1.centos 7.5 64 2.安装docker systemctl restart docker.service 注意:重启后才有 /etc/docker/文件夹 切换到这文件夹下再增加对应的daemon.json文件 sudo systemctl daemon-reload systemctl restart docker.service sudo systemctl status docker -l sudo docker info

在JavaScript中,document这个对象大家一定很熟悉,哪怕是刚刚开始学习的新人,也会很快接触到这个对象.而document对象不仅仅是一个普通的JavaScript内置对象,它还是一个巨大API的核心对象,这个巨大的API就是DOM(Document Object Model),它将文档的内容呈现在JS面前,并赋予了JS操作文档的能力. 在这里不得不提的概念则是DOM树,DOM树体现着HTML页面的层级结构,学习中经常提到的父元素子元素的说法也是建立在树这种数据结构的基础之上的.而D

目录 Node Classification Probabilistic Relational Classifier Iterative Classification Belief Propagation 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105410276 前面几课时讲的主要是图的性质.一些基本结构和针对结构的算法.而从现在开始就要涉及到具体的 learning 任务了.这一讲要解决的主要问题是:给定一个网络以及网络里一部

在Rancher上疏散该节点 删除节点 登录该节点宿主机,删除rancher相关容器 docker rm -f -v $(docker ps -aq) 删除该节点的所有volume docker volume rm $(docker volume ls) 最后删除/var/lib/rancher文件夹 节点删除成功!    

参考:https://www.baidu.com/link?url=5oU-O_YQV8DdSTtRkgzsQ_vuwjJHyUOxqeAKhq98ZA5XtvKW8PNQwXgSlr5GpESRqhsMinCYR8O7nVh2zY125a&wd=&eqid=a487a7b100077ce3000000065d9eae75 图是信息的最佳表示方式.在一个图中,有通过边(谓之"关系")连接起来的节点(谓之"实体").想一想,你的Facebook社交网络

修改jquery.treeview.js文件中的applyClasses方法(注释掉两行代码): 修改后的applyClasses方法如下: applyClasses: function(settings, toggler) { /* this.filter(":has(>ul):not(:has(>a))").find(">span").click(function(event) { toggler.apply($(this).next());

Rancher版本:Rancher v1.0.1 基本配置需求 多节点的HA配置请参照单节点需求 节点需要开放的端口 全局访问:TCP 端口22,80,443,18080(可选:用于在集群启动前 查看并管理栈 ) 节点间连接: UDP 端口:500,4500 TCP 端口:2181,2376,2888,3888,6379 MySQL数据库 至少 1GB 内存 每 Rancher 服务器节点 50 个连接(如:3 节点的高可用部署至少需要支持 150 个连接) 外部负载均衡器 建议配置 每个 Ra

Rancher 快速上手指南操作(1)该指南知道用户如何快速的部署Rancher Server 管理容器.前提是假设你的机器已经安装好docker了.1 确认 docker 的版本,下面是 ubuntu 的输出 [#63#cloudsoar@cloudsoar-virtual-machine ~]$sudo docker version [sudo] password for cloudsoar: Client:  Version:      1.9.1  API version:  1.21

SceneNode是AnyCAD三维图形平台的AnyViz显示引擎的核心对象之一,只有放在场景管理器(SceneManager)里的节点才能被显示引擎所显示. 1.   节点分类 SceneNode是场景节点的基类,从SceneNode继承的子类有以下三大类: EntitySceneNode 挂接显示对象/几何对象的节点.比如创建的TopoShape需要显示,就需要挂接在EntitySceneNode上才能加到场景中. 为了提高内存利用率,显示引擎允许一个TopoShape被挂接在多个Entit

这里我只使用compute1节点配置为示例,其它节点的配置基本是一样的,只是声明的管理IP不同而已   计算节点 # yum install openstack-nova-compute sysfsutils   修改配置文件 vi /etc/nova/nova.conf   [DEFAULT] resume_guests_state_on_host_boot=True rpc_backend = rabbit auth_strategy = keystone my_ip = 10.40.42.

