- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏devops_k8s
操作系统安装规范化
lv_root#最小化安装%packages --nobase@core%endreboot通过ks文件我们可以定制如下内容：网络配置：IP、子网掩码、网关、dns主机名、设置不同的账户信息LVM磁盘分区安全设置 ：关闭防火墙、禁用selinux最小化安装还可以自定义安装的package3 操作系统安装规范操作系统作为我们运维的最底层系统，如果管理不好，很容易会出现以下问题：账户密码混乱，需要多次登录才能进入系统目录混乱 配置初始化：统一安装yum、pip源关闭无用服务，如postfix、sendmailssh优化limit及内核参数调整统一的环境变量安装统一的客户端等等通过以上操作，我们就可以得到一套可直接交付生产的操作系统了 4 小结在操作系统规范化过程中，除了以上外我认为还有一个规范比较重要，就是《目录管理规范》。 最后，如果要实现操作系统的规范化，应该包括两个阶段：操作系统安装规范化操作系统配置规范化当然配置的规范化，可能由于企业所在的行业不一样，要求的维度也不一样，这个根据需求调整即可。
62340编辑于 2023-07-21 - 来自专栏数据仓库践行者
Sparksql Expression的canonicalized(规范化)操作
expression，比如： select a,b from testdata2 where a>2 这里的 a,b,>,2都是expression Expression的canonicalized操作 这个操作返回经过规范化处理后的表达式 规范化处理会在确保输出结果相同的前提下通过一些规则对表达式进重写 这个规范化有啥用呢？ 而规范化操作会把b，B 和 sum(A+b)和sum(B+a)在外观上统一，这样可以使它们引用同一个实际计算的结果，避免多次计算。 这个规范化具体是怎么操作的呢？ In(value, list) if list.length > 1 => In(value, list.sortBy(_.hashCode())) case _ => e } } 扩展操作 semanticEquals // 两个表达式计算相同的结果时返回true,判断依据是：两个表达式都确定性的， // 且两个表达式规范化之后相同 def semanticEquals(other
1K30编辑于 2021-12-11 - 来自专栏Deep learning进阶路
深度学习基础知识（三）--- Normalization 规范化 操作
3、Normalization的分类 至于深度学习中的Normalization，因为神经网络里主要有两类实体：神经元或者连接神经元的边， 所以按照规范化操作涉及对象的不同可以分为两大类： ① 一类是对第 L层每个神经元的 净激活值 进行Normalization操作， 比如BatchNorm/ LayerNorm/ InstanceNorm/ GroupNorm等方法都属于这一类； ② 另外一类是对神经网络中连接相邻隐层神经元之间的边上的权重进行规范化操作 广义上讲，一般机器学习里看到的损失函数里面加入的对参数的的L1/L2等正则项，本质上也属于这第二类规范化操作。 4、第一类 Normalization 下面先介绍第一类针对神经元的规范化操作方法，这是目前DNN做Normalization最主流的做法。 绝大多数网络目前都是将norm层放在激活函数之前。 因为经过第一步操作后，Normalization有可能降低神经网络的非线性表达能力， 添加这两个可学习参数是为了保证模型的表达能力不因为规范化而下降 如果写成一体的形式，则是如下形式： ?
