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  • 来自专栏Hank’s Blog

    3-5 处理缺失值

    > x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat

    58110发布于 2020-09-16
  • 来自专栏NetCore 从壹开始

    3-5 安装CICD管理平台:Jenkins

    大家这里可以先安装gitlab工具,我就省事了,直接用gitee做源代码管理平台了。

    41421编辑于 2023-01-09
  • 来自专栏叽叽西

    lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记

    为了⽀撑⽇益增⻓的庞⼤业务量,我们会使⽤微服务架构设计我们的系统,使得 我们的系统不仅能够通过集群部署抵挡流量的冲击,⼜能根据业务进⾏灵活的扩展。那么,在微服务架构下,⼀次请求少则经过三四次服务调⽤完成,多则跨越⼏⼗ 个甚⾄是上百个服务节点。那么问题接踵⽽来:

    93320编辑于 2022-05-17
  • 来自专栏PHP实战技术

    3-5年的PHPer常见的面试题

    看到有很多,的总结一下,比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客?CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么,原型链了不了解? for与foreach哪个更快? php鸟哥是谁?能不能讲

    1.6K100发布于 2018-03-09
  • 来自专栏cwl_Java

    C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)

    代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)

    33220编辑于 2022-11-30
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作

    shape 属性查看数组的维度,返回值是一个元组,元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。

    95210编辑于 2022-05-25
  • 来自专栏AI研习社

    未来 3-5 年内,哪个方向的机器学习人才最紧缺?

    所以以 3-5 年的跨度来看,这些工具依然会非常有用,甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。

    76560发布于 2018-03-19
  • 来自专栏跟着官方文档学小程序开发

    第二章 小程序开发指南3-5

    在本章会介绍小程序的基本开发流程,结合前面章节的知识,完全可以独立完成一个体验很完善的小程序。为了让开发者更加了解小程序开发,在本章中还会通过常见的一些应用场景介绍小程序API的一些细节以及开发的一些技巧和注意事项。

    45910编辑于 2025-08-25
  • 来自专栏用户9379187的专栏

    Jenkins流水线

    一、Jenkins流水线任务介绍之前采用Jenkins的自由风格构建的项目,每个步骤流程都要通过不同的方式设置,并且构建过程中整体流程是不可见的,无法确认每个流程花费的时间,并且问题不方便定位问题。 二、 Jenkins流水线任务1. 构建Jenkins流水线任务 构建任务 构建Jenkins流水线任务 生成Groovy脚本 Hello World脚本生成 构建后查看视图 构建后查看视图2. 每次构建会自动拉取项目并且获取项目中Jenkinsfile文件对项目进行构建 配置pipeline 配置pipeline 准备Jenkinsfile 准备Jenkinsfile文件 测试效果 测试效果三、Jenkins流水线任务实现 拉取Git代码通过流水线语法生成Checkout代码的脚本语法生成pipeline { agent any stages { stage('拉取Git代码') {

    1.2K21编辑于 2022-08-24
  • 来自专栏程序员

    流水线、超流水线、超标量(superscalar)技术对比

    市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构,流水线的6步为: ( 1 ) 取指令。 当流水线完全装满时,每个时钟周期平均有一条指令从流水线上执行完毕,输出结果,就像轿车从组装线上开出来一样。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期,相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点,但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路,采用多条流水线并行处理,还有多个寄存器端口和总线,可以同时执行多个操作,因此比普通流水线执行的更快,在一个机器周期内可以流出多条指令 这种将标准流水线细分的技术,就是超级流水线技术。当然,流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。

    7K31发布于 2020-08-17
  • 来自专栏云云众生s

    KitOps将DevOps流水线转变为MLOps流水线

    然而,实现流线型 MLOps 工作流的主要障碍在于 DevOps 和机器学习流水线之间的传统分离。 在现有 DevOps 流水线旁边构建单独的 MLOps 流水线来管理这些方面会导致一些低效率: 重复工作:维护单独的流水线意味着为版本控制、部署和配置管理等任务重复工作。 想象一下为应用程序代码管理一个 DevOps 流水线,为训练好的模型、其依赖项和配置文件管理一个单独的 MLOps 流水线。这种冗余增加了开销,并在流水线之间引入了潜在的不一致性。 通过使用 KitOps 统一 DevOps 和 MLOps 流水线,团队可以获得以下好处: 降低复杂性:一个流水线简化了开发过程,减少了开销并简化了团队之间的协作。 提高一致性:一个统一的流水线确保了整个应用程序和 ML 模型生命周期中版本控制和配置管理的一致性。这降低了因管理单独的流水线而产生的错误和不一致的风险。

    1.3K10编辑于 2024-06-24
  • 来自专栏罗西的思考

    深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现

    [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 必须同时计算多个 micro-batch 以确保流水线的各个阶段能并行计算。 流水线并行训练有可能在数据并行性困难时提供较高的DNN训练性能。 但是流水线并行依然有一些问题: 显存效率:流水线并行减少的显存与流水线的阶段数成正比,使模型的大小可以随 worker 的数量线性扩展。但是,流水线并行不会减少每一层的激活函数的显存占用量。 像模型并行一样,增加流水线大小会减少每个流水线阶段的计算量,这会降低计算与通信的比率。如果要实现好的计算效率,流水线并行还要求其每个阶段的计算负载完美的均衡。 此外,流水线并行性会在每个 batch 的开始和结束时因为需要重新填充或排空流水线而产生 bubble overhead。

