helm v3源码分析之总体

k8s use-context是什么 kubectl的命令用于在 Kubernetes 集群中切换上下文(context),从而方便地在多个集群或命名空间之间进行操作。一个上下文定义了kubectl使用的和的组合。 阅读详情

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 目前刚开始写一个月,一共写了18篇原创文章,文章目录如下:

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不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-08-连接池和断路器

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-09-http-route filter

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-network filter-redis proxy

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-network filter-HttpConnectionManager

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-ratelimit-istio ratelimit完全手册

 

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func main() {//程序入口
	initKubeLogs()//初始化kube日志

	actionConfig := new(action.Configuration)
	cmd := newRootCmd(actionConfig, os.Stdout, os.Args[1:])//创建根命令

	if err := actionConfig.Init(settings.RESTClientGetter(), settings.Namespace(), os.Getenv("HELM_DRIVER"), debug); err != nil {//初始化
		log.Fatal(err)
	}

	if err := cmd.Execute(); err != nil {执行命令
		debug("%+v", err)
		switch e := err.(type) {
		case pluginError:
			os.Exit(e.code)
		default:
			os.Exit(1)
		}
	}
}
func newRootCmd(actionConfig *action.Configuration, out io.Writer, args []string) *cobra.Command {//获取根命令
	cmd := &cobra.Command{//创建cobra命令
		Use:                    "helm",
		Short:                  "The Helm package manager for Kubernetes.",
		Long:                   globalUsage,
		SilenceUsage:           true,
		Args:                   require.NoArgs,
		BashCompletionFunction: fmt.Sprintf("%s%s", contextCompFunc, completion.GetBashCustomFunction()),
	}
	flags := cmd.PersistentFlags()

	settings.AddFlags(flags)//添加选项

	flag := flags.Lookup("namespace")
	// Setup shell completion for the namespace flag
	completion.RegisterFlagCompletionFunc(flag, func(cmd *cobra.Command, args []string, toComplete string) ([]string, completion.BashCompDirective) {//自动补全
		if client, err := actionConfig.KubernetesClientSet(); err == nil {
			// Choose a long enough timeout that the user notices somethings is not working
			// but short enough that the user is not made to wait very long
			to := int64(3)
			completion.CompDebugln(fmt.Sprintf("About to call kube client for namespaces with timeout of: %d", to))

			nsNames := []string{}
			if namespaces, err := client.CoreV1().Namespaces().List(metav1.ListOptions{TimeoutSeconds: &to}); err == nil {
				for _, ns := range namespaces.Items {
					if strings.HasPrefix(ns.Name, toComplete) {
						nsNames = append(nsNames, ns.Name)
					}
				}
				return nsNames, completion.BashCompDirectiveNoFileComp
			}
		}
		return nil, completion.BashCompDirectiveDefault
	})

	// We can safely ignore any errors that flags.Parse encounters since
	// those errors will be caught later during the call to cmd.Execution.
	// This call is required to gather configuration information prior to
	// execution.
	flags.ParseErrorsWhitelist.UnknownFlags = true
	flags.Parse(args)

	// Add subcommands
	cmd.AddCommand(//添加子命令
		// chart commands
		newCreateCmd(out),// 添加create命令
		newDependencyCmd(out),// 添加dependency命令
		newPullCmd(out),//添加pull命令
		newShowCmd(out),//添加show命令
		newLintCmd(out),//添加lint命令
		newPackageCmd(out),//添加package命令
		newRepoCmd(out),//添加repo命令
		newSearchCmd(out),//添加search命令
		newVerifyCmd(out),//添加verify命令

		// release commands
		newGetCmd(actionConfig, out),//添加get命令
		newHistoryCmd(actionConfig, out),//添加history命令
		newInstallCmd(actionConfig, out),//添加install命令
		newListCmd(actionConfig, out),//添加list命令
		newReleaseTestCmd(actionConfig, out),//添加test命令
		newRollbackCmd(actionConfig, out),//添加rollback命令
		newStatusCmd(actionConfig, out),//添加status命令
		newTemplateCmd(actionConfig, out),//添加template命令
		newUninstallCmd(actionConfig, out),//添加uninstall命令
		newUpgradeCmd(actionConfig, out),//添加upgrade命令

		newCompletionCmd(out),//添加completion命令
		newEnvCmd(out),//添加env命令
		newPluginCmd(out),//添加plugin命令
		newVersionCmd(out),// 添加version命令

		// Hidden documentation generator command: 'helm docs'
		newDocsCmd(out),//添加docs命令

		// Setup the special hidden __complete command to allow for dynamic auto-completion
		completion.NewCompleteCmd(settings, out),
	)

	// Add annotation to flags for which we can generate completion choices
	for name, completion := range bashCompletionFlags {
		if cmd.Flag(name) != nil {
			if cmd.Flag(name).Annotations == nil {
				cmd.Flag(name).Annotations = map[string][]string{}
			}
			cmd.Flag(name).Annotations[cobra.BashCompCustom] = append(
				cmd.Flag(name).Annotations[cobra.BashCompCustom],
				completion,
			)
		}
	}

	// Add *experimental* subcommands
	registryClient, err := registry.NewClient(
		registry.ClientOptDebug(settings.Debug),
		registry.ClientOptWriter(out),
	)
	if err != nil {
		// TODO: don't panic here, refactor newRootCmd to return error
		panic(err)
	}
	actionConfig.RegistryClient = registryClient
	cmd.AddCommand(
		newRegistryCmd(actionConfig, out),//添加registry命令
		newChartCmd(actionConfig, out),//添加chart命令
	)

	// Find and add plugins
	loadPlugins(cmd, out)//加载插件

	return cmd
}

Elasticsearch 报错 error At least one unigram is required but all tokens were ngrams 【代码】Elasticsearch 报错 error At least one unigram is required but all tokens were ngrams。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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如何高效使用OpCore-Simplify:智能OpenCore EFI配置的全面指南

你知道吗?曾经需要花费数天时间手动配置的OpenCore EFI,现在通过OpCore-Simplify智能工具,只需要30分钟就能完成,成功率高达92.3%!这个开源项目通过五大智能引擎协同工作,彻底改变了Hackintosh配置的游戏规则。想象一下,你不再需要翻阅数百页技术文档,不再需要尝试各种ACPI补丁组合,OpCore-Simplify为你处理所有复杂的兼容性问题。 ## 🤔 问题诊

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30.在从1到n的正数中1出现的次数(数组) 题目:输入一个整数n,求从1到n这n个整数的十进制表示中1出现的次数。 例如输入12,从1到12这些整数中包含1 的数字有1,10,11和12,1一共出现了5次。 分析:这是一道广为流传的google面试题。

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