ}\mathrm{F} 747c87c33d45000790224cffe/p17_1.jpg) ### 3. BatchNorm 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax ## 超参数调整的方法