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使用 Kubernetes 和 Istio 学习微服务
267
2022-09-03
《Istio v1.15 中文文档》
使用 Kubernetes 和 Istio 学习微服务 使用 Kubernetes 和 Istio 学习微服务 该模块化教程为新用户提供了一步步将 Istio 应用于常见微服务场景的动手经验。 前提条件 设置 Kubernetes 集群 设置本地计算机 本地运行微服务 在 Docker 中运行 ratings 服务 使用 Kubernet...
Koa.js 设计模式-学习笔记
1363
2022-01-21
《Koa.js 设计模式-学习笔记》
Koa.js 设计模式-学习笔记 关于本书 前言 目录 Koa.js 设计模式-学习笔记 关于本书 关于作者(我) 个人博客阅读入口 https://chenshenhai.com/koajs-design-note ; Github Pages 阅读入口 https://chenshenhai.github.io/koajs-desi...
PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门
5797
2020-09-19
《PyTorch 1.2 中文文档 & 教程》
PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门 PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门 作者 :Soumith Chintala 译者:bat67 、Foxerlee 校验:Foxerlee 此教程的目标: 在高层上理解 PyTorch 的 Tensor 库以及神经网络。 训练一个可用于分类图像的简单神经网络。 本教程...
3.16 学习JSON(JavaScript对象表示法)
979
2020-01-13
《前端开发者手册2019》
3.16 学习JSON(JavaScript对象表示法) 3.16 学习JSON(JavaScript对象表示法) JSON是一种开放的标准格式,它使用可读的文本来传输由属性值对组成的数据对象。它是用于异步浏览器/服务器通信(AJAJ)的主要数据格式,在很大程度上替代了XML(AJAX使用的就是这种方式)。 虽然JSON最初源于JavaScrip...
通过JS学习计算机科学
991
2020-01-13
《前端开发者指南(2017)》
通过JS学习计算机科学 通过JS学习计算机科学 六小时助你攻克四个学期的计算机课程 [视频][付费] Javascript 中的计算机科学 [文章] 使用 Javascript 编写的经典计算机科学中的范例,算法以及方法 [文章] Javascript 中的算法和数据结构 [视频][付费]
第六小节:学习 Gitbook
1503
2019-06-22
《前端大宝书》
title: GITBOOK 使用 Gitbook 来做笔记 装包: 创建笔记文件夹note并进入 初始化gitbook 启动项目: 在浏览器打开: 调整结构: 托管gitbook 在github上创建node仓库 然后,把项目变成一个nodejs 的项目: 然后,在package.json 中添加这些代码: 运行本地gitbook ...
深度学习方法 Deep Learning Methods
897
2019-08-25
《Angel v3.0 全栈机器学习平台文档》
Deep Neural Network(DNN) Mix Logistic Regression(MLR) Deep And Wide(DAW) Deep Factorization Machine(DeepFM) Neural Factorization Machine(NFM) Product Neural Network(PNN)
6.半监督学习模型
1437
2020-06-07
《AI算法工程师手册》
半监督学习 一、标签传播算法 1.1 LabelPropagation 1.2 LabelSpreading 半监督学习 模型的一些通用方法: get_params([deep]) :返回模型的参数。 deep : 如果为True ,则可以返回模型参数的子对象。 set_params(**params) :设置模型的参数。 p...
使用 Kubernetes 和 Istio 学习微服务
465
2020-05-08
《Istio Prelim 1.6 官方中文文档》
使用 Kubernetes 和 Istio 学习微服务 使用 Kubernetes 和 Istio 学习微服务 该模块化教程为新用户提供了一步步将 Istio 应用于常见微服务场景的动手经验。 前提条件 设置 Kubernetes 集群 设置本地计算机 本地运行微服务 在 Docker 中运行 ratings 服务 使用 Kuberne...
诊断偏差与方差:学习曲线
891
2020-03-15
《机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning 中文版)》
诊断偏差与方差:学习曲线 诊断偏差与方差:学习曲线 我们现在已经知道了一些方法,来估计可避免多少由偏差与方差所导致的误差——人们通常会估计最优错误率,以及算法在训练集和测试集上的误差。下面让我们来讨论一项更有帮助的技术:绘制学习曲线。 学习曲线可以将开发集的误差与训练集样本的数量进行关联比较。想要绘制出它,你需要设置不同大小的训练集运行算法。假设有...
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