人工智能

一文学好部署安装p8s operator

概述 为了在Kubernetes中能够方便管理和部署Prometheus,我们使用ConfigMap管理Prometheus配置文件。 promethuse中间也刚好8个字符,我们也称为p8s. p8s Operator架构原理 从概念上来讲Operator就是针对管理特定应用程序的,在Kubernetes基本的Resource和Controller的概念上,以扩展Kubernetes api的形

用飞算JavaAI轻松完成高校宿舍管理系统

今天我们使用飞算来完成高校宿舍管理系统。 一、需求分析与规划 1.1 功能需求与核心模块高校宿舍管理系统主要服务于宿舍管理员、学生和学校管理部门,实现宿舍资源的数字化管理。系统核心功能包括:用户管理(登录认证、角色权限分配)、宿舍管理(楼栋房间信息、床位分配状态)、学生住宿管理(入住登记、宿舍分配调换

Spark入门及环境搭建

一、Spark是什么 Spark是Apache下的一个用于大规模数据处理的统一分析引擎,Unified engine for large-scale data analytics. Spark还是一个支持多语言的(Python、SQL、Scala、Java、R),可以在单节点或者集群上用作数据工程、数据科学和机器学习的内存计算引擎。 Spark借鉴了MapReduce的思想发展而来,保留了其分布式

如何给 HDFS 「减肥」之数据清理

Hadoop 平台运行至今,前期处于放任自由的状态,后期才开始稍加管控,指定相关数据使用规范。日积月累,数据规模越来越大,元数据暴增,Namenode rpc 频繁超时告警,Namenode HA 切换也较为频繁。 企业的预算不可能无限增加,所以一个良好的平台规范以及定时数据清理机制,对平台的来说至关重要,属于非常实在的降本增效工作。 这里记录下我们组的近期制定的 HDFS「瘦身计划」。 1.

多重检验矫正p值

因为P值的阈值是人为规定的,无论是多小的P值,也仅仅能代表结果的低假阳性,而非保证结果为真。如果检验一次,犯错的概率是5%;检测10000次,犯错的次数就是500次,即额外多出了500次差异的结论(即使实际没有差异)。即使P值已经很小(比如0.05),也会被检验的总次数无限放大。比如检验10000次,得到假阳性结果的次数就会达到 5%*10000=500次。 这时候我们就需要引入多重检验来进行校正

kotlin<第八篇>:协程的启动与取消

一、启动构建器 launch与async构建器都用来启动新协程: 1、launch,返回一个Job,并且不附带任何结果值 2、async,返回一个Deferred,Deferred也是一个Job,可以使用.await()在一个延期的值上得到它的最终结果。 等待一个作业: 1、线程切换 launch(Dispatchers.Default) { println("1")

从零开始强化学习(四)——策略梯度

四. 策略梯度(Policy Gradient) 4.1 期望奖励(Expected Reward) 在强化学习中有3个组成部分:演员(actor),环境(environment)和奖励函数(reward function) 演员就是一个网络,输入状态,输出动作 环境就是一个函数,输入状态和动作,输出状态。环境是基于规则的规则,是确定不变的 奖励是在某一个状态下采取某个动作能够获得的分数。环境是

《教育心理学》学习2-3

位置法 如果说图像法是一种帮助编码记忆材料的方法,那么“位置法”(method of loci,MOL)就是一种帮助检索材料的“线索”。许多人在记忆时往往会结合图像法和位置法进行记忆。位置法是目前最主要的记忆术之一,相传是古希腊诗人西蒙尼停斯(Simonides of Ceos)首先提出的。如今很多一流的记忆大师(例如世界记忆冠军王峰等)或多或少都会使用这种方法。 想象一条你熟悉的路线,比如从

创建自定义的 Angular 管道

我们在上一篇文章中,了解了什么是 Angular 管道,以及如何使用 Angular 提供的一些常用管道。本文将进一步深入探讨如何创建一个 Angular 管道,实现对数据的自定义转换。 创建管道 我们可以使用 Angular CLI 的 generate 命令,创建一个管道: ng generate pipe sort 输出结果: CREATE src/app/sort.pipe.spec.

算力调度算法:基于AI的智能算力分配方法

算力调度算法&#xff1a;基于AI的智能算力分配方法 &#x1f4da; 本章学习目标&#xff1a;深入理解基于AI的智能算力分配方法的核心概念与实践方法&#xff0c;掌握关键技术要点&#xff0c;了解实际应用场景与最佳实践。本文属于《云原生、云边端一体化与算力基建&#xff1a;AI时代基础设施革命教程》云原生技术进阶篇&#xff08;第二阶段&#xff09;。 在上一章&#xff0c