Linux简介#Linux是什么？与大家熟知的Windows操作系统软件一样，Linux也是一个操作系统软件。但是与Windows不同的是，Linux是一套开放源代码程序的、并且可以自由传播的类Unix操作系统软件。其在设计之初，就是基于Intelx86系列CPU架构计算机的。它是一个基于POSIX的多用户、多任务并且支持多线程和多CPU的操作系统。------POSIX全称为PortableOperatingSystemInterface，中文翻译为可移植操作系统接口，POSIX标准定义了操作系统应该为应用程序提供的接口标准。------Linux是由世界各地成千上万的程序员设计和开发实现的
1、k8s是什么K8s是一个最初由Google开发的，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用的开源容器编排器技术。K8s使部署和管理微服务架构应用程序变得很简单。它通过在集群之上形成一个抽象层来实现这一点，允许开发团队平滑地部署应用程序，而K8s主要处理以下任务：控制和管理应用程序对资源的使用自动负载均衡应用程序的多个实例之间请求监控资源使用和资源限制，为了可以自动阻止应用消耗过多的资源并且可以再次恢复它们如果主机资源耗尽或主机死机，将应用程序实例从一台主机迁移到另一台主机是一个可行的选项当有新的主机加入集群时，新增加的额外资源可以被自动使用2、k8s架构2.1、k8s集群由Master节点和N
前言深度学习小白一枚，自己的笔记本配置如下：显卡：NVIDIAGeForceMX150（非常垃圾的笔记本显卡）固态硬盘256GCPU：lntel®Core™i7-8550UWindows：Windows11家庭中文版其他配置：CUDA10.0pytorch==1.2.0torchvision==0.4.0cudatoolkit=10.0python3.6IDLE：PyCharmCommunityEdition2022.1.3一、在Anaconda安装Pytorch1.打开AnacondaPrompt在命令行格式下，输入代码，建立pytorch环境、安装pytorch、测试pytorch过程2.
DataX简介、部署、原理和使用介绍1.DataX简介1-1.项目地址项目地址：https://github.com/alibaba/DataX官方文档：https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.md1-2.DataX概述DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX实现了包括MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute
淄博，简称“淄”，位于中国华东地区、山东省中部，北纬35°55′20″～37°17′14″，东经117°32′15″～118°31′00″，市域面积为5965平方公里。淄博市地处黄河三角洲高效生态经济区、山东半岛蓝色经济区两大国家战略经济区与山东省会城市群经济圈交汇处，南依沂蒙山区与临沂接壤，北临华北平原与东营、滨州相接，东接潍坊，西与省会济南接壤，西南与泰安、莱芜相邻。2017年，淄博市常住人口470.8万人。淄博是一座国家历史文化名城，历史悠久，为齐文化的发祥地、世界足球起源地。山东理工大学坐落在历史悠久的齐文化发祥地——山东省淄博市，是山东省重点建设的理工科大学。山东理工大学创建于195
这里介绍了Pytorch中已经训练好的模型如何使用Pytorch中提供了很多已经在ImageNet数据集上训练好的模型了，可以直接被加载到模型中进行预测任务。预训练模型存放在Pytorch的torchvision中库，在torchvision库的models模块下可以查看内置的模型，models模块中的模型包含四大类，如图所示：01图像分类代码实现# coding: utf-8from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替换sans
创建矩阵在PyTorch中，我们可以使用以下方法来创建矩阵：使用列表或NumPy数组创建：importtorchimportnumpyasnp#使用列表创建矩阵lst=[[1,2,3],[4,5,6]]tensor1=torch.tensor(lst)#使用NumPy数组创建矩阵arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])tensor2=torch.from_numpy(arr)使用特定的函数创建：#创建全零矩阵tensor3=torch.zeros(2,3)#创建全一矩阵tensor4=torch.ones(2,3)#创建随机矩阵（均匀分布）tensor5=torch.ra
文章目录一、Pytorch基本操作考察1.11.21.3二、动手实现logistic回归2.12.2三、动手实现softmax回归3.13.2一、Pytorch基本操作考察使用𝐓𝐞𝐧𝐬𝐨𝐫初始化一个𝟏×𝟑的矩阵𝑴和一个𝟐×𝟏的矩阵𝑵，对两矩阵进行减法操作（要求实现三种不同的形式），给出结果并分析三种方式的不同（如果出现报错，分析报错的原因），同时需要指出在计算过程中发生了什么利用𝐓𝐞𝐧𝐬𝐨𝐫创建两个大小分别𝟑×𝟐和𝟒×𝟐的随机数矩阵𝑷和𝑸，要求服从均值为0，标准差0.01为的正态分布2)对第二步得到的矩阵𝑸进行形状变换得到𝑸的转置𝑸^𝑻3)对上述得到的矩阵𝑷和矩阵𝑸^𝑻求内积!给定公式𝑦_3=
文章目录一、TIM简介二、定时器类型基本定时器通用定时器高级定时器三、定时中断基本结构四、时序图预分频器时序计数器时序计数器无预装时序计数器有预装时序RCC时钟树五、定时器定时中断六、定时器外部时钟七、定时器库函数（tim.h）一、TIM简介TIM（Timer）定时器定时器可以对输入的时钟（方波）进行计数，并在计数值达到设定值时触发中断输入时钟：内部时钟，外部时钟对输入的时钟进行计数就是计时每个定时器都具备的3个核心：16位计数器【寄存器】16位预分频器【对计数器时钟分频】16位自动重装寄存器【计数的目标值】3个核心组成时基单元在72MHz时钟下可以实现最大59.65s（65536*65536
文章目录一、RDD简介1、RDD概念2、RDD中的数据存储与计算二、Python容器数据转RDD对象1、RDD转换2、转换RDD对象相关API3、代码示例-Python容器转RDD对象(列表)4、代码示例-Python容器转RDD对象(列表/元组/集合/字典/字符串)三、文件文件转RDD对象一、RDD简介1、RDD概念RDD英文全称为"ResilientDistributedDatasets",对应中文名称是"弹性分布式数据集";Spark是用于处理大规模数据的分布式计算引擎;RDD是Spark的基本数据单元,该数据结构是只读的,不可写入更改;RDD对象是通过SparkContext执行环境入