2.5K11发布于 2020-01-02 - 来自专栏devops_k8s
操作系统配置规范化、自动化
1 简介 只是实现了对操作系统的主机名、网络、磁盘分区的安装规范，但此时还不能够直接用于生产，因为操作系统还有很多配置没有进行优化，接下来的工作就是要对操作系统进行配置规范化。 进程数65535sshd 安全加固a. 端口更改 ----测试阶段仍是22b. 禁止root登录等优化各种agent安装iptablesa. 关闭iptables 、firewallb. 设置dns安全设置密码复杂度、禁止无用服务等 以上基本都是操作系统配置优化可能涉及到的点，相信我们肯定都配置过。 此时就凸显了配置规范化的重要性，配合自动化运维工具，可实现配置的自动化、批量化及按需配置等功能，有效避免了团队的配置差异化。 5 小结 在操作系统的安装规范化+配置规范化前提下，结合Cobbler+Ansible实现了操作系统的安装、配置自动化，可以在一定程度上解决运维工作中的基础运维部分，其更深远的意义在于有效避免了因配置参数混乱导致的生产问题
51320编辑于 2023-07-21 - 来自专栏yiyun 的专栏
git 规范化
引言 git cz: git commit 规范化提交 参考: commitizen/cz-cli: The commitizen command line utility. #BlackLivesMatter 规范化git commit信息_abcde158308的博客-CSDN博客 基于node的Commitizen git提交模板_The blog of CSDN in 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/分类-github/git规范化/ 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。
33720编辑于 2022-04-01 - 来自专栏Urlteam
css规范化命名
好吧，我的代码虽然实现了和设计一样的界面，但是还是太臭了，类的命名都是特别的差劲。。找了命名规范，，拿来共享一下，警告自己，，代码不仅要实现功能，更要优美，华丽。。
1.2K10发布于 2019-11-22 - 来自专栏杨龙飞前端
前端命名规范化
(1)页面结构 容器: container 页头：header 内容：content/container 页面主体：main 页尾：footer 导航：nav 侧栏：sidebar 栏目：column 页面外围控制整体布局宽度：wrapper 左右中：left right center (2)导航 导航：nav 主导航：mainbav 子导航：subnav 顶导航：topnav 边导航：sidebar 左导航：leftsidebar 右导航：rightsidebar 菜
1.4K60发布于 2018-06-15 - 来自专栏寻找石头鱼
git commit规范化实践
最近从svn转到git进行代码版本控制，今天了解了git commit规范化的一些知识后，写此文章记录下配置过程。 环境 编辑器使用的是vscode，项目框架是vue3.0 规范化工具 规范化git commit消息的工具commitizen # 将commitizen命令行安装到全局 npm install -g 通过规范化commit行为，我们可以通过自动化工具生成版本信息这样极大的降低了维护成本，提高了工作效率。 ": "standard-version --dry-run && standard-version" # standard-version --dry-run只是用来打印要做的事情，并不会做实际的操作 } 这就是我对git commit规范化的一些实践。
1.5K20发布于 2019-08-20 - 来自专栏Super 前端
Git提交信息规范化
需要根据实际情况对已发布的版本进行漏洞修复； Tag 采用三段式，v版本.里程碑.序号，如v1.2.1 架构升级或架构重大调整，修改第2位 新功能上线或者模块大的调整，修改第2位 bug修复上线，修改第3位 具体操作 CHANGELOG.md -s # 生成所有记录，包括之前的 $ conventional-changelog -p angular -i CHANGELOG.md -s -r 0 同样可以创建npm脚本，来更方便的操作
2.4K41发布于 2019-08-14 - 来自专栏JNing的专栏
