基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(十)資料視覺化
內容提要
資料視覺化
應用訪問介面如圖所示：
包括：
- 微服務配置、分類任務配置；
- 微服務資源監控，動態顯示；
- 資料集分析圖、分類對比圖；
- 綜合對比、引數調優等。
視覺化演示
分類任務執行效果如圖所示，如未顯示請點選圖片顯示。
上圖選擇JE分詞和MP特徵選擇。下圖選擇RS分詞和CHI特徵選擇，效果如下，如未顯示請點選圖片顯示。
說明：整個系統的微服務可以支援的機器學習演算法對比實驗很豐富，我開發的視覺化UI大概僅展示了20%微服務可以提供的功能。整個系統可以根據使用者的需求變化出各種功能驗證。
相關推薦
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(十)資料視覺化
內容提要 資料視覺化 視覺化演示 資料視覺化 應用訪問介面如圖所示： 應用服務UI介面 包括： 微服務配置、分類任務配置； 微服務資源監控，動態顯示； 資料集分析圖、分類對比圖；
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(九)應用服務
內容提要 1 分類任務 1.1 分類任務類圖 1.2 資料結構 1.3 排程狀態轉移 2 資源監控 2.1 資源監控類圖 2.2 部分程式碼實現 3 應用WEB部署
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(八)部署配置
內容提要 Docker映象製作 K8S RC建立 K8S Service建立 本篇主要介紹Docker映象的製作、RC和Service的建立。 Docker映象製作 下面以segment微服務為例描述Docker映象製作過
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(七)分類器微服務
內容提要 分類器類圖 部分程式碼實現 請求JSON 響應JSON DEBUG資訊 分類器微服務主要實現如下分類選擇演算法：k-Nearest Neighbor(kNN)、Naïve Bayes(NB)、Support Ve
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(六)特徵選擇微服務
內容提要 特徵選擇類圖 部分實現程式碼 請求JSON 響應JSON 特徵選擇微服務主要實現如下特徵選擇演算法：Document Frequency(DF)、Information Gain(IG)、(χ2)Chi-Square
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(五)預處理微服務
內容提要 實現程式碼 請求JSON 響應JSON 文字分類任務的預處理階段一般包括中文分詞。這裡中文分詞單提出來，預處理階段的主要任務是停用詞去除、索引詞典的構建、詞文件矩陣化。 實現程式碼 預處理Action實現類 pa
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(四)中文分詞微服務
內容提要 設計模式 程式碼實現 請求JSON 響應JSON 中文分詞微服務包括分詞方法有：RobinSeg(RS)、IKAnalyzer(IK)、JEAnalysis(JE)、MmSeg4j(MS)、PaoDing(PD)、Sm
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(三)RESTful微服務框架
內容提要 微服務框架 框架實現 基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計——(1)概念與構想 為了微服務的介面互動統一，本系統採用統一的框架模式。採用Jersey軟體框架，Jersey 是開源的RESTful框架, 實現了J
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(二)架構與部署
內容提要 1 系統介紹 1.1 核心功能 2 系統架構 2.1 雲化架構圖 2.2 架構說明 3 雲化部署 3.1 部署圖 3.2 部署說明 3.3 部署例項
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計系列——(一)概念與構想
內容提要 系統構想 微服務化 Docker容器 Kubernetes 隨著資訊科技的進步，網際網路的應用日新月異。計算機新技術的發展也是突飛猛進。當前，雲端計算、AI、機器學習、自然語言處理、物聯網等成為熱點話題。隨之而興起的技術
基於Kubernetes、Docker的機器學習微服務系統設計系列——(二)架構與部署
本篇主要介紹基於Kubernetes、容器（Docker）、微服務技術等在機器學習中的實踐應用的架構與部署。 1 系統介紹 1.1 核心功能 主要完成功能： 支援Docker映象化釋出，支援Kuberneetes雲化部署； 微服務化設計支援服務自治
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計——完整版
1 概述 本篇主要介紹基於Kubernetes、容器（Docker）、微服務技術等在機器學習中的實踐應用。詳細介紹了機器學習文字分類系統的設計與實現過程，以及雲端計算分散式系統的部署。 2 系統介紹 2.1 功能全覽 系統需要完成的功能點如下思維導圖1
基於Kubernetes的機器學習微服務系統設計
本篇主要介紹Docker映象的製作、RC和Service的建立。 Docker映象製作 下面以segment微服務為例描述Docker映象製作過程。 微服務配置檔案config.properties內容： #restful API config listen.ip=0
基於kubernetes和SpringCloud微服務構建方案
很久沒有寫部落格了，不是因為最近學習鬆懈，而是因為發現自己以前寫的部落格大多都比較水，真正有意義、有價值的文章需要大量的學習與時間去積澱。以後儘量提高自己部落格的質量，走的再遠，工作再忙，也要堅持看書，堅持學習，成長的道路有多長？我想大概是一生。這篇文章算是我這
基於傳統機器學習的推薦系統
推薦演算法具有非常多的應用場景和商業價值，種類很多，但是目前使用最廣泛的是以下兩種： 1. 基於內容的推薦。通過NLP的一些技術，挖掘文字內容，進而做推薦。 2. 基於協同過濾演算法的推薦。 #協同過濾 協同過濾(Collaborative Filtering)，假設我們有m
如何在一分鐘內實現微服務系統下的架構可視化
提高 故障 有效 演練 計算機 不足 復雜 集成 col 為什麽需要架構可視化隨著企業進行微服務架構改造，系統架構復雜度越來越高，架構變化日益頻繁，微服務改造後的實際架構模型可能與預期已經產生了巨大差異，架構師或系統運維人員很難準確記憶所有資源實例的構成和交互情況；其次，系
【13】Caffe學習系列：資料視覺化環境（python介面)配置
caffe程式是由c++語言寫的，本身是不帶資料視覺化功能的。只能藉助其它的庫或介面，如opencv, python或matlab。更多人會使用python介面來進行視覺化，因為python出了個比較強大的東西：ipython notebook, 現在的最新版本改名叫jupyter notebook
《Python程式設計從入門到實踐》學習筆記詳解-專案篇（資料視覺化）
上一篇總結了《Python從入門到實踐》的第1章至第11章即基礎語法篇，這篇文章將介紹本書的專案篇之資料視覺化。 #專案一 資料視覺化 #繪製簡單的折線圖 import matplotlib.p
Caffe學習系列：資料視覺化環境（python介面)配置
caffe程式是由c++語言寫的，本身是不帶資料視覺化功能的。只能藉助其它的庫或介面，如opencv, Python或matlab。大部分人使用python介面來進行視覺化，因為python出了個比較強大的東西：ipython notebook, 現在的最新版本改名叫ju
基於Spring Cloud的微服務構建學習-2 Spring Boot
html art ann 發布 class start pid 問題 需要 基於Spring Cloud的微服務構建學習-2 Spring Boot 為什麽使用Spring Boot而不是Spring Spring Boot具有自動化配置，快速開發，輕松部署優點，非