- 博客(15)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 记录k8s集群节点状态为notready的问题排查流程
一般情况下影响节点状态的原因主要有控制面的pod状态、kubelet的状态、集群网络连通性、容器运行时的运行状态、证书等，这是大致的排查方向。4、通过ping、curl查看问题节点与master节点的网络是否连通，如果有启用keepalived则使用keepalived的虚拟ip。一般情况下集群节点的状态有三种，Ready正常状态、NotReady节点不可用状态、shcedulingDisabled未调用状态。2、检查节点的物理资源是否充足如cpu、内存、磁盘资源等。3、查看节点的kubelet状态。
2025-01-23 10:13:32
231
原创 keepalived在非抢占模式下导致集群无法创建的问题
keepalived通常用于保证集群的高可用，其通过实现故障的自动切换来保证集群中能有一个可用的master节点。keepalived有一个master节点和多个备用节点，在创建集群的过程中第一个启动了keepalived进程的节点将被视为默认master节点。避免上述问题的根本措施就是保证keepalived的master节点和集群的master节点是一致的，如保证进程和集群创建的客观条件一致；添加判断条件限制非keepalived的master节点成为集群的master节点。
2025-01-20 22:00:00
161
原创 np.dot和np.multiply在进行矩阵运算时的计算方法
在进行矩阵运算时需要满足矩阵的乘法原则: 矩阵AxB必须满足A(mxn)，B(nxp)，即A的列数要等于B的行数。
2024-04-01 10:31:48
297
1
原创 SpringBoot连接MySQL出现Unable to load authentication plugin ‘caching_sha2_password‘错误
SpringBoot连接MySQL出现 'caching_sha2_password'错误
2023-02-09 09:51:06
1243
原创 Transformer 模型的学习记录
transformer 模型是谷歌团队在2017年发表的一篇论文《Attention is all you need》中提出的一种模型架构。Transformer 的出现颠覆了以往序列建模和RNN划等号的思路，现在被广泛应用于NLP的各个领域。目前在NLP各业务全面开花的语言模型如GPT, BERT等，都是基于Transformer模型。 Transformer在处理NLP问题时与传统RNN模型最大的不同就是其引入了attention机制，从而改变了在seq2seq任务中...
2021-07-27 12:08:04
279
原创 深度学习中的过拟合问题及优化方法
在机器学习以及深度学习的模型训练中，我们都希望模型能够在训练集的迭代训练下得到良好的现实数据拟合能力，为此，我们往往会增加模型的复杂度以以获得更好的训练效果。但在更多情况下我们的模型会出现过拟合的问题。所谓的过拟合就是模型的复杂度过高，拟合学习能力强，以至于把训练集的一些非一般性特征都学习到了模型里，实际表现就是模型在训练集的表现很好，但是在测试集上的表现较差，这就是我们所说的过拟合。从偏差和方差的角度来看，过拟合就是高方差的表现。 解决过拟合的问题主要是通过正则化的方法，...
2021-07-22 11:04:52
2673
原创 RNN：循环神经网络的基本知识
RNN（Recurrent Neural Network），又称循环神经网络。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，所谓的序列数据就是指这一些列的数据其前后的输入数据是有关联的，序列前面的数据特征有可能影响到序列后面的数据。如文字数据“我喜欢吃苹果”，在“我喜欢”的后面最有可能加的是名词或者动词，这就是所谓的序列数据中序列数据之间的影响作用。根据序列数据的特征，产生了RNN神经网络，RNN能处理序列的输入，发现前后输入的关系，对比起其它神经网络如CNN只能接受独立的输入，这是RNN与CNN...
2021-07-20 15:34:25
3913
原创 自动问题解答的一些基本知识
一、自动解答问题的发展史 自动问题解答的研究最早开始于上世纪50年代人工智能领域建立之初，该研究自建立之初就是人工智能领域一个十分重要的部分。近年来随着自然语言处理、机器学习、深度学习等理论的发展以及在教育技术行业的需求推动下，该领域又成为了一个研究热点。二、自动解答领域的研究内容和方法1、研究内容 当前的自动问题解答主要包括初等数学的自动解答，语言类题目（如英语作文等）的自动解答，物理电路题自动解答，逻辑推理问题的自动解答等。而其中研究最热门的是初等数学问题的自...
2021-07-16 15:26:04
859
原创 CNN 卷积神经网络的学习记录（基础概念篇）
卷积神经网络又称为CNN，在类别上是属于前馈神经网络的一种，是深度学习的代表算法之一。在上世纪八十年代末被提出之后一直处于沉寂之中，进入2010年后，随着计算机理论知识和计算机硬件算力的不断发展卷积神经网络又开始热门起来。如今CNN已经发展出了十数种十分具有代表性的模型，CNN也已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。一、CNN 的代表模型LeNet5(1994)，AlexNet（2012），VGG（2014），Google Net（2014）, Inception-V1, Inc...
2021-07-16 10:12:26
292
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人