softmax运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3.4.5 小批量样本的矢量化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 3.4.6 损失函数 . . . 读取数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 3.5.2 读取小批量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 3.5.3 整合所有组件 4.3 训练模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 7.5 批量规范化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 7.5

...................................................................................... 56 8.1.4 批量迁移 Hive 的表和数据 ..................................................................................... ...................................................................................... 57 8.1.6 批量迁移 Oozie 工作流和节点任务 ................................................................................. Cloud MaxCompute 解决方案 15 资源调度 Fuxi 阿里自研的资源调度系统，类似 Yarn。 数据上传下载 Tunnel 不暴露文件系统，通过 Tunnel 进行批量数据上传下载。 流式接入 Datahub MaxCompute 配套的流式数据接入服务，粗略地类似 kafka，能够通过简单配置归档 topic 数据到 MaxCompute 表 用户接口

NetworkPolicies 资源。这是为了确保应用程序和 control plane 可以相互通信。 如果要禁用自动创建和管理 NetworkPolicies 资源，例如为了强制执行公司安全策略，您可以编辑 ServiceMeshControlPlane，将 spec.security.manageNetworkPolicy 设置设置为 false 注意 注意 当您禁用了 spec.security smcp-templates ConfigMap 的用户可升级到 Red Hat OpenShift Service Mesh 2.1。升级后，您可以继续使用现有的 ConfigMap 及其包含的配置集，而 无需编辑 CSV。以前使用不同名称的 ConfigMap 的客户需要重命名 ConfigMap 或升级后更新 CSV。 MAISTRA-2010 AuthorizationPolicy 不支持 request 的 问题无法被简单修复。ServiceMeshControlPlane 资源中的无效项会导致无法恢复的错误。在这 个版本中，这个错误可以被恢复。您可以删除无效的资源，并将其替换为新资源或编辑资源来修 复错误。有关编辑资源的更多信息，请参阅 [配置 Red Hat OpenShift Service Mesh 安装]。 MAISTRA-1502 由于在版本 1.0.10 中修复了 CVE，Istio

API。解决办法是禁用 mTLS。(TRACING-3510) 临时 临时解决方案 解决方案 禁用 mTLS，如下所示： 1. 运行以下命令，打开 Tempo Operator ConfigMap 进行编辑： OpenShift Container Platform 4.14 分布式追踪 分布式追踪 6 1 安装 Tempo Operator 的项目。 2. 通过更新 YAML 文件来禁用 Operator API。解决办法是禁用 mTLS。(TRACING-3510) 临时 临时解决方案 解决方案 禁用 mTLS，如下所示： 1. 运行以下命令，打开 Tempo Operator ConfigMap 进行编辑： 安装 Tempo Operator 的项目。 2. 通过更新 YAML 文件来禁用 Operator 配置中的 mTLS： 3. 运行以下命令来重启 Tempo Operator pod： API。解决办法是禁用 mTLS。(TRACING-3510) 临时 临时解决方案 解决方案 禁用 mTLS，如下所示： 1. 运行以下命令，打开 Tempo Operator ConfigMap 进行编辑： 安装 Tempo Operator 的项目。 2. 通过更新 YAML 文件来禁用 Operator 配置中的 mTLS： 3. 运行以下命令来重启 Tempo Operator pod：

语言环境为例，介绍如何安装 PyTorch 框架及其它开发软件。 一般来说，开发环境安装分为 4 大步骤：安装 Python 解释器 Anaconda，安装 CUDA 加速库，安装 PyTorch 框架和安装常用编辑器。 1.6.1 Anaconda 安装 Python 解释器是让以 Python 语言编写的代码能够被 CPU 执行的桥梁，是 Python 语言 的核心软件。用户可以从 https://www 命令安装时，可能会出现下载速度缓慢甚至连接断开的情况，需要配置 国内的 pip 源，只需要在 pip install 命令后面带上“-i 源地址”参数即可。上述命令即使用 了清华大学的 pip 源。 1.6.4 常用编辑器安装 使用 Python 语言编写程序的方式非常多，可以使用 ipython 或者 ipython notebook 方式 交互式编写代码，也可以利用 Sublime Text、PyCharm (0.5,), (0.5,)) ])) # 创建 Dataloader 对象，方便以批量形式训练，随机打乱顺序 train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_db, batch_size=batch_size, sh uffle=True)