    2.1K20发布于 2021-08-24
  • 来自专栏程序员

    流水线、超流水线、超标量(superscalar)技术对比(转)

    流水线 流水线技术是一种将每条指令分解为多步,并让各步操作重叠,从而实现几条指令并行处理的技术。 市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构,流水线的6步为: ( 1 ) 取指令。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期,相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点,但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路,采用多条流水线并行处理,还有多个寄存器端口和总线,可以同时执行多个操作,因此比普通流水线执行的更快,在一个机器周期内可以流出多条指令 这种将标准流水线细分的技术,就是超级流水线技术。当然,流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。

    2.7K20发布于 2020-08-17
  • 来自专栏linux技术

    jenkins流水线搭建

    我这里采用的是 all-in-one 的配置,即所有操作都在一台主机上,如资源充足可以将 jenkins和gitlab 与后续项目容器分开部署

    1.8K30编辑于 2023-03-17
  • 来自专栏格物致知

    CPU流水线详解

    1条3级流水线,分别是车轮生产流水线,车门生产流水线以及组装流水线,整条流水线的周期选取为12s,注意,在此为什么设置整条流水线的周期为三个步骤中最长的12s呢? ,所以在k级流水线中只能选择完成任务所需时间最常的那级流水线的时间作为整条流水线的周期。 此例虽然选取12s为整条流水线的周期,但这样又带来了另一个问题,在每个周期内车轮流水线与组装流水线为了等待车门流水线而造成了一定时间上的闲置,具体到CPU内部的流水线也同样存在这个问题,当然我们可以通过合理分配流水线和增加缓存来缓解此问题 30s,由此我们发现无论对于几级流水线,单个产品的生产时间并没有因流水线级数而改变,既然这样那流水线是通过什么方式提升工作效率的? 3CPU内部的流水线与工厂流水线的区别和联系 CPU流水线属于工厂流水线的一种,具有流水线的一些共性,但与工厂流水线也具有一些区别,在本文中我们已得到增加流水线级数有助于提升CPU主频的结论,那为什么

    88030编辑于 2022-08-19
  • 来自专栏iOS逆向与安全

    写作小技能:卡片式写文章(用3-5张卡片写文)

    挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下,列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验:1.主题是自下而上生成,而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累,而不是临时写一句,出去找一段儿。3.

    1.6K10编辑于 2022-08-22
  • 来自专栏新亮笔记

    部署流水线解析

    什么是部署流水线 部署流水线是指软件从版本控制库到用户手中这一过程的自动化表现形式。 流水线的输入是版本控制中的某个具体版本。 部署流水线的相关实践 只生成一次二进制包; 对不同环境采用同一部署方式; 对部署进行冒烟测试; 向生产环境的副本中部署; 每次变更都要立即在流水线中传递; 只要有环节失败,就停止整个流水线; 提交阶段 每次提交都生成部署流水线的一个新实例。 缓解这类风险非常简单,只要把这个发布环节视为部署流水线的一个自然结果就行。 实现一个部署流水线 无论是从零创建新项目,还是想为已有的系统创建一个自动化的流水线,通常都应该使用增量方法来实现部署流水线。

    78830编辑于 2022-05-17
  • 来自专栏用户7873631的专栏

    go 流水线模式

    (out1)//全部+1后,关闭out通道. }() for v:=range out1{ fmt.Println(v) } } 解释: ,可以看到有两个goroutine构成了一个简单的流水线

    26910编辑于 2024-03-24
  • 来自专栏k8s技术圈

    创建 Tekton 流水线

    前面我们创建的两个任务 test 和 build-and-push 都已经完成了,我们还可以创建一个流水线来将这两个任务组织起来,形成一个流水线,这里就是我们要使用的 Pipeline 这个 CRD 对象 创建流水线 比如我们这里的流水线流程为先运行 test 任务,如果通过了再执行后面的 build-and-push 这个任务,那么我们可以创建一个名为 test-pipeline.yaml 的资源对象, - name: demo-git type: git - name: harbor-image type: image tasks: # 添加task到流水线中 我们创建了由两个任务组成的 Tektok 流水线,第一个任务是从 GitHub 克隆代码并运行应用程序测试,第二个任务是构建一个 Docker 镜像并将其推送到 Docker Hub 上。 到这里我们就完成了使用 Tekton 创建 CI/CD 流水线的一个简单示例,不过这个示例还比较简单,接下来我们再通过一个稍微复杂点的应用来完成我们前面的 Jenkins 流水线。

    1.1K40发布于 2021-06-25
  • 来自专栏瓜大三哥

    HLS应用流水线

    主要对于FOR循环进行优化

    74460发布于 2018-02-26
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