这里我只使用kxcompute1节点配置为示例,其它节点的配置基本是一样的,只是声明的管理IP不同而已   计算节点 # yum install openstack-nova-compute sysfsutils   修改配置文件 vi /etc/nova/nova.conf   [DEFAULT] vcpu_pin_set = 4-31 resume_guests_state_on_host_boot=True rpc_backend = rabbit auth_strategy = keys

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_41709748/article/details/81515780 什么是 rancher Rancher是一个开源的企业级全栈化容器部署及管理平台.简单的说,就是一个可以让你通过 web 界面管理 docker 容器的平台.定位上和 K8s 比较接近,都是通过 web 界面赋予完全的 docker 服务编排功能. rancher 的特色 1,平台部署方便.管理 docker 的平台本身也基于 docker 部署.只要你有 do

本文转自:http://www.cppblog.com/zhiyewang/archive/2016/03/17/213053.aspx Rancher 快速上手指南操作(1)该指南知道用户如何快速的部署Rancher Server 管理容器.前提是假设你的机器已经安装好docker了.1 确认 docker 的版本,下面是 ubuntu 的输出 [#63#cloudsoar@cloudsoar-virtual-machine ~]$sudo docker version [sudo] pass

大家好,这里是「 Daotin的梦呓 」从零开始学 Web 系列教程.此文首发于「 Daotin的梦呓 」公众号,欢迎大家订阅关注.在这里我会从 Web 前端零基础开始,一步步学习 Web 相关的知识点,期间也会分享一些好玩的项目.现在就让我们一起进入 Web 前端学习的冒险之旅吧! 一.节点 1.节点的概念 页面中的所有内容,包括标签,属性,文本(文字,空格,回车,换行等),也就是说页面的所有内容都可以叫做节点. 2.节点相关的属性 2.1.节点分类 标签节点:比如 div 标签,p 标签等.

一.概述 决策树(decision tree)的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列规则,在这些机器根据数据创建规则时,就是机器学习的过程. 二.决策树的构造 决策树: 优点:计算复杂度不高, 输出结果易于理解, 对中间值的缺失不敏感, 可以处理不相关特征数据. 缺点: 可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型 在构造决策树时, 我们需要解决的第一个问题就是, 当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用. 为了找到决

Rancher:https://www.cnrancher.com/ 是一个开源的企业级全栈化容器部署及管理平台. 定位上和 K8s 比较接近,都是通过 web 界面赋予完全的 docker 服务编排功能.是一个可以让你通过 web 界面管理 docker 容器的平台. rancher 的特色 平台部署方便.管理 docker 的平台本身也基于 docker 部署.只要你有 docker ,一句命令就完成平台的部署了. 平台扩展方便.通过 agent 机制,一句 docker 命令完成 agen

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1.GCN的概念        传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据,却很难处理社交网络.信息网络等非欧式结构的数据.一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的,结构非常规整.而社交网络.信息网络等是图论中的图(定点和边建立起的拓扑图).        传统CNN卷积面对输入数据维度必须是确定的,进而CNN卷积处理后得到的输出数据的维度也是确定的.欧式结构数据中的每个点周边结构都一样,如一个像素点周围一定有8个像素点,即每个节点的输入维度和输出维度都是固定的.而非欧式结构数据则不一定,如社交

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Hyperledger Fabric动态配置Raft节点 最近看官方文档发现新的共识算法etcdRaft允许动态添加或删除排序节点,所以也花了一天时间操作了以下,写篇文章把整个过程记录一下. 初始网络本文设置了4个Orderer节点,1个Peer节点(用于更新配置文件以及测试用),然后动态添加第五个Orderer节点. 本文分成两个部分: 第一部分是手动通过Fabric-CA生成每一个节点的证书文件 第二部分是更新Fabric网络配置添加新的Orderer节点. 本文基于Fabric v2.0.