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理论+实操:K8S之安全机制——创建相应的权限用户一:kubernetes的安全框架二:第一模块,认证authentication三:第二模块授权——authorization四:第三模块:准入控制(admission control)五:基于授权机制创建新用户

文章目录一:kubernetes的安全框架1.1 结构分析:1.2 工作流程:1.3 apiserver使用的是token认证1.4 ServiceAccount二:第一模块,认证authentication2.1 K8S集群的证书认证2.2 httpd的token认证三:第二模块授权——authorization四:第三模块:准入控制(admission control)五:基于授权机制创建新用户5.1 使用RBAC授权5.2 创建新的命名空间以供验证5.3 在ns为gsy下创建nginx的p

吴恩达-医学图像人工智能专项课程-第一课第一周13-15节-迁移学习+数据增强2 数据增强 生成更多样本

回顾一下医学图像深度学习面临的三个挑战三个挑战我们将讨论医学图像训练算法的三个关键挑战:类不平衡挑战、多任务挑战和数据集大小挑战。对于每一个挑战,我们将介绍一到两种应对方法。类别不平衡:可以使用加权的 loss weighted loss, 或者是均衡采样(resampling)多任务: 多标签loss数据集大小: 迁移学习 + 数据增强类别不平衡和多任务挑战已经详细描述过了。让我们看看第三个挑战,即数据集大小挑战。对于许多医学成像问题,选择的结构是卷积神经网络,也称为ConvNet或CN