k8s
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三、Kubeflow Pipelines
在上一章中，我们描述了Kubeflow管道，它是Kubeflow中用于编排ML程序的组件。编排是必要的，因为典型的机器学习实现使用工具的组合来准备数据、训练模型、评估性能和部署。通过在代码中形式化步骤及其排序，管道允许用户正式捕获所有数据处理步骤，确保它们的可再现性和可审计性，以及培训和部署步骤。
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二、Kubeflow架构
1、Notebooks (JupyterHub) 大多数项目的第一步是某种形式的原型和实验。Kubeflow用于此目的的工具是JupyterHub——一个多用户中心，可以生成、管理和代理单用户Jupyter notebook的多个实例。Jupyter notebook支持整个计算过程：开发、记录和执
k8s
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一、KubeFlow概述
参考书籍：《Kubeflow for Machine Learning From Lab to Production》 模型开发生命周期（Model development life cycle）（MDLC）是一个通常用于描述训练和推理之间的流程的术语。在触发模型更新时，整个循环再次开始。 Kube
Go
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命令行工具Cobra
https://cloud.tencent.com/developer/article/2403412 1、Cobra简介 Cobra 是一个 Go 语言开发的命令行（CLI）框架，它提供了简洁、灵活且强大的方式来创建命令行程序。它包含一个用于创建命令行程序的库（Cobra 库），以
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NS3
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六、Error Model 和 Flow Monitor
1、Error Model 本节记录了一些错误模型对象，这些对象通常与 NetDevice 模型相关联，它们作为 network 模块的一部分进行维护： RateErrorModel ListErrorModel ReceiveListErrorModel BurstErrorModel Binar
NS3
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五、Traffic Control Layer
1、如何收发数据包 流量控制层位于 NetDevices （L2） 和任何网络协议（例如 IP）之间。它负责处理数据包并对其执行操作：调度、丢弃、标记、监管等。 流量控制层拦截从网络层向向网络设备的传出数据包和沿相反方向流动的传入数据包。目前，流量控制层仅处理传出数据包。特别是，传出数据包在排队规则
NS3
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四、Packets 和 Sockets API
1、Packets 1.1、Packets 介绍 每个网络数据包都包含一个字节缓冲区（byte buffer）、一组字节标记（byte tags）、一组数据包标记（packet tags）和元数据（metadata）。 字节缓冲区存储添加到数据包的报头和尾部的序列化内容。这些标头的序列化表示应与实际
