轻松加愉快的 Kubernetes 安装教程 马哥Linux运维 2 days ago 作者:无聊的学习者 来源:见文末 在国内安装 K8S,一直是大家很头痛的问题,各种麻烦,关键是还不知道需要下载什么工具.蛋疼.而且大部分国内教程要么太老,要么太挫.今天就来告诉大家如何在国内愉快的安装K8S. 安装环境 使用的是 kubeadm 进行安装,过程基本安装官方教程来的. 类目 型号 平台 阿里云 VPC 系统 Centos 7.3 Docker 版本 1.12.6 K8S版本 1.6.* 虽然写的…

原文:[C#]WixToolset快速入门教程 介绍 给windows系统做软件,常见的打包工具大家可能都听说过,如:大名鼎鼎的Installshield.Inno setup等.在遇见Wix之前InstallShield时我的主力打包工具,操作简单方便项目使用到的dll文件会自动添加,多语言支持也很好,不过不好的是免费版的功能就那几样,越来越无法满足自己的要求.后来就尝试了下Inno setup,这个是用脚本进行配置并生成安装包的,简单尝试之后发现实在麻烦还不好配置,于是就放弃了.再后来就遇到…

想到那里写到那里吧 1.Unity3D的优点大家都知道:组件化.c#语言.可见即所得. 当初刚开始学习的是cocos2dx,c++的货,觉得还是写的不错的,也是国人开发的,真的代码很容易懂,直接看引擎源码看懂都不难,当时主要是纠结cocos2dx几个问题: A.c++语言毕竟不是自己经常使用的语言毕竟自己是一个人学习也是不是圈内人,C++调试和测试总体工作量还是很大的: B.没有可视化的编辑器,没有控件一说(现在不知道怎么样了,毕竟.net出生的,用代码来拼2D的UI总让人有不爽的地方): C.…

作者:codeGlider 在我的上一篇文章中 swift10分钟实现炫酷的导航控制器跳转动画,有一个swift logo的形状 上一篇文章的动画 我说的就是中间用来做遮罩的形状. 它不是图片是用一段代码绘制而成的: //绘制swift logo var bezierPath = UIBezierPath() bezierPath.moveToPoint(CGPointMake(96.14, 86.59)) bezierPath.addCurveToPoint(CGPointMake(56.82…

原文地址:http://www.chinaz.com/design/2010/1229/151993.shtml 前言:前阵子在做一个项目时,在页面布局方面遇到了一点小问题,于是上stackoverflow上求助.ifaou在帮助我解决我问题的同时,还推荐我阅读一篇有关CSS盒子模型的文章<The CSS Box Model>,阅读之后受益匪浅,才知道自己对盒子模型知识还是如此欠缺.恰逢学期末,项目验收后暂时告一段落,有空闲的时间.于是想把这篇文章翻译出来,一方面再给自己一点挑战和锻炼,另一方…

使用Chrome抓取页面一个非常方便的地方就是它可以执行JS,也就是说我们可以通过JS函数获取我们想要的数据.一个非常强大易用的库就是Jquery,本文就简单的介绍一下使用Chrome获取数据时Jquery的常用用法. 注入Jquery: Jquery是一个第三方库,在浏览器中并不是原生支持.虽然Jquery比较流行,但很多网站还是没有引入Jquery库的.此时我们可以通过执行JS注入Jquery模块,从而支持后续的操作,注入的方式也非常简单: function injectJquery(){…

项目搭建具体步骤如下: 1.安装node 到官网下载安装,我这里是win7系统. (中)https://nodejs.org/zh-cn/ (英)https://nodejs.org/en/ 2.安装cnpm镜像 (node自带安装了npm,故不再安装) ? 1 $ npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 安装模块时安装方法 ? 1 $ cnpm install [name] 3.快速学习Vue2.0教程 (中…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 2,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 设置数据和模型 数据预处理 权重初始化 批量归一化(Batch Normalization) 正则化(L2/L1/Maxnorm/Dropout) 损失函数 小结 设置数据和模型 在上一节中介绍了神经元的模型,它在计算内积后进行非线性激活函数计算,神经网络…

在我们学习Java的时候,很多人会面临我不知道继续学什么或者面试会问什么的尴尬情况(我本人之前就很迷茫).所以,我决定通过这个开源平台来帮助一些有需要的人,通过下面的内容,你会掌握系统的Java学习以及面试的相关知识.本来是想通过Gitbook的形式来制作的,后来想了想觉得可能有点大题小做.另外,我自己一个人的力量毕竟有限,希望各位有想法的朋友可以提issue和pull. ---–最新更新5/9/16:00---- Java面试通关手册(Java学习指南)github 地址:https://gi…

) # 对数据进行零中心化(重要) cov = np.dot(X.T, X) / X.shape[0] # 得到数据的协方差矩阵 数据协方差矩阵的第(i, j)个元素是数据第i个和第j个维度的协方差.具体来说,该矩阵的对角线上的元素是方差.还有,协方差矩阵是对称和半正定的.我们可以对数据协方差矩阵进行SVD(奇异值分解)运算. U,S,V = np.linalg.svd(cov) U的列是特征向量,S是装有奇异值的1维数组(因为cov是对称且半正定的,所以S中元素是特征值的平方).为了去除数据相…