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分享我的k8s快速学习过程
我假期里听说要加班就没出去玩，在家看 k8s，基本上过了一遍，有同学好奇我的学习资料和学习过程，今天就分享给大家，多少有一些借鉴意义。 尚硅谷的 Kubernetes 教程：https://www.bilibili.com/video/BV1w4411y7Go 因为我这个月 14 号要给中心做一个 k8s 的分享，时间很紧张，以前也只有很粗浅的使用过但是没有系统的学习 所以说看技术书不要怕，先建立框架再填内容，学习得就比较快。 后来买了极客时间的深入剖析 kubernetes，讲得特别棒，很多原理性的东西豁然开朗，建议你在学习过程中有什么概念很难理解，可以看这个课程相应的章节。 ，但是这个环境我没有刷出来，可能近期在维护： https://training.play-with-kubernetes.com/kubernetes-workshop/ 再加上这两天加班维护一个 k8s
1.4K52发布于 2020-10-10 - 来自专栏猿码优创
学习layui分享
DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-<em>8</em>"> <title>动态数据表格dev</title> 下面继续跟大家分享一下弹出层。 ? ---- 这就是layui学习分享，哪里不懂可以私信我哦！下一篇文章给大家分享layui动态三级菜单展示。
2.2K20发布于 2019-07-28 - 来自专栏JAVA葵花宝典
ES学习分享
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎，通过简易的API来隐藏Lucene的复杂性。ES的基本结构包括，Cluster集群(由n个节点组成)，Node实例节点，Index索引(一系列documents的集合)，Shard分片(索引的数据是分配到各个分片的)，Replica备份节点(相应有Primay Shard主分片)
62941发布于 2019-09-17 - 来自专栏松华说
ES学习分享
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎，通过简易的API来隐藏Lucene的复杂性。ES的基本结构包括，Cluster集群(由n个节点组成)，Node实例节点，Index索引(一系列documents的集合)，Shard分片(索引的数据是分配到各个分片的)，Replica备份节点(相应有Primay Shard主分片)
1.2K20发布于 2019-07-16 - 来自专栏社区的朋友们
HBase 学习分享
上述就是我总结的一些HBase知识小结，希望大家积极分享、拍砖共同学习。
2.4K00发布于 2017-09-22 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
学习分享一
每个方法的功能应该单一 8. Ftp拷贝操作可以不经过本地（流），直接在两端的Ftp上操作 9. 注意日志级别 10. 日志信息要具体 11.
21700编辑于 2022-06-28 - 来自专栏小詹同学
别再说学习无趣了，跟你分享这 8 条 Python 奇技淫巧！
这篇文章主要和大家分享一些 Python 不一样的技巧，感受 Python 带给你的乐趣吧。 终端默认设置 1 高亮显示 4 使用下划线 5 闪烁 7 反白显示 8 8.海象运算符:=的是使用 a =6 if b:=a+1>6: print(b) 赋值的时候同时可以进行运算，和 Go 语言的赋值类似了。 总结 今天的内容就到这了，这些内容大多都是我的博客园里记录的一些碎片化的知识，这里整理出来和大家分享一下。
62120发布于 2019-08-20 - 来自专栏CreateAMind
自律、分享、学习——打卡群内容分享
现在我们将为读者奉上三篇打卡群内的学习笔记： 笔记一： 笔记二： 笔记三： 笔记四： 笔记五：
1.4K30发布于 2019-04-28 - 来自专栏快乐阿超
Java8 Lambda Stream知识分享
Java8的一个大亮点是引入Lambda表达式，使用它设计的代码会更加简洁。当开发者在编写Lambda表达式时，也会随之被编译成一个函数式接口。 // 俩参数和返回值类型保持一致 return (a, o) -> a; }}接下来讲一个实际应用，使用lambda实现java判断版本执行不同的代码，例如java8执行逻辑 JreEnum, Runnable> jdkVersionStragyMap = new HashMap<>(); jdkVersionStragyMap.put(JreEnum.JAVA_8, )); execute(jdkVersionStragyMap);上述使用的JreEnum在http://stream-query.dromara.org/ 中存在StreamJava 8 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html // 声明式编程是告诉计算机需要计算
919340编辑于 2023-10-11 - 来自专栏python3
python学习（8）
（数字可以是整数） 提示：判断是否整数的方法，isdigit() 遍历所有的输入数据，判断是否在0-9的字符串范围内 方式1： #coding=utf-8 result = 0 count = 0 while result += int(s) if count ==3: break print(result) 方式2：先定义一个判断数字的函数 #encoding=utf-8 break print(result1) 习题14：用嵌套列表的方式，遍历输出一个矩阵 方式1： l = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9 [i][j],end = " ") print() 习题15：嵌套列表的正、反对角线之和 正对角线之和 l = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9
38910发布于 2020-01-14 - 来自专栏白驹过隙
Python - 学习经验分享
/usr/bin/python 指定脚本由python解释器执行（头部） #-*-coding:utf-8-*- 指定脚本使用utf-8编码格式（头部） if __name__ == "__main 成员函数调用 注意： python由c实现的面向对象语言，所以语法与c++非常类似 python条件语句，循环语句，函数，类末尾均需要：结束 如果脚本内含中文，文件头必须指明utf8编码
1K120发布于 2018-05-18 - 来自专栏安恒网络空间安全讲武堂
