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2020/05/18 10:38
发表了博客评论：
raw.githubusercontent.com 不能访问喽，直接去下载来到本地文件，执行就可以的。
2019/08/12 09:57
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如果需要使用机器学习功能，还需要安装imageio、opencv-python、crfpy、Tensorflow1.8,以及训练好的模型文件。
2019/03/12 09:43
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更新：
conda update --all
jupyter labextension upgrade --all
然后，刷新jupyterlab页面后，全是空白......
经多次实验，最后安装jupyter 0.34.12版本后，可以使用，估计是0.35.4版本不兼容或有bug。
安装指定版本：conda install jupyterlab=0.34.12
conda update --all
jupyter labextension upgrade --all
然后，刷新jupyterlab页面后，全是空白......
经多次实验，最后安装jupyter 0.34.12版本后，可以使用，估计是0.35.4版本不兼容或有bug。
安装指定版本：conda install jupyterlab=0.34.12
2019/01/31 10:17
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您好：确认了下，应该是tf-training，因为从原来的文章复制过来，修改时漏掉了，抱歉，上文已经改正。原来的tf-job在0.4.1版本的pkg库中也由其他模块代替了，感谢指出！
2019/01/27 23:59
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@宫保地主 有多种模式的，可以参考Netplan官方文档的设置。不过，同一时刻好像都只能有一个端口在工作，跟多线程一样的原理。
2018/12/05 17:21
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注意：这里的内容已经过时！
使用kubernetes1.12.3和etcd3.2.24请参考:
Kubernetes的etcd探秘-状态数据备份, https://my.oschina.net/u/2306127/blog/2979019
使用kubernetes1.12.3和etcd3.2.24请参考:
Kubernetes的etcd探秘-状态数据备份, https://my.oschina.net/u/2306127/blog/2979019
2018/11/16 19:58
发表了博客评论：
理论上讲，这个跟GPU没有直接关系呢！分布式程序原则上不能直接传参数，数据传输通过系统自动产生的对象完成，在Spark里就是RDD，这是所有节点都可以访问的分布式内存数据结构，不需要也不应该使用其它的方式传递参数。
2018/09/11 13:00
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你的Server节点版本是中间版本，有可能存在bug。尝试升级到1.11.2与kubectl的版本一致，试一下看。
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