云容器实例 CCI 

 

云容器实例(Cloud Container Instance)提供基于Kubernetes的Serverless容器服务,兼容K8s和Docker原生接口。用户无需关注集群和服务器,简单三步配置即可快速创建容器负载

 
 

    云容器实例Label 更多内容
  • Label

    Label 为什么需要Label 当资源变得非常多的时候,如何分类管理就非常重要了,Kubernetes提供了一种机制来为资源分类,那就是Label(标签)。Label非常简单,但是却很强大,Kubernetes中几乎所有资源都可以用Label来组织。 Label的具体形式是ke

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 云容器实例环境

    云容器实例环境 云容器实例提供无 服务器 容器引擎,让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 创建环境 开始基因分析前,请先创建环境。 登录G CS 控制台,选择左侧导航栏的“环境管理”,在右侧页面单击“创建环境”。 设置“默认环境”:是/否。若当前没有环境,则将要创建的环境即为默

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 更新label

    Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 type 否 String Label类别,表示此label用于点或边,取值如下: “vertex”:表示label用于点。 “edge”:表示label用于边。 “all”:表示label用于点和边。 默认值为all。 properties 是 Object

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询label

    String Label类型,表示此label用于点或边。 请求示例 进行查询label操作。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema?label={labelName} S

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 添加label

    name 是 String label名称。 label name的长度不能超过256。 label name只允许字符,数字, 空格,%,@,#,$,:,?,*,.,+,- 和 _符号。 type 否 String Label类别,表示此label用于点或边,取值如下: “vertex”:表示label用于点。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SECURITY LABEL ON

    bob; --删除已存在的安全标签sec_label。 gaussdb=# DROP SECURITY LABEL sec_label; 相关链接 CREATE SECURITY LABEL,DROP SECURITY LABEL 父主题: S

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SECURITY LABEL ON

    bob; --删除已存在的安全标签sec_label。 gaussdb=# DROP SECURITY LABEL sec_label; 相关链接 CREATE SECURITY LABEL,DROP SECURITY LABEL 父主题: S

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 简介

    Pod 介绍Pod相关概念,以及如何使用Pod。 Label 介绍Label的作用,以及如何使用Label。 无状态负载(Deployment) 介绍Deployment的使用场景,如何使用Deployment将容器镜像部署到云容器实例中。 访问负载 介绍Service和Ingres

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Basic.Label

    Basic.Label 字段说明 表1 字段说明 属性 是否必选 参数类型 描述 value 是 string Label值 key 是 string Label键 取值约束:{u'invalid_values': [u'stack-name', u'appgroup', u'app']}

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DROP SECURITY LABEL

    sec_label 'L1:G4'; --删除不存在的安全标签sec_label2。 gaussdb=# DROP SECURITY LABEL sec_label2; ERROR: security label "sec_label2" does not exist --删除已存在的安全标签sec_label。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 添加label(1.1.6)

    name 是 String label名称。 label name的长度不能超过256。 label name只允许字符,数字, 空格,%,@,#,$,:,?,*,.,+,- 和 _符号。 type 否 String Label类别,表示此label用于点或边,取值为“vertex”或“edge”或“all”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 标签传播(label

    标签传播(label_propagation)(2.1.8) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DROP SECURITY LABEL

    sec_label 'L1:G4'; --删除不存在的安全标签sec_label2。 gaussdb=# DROP SECURITY LABEL sec_label2; ERROR: security label "sec_label2" does not exist --删除已存在的安全标签sec_label。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是云容器实例?

    什么是云容器实例云容器实例(Cloud Container Instance,CCI)服务提供 Serverless Container(无服务器容器)引擎,让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 Serverless 是一种架构理念,是指不用创建和管理服务器、不用担

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是云容器实例

    什么是云容器实例 什么是云容器实例 云容器实例(Cloud Container Instance,CCI)服务提供Serverless Container(无服务器容器)引擎,让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 Serverless是一种架构理念,是指不用创建和管理服

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 更新label(1.1.7)

    更新label(1.1.7) 功能介绍 向已经存在的label末尾追加property,或覆盖写整个label。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/labels/{label_name}/properties

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 删除label(2.2.18)

    删除label(2.2.18) 功能介绍 删除label,同时删除该label相关的点、边。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/labels/{label_name} 表1 路径参数 参数 是否必选

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 日志提示“label

    日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 问题现象 使用目标检测算法训练时,训练作业日志运行出现如下报错:ERROR:root:label_map.pbtxt cannot be found. It will take a long time to

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 删除点label(1.1.6)

    删除点label(1.1.6) 功能介绍 删除点label。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/{vertex_id}/labels/{label_name} 表1 路径参数 参数 是否必选

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 批量添加label(2.2.21)

    图名称。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 labels 是 String 元数据label名称。 表3 labels参数说明 参数 是否必选 类型 说明 name 是 String label的名称。长度不能超过256,只允许字符,数字, 空格,%,@,#,$

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 标签传播算法(label

    标签传播算法(label_propagation) 功能介绍 根据输入参数,执行label_propagation算法。 标签传播算法(Label Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了