图像预处理: 规范化
概念 在自己获取的图像样本上，在网络的训练之前还需要做预处理操作。 预处理步骤： 操作均值0中心化(zero-center) 规范化(normalize) 效果图 原图： 预处理结果图 (像素值已扩大100倍)： 实现代码 # coding=utf-8 import cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': # 均值0中心化(zero-center), 规范化
1.1K30发布于 2018-09-28 PaaS安全操作指导
引：了解云上的本地安全协议如何使您的Java应用程序受益 大多数开发人员仍在不认识“全栈”的安全性情况下孤立地处理应用程序的安全问题。 因此，安全性往往不一致，并且可能成为应用程序迁移到云中的障碍。本次演讲阐述企业部署中典型JavaWeb应用程序的安全性。 然后，我们将研究在安全Java应用程序“迁移”到Cloud Foundry中时需要更改的安全设定。最后，我们将介绍采用云本机安全协议（如OAuth2或SAML2）的好处。 这次演讲涵盖从现实应用问题中提炼出的五种常见的应用程序安全架构。我们将比较独立应用程序和云应用程序之间的安全集成模式的差异。 从传统的企业身份管理集成到微服务的安全性方面说，本次演讲包括了使用Spring和Cloud Foundry正确地进行身份验证，授权和安全控制的实用操作指南。
2.7K100发布于 2018-01-04- 来自专栏云云众生s
容器安全 101：安全高效操作指南
容器安全 101：安全高效操作指南 翻译自 Container Security 101: A Guide to Safe and Efficient Operations 。 开发人员可以使用不同类型的基础镜像；它们可以是“简单的”，如基本操作系统镜像，也可以是“复杂的”，并且已经包含特定系统库或工具等信息。 正如“魔鬼藏在细节中”，DevSecOps 也是如此。 考虑基于公共镜像的“生产就绪”软件是否安全？ 确保选定的基础镜像在执行时不会产生任何安全影响可能具有挑战性，尤其是当您依赖“复杂”镜像时。 安全？是的，请！ 使用完整的操作系统作为基础容器镜像可能有助于故障排除，但镜像中更多的库和可执行文件也意味着更大的攻击面。 仅在生产环境中使用最少的基础镜像可能是安全性（最重要的地方）和开发期间故障排除之间的良好折衷。 结论 考虑到基础镜像的安全方面，随着时间的推移保持它们的更新和安全可能具有挑战性。
32110编辑于 2024-03-27 - 来自专栏fangyangcoder
深度学习中的规范化
这个公式可以分两个部分，第一个部分是\(\frac{x-\mathrm{E}[x]}{\sqrt{\operatorname{Var}[x]+\epsilon}}\)是对activation进行规范化操作 ，将activation变为均值为0，方差为1的正态分布，而最后的“scale and shift”\((\gamma,\beta)\)操作则是为了让因训练所需而“刻意”加入的规范化能够有可能还原最初的输入 首先要弄清楚为什么没有BN，收敛会慢，对于一个深层网络来说，会发生梯度弥散, 这样在反向传播更新梯度时，会更新得非常慢，收敛也会变得慢，而BN将原来要变小的activation通过规范化操作，使activation 这三个规范化操作均对于batch都是不敏感的。 BN是针对不同神经元层计算期望和方差，同一个batch有相同的期望和方差。 LN是针对同层神经元计算期望和方差，不同样本有不同的期望和方差。 在图像风格化任务中，生成结果主要依赖于单个图像实例，所以这类任务用BN并不合适，但可以对HW做规范化，可以加速模型收敛[6][8]。
1.2K00发布于 2019-04-18 - 来自专栏开源部署
如何更规范化使用MySQL
；因此，更规范化的使用MySQL在开发中是不可或缺的。 ，会进行大量的随机IO操作，大文件使得IO操作很耗时耗性能，造成短时间内数据量快速增长；所以，通常将图片、文件存储在文件服务器中，数据库只用于存储文件地址信息。 3、避免使用ENUM枚举类型 修改ENUM 值需要使用ALTER 语句； ENUM 类型的ORDER BY 操作效率低； 禁止使用数值作为ENUM 的枚举值。 六、MySQL数据库行为规范 1、超过100万行数据的批量操作(update delete insert)，分多次进行 大批量操作可能回造成严重的主从延迟； binlog日志为row格式时会产生大量的日志 ； 避免产生大事物操作。
