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hyperkube是Kubernetes的allinone binary，可以用来启动多种kubernetes服务，常用在Docker镜像中。每个Kubernetes发布都会同时发布一个包含hyperkube的docker镜像，如gcr.io/google_containers/hyperkube:v1.6.4。 hyperkube支持的子命令包括 kubelet apiserver contro

kubeadm是Kubernetes主推的部署工具之一，正在快速迭代开发中。 初始化系统 所有机器都需要初始化容器执行引擎（如docker或frakti等）和kubelet。这是因为kubeadm依赖kubelet来启动Master组件，比如kube-apiserver、kube-manager-controller、kube-scheduler、kube-proxy等。 安装master 在初始

在云计算环境中，服务的作用距离范围从近到远一般可以有：同主机（Host，Node）、跨主机同可用区（Available Zone）、跨可用区同地区（Region）、跨地区同服务商（Cloud Service Provider）、跨云平台。K8s 的设计定位是单一集群在同一个地域内，因为同一个地区的网络性能才能满足 K8s 的调度和计算存储连接要求。而集群联邦（Federation）就是为提供跨 R

每个节点上都运行一个kubelet服务进程，默认监听10250端口，接收并执行master发来的指令，管理Pod及Pod中的容器。每个kubelet进程会在API Server上注册节点自身信息，定期向master节点汇报节点的资源使用情况，并通过cAdvisor监控节点和容器的资源。 节点管理 节点管理主要是节点自注册和节点状态更新： Kubelet可以通过设置启动参数 —register-no

Etcd是CoreOS基于Raft开发的分布式key-value存储，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等）。 Etcd主要功能 基本的key-value存储 监听机制 key的过期及续约机制，用于监控和服务发现 原子CAS和CAD，用于分布式锁和leader选举 Etcd基于RAFT的一致性 选举方法 1) 初始启动时，节点处于follower状态并被设定一个elec

TensorFlow.js 是一个用户机器智能的开源WEBGL加速JavaScript库. 它为您带来了高性能的机器学习构建模块, 允许您在浏览器中训练神经网络或在推断模式下运行预先训练的模型. 有关安装/配置TensorFlow.js的指南，请参阅 Getting Started。 TensorFlow.js为机器学习提供了低级和高级别的构建块, 基于Keras的API，用于构建神经网络.我们来

配置中心提供的功能 接入方管理：统一管理appKey、secret、公私钥 权限管理：对某些接入方开放部分接口 限流管理：配置接口限流功能（如秒杀场景可用到） 配置中心与接口应用分离，它们的交互方式采用Netty长连接保持通讯，并支持断开重连。交互图： 接口服务器启动之后会自动连接到配置中心 配置中心修改配置会推送给接口服务器，接口服务器会立马生效，这里采用长连接方式 配置中心使用方法 启动服务端

手表利用 Polar Precision Prime™ 传感器融合技术，从您的手腕测量心率。这一新型的心率创新结合光学心率测量和皮肤接触测量，并排除对心率信号的任何干扰。即使在较为苛刻的条件和训练中，也能准确地跟踪您的心率。 虽然训练时存在许多暗示身体状况的主观迹象（主观体力感觉、呼吸频率和身体感觉），但都不如测量心率可靠。它是受内在和外在因素影响的客观数据，这意味着您可以获得关于您的身体状态的可

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佩戴舒适的心率传感器与 A300，从您的每日运动中获得最大益处。您可以在 A300 中实时准确查看您的心率。查看您的训练的主要作用，并关注您希望实现的目标——燃烧脂肪或提高健康水平。或根据您在 Flow 网络服务上规划的训练指导找到心率区。心率传感器在您游泳时也可检测您的心率。 虽然训练时存在许多暗示身体状况的主观迹象（主观体力感觉、呼吸频率和身体感觉），但都不如测量心率可靠。它是内在和外在因素影

1、IO层次结构 IO实现普遍采用了层次式的结构。其基本思想与计算机网络中的层次结构相同：将系统IO的功能组织成一系列的层次，每一层完成整个系统功能的一个子集，其实现依赖于下层完成更原始的功能，并屏蔽这些功能的实现细节，从而为上层提供各种服务。 一个比较合理的层次划分为四个层次的系统结构，各层次及其功能如下： 1）用户层IO软件：实现与用户交互的接口，用户可直接调用在用户层提供的、与IO操作有关的

会话 定义：会话即session，即用户的一次打开和启动。诸葛io认为，会话是行为数据记录的必要维度，会话的准确性直接影响对用户行为的解读以及部分关键统计指标的准确性 判定： 从「打开产品」到「关闭产品」视为一次会话； 对于iOS用户，屏熄、home键切到后台、杀掉进程即判断为会话结束；对于Android用户，当应用重新进入活跃状态与上次活跃状态相隔30秒以上时，会计为一次新的会话； 对于web、

这个开发手册的第一部分描述了Spring Framework所有使用到的技术领域。 首先是Spring Framework中的控制翻转（IoC）容器。在完整的阐述了Spring Framework的IoC容器后紧跟的是对Spring的面向方面编程（AOP）技术的全面说明。 Spring Framework拥有自己的AOP框架，这个框架在概念上是十分容易理解的，而且它成功地实现了在Java企业级开发

说明 该文档为“3Blue1Brown - 深度学习系列视频”的整理，主要包括三个视频 神经网络的结构 梯度下降法 反向传播算法 让我们跟着 3Blue1Brown 从偏数学的角度来理解神经网络（原视频假设观众对神经网络没有任何背景知识） 目录 内容： 神经网络是什么？ 神经网络的结构 神经网络的工作机制 深度学习中的“学习”指的是什么？ 神经网络的不足 示例：一个用于数字手写识别的神经网络 这个

The Libra Blockchain is a cryptographically authenticated distributed database, and it is based on the Libra protocol. This document briefly describes the key concepts of the Libra protocol. For a det