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工作原理 图1 流程图 Ingress controller：核心是一个deployment，实现方式有很多，比如nginx, Contour, Haproxy, trafik, Istio，需要编写的yaml有：Deployment,
图2 Istio Gateway流程图 工作原理分析： Istio Gateway部署是一个基于Envoy代理的封装，也是类似nginx。
图2 SCP原理图 父主题： 服务控制策略介绍
原理 SPPNet也称为空间金字塔池化卷积网络，它可以将CNN的输入从固定尺寸图片改进为任意尺寸的图片。 SPPNet在普通的CNN结构中加入了ROI池化层，使得网络的输入可以是任意尺寸的。 ROI池化层一般跟在卷积层后面，它的输入是任意大小的卷积，输出是固定维数的向量。
1.SpringMV工作原理SpringMVC工作过程围绕着前端控制器DispatchServerlet，几个重要组件有HandleMapping（处理器映射器）、HandleAdapter（处理器适配器）、ViewReslover（试图解析器）工作流程：（1）DispatchServerlet
CNN原理CNN，又称卷积神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。1.
访问nginx反向代理+上传文件时的IDMooseFS原理MooseFS 是一款具有冗余容错功能的分布式文件系统。它把数据分散在多台服务器上，确保一份数据多个备份副本，对外提供统一的结构。对于标准的文件操作，MooseFS 表现与其他类Unix文件系统一致。
KNN 工作原理假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。对求得的所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）。
KNN 工作原理假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。对求得的所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）。
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用Matlab产生一个频率为1Hz、功率为1的余弦信源，设载波频率为10Hz，试画出： DSB调制信号及其功率谱密度； clc,clear,close all;dt=0.001; t=-10:dt:10; % 仿真时间fm=
–百度百科Word2vec主要有两种模式：-Skip-Gram：给定输入的文字预测上下文-CBOW：给定上下文预测输入的文字二、BERT原理1.Pre-training预训练确实存在通用的语言模型，先用文章预训练通用模型，然后再根据具体应用，用supervised训练数据，精加工(
本帖最后由 梅子 于 2017-11-2 11:51 编辑 <br /> Agent所在的网关就是一台微型计算机，所以Agent跟平台对接也是通过互联网的一些协议啦。 <img src=http://developer.huawei.com/ict/forum/data/attachment
1.2 快照原理创建快照时会生成一个新的差分卷，虚拟机会挂载这个差分卷作为磁盘文件，虚拟机的读请求会重定向到源卷中。创建快照采用了ROW（Redirect on write）技术，快照后的写操作会进行重定向，所有的写IO都被重定向到新卷中。
二、protobuf序列化原理是什么?1.Protobuf数据存储三大原则：Protocol Buffer将消息中的每个字段进行编码后，利用T - L - V 存储方式进行数据的存储，最终得到一个二进制字节流。
一、SpringBootApplication背后的秘密@SpringBootApplication注解是Spring Boot的核心注解，它其实是一个组合注解：@Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME
其原理如下：（1）设卷积层输出的宽度为w，高为h，通道为c。不管输入图像尺寸是多少，卷积层的通道数是不会变，也就是说c是一个常数。而w,h会随着输入图像的尺寸的变化而变化，可以看做是两个变量。
GaussDB(DWS)优化器的计划生成方法有两种，一是动态规划，二是遗传算法，前者是使用最多的方法，也是本系列文章重点介绍对象。一般来说，一条SQL语句经语法树（ParseTree）生成特定结构的查询树（QueryTree）后，从QueryTree开始，才进入计划生成的核心部分，
Stream 服务的原理是什么？
总的来说，Electron 增量更新的原理是基于版本控制和差异比较，通过只更新变化的部分来实现更高效、更快速的更新。
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