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Python报错:ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets

Python报错:ValueError:Classificationmetricscan‘thandleamixofbinaryandcontinuoustargets原因分析:sklearn函数输入参数的数据类型不匹配导致,有可能是输入的y_true为[0,0,1,1,1]的int型数据,而y_predict是类似于[0.5,0.3,0.6,0.5,0.2]概率数据。可能使用了model.predict_proba()函数进行了预测。方法:需把概率数据转换为整型数据即可。方法一:在预测时使用:y_predict=model.predict_classes(x_test)#输出[0,1,1,1

k8s删除pod或deployment

查看pod或者deployment信息deployment:kubectlgetdeployment-n命名空间pod:kubectlgetpod-n命名空间删除pod或者deployment删除pod:kubectldeletepodpod名>-n命名空间>可是,此时你会发现刚刚删除的pod开始重构。那是因为pod的上级deployment仍然存在,k8s会启动容灾机智,再拉一个新pod。想要彻底删除pod,直接干掉它上层的deployment就可以删除deployment:kubectldeletedeploymentdeployment名>-n命名空间>干掉deployment,里面的p

K8S deployment 重启的三种方法

一般重启deployment,常规操作是删掉对应的pod,但如果有多个副本集的话,一个个删很麻烦。除了删除pod,还可以:方案一:加上环境变量kubectlpatchdeploy-p'{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"","env":[{"name":"RESTART_TIME","value":"'$(date+%s)'"}]}]}}}}'方案二:重新设置镜像kubectlsetimagedeploy/=-n方案三:使用rolloutkubectlrolloutrestartdeploy-nPS:rolloutrestar

idea 2020.3运行dockerfile文件部署出现报错:Failed to deploy ‘服务 Dockerfile: Dockerfile‘: Not connected

在IDEA2020.3修改了Docker服务器的配置之后,运行Dockfile文件,出现如下报错Failedtodeploy'服务Dockerfile:Dockerfile':Notconnected关闭所有项目,重新打开IDEA即可

go - super 账本结构 : chaincode deploy connection error

我正在尝试使用docker测试结构链代码example02。我是新手:)这是我的docker-compose.yml:membersrvc:image:hyperledger/fabric-membersrvccommand:membersrvcvp0:image:hyperledger/fabric-peerenvironment:-CORE_PER_ID=vp0-CORE_PEER_ADDRESSAUTODETECT=true-CORE_VM_ENDPOINT=http://0.0.0.0:2375-CORE_LOGGING_LEVEL=DEBUGcommand:sh-c"slee

go - super 账本结构 : chaincode deploy connection error

我正在尝试使用docker测试结构链代码example02。我是新手:)这是我的docker-compose.yml:membersrvc:image:hyperledger/fabric-membersrvccommand:membersrvcvp0:image:hyperledger/fabric-peerenvironment:-CORE_PER_ID=vp0-CORE_PEER_ADDRESSAUTODETECT=true-CORE_VM_ENDPOINT=http://0.0.0.0:2375-CORE_LOGGING_LEVEL=DEBUGcommand:sh-c"slee

continuous-integration - 带有 go 依赖包的可重现版本

我正在阅读“如何编写Go代码”教程,我不禁想知道如何建立一个稳定的工作流程。自然地,我的代码将处于源代码控制之下,比如Git。现在我希望能够执行以下操作:构建我的项目的可执行文件-并确保对于给定的Git版本,可执行文件将构建相同的版本。为我的项目运行持续构建,以便在每次提交时激活。我需要确保持续构建所做的任何事情都可以在我的工作站上重现。创建我的项目的版本。我需要知道,如果我从代码的相同git版本再次执行此操作,则可以重新创建一个版本。Go为它提供了“goget”工具——但这就是我感到困惑的地方。应该支持这个的工具,“goget”,设置依赖包的源代码控制repo。这给了我以下问题:我无

continuous-integration - 带有 go 依赖包的可重现版本

我正在阅读“如何编写Go代码”教程,我不禁想知道如何建立一个稳定的工作流程。自然地,我的代码将处于源代码控制之下,比如Git。现在我希望能够执行以下操作:构建我的项目的可执行文件-并确保对于给定的Git版本,可执行文件将构建相同的版本。为我的项目运行持续构建,以便在每次提交时激活。我需要确保持续构建所做的任何事情都可以在我的工作站上重现。创建我的项目的版本。我需要知道,如果我从代码的相同git版本再次执行此操作,则可以重新创建一个版本。Go为它提供了“goget”工具——但这就是我感到困惑的地方。应该支持这个的工具,“goget”,设置依赖包的源代码控制repo。这给了我以下问题:我无

amazon-web-services - Golang 和 AWS : Deployment to AWS Elastic Beanstalk not working

我设置了一个golang网络服务器并使用了他们提供的示例网络应用程序。部署后,我访问了网络服务器的URL,它工作了。我下载了示例应用程序zip、解压缩、重新压缩并上传应用程序,但部署没有成功。但是,如果我重新上传原始示例zip,它就会起作用。基于此,我压缩源代码的方式似乎有问题。有任何想法吗? 最佳答案 愚蠢的我,我正在压缩文件夹而不是文件夹的内容。压缩文件夹的内容后,它对我有用。 关于amazon-web-services-Golang和AWS:DeploymenttoAWSElast

amazon-web-services - Golang 和 AWS : Deployment to AWS Elastic Beanstalk not working

我设置了一个golang网络服务器并使用了他们提供的示例网络应用程序。部署后,我访问了网络服务器的URL,它工作了。我下载了示例应用程序zip、解压缩、重新压缩并上传应用程序,但部署没有成功。但是,如果我重新上传原始示例zip,它就会起作用。基于此,我压缩源代码的方式似乎有问题。有任何想法吗? 最佳答案 愚蠢的我,我正在压缩文件夹而不是文件夹的内容。压缩文件夹的内容后,它对我有用。 关于amazon-web-services-Golang和AWS:DeploymenttoAWSElast