九、GPU 与 AI 应用指南 九、GPU 与 AI 应用指南 除了传统的无状态 Web 应用外，越来越多的数据库 Workload、实时计算 Workload、AI 机器/深度学习 Workload 会跑在 K8s 之上。其中，尤其是AI 机器/深度学习，天然适合运行在 K8s 之上。很多企业构建 K8s 集群就是专门用来运行机器/深度学习、通用 ...

MNIST 在本章当中，我们将会使用 MNIST 这个数据集，它有着 70000 张规格较小的手写数字图片，由美国的高中生和美国人口调查局的职员手写而成。这相当于机器学习当中的“Hello World”，人们无论什么时候提出一个新的分类算法，都想知道该算法在这个数据集上的表现如何。机器学习的初学者迟早也会处理 MNIST 这个数据集。 Scikit-L...

chapter8练习 基础作业 实验要求 报告要求 其他说明 实验检查 问答作业 拓展作业(可选) 其他说明 实验检查 问答作业 chapter8练习 本节难度：对OS的全局理解要求较高 。 实验分为基础作业实验和扩展作业实验(二选一)。 基础作业 在保持 syscall 数量和基本含义不变的情况下，通过对 OS ...

坐标系 坐标系分类 类型： 3D 坐标系 多坐标系 坐标系   物体在平面中或立体空间中变换自己的方位和位置的一种参考。 坐标系分类 根据不同的研究方向选择不同的参考方式 类型： 1、线性坐标系: 用来描述计数关系，研究实数的计数关系 我们称线性坐标系为 1D 数学坐标系 2、笛卡尔...

7.5. AdaGrad算法 7.5.1. 算法 7.5.2. 特点 7.5.3. 从零开始实现 7.5.4. 简洁实现 7.5.5. 小结 7.5.6. 练习 7.5.7. 参考文献 7.5. AdaGrad算法 在之前介绍过的优化算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。举个例子，假设目标函数为 ...

第 1 章 HTML5 概述 第 1 章 HTML5 概述 学习要点： 1.HTML5 的历史 2.HTML5 的功能 3.HTML5 的特点 4.课程学习问题 主讲教师：李炎恢 HTML5 是继 HTML4.01 和 XHTML1.0 之后的超文本标记语言的最新版本。 它是由一群自由思想者组成的团队设计出来，并最终实现多媒体支持、交互...

回调函数Callbacks Callback 类属性 BaseLogger ProgbarLogger History ModelCheckpoint 参数 EarlyStopping 参数 RemoteMonitor 参数 LearningRateScheduler 参数 TensorBoard 参数 ReduceLROnPl...

相机 镜头 ::.. _bpy.types.MovieTrackingCamera: 相机 此面板包含用于拍摄当前正在剪辑编辑器中编辑的影片的摄像机的所有设置。这里可以使用不同的预定义设置，可以从面板标题中选择。但诸如失真系数和主点等设置不包括在预设中，即使使用了摄像机预设，也应填写。 传感器宽度 在相机的CCD传感器的宽度。这个值可以在摄像头...