学习分享 | Padding Oracle
解题脚本 1: ```python from pwn import * import base64 as b64 IV = ['\x00'] * 16 secret = 'nPQctp6AezY8BcGPjlYW8Pv : ' + pt[::-1] ``` 解题脚本 2: ```python from pwn import * import base64 as b64 secret = 'nPQctp6AezY8BcGPjlYW8Pv
1.2K91发布于 2018-02-06 - 来自专栏业余草
敏捷开发学习分享
敏捷不是快，而是拥抱变化(不断反馈的一个过程)。
70420发布于 2019-01-21 - 来自专栏share ai happiness
深度学习资源分享
此文是给想要学习深度学习的小伙伴们一个学习线路吧。 机器学习基本概念 机器学习是从人工智能中产生的一个重要学科分支，是实现智能化的关键。概念网上也挺多的。 【深度学习数学基础-深度学习大讲堂】 https://study.163.com/course/introduction/1005022007.htm 【神经网络与深度学习-附录《数学基础》】 https 什么是深度学习的框架呢？ 深度学习框架是一种接口、库或工具，利用预先构建和优化好的组件集合定义模型。 发展历程： 主流框架： 就先不在这里分享框架过多的东西了，因为东西太多了。 分享几个学习的链接，有的我也没看过，不过应该不错。
67440发布于 2021-05-18 - 来自专栏AI人工智能
深度学习知识分享
又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。 Extraction的最底层要做Edge Detector的生成，那么这里的工作就是从Natural Images中randomly选取一些小patch，通过这些patch生成能够描述他们的“基”，也就是右边的8* 8=64个basis组成的basis，然后给定一个test patch, 我们可以按照上面的式子通过basis的线性组合得到，而sparse matrix就是a，下图中的a中有64个维度，其中非零项只有 如下图右：假如局部感受野是10x10，隐层每个感受野只需要和这10x10的局部图像相连接，所以1百万个隐层神经元就只有一亿个连接，即10^8个参数。 我的图像是1000x1000像素，而滤波器大小是10x10，假设滤波器没有重叠，也就是步长为10，这样隐层的神经元个数就是(1000x1000 )/ (10x10)=100x100个神经元了，假设步长是8，
1.2K40发布于 2019-03-22 - 来自专栏腾讯云开发者社区头条
原创分享计划8月特别激励活动
腾讯云开发者社区是腾讯云面向开发者打造的技术交流型社区，每月有1200W 用户访问社区学习技术、解决问题。 为鼓励更多优质技术内容的输出与沉淀，社区面向腾讯员工发布原创分享计划，目前已经有超过千名腾讯作者在社区稳定输出优质技术作品。 内容分享类型：主题不限，要求必须为首发原创技术类文章。 如已入驻原创分享计划的作者发布的文章将计入内容挑战赛赛段评奖。 如何领取？ 关注维度 获奖要求 奖品 赛段 知识贡献量 首发原创发文量排名第1 小米手环7+QQ Family毛绒公仔 赛段1：8月1日00:00-8月16日 23:59 赛段2：8月17日00:00-8月31日
57410编辑于 2024-08-05 - 来自专栏多选参数
MySQL 学习经验、学习资源的分享
前言：村民由于工作需要补一下 MySQL，本篇就分享一下自己的学习经验以及一些资料（村民知道自己一直在鸽）。 1. 学习分享 本来村民也是打算写一写基础教程的，但是 B 站 UP 主高新强的系列视频 —— MySQL8零基础入门视频教程 十分照顾初学者，正适合新手村。 数据类型 村民认为既然学习 MySQL，那么对数据类型的熟悉就极为重要。事实上，在定义数据字段时选用合适的数据类型是优化数据库的重要方法之一，也是最基础的方法。 视频中关于书写顺序和执行顺序的讲解，村民也是第一次了解，之前并未在书上看过类似内容，这也是为什么村民将这个视频分享给大家的原因——内容讲得比较细。 在这里村民讲几句多余的话，对数据库感兴趣的同学还是要好好学习的，村民是比较反感那些标题党文章的，虽然这些文章也不乏有价值的内容。
1.1K10发布于 2020-06-30 - 来自专栏机器学习算法工程师
《机器学习》笔记-集成学习（8）
对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结 这两本是机器学习和深度学习的入门经典。 记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。 同质集成中的个体学习器亦称为”基学习器“（base learning），相应的学习算法称为”基学习算法“（base learning algorithm）。 个体学习器要有一定的“准确性”，即学习器不能太坏，而且要有“多样性”（diversity），即学习器之间有差异。事实上，如何产生并结合“好而不同”的个体学习器，恰是集成学习研究的核心。
84760发布于 2018-03-30 - 来自专栏MiningAlgorithms
机器学习8：集成学习--LightGBM
LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。 它可以说是分布式的，高效的，有以下优势： 1）更快的训练效率 2）低内存使用 3）更高的准确率 4）支持并行化学习 5）可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快。 而对于 Histogram 算法，则只需要(#data #features * 1Bytes)的内存消耗，仅为pre-sorted算法的1/8。 无法加速split的过程，该过程复杂度为O(#data)，当数据量大的时候效率不高 2），需要广播划分的结果（左右子树的instance indices），1条数据1bit的话，大约需要花费O(#data/8) 虽然CatBoost有多个参数可以调优，但它还包含一些参数，比如树的数量、学习速率、正则化、树的深度等等。
2.2K20发布于 2019-08-08 - 来自专栏艺述论专栏
微信小程序分享8：checkbox & icon
还是新建一个quick start项目，导入昨天的demo7，新建checkbox目录、checkbox.wxml、checkbox.js，并修改app.json主页为checkbox。
69630编辑于 2022-03-08
腾讯云开发者
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