1.4K10编辑于 2022-08-18 - 来自专栏软件开发 -- 分享 互助 成长
数据库的规范化
一、基础概念 实体：现实世界中客观存在并可以被区别的事物。比如“一个学生”、“一本书”、“一门课”等。 属性：教科书上解释为：“实体所具有的某一特性”，由此可见，属性一开始是个逻辑概念，比如说，“性别”是“人”的一个属性。在关系数据库中，属性又是个物理概念，属性可以看作是“表的一列”。 元组：表中的一行就是一个元组。 分量：元组的某个属性值。 码：表中可以唯一确定一个元组的某个属性（或者属性组），如果这样的码有不止一个，那么大家都叫候选码，我们从候选码中挑一个出来做老大，它就叫主码。 全码：如果一个码包含了
1.1K60发布于 2018-02-05 - 来自专栏数据科学CLUB
特征工程之数据规范化
Max-abs (极大值标准化)，标准化之后的每一维特征最大要素为1，其余要素均小于1，理论公式如下：
2.4K10发布于 2020-06-12 - 来自专栏FREE SOLO
数据规范化是什么？
软件系统经常使用各种长期保存的信息，这些信息通常以一定方式组织并存储在数据库或文件中，为减少数据冗余，避免出现插入异常或删除异常， 简化修改数据的过程，通常需要把数据结构规范化。 数据规范化 通常用“范式(normal forms)” 定义消除数据冗余的程度。 (1) 第一范式（1NF） 每个属性值都必须是原子值，即仅仅是一个简单值而不含内部结构。 通常按照属性间的依赖情况区分规范化的程度。属性间依赖情况满足不同程度要求的为不同范式，满足最低要求的是第一范式，在第一范式中再进一步满足一些要求的为第二范式，其余依此类推。
1K10编辑于 2022-01-11 - 来自专栏马拉松程序员的专栏
数据清洗：文本规范化
为了实现数值格式的特征输入，我们需要清洗、规范化和预处理文本数据。通常情况下，在进行文本分析之前拿到的文本数据都是杂乱无章，文本语料库和原始文本数据也并不是规范化的。 文本规范化 文本规范化是指对文本进行转换、清洗以及将文本数据标准化形成可供NLP、分析系统和应用程序的使用的格式的过程。通常情况下，上一个小节的文本切分也是文本规范化的一部分。 除了上述操作之外，还会进行一些文本清洗、词语矫正、停用词删除等等，对于英文来说，还会有大小写转换、缩略词还原等等操作。 1.文本清洗 文本清洗的操作是根据使用或者待分析的文本数据的质量来判断是否需要进行。如果原始文本中包含大量无关和不必要的标识和字符，那么在进行其他操作之前需要先删除它们。 在文本规范化方面上，中文和英文有很大差异，在英文文本中，规范化操作可能还需要一些缩写词扩展、大小写转换、拼写错误的单词校正等等方面的规范化处理。
1.7K30编辑于 2023-09-02 基于vite工程规范化
husky 可以帮我们在 git钩子配置纳入项目版本控制，团队共享同一套规则，自动化触发流程，在 git操作的关键节点自动执行脚本（如代码检查、提交校验，强制规范执行：防止开发者绕过代码检查或提交规范npm 这样，每次提交时，husky 会自动触发 lint-staged，只对暂存区的文件进行 prettier 和 eslint 检查提交信息的规范化commitizencommitizen 是什么呢？
49510编辑于 2025-05-27PaaS云安全操作指南
大多数开发人员仍然孤立地处理应用程序安全问题，而不理解“全栈”安全。因此，安全性有时不一致，这可能成为将应用程序迁移到云平台的障碍。此会议将从一个企业部署中典型Java Web应用程序的安全性说起。 然后，我们将看到在安全的Java应用程序被“转移”到Cloud Foundry中时需要改变的地方。最后，我们将介绍采用云原生安全协议（如OAuth2和SAML2）的好处。 这次演讲过程将涵盖从现实世界客户问题中采取的5种常见的应用安全架构模式。我们将比较独立应用程序和云原生应用程序之间安全集成模式的差异。 从传统的企业身份管理集成到微服务的安全性，本次技术会议包括使用Spring和Cloud Foundry正确实现身份验证，授权和机密性控制的实用操作指南。 本次会议的目标是描述全安全栈，并展示它在独立部署和PaaS部署之间的差异。
1.8K100发布于 2018-01-08
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号