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3.4.2 逐元素運算 上一節(jié)我們已經(jīng)了解了如何對張量進(jìn)行逐元素有理運算。本節(jié)更多考慮對張量的逐元素運算。 首先來看初等運算。在數(shù)學(xué)上，初等運算除了有理運算外，還包括以下函數(shù)。* 冪函數(shù)（power function）：可用函數(shù)torch.pow() 實現(xiàn)。* 指數(shù)函數(shù)（exponential
3.5.5 生成器下面首先給出生成器的定義：生成器是一次生成一個值的特殊類型函數(shù)，可以將其視為可恢復(fù)函數(shù)。調(diào)用該函數(shù)將返回一個可用于生成連續(xù) x 值的生成器。這個定義比較繞口，下面來做一個形象的比較。int get_next(){static int number = 1; return
[root@controller ~]# dnf -y install git python3-devel libffi-devel gcc openssl-devel python3-libselinux [root@controller ~]# dnf -y install openstack-kolla-ansible
在社區(qū)賬戶里需要填寫contact信息：https://review.openstack.org/#/settings/contact填寫完畢后可以提交。之后即可在My change里查看自己提交的信息了。
第二張：openstack支持的鏡像文件磁盤格式。話說這個不應(yīng)該是hypervisor覺得的嗎，也就是qemu/kvm決定的？
3.2.4 構(gòu)造隨機(jī)張量 本節(jié)將介紹如何構(gòu)造各元素是隨機(jī)數(shù)的torch.Tensor類實例。機(jī)器生成的樣本都是偽隨機(jī)樣本，樣本的值由隨機(jī)數(shù)種子（seed）和生成邏輯完全確定。但是由于種子往往不固定，并且生成邏輯經(jīng)過精心設(shè)計，所以得到的樣本體現(xiàn)出充分的隨機(jī)性。 隨機(jī)樣本是根據(jù)概率分布生成的
3.2.2 縮進(jìn)與分隔1.代碼縮進(jìn)在Python文件中，沒有像其他的語言（如C語言或者Java語言）一樣使用{}進(jìn)行代碼段的分隔，而是采用縮進(jìn)方式分隔。為了保持縮進(jìn)的一致性，Python采用了空格縮進(jìn)，而不是Tab鍵縮進(jìn)。因此，規(guī)定在編寫Python文件時，如果有縮進(jìn)，下一行應(yīng)當(dāng)在前一行的基礎(chǔ)上縮進(jìn)
3.2.7 幫助的使用在Python提示符下輸入“help”，會提示如下信息。>>> helpType help() for interactive help, or help(object) for help about object.提示需要輸入“help()”進(jìn)入交互的幫助，
官方北向 API： https://docs.openstack.org/api-ref/compute/?
目錄 文章目錄 目錄 What are the differences with OpenStack and Kubernetes？ Why OpenStack & Kubernetes？
Linux磁盤擴(kuò)容技術(shù)詳解一、引言 隨著數(shù)據(jù)量不斷增長，對磁盤空間的需求也日益迫切。作為IT運維人員，掌握Linux磁盤擴(kuò)容技術(shù)至關(guān)重要。本文將介紹在Linux系統(tǒng)中進(jìn)行磁盤擴(kuò)容的必要性和核心技術(shù)，以幫助讀者有效管理磁盤空間，滿足不斷增長的數(shù)據(jù)需求。
openstack-swift-account.service openstack-swift-account-auditor.service \ openstack-swift-account-reaper.service openstack-swift-account-replicator.service
1 安裝配置glance（控制節(jié)點）【Glance功能簡介：存儲和檢索虛擬機(jī)實例磁盤鏡像。
3.4 流程控制常用的流程控制語句如下：if …else…、if …elif …else、while循環(huán)、for循環(huán)、try…cache…finally等。為了更好地理解流程控制，下面以bool類型為例進(jìn)行講解。bool類型的值只有兩個：True和False。然而，和Java不同的是
2.5.2 HPE OpenStack高可用部署方案HP在企業(yè)拆分之前便投入大量資源進(jìn)行OpenStack的開發(fā)和部署，并推出了基于OpenStack的Helion公有云服務(wù)，拆分后的HPE仍然致力于OpenStack社區(qū)的發(fā)展和部署實踐，目前的Helion便是由HPE進(jìn)行運營維護(hù)
openstack-nova-scheduler.service \ openstack-nova-conductor.service openstack-nova-novncproxy.service# systemctl start openstack-nova-api.service
OpenStack這種DIY的設(shè)計模式受了極大追捧，而且OpenStack涉及的概念和調(diào)用接口也和AWS一致。用戶可以把AWS上的應(yīng)用無縫遷移到基于OpenStack的云平臺上，思科、IBM、HP等一些列的IT巨頭紛紛基于OpenStack推出了自己的公有云平臺。
創(chuàng)建用戶openstack user create --domain default --password-prompt placementopenstack role add --project service --user placement adminopenstack service
開發(fā)環(huán)境分為兩種：一種是在本地編寫代碼然后上傳到服務(wù)器調(diào)試運行（服務(wù)器可以是OpenStack的虛擬機(jī)或物理機(jī)，本地可以是Windows或Linux操作系統(tǒng)，普通配置的筆記本電腦即可，但要注意操作系統(tǒng)必須是64位）；另一種是直接在OpenStack的虛擬機(jī)或物理機(jī)上編寫代碼，這要求對
在這種概念設(shè)計的高可用模式下，每個OpenStack服務(wù)組件均運行在一組獨立的服務(wù)器上，同時服務(wù)器的數(shù)量還可以根據(jù)服務(wù)的負(fù)載集群進(jìn)行按需擴(kuò)容，圖2-19即為這種理想化的OpenStack高可用集群概念設(shè)計方案。
