googlecloud搭建ss 如何使用google cloud machine learning

如何使用google cloud machine learning  

如何使用google cloud machine learning

初者献丑
完整看三本书
Machine Learning by Tom Mitchell, 作者CMU Machine Learning Department主要CS角度写涵盖面比较广较传统题Concept learning, Decision Tree, ANN及Geic Algorithm等等都涵盖其讲细致各章内条理清楚都围绕taskmethod比较易于理解
Pattern Recognition and Machine Learning by Chris Bishop, 本PRML比较著名其特点statistical learning角度较全面讲述近比较髦machine learning题比bayesian method, graphical model, EM等等作者理论物理身（著名Peter Higgs提希格斯粒理论位）概本身数背景更点所书统计数味道更重类向比较兴趣应该比较胃口
Pattern Classification by Richard O. Duda, 说实本书没仔细看课讲几章内容书名知道侧重于pattern recognition尤其classification本书应比较全面介绍各种classification问题基本各种Bayesian decision theory引数估计非引数模型linear discriminant, neural neork, clusteringunsupervised learning等等都讲

如何使用google cloud storage

就是把你下载的正版软体,影片,音乐,图书等资料都先储存到云端,同一个Apple ID下载的东西在各个苹果装置之间都是通用的,可以直接通过WiFi网路从云端同步到装置里,省去了从iTunes同步这个步骤,所谓云端不要把它想的太复杂,它其实就是苹果伺服器提供给你的一个网盘,相当于115网盘这样的东西,苹果初始提供给你的免费空间是5GB,更多的空间就要花钱买了,其中特别说明一下的是,音乐无论储存多少均不占用这5GB的空间,简单说起来就是这么回事,具体的还是要自己慢慢摸索.

如何使用ssh连线google cloud

通 shell 呼叫 expect 配置 SSH 密码访问程指令码化
注意 第配置 密码访问需要 端密码密码通档案读入或通引数传进
给思路 具体需求要看写

如何使用Spring Cloud

使用Spring Cloud构建实际的微服务架构。
基本概念:
使用Docker进行整合测试
混合持久化
微服务架构
服务发现
API闸道器
Docker
使用Docker对每一个服务进行构建和部署。使用Docker Compose在一个开发机上进行端到端的整合测试。
混合持久化
混合持久化其实就是说使用多种资料库来储存。不同的微服务例项都会使用它们自己的资料库，并通过REST服务或者讯息汇流排来通讯，举个例子，你可以使用基于以下资料库来构建微服务：
Neo4j(图形化)
MongoDB(文件化)
MySQL(关联)
微服务架构
这个例子演示了如何使用微服务建立一个新的应用。由于在专案中的每一个微服务只有一个单一的父专案。开发者为此得到的收益是可以在本机上执行和开发每一个微服务。新增一个新的微服务非常简单，当发现微服务时将会自动发现执行时的丛集环境上。
Service Discovery
专案中包含两个发现服务，一个在Netflix Eureka，另一个使用了
Consul from Hashicorp。多种发现服务提供了多种选择，一个是使用(Consul)来做DNS服务丛集，另一个是(Consul)基于代理的API 闸道器。
API 闸道器
每一个微服务都关联Eureka，在整个丛集中检索API路由。使用这个策略，每一个在丛集上执行的微服务只需要通过一个共同的API闸道器进行负载均衡和暴露介面，每一个服务也会自动发现并将路由请求转发到自己的路由服务中。这个代理技术有助于开发使用者介面，作为平台完整的 API通过自己的主机对映为代理服务。
Docker 例项
下面的例项将会通过Maven来构建，使用Docker为每一个微服务构建容器映象。我们可以很优雅的使用Docker Compose在我们自己的主机上搭建全部的微服务丛集