1.16.5 1.16.6 1.17 1.17.1 1.17.2 1.17.3 1.17.4 1.17.5 1.17.6 1.18 1.18.1 自定义网桥 工具和示例 编辑网络配置文件 实例：创建一个点到点连接 Docker 三剑客之 Compose 项目 简介 安装与卸载 使用 命令说明 Compose 模板文件 实战 Django 实战 Rails 改为 edge 或者 test。从 Docker 17.06 开始，edge test 版本的 APT 镜像源也会包含稳定版本的 Docker CE。 Debian 7 需要进行额外的操作： 编辑 /etc/apt/sources.list 将 deb-src 一行删除或者使用 # 注释。 deb-src [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/debian mirror 阿里云加速器 DaoCloud 加速器 我们以 Docker 官方加速器为例进行介绍。 Ubuntu 14.04、Debian 7 Wheezy 对于使用 upstart 的系统而言，编辑 /etc/default/docker 文件，在其中的 DOCKER_OPTS 中 添加获得的加速器配置： DOCKER_OPTS="--registry-mirror=https://registry

categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True)) 现在，你可以批量地在训练数据上进行迭代了： # x_train 和 y_train 是 Numpy 数组 -- 就像在 Scikit-Learn API 中一样。 model.fit(x_train, y_train json_string = model.to_json() # 保存为 YAML yaml_string = model.to_yaml() 生成的 JSON/YAML 文件是人类可读的，如果需要还可以手动编辑。 你可以从这些数据建立一个新的模型： # 从 JSON 重建模型： from keras.models import model_from_json model = model_from_json(json_string) 1])[0] 3.3.9 如何用 Keras 处理超过内存的数据集？ 你可以使用 model.train_on_batch(x，y) 和 model.test_on_batch(x，y) 进行批量训练 与测试。请参阅 模型文档。 或 者， 你 可 以 编 写 一 个 生 成 批 处 理 训 练 数 据 的 生 成 器， 然 后 使 用 model.fit_generator(data_

任务提交到线程池。 长轮询向 broker 拉取消息是批量拉取的， 默认设置批量的值为 pullBatchSize = 32， 可配置 消费端 consumer 构建一个消费消息任务 ConsumeRequest 消费一批消息的个数是 可配置的 consumeMessageBatchMaxSize = 1， 默认批量个数为一个 ConsumeRequest 任务 判断是否是正常恢复，系统启动的启动存储服务(DefaultMessageStore)的时候会创 建一个临时文件 abort, 当系统正常关闭的时候会把这个文件删掉 ，这个类似在 linux 下打开 vi 编辑器生成那个临时文件， 所有当这个 abort 文件存在，系统认为是异常恢 复 1） 先按照正常流程恢复 Consume Queue 为什么说先正常恢复， 那么异常恢复在哪呢？ 当

字节，这会导致 Elasticsearch 拒绝消息并阻塞整 个缓冲的有效负载。在这个版本中解决了这个问题：被拒绝的载荷丢弃了无效的日志条目并重新 提交剩余的条目。(LOG-1574) 在更新前，编辑 ClusterLogging 自定 自定义资 义资源 源 (CR)不会将 totalLimitSize 的值应用到 Fluentd total_limit_size 字段，这会限制缓冲插件实例的大小。因此，Fluentd 根端点并检索 Elasticsearch 版本所需的 monitor 权限。现在，非管理员用户可以查询 Elasticsearch 部署的根 端点。(BZ#1906765) 在以前的版本中，在某些批量插入的情况下，Elasticsearch 代理在 fluentd 和 Elasticsearch 之间 的连接可能会出现超时问题。因此，fluentd 无法发送信息，并在日志中记录一个 Server Fluentd 日志记录收集器 Pod 及其详情： 输 输出示例 出示例 4.2.3. 配置日志收集器 CPU 和内存限值 日志收集器允许对 CPU 和内存限值进行调整。 流程 流程 1. 编辑 openshift-logging 项目中的 ClusterLogging 自定义资源（CR）： 根据需要指定 CPU 和内存限值及请求。显示的值是默认值。 $ oc get pods --selector

命名的资源且标准搜索功 能没有缩小搜索范围时，这个操作很有用。 点工具栏上的 Help 按钮并点下拉列表中的 Share Feedback 来提供有关功能并报告错误的直接 反馈。 在 YAML 编辑器中显示和隐藏工具提示。因为工具提示仍然存在，所以每次进入到页面时，您不 需要更改工具提示。 为所有用户配置 web 终端镜像。如需更多信息，请参阅配置 Web 终端。 1.3.4.1.1. 动态插件增 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 4.14 发 发行注 行注记 记 37 开 开发人 人员控制台 控制台 在以前的版本中，如果您尝试在 Developer 控制台中编辑 Helm chart repository 仓库，进入 Helm，点 Repositories 标签页，然后在 菜单中选择 Edit HelmChartRepository，则会出 现一个错误页面，它显示了一个 上运行的集群，在安装取消置备阶段，安装程序会按顺序删除 对象存储容器。这个行为会导致对象的缓慢和低效删除，特别是对于大型容器来说。此问题部分 发生，因为使用 Swift 容器随时间积累的对象的镜像流。现在，批量对象删除发生在最多 3 个对 RHOSP API 的调用时，通过每个调用处理较高的对象数来提高效率。此优化可在取消置备过程中 加快资源清理速度。(OCPBUGS-9081) 在以前的版本中，当堡垒主机在与集群节点相同的