k8s二进制部署
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LFU（）算法是一种用于缓存替换的算法，其思想是淘汰最少被使用的缓存数据。它的基本原理是根据每个数据块的使用频率来决定其是否被淘汰。LFU算法主要用于高速缓存中，以保证缓存空间的高效利用。LFU算法的实现需要一个计数器来记录每个数据块被使用的次数，当缓存空间满了时，选择使用频率最低的数据块进行替换。如果多个数据块的使用频率相同，则选择最早使用的数据块进行替换。LFU算法的优点在于它能够较好地适应不同访问模式下的缓存需求，并且能够保证缓存空间的高效利用。
一、定义Promise是异步编程的一种解决方案，可以替代传统的解决方案--回调函数和事件。ES6统一了用法，并原生提供了Promise对象。作为对象，Promise有一下两个特点：1.对象的状态不受外界影响。Promise对象代表一个异步操作，有三种状态：pending（进行中）、fulfilled（已成功）和rejected（已失败），一旦发生改变就只有一种状态：Pending -> FulfilledPending -> Rejected。只有异步操作的结果，可以决定当前是哪一种状态，任何其...
在我们的许多开发的应用中，有许多的日志生成。我们可以使用 Beats 或者 Logstash 来收集这些日志，并最终发送至 Elasticsearch。这些日志信息为我们对这些应用的可观则性提供了可能。如果应用生成的日志满足，那么它将节省我们很多的事情，比如我们无需对日志进行结构化，甚至做丰富等操作。在我之前的文章 “”，我展示了如何使用 Filebeat 来收集 JSON 格式的日志。...
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是小程序内部用于支持音视频下行（播放）能力的功能标签，本文主要介绍该标签的使用方法。
看你的目的是什么了，一般传统分类的输出是图片的种类，也就是你说的一维向量，前提是你输入图像是也是一维的label。如果你输入的是一个矩阵的label，也可以通过调整网络的kernel达到输出一个矩阵的labels。
今天一起来练习栈、数组、递归、二分法吧，基本的小算法哦！！
新手注意：抄也能抄错。
平均绝对百分比误差 (MAPE) 通常用于衡量模型的预测准确性。计算如下：MAPE = (1/n) * Σ(|实际 - 预测| / |实际|) * 100在哪里：Σ – 表示“总和”的符号n – 样本量actual – 实际数据值prediction – 预测的数据值MAPE 是常用的，因为它易于解释和易于解释。例如，MAPE 值为 11.5% 意味着预测值与实际值之间的平均差异为 11.5%。MAPE 的值越低，模型预测值的能力就越好。例如，MAPE 为 5% 的模型比 MAPE
学习 Python 之 Pygame 开发魂斗罗（四）
Spring Cloud微服务实战系列，打造精品专栏。
毫无疑问，ChatGPT 将开启信息社会的新篇章，它现在已赋予了搜索引擎一个足够智能的大脑，成就了新版 Bing 智能地搜索、聚合和理解能力。点击每首歌的链接，会发现部分是正确的，部分是错误的。比如《蒲公英的约定》的链接就是错误的。但这完全是一个可以解决的小问题，让我们来告诉它 “《蒲公英的约定》的链接是错误的” ，Bing 会知道自己的错误并纠正。这说明 Bing 拥有记忆能力，而且知道自己回答的内容的含义，才能在此基础上继续搜索对应的链接。很快，Bing 提供了新的解决办法，方法三解决了乱码的问题。
