1、资源限制Pod和Container的资源请求和限制： spec.containers[].resources.limits.cpu spec.containers[].resources.limits.memory spec.containers[].resources.requests.cpu ...
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2019-11-29 15:48:32
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这篇主要是记录在操作达梦数据库过程中出现的问题随手做记录，有些问题是刚开始不熟悉原因乱操作导致的，部分问题因为各种原因没详细研究，部分问题已经处理有做了描述。
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2019-11-29 00:50:08
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注：以下只是在yaml文件中进行资源限制的一个片段，并不是完整的yaml文件，仅是自己的一个随笔。1、针对pod的资源限制：[root@masterlimit]#vimcgroup-pod.yamlspec:containers:-name:xxximage:xxxports:-protocol:TCPcontainerPort:80resources:limits:#硬限制cpu:"4"memo
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2019-11-27 10:40:12
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原文地址: "System limits" 请求大小限制 etcd被设计用来处理小键值对典型的如元数据。较大的请求数据也起作用，但可能会增加其他请求的延迟。默认情况下，任意的请求最大的空间为1.5MiB，这个限制参数可以通过 参数对etcd服务器进行配置。 存储大小限制 默认的存储大小限制为2GB, ...
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2019-11-26 13:08:54
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"题意" 考虑所求即为：$G^{\sum\limits_{d|n}C_n^d}\%999911659$。 发现系数很大，先用欧拉定理化简系数：$G^{\sum\limits_{d|n}C_n^d\%999911658}\%999911659$。 实际上我们只用求$\sum\limits_{d|n}C ...
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2019-11-26 09:30:56
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集成学习基础 集成学习分类 Boosting 采用串行的方式，各个基学习器之间有依赖 基本思路：将基学习器层层叠加，每一层训练时，对前一层分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层学习器的结果加权融合 AdaBoost Bagging 各基学习器之间无强依赖，可以并行训练 基于决策树基学习器的Ra ...
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2019-11-24 17:36:26
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凸优化问题 以逻辑回归为例，$Y={1, 1}$,假设模型参数为$\theta$，则逻辑回归问题的优化目标为 $$\begin{aligned} \mathop{\min}_{\theta}L(\theta) = \sum \limits_{i=1}^n \log (1 + \exp( y_i \t ...
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2019-11-24 16:04:17
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决策树的学习通常包含三个步骤：特征选择、树的生成、树的剪枝。决策树的生成采用启发式的方法，只考虑局部最优，相对地，决策树的剪枝则考虑全局最优 特征选择 信息增益 随机变量$X$的熵定义为： $$H(X)= \sum \limits_{i}p_i\log p_i$$ 熵越大，不确定性越大。从定义可验证 ...
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2019-11-24 15:58:13
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基本思想：通过迭代寻找K个簇的一种划分方法，使得聚类结果对应的代价函数最小。特别地，代价函数可以定义为各个样本距离所属聚类中心的误差平方和 $$J(c, \mu) = \sum \limits_{i=1}{M}||x_i \mu_{c_i}||^2?$$ 具体步骤 数据预处理，如归一化、离群点处理等 ...
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2019-11-24 15:51:17
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