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弃用VMware转向OpenStack，曾造就了最大的OpenStack金融云案例。
目录 目录 单元测试的原理 单元测试的实现 最后 单元测试的原理 单元测试中的单元可以是一个模块文件, 测试的内容就是模块自身的代码(非导入型代码)是否正确执行. 其中包含了测试代码的正反向逻辑是否正确, 异常能否被正常的触发等程序流
heat_template_version: 2014-10-16description: create new vm. file name:server.yamlparameters: data_volume_size: type: string description: volume
目录 文章目录 目录 前言 单元测试能提高生产率 Python 单元测试工具清单 unittest Test Discover Test Fixture Test Suite Assert（断言） mock Mock 类的原型
目录 目录 前文列表 Image service overview Openstack Image service包含的组件 Install and configure Prerequisites 先决条件 To create the database
11.2.3 OpenStack高可用部署软件拓扑架构在OpenStack集群高可用部署中，可以将软件划分为两大类，即基础服务软件和OpenStack核心服务软件。
2.2 OpenStack高可用集群服务组件2.2.1 认证服务KeystoneOpenStack集群中所有用户与服务的集中认证授权机制通过Keystone（OpenStack Identity服务）项目来实现，Keystone在OpenStack服务框架中负责用户身份验证、服务目录编目和身份令牌的管理功能
也分为OpenStack的HA和OpenContrail的HA，图2-38为TCPCloud的OpenStack高可用架构。
OpenStack到目前为止已经历了近七年的发展，在这七年之中，OpenStack成为了开源云计算的事实标准，几乎全部的IT厂商都在积极拥抱OpenStack，而这其中不乏很多大中型企业用户通过社区的帮助和自己的摸索将OpenStack推上了自己的生产环境。
以分章节的移植指导书为准。https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-26458-1-1.html
3.3 组织张量的元素3.3.1 重排张量元素 本节介绍如何在不改变张量元素个数和各元素的值的情况下改变张量的大小。本节将涉及以下torch.Tensor类的成员方法。* reshape()、squeeze() 和unsqueeze()：这些成员不会改变元素的实际位置；* permute
3.1.2 PyTorch里的张量 在扩展库PyTorch中，张量是运算的基本数据类型，用类torch.Tensor实现。在正式介绍torch.Tensor类的用法之前，本节先来看一段使用torch.Tensor类的代码，使你对PyTorch里的张量有个直观的印象。 代码清单3
3.4 张量的科学计算3.4.1 有理运算和广播语义 本节介绍张量的有理运算。在数学上，有理运算包括加、减、乘、除、有理数次乘方、有理数次开方这6种运算。在Python语法中，可以用英文加号“+”、英文连字符“-”、英文星号“*”、英文斜杠“/”分别表示加、减、乘、除四则运算，用两个英文星号
Openstack 提供了三种操作方式 Web界面 也就是通过Dashboard（儀表板）来使用Openstack雲計算平台上的功能。
2.2.1 Vim编辑器直接配置Vim的配置文件就可以适应OpenStack的Python开发。执行“vim~/.vimrc”，然后输入如下的内容即可。
📜验证OPENSTACK服务状态 在红帽OpenStack平台的当前版本中，大部分的OpenStack服务不再由systemd实用程序管理。这些服务中的大多数在容器中自己的执行环境中运行，这些被容器化的服务通常称为服务容器。
图2-24 支持的版本及操作系统说明 一般来说，建议选择与安装OpenStack环境版本相一致的Python版本。在OpenStack环境中输入“python”按回车键，就会看到Python版本号等信息，如图2-25所示。
3.5.4 再论类型和循环前面介绍了Python的基本类型，其中list、tuple、string、dict、set等类型都是Python的集合类型，这些类型都有一个公共点，即它们都是可迭代类型。下面给出可迭代类型的粗略定义：可迭代类型是一种集合类型，这种类型本身或者稍加改造就支持循环操作
弹性伸缩：结合OpenStack资源和Kubernetes的自动伸缩能力，可以更好地满足不同工作负载的需求。 2. 实现步骤 2.1 部署OpenStack 首先需要在数据中心或私有云环境中部署OpenStack，确保OpenStack正常运行并可以提供计算、网络和存储资源。
3.3.2 选取部分张量元素 本节介绍如何选取一个张量中的部分元素，会涉及torch.Tensor类的成员方法index_select()、masked_select() 和take()，并介绍如何利用英文方括号“[]”取元素。 首先来看index_select()。这个成员方法有两个参数
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