机器人 容器 实例 机器

本文为第一次记录,有遗漏问题,欢迎交流,主要用于记录,方便以后操作 先找到了微软官网教程 https://learn.microsoft.com/zh-cn/virtualization/windowscontainers/quick-start/set-up-environment?tabs=do ......

一、云原生进程中的容器安全挑战与应对原则 0x1：云原生时代企业IT架构升级面临的新挑战 云原生的火热带来了企业基础设施和应用架构等技术层面的革新，在云原生的大势所趋下，越来越多的企业选择拥抱云原生，在 CNCF 2020 年度的调研报告中，已经有83% 的组织在生产环境中选择 Kubernetes ......

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......

目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......

方式一：构造方法实例化 bean 准备需要被创建的类 准备一个 BookDao 和 BookDaoImpl 类 public interface BookDao { public void save(); } public class BookDaoImpl implements BookDao { ......

大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......

微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......

概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ，并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规 ......

Spring学习记录之Bean的实例化方式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课程 ......

官网教程 docker exec -it 5597561f8ec3 bash docker exec 后边可以跟多个参数，这里主要说明 -i -t 参数。 只用 -i 参数时，由于没有分配伪终端，界面没有我们熟悉的 Linux 命令提示符，但命令执行结果仍然可以返回。 当 -i -t 参数一起使用时 ......

前言 目前有个python应用需要在容器镜像内拉取git私有仓库的代码，一开始的想法是用GitPython，折腾一番ssh私钥和known_hosts问题后，发现还是在镜像中封装个git最省事，然后用subprocess调用系统命令，镜像体积也没有想象中增加特别多。 准备ssh私钥和known_ho ......

为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......

专有名词概念 标签（Labels）：预测列，需要预测的内容 特征（Features）：用于帮助预测标签的列 模型（Model）：模型是通过训练数据学习到的机器学习算法。它可以用来预测未知数据的标签 官方地址：ML.NET |专为 .NET 设计的机器学习 (microsoft.com) 准备环境 必 ......

训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......

前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......

本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......

这个业务需求看起来挺奇葩，因为想用rapids包换掉sklearn，用GPU跑更快，但我想用Docker版本的。 docker run，不要-rm 对官方的初始化bash命令做了小修改，会创建一个名为cupy的容器，将Windows本机d:\Code\Python\硬链接到Linux的/data。 ......

查看正在运行容器的环境变量-寻找容器运行mysql的root密码 背景 有一个服务器上面运行着一个长达两年的mysql数据库实例. 因为当时root密码是通过环境变量注入进去的. 现在我想重新连接一下,但是发现已经忘记了密码. 这一点就非常尴尬. 还是需要进行一下 密码的找回工作. 今天找到了解决方 ......

虽然cmake已经很成熟了，但是make和Ninja(pg 16采用Ninja而不是cmake)仍然广泛在使用中，并且相比cmake，make更加的透明。可以说掌握makefile是linux下开发从入门到进阶第一步。# # # Makefile for backend/utils # # Port ......

最近在工作中使用TFS中突然遇到TFS未能连接到数据库的问题，当初TFS服务是自己部署的，问题也得自己解决。下面是当时在VS和TFS服务器管理工具上的错误截图。 经过一番查找，是运维那边改服务器管理员账号administrator的密码了，刚好之前部署TFS服务的时候是把服务器的administra ......

一、执行阶段： 1、【实例管理】>【实例详情】>【扩（缩）容】->【扩(缩)容非分布式实例】2、将实例设置修改为：16c，32g3、点击“确定” 二、验证阶段： 【实例管理】>【实例详情】 查看实例规格，应该修改为了：16c，32g 三、回退阶段： 1、【实例管理】>【实例详情】>【扩（缩）容】-> ......

小牛叔用轻松有趣的故事，带你进入Python的编程世界。一提到类大神们就经常说封装。说白了，封装即把围绕同一个对象相同的代码、数据整合在一起。比如在某段游戏代码中（比如熊猫厨房），有一个“面包”： 1、游戏提供“烘烤”的操作。 -> 很明显这是动作 -> 类的方法。2、面包有硬度指数 -> 很明显这... ......

这个标题不够严谨，不同业务领域下的模型，没有可比性。因此，应当增加一定的限定条件，才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件，如下： 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ......

#include<iostream> #include<list> #include<algorithm> using namespace std; int main(){ list<int> a; int b[]={1,2,3,4}; list<int> c(b,b+sizeof(b)/sizeo ......

#include <iostream> #include <list>//引入list容器的头文件 #include <algorithm> using namespace std; int main(){ list<int> a; int b[]={1,2,3,4}; list<int> c(b, ......

#include<iostream> #include<list>//引入头文件 #include<algorithm> using namespace std; int main(){ list<int> a; int b[]={1,2,3,4}; list<int> c(b,b+sizeof(b ......

1. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ int n; cin>>n; int a[n]={},x,y; for(int i=0;i<n;i++){ cin>>a[i]; } cin>>x; deque<int> b(a ......

//#include<iostream> //#include<deque> //using namespace std; //int main(){ // int n; // cin>>n; // int b[n]; // for(int i=0;i<n;i++){ // cin>>b[i]; / ......