containerd 相比于docker , 多了namespace概念, 每个image和container 都会在各自的namespace下可见, 目前k8s会使用k8s.io 作为命名空间 crictl 使用命名空间 k8s.io crictl image list = ctr -n=k8s.io image list 更换Containerd后,以往我们常用的docker命令也不再使用,取而代之的分别是crictl和ctr两个命令客户端. crictl是遵循CRI接口规范的一个命令行工具…

kubernetes集群三步安装 概念介绍 cri (Container runtime interface) cri is a containerd plugin implementation of Kubernetes container runtime interface (CRI). cri是 kubernetes的容器运行时接口的容器插件实现. containerd containerd is an industry-standard container runtime with an…

概念介绍 cri (Container runtime interface) cri is a containerd plugin implementation of Kubernetes container runtime interface (CRI). cri是 kubernetes的容器运行时接口的容器插件实现. containerd containerd is an industry-standard container runtime with an emphasis on simp…

1.使用引用避免拷贝 c++中拷贝大的类类型对象或容器对象比较低效,甚至有的类型不支持拷贝,这种情况下只能通过引用形参访问该类型的对象 当函数无需修改引用形参的值时,最好使用常量引用 例1:返回两个字符串中较短的那个 #include <iostream> #include <string> using namespace std; using std::string; const string &shorterString(const string &s1, co…

作者简介 王海龙,Rancher中国社区技术经理,负责Rancher中国技术社区的维护和运营.拥有6年的云计算领域经验,经历了OpenStack到Kubernetes的技术变革,无论底层操作系统Linux,还是虚拟化KVM或是Docker容器技术都有丰富的运维和实践经验. 前 言 Kubernetes 在 Changelog 中宣布自 Kubernetes 1.20 之后将弃用 Docker 作为容器运行时之后,containerd成为下一个容器运行时的热门选项.虽然 containerd 很早…

项目和数据介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次作业提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求学员们精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DA…

1.使用nodeJS在sublime text 运行javascript 下载安装nodeJS 在sublime text新建build system:tools->build system->new build system…,输入代码: {  "cmd": ["node", "$file"],  "selector": "source.js"} 保存为一个新文件,任意命名,eg:node.…

普遍预测CTR不准,需要校准.例如.boosted trees and SVM预測结果趋于保守.即预測的概率偏向于中值:而对于NaiveBayes预測的概率,小概率趋于更小.大概率趋于更大.经常使用的校准方法有Binning和Pair‐Adjacent Violators (PAV):以下分别说说这两种方法. Binning思想比較简单,也easy实现. 须要说明的是,通常校准算法不不过将概率校准为还有一概率.而是广义地将一分类器的输出score(比如SVM的输出)校准为一概率:这里的score…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:高航 一. Wide&&Deep 模型 首先给出Wide && Deep [1] 网络结构: 本质上是线性模型(左边部分, Wide model)和DNN的融合(右边部分,Deep Model). 推荐系统需要解决两个问题: 记忆性: 比如通过历史数据知道"麻雀会飞","鸽子会飞" 泛化性: 推断在历史数据中从未见过的情形,"带翅膀的动物会飞" W…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.…