草庐IT

master-domain

全部标签

k8s单master集群部署

镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站1.服务器要求:建议最小硬件配置:2核CPU、2G内存、20G硬盘服务器最好可以访问外网,会有从网上拉取镜像需求,如果服务器不能上网,需要提前下载对应镜像并导入节点1.1软件环境:1.2服务器规划:1.3架构图:2.操作系统初始化配置#关闭防火墙systemctlstopfirewalldsystemctldisablefirewalld#关闭selinuxsed-i'/^SELINUX/s/enforcing/disabled/'/etc/selinux/config#永久setenforce0#临时#关闭swapswapoff-a#临时se

k8s单master集群部署

镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站1.服务器要求:建议最小硬件配置:2核CPU、2G内存、20G硬盘服务器最好可以访问外网,会有从网上拉取镜像需求,如果服务器不能上网,需要提前下载对应镜像并导入节点1.1软件环境:1.2服务器规划:1.3架构图:2.操作系统初始化配置#关闭防火墙systemctlstopfirewalldsystemctldisablefirewalld#关闭selinuxsed-i'/^SELINUX/s/enforcing/disabled/'/etc/selinux/config#永久setenforce0#临时#关闭swapswapoff-a#临时se

Embracing Domain Differences in Fake News- Cross-domain Fake News Detection using Multimodal Data-AAAI21

一、摘要随着社交媒体的快速发展,假新闻已经成为一个重大的社会问题,它无法通过人工调查及时解决。这激发了大量关于自动假新闻检测的研究。大多数研究探索了基于新闻记录中不同模态信息(如文本、图像和传播网络)的有监督模型来识别假新闻。然而,如果新闻记录来自不同的领域(如政治、娱乐),特别是在训练时未见过的或很少见过的领域,这些方法的效果通常会下降。本文经过探索性数据分析发现,来自不同领域的新闻记录具有显著不同的单词使用模式和传播模式。此外,由于未加标签的新闻记录数量庞大,选择新闻记录进行人工加标签,从而使加标签数据集的域覆盖最大化具有挑战性。因此,本工作:提出了一种新的框架,在新闻记录中联合保存特定领

Embracing Domain Differences in Fake News- Cross-domain Fake News Detection using Multimodal Data-AAAI21

一、摘要随着社交媒体的快速发展,假新闻已经成为一个重大的社会问题,它无法通过人工调查及时解决。这激发了大量关于自动假新闻检测的研究。大多数研究探索了基于新闻记录中不同模态信息(如文本、图像和传播网络)的有监督模型来识别假新闻。然而,如果新闻记录来自不同的领域(如政治、娱乐),特别是在训练时未见过的或很少见过的领域,这些方法的效果通常会下降。本文经过探索性数据分析发现,来自不同领域的新闻记录具有显著不同的单词使用模式和传播模式。此外,由于未加标签的新闻记录数量庞大,选择新闻记录进行人工加标签,从而使加标签数据集的域覆盖最大化具有挑战性。因此,本工作:提出了一种新的框架,在新闻记录中联合保存特定领

【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)

在前面介绍的模型中,一般我们都会假设训练资料和测试资料符合相同的分布,这样模型才能够有较好的效果。而如果训练资料和测试资料是来自于不同的分布,这样就会让模型在测试集上的效果很差,这种问题称为Domainshift。那么对于这种两者分布不一致的情况,称训练的资料来自于SourceDomain,测试的资料来自于TargetDomain。那么对于领域转变的问题,具体的做法随着我们对于目标领域的了解程度不同而不同,主要有以下几种情况:我们当前拥有少量目标领域的样本且含有标注:具体做法是取其中的一小部分去“微调”训练好的模型,但要注意不能够训练太多次迭代否则可能会对小部分的样本产生过拟合我们拥有目标领域

【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)

在前面介绍的模型中,一般我们都会假设训练资料和测试资料符合相同的分布,这样模型才能够有较好的效果。而如果训练资料和测试资料是来自于不同的分布,这样就会让模型在测试集上的效果很差,这种问题称为Domainshift。那么对于这种两者分布不一致的情况,称训练的资料来自于SourceDomain,测试的资料来自于TargetDomain。那么对于领域转变的问题,具体的做法随着我们对于目标领域的了解程度不同而不同,主要有以下几种情况:我们当前拥有少量目标领域的样本且含有标注:具体做法是取其中的一小部分去“微调”训练好的模型,但要注意不能够训练太多次迭代否则可能会对小部分的样本产生过拟合我们拥有目标领域

k8s-新增master节点

在当前唯一的master节点上运行如下命令第一步:kubeadminitphaseupload-certs--upload-certs执行结果如下:1#kubeadminitphaseupload-certs--upload-certs2I110914:34:00.8369655988version.go:255]remoteversionismuchnewer:v1.25.3;fallingbackto:stable-1.223[upload-certs]StoringthecertificatesinSecret"kubeadm-certs"inthe"kube-system"Namesp

k8s-新增master节点

在当前唯一的master节点上运行如下命令第一步:kubeadminitphaseupload-certs--upload-certs执行结果如下:1#kubeadminitphaseupload-certs--upload-certs2I110914:34:00.8369655988version.go:255]remoteversionismuchnewer:v1.25.3;fallingbackto:stable-1.223[upload-certs]StoringthecertificatesinSecret"kubeadm-certs"inthe"kube-system"Namesp

(翻译)领域驱动设计实现-Implementing Domain Driven Design

简介ImplementingDomainDrivenDesign领域驱动设计实现ApracticalguideforimplementingtheDomainDrivenDesignwiththeABPFramework基于ABP框架实现领域驱动设计的一个实用指南。Author:HalilİbrahimKalkan作者:HalilİbrahimKalkanDesigner:MelisPlatin设计者:MelisPlatinPublishDate:June,2021(FirstEdition)发布日期:2021-06(第一版)目录Introduction简介Goal目标SimpleCode示例

(翻译)领域驱动设计实现-Implementing Domain Driven Design

简介ImplementingDomainDrivenDesign领域驱动设计实现ApracticalguideforimplementingtheDomainDrivenDesignwiththeABPFramework基于ABP框架实现领域驱动设计的一个实用指南。Author:HalilİbrahimKalkan作者:HalilİbrahimKalkanDesigner:MelisPlatin设计者:MelisPlatinPublishDate:June,2021(FirstEdition)发布日期:2021-06(第一版)目录Introduction简介Goal目标SimpleCode示例