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DevOps 之路

我們這次使用 github CI/CD 工具:當程式撰寫完成並上傳到 Code Repository 後,就輪到 CI/CD 工具上場了,透過適當的設定,這些工具會在 Repository 發生變化時,嘗編譯...、執行、或部署新版本的應用程式,常見的工具有 Jenkins, Drone, CircleCI, ......k8s 開發環境:供內部使用,可與正式環境並存在 k8s 叢集中。 透過命名空間,我們可以在 k8s 叢集中切開正式環境與環境。好處是兩個環境不會互相干擾,但卻可以在相同叢集下運作。...雖然上圖看起來正式與環境不同,但這裡提到的環境與正式環境是同時存在同一個 k8s 叢集中,當然如果需要,你想要分開兩個叢集也可以。

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機器學習算法起航系列一·支持向量機

關於核函數的選擇,雖然有一些經驗的結論,但缺乏比較系統有效的方法,故不進行詳細的討論,多數情況下還是通過多次實驗的結果來選擇最優的核函數。...再使用train_test_split函數將樣本隨機分為訓練集和集,這裡我們取出20%的樣本用來,另80%的樣本用來建模。...構建SVM訓練模型,選擇參數gamma = 0.001,C為100,核函數默認為rbf核函數,將訓練集樣本輸入模型進行擬合后,再使用該模型對集進行預,通過比較預結果和實際結果,發現精確率、召回率和...接下來改變核函數,使用線性核linear,得到的模型的精確率為0.875,召回率為0.955,f1-score為0.913。 可以看出,使用線性核函數后模型能夠得到較高的精度。...當然,感興趣的朋友也可以通過其他方式對該模型進一步優化,如增加樣本、刪除一些停用詞,使用其他方法對文本特征進行提取或調模型參數等。

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