Kubernetes 中请求处理流程 什么是准入控制器 用 Python 实现准入控制器 与其他方案对比 Kubernetes 架构 kube-apiserver Kubernetes 集群的核心组件 处理集群内外的所有请求 Kubernetes 请求处理流程  API Handler 匹配处理链路（ /apis ）  认证 / 授权  Mutating Admission ：可进行变更操作 hook 扩展点，由用户自行开发 的组件，接收 HTTP 回调。 为什么需要准入控制器  Kubernetes 中一系列复杂的校验 / 事务逻辑  用户场景中会有各种需求  安全合规：镜像源检查 / 启动用户等；  应用治理：资源配额 /label 标识等； 如何实现动态准入控制器  建议 Kubernetes v1.16 以上用 v1 API ；  构建 web server

10，那么系统自带的 Python 版本是 2.7。要安装最新的 Python 3.5，有两个方法： 方法一：从 Python 官网下载 Python 3.5 的安装程序（网速慢的同学请移 步国内镜像），双击运行并安装； 方法二：如果安装了 Homebrew，直接通过命令 brew install python3 安 装即可。 在 Linux 上安装 Python 如果你正在使用 Linux，那我可以假定你有 首先，根据你的 Windows 版本（64 位还是 32 位）从 Python 的官方网 站下载 Python 3.5 对应的 64 位安装程序或 32 位安装程序（网速慢的同 学请移步国内镜像），然后，运行下载的 EXE 安装包： Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 14/531 特别要注意勾上 Add Python 3 的优点是简单易用，可以直接从 Session 中取出用户登录信息。 Session 的缺点是服务器需要在内存中维护一个映射表来存储用户登录 信息，如果有两台以上服务器，就需要对 Session 做集群，因此，使用 Session 的 Web App 很难扩展。 我们采用直接读取 cookie 的方式来验证用户登录，每次用户访问任意 URL，都会对 cookie 进行验证，这种方式的好处是保证服务器处理任意

先进行代码静态分析，单元测试 6. 然后进行 Maven 构建（Java 项目） 7. 根据构建结果构建 Docker 镜像 8. 推送 Docker 镜像到 Harbor 仓库 9. 触发更新服务阶段，使用kubectl 从pod构建，当然kubectl版本打包到jenkin-slave镜像里 10. 发布更新、检测状态，更新失败停止，返回上一个版本 THANK YOU law 无 保密 二维码

0 • 阿里云 • Docker 镜像 • accc-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/tensorflow/tensorflow • Tag: latest • PyTorch • Official（latest） • pip install torch==1.13.0 • 阿里云 • Docker 镜像 • accc-registry.cn-hangzhou aliyuncs.com/pytorch/pytorch • Tag: torch_openblas, torch_openblas_modelzoo PyTorch BF16 加速演示 • 拉取镜像 • docker pull accc-registry.cn- hangzhou.cr.aliyuncs.com/pytorch/pytorch:torch1.13.0_openblas_modelzoo

install numpy 结果将是 1 为什么需要C拓展包 2 如何在不同的平台打包并发布 编写 setup.py 生成 whl 文件 上传到 pypi.org 国内镜像 同步 用户从镜像 站安装 if windows: do something else: do others 处理不同平台的差异 3 C拓展打包的注意事项 • 在 Linux 系统上打包无法上传到

大规模生产环境下的 Faster-CPython 主讲人： 王文洋 老板思维 已知：公司有xx个计算集群 每个集群有xxxxx个core Python进程占比xx% 如果：提升 10% 那么：可以节省 xx * xxxxx * xx% * 10%个core 降本 xx * xxxxx * xx% * 10% * n >> 我的工资 结论：。。。 Why

__update_height(node) self.__update_height(child) # 返回旋转后子树的根结点 return child Case 2 ‑ 左旋 类似地，如果将取上述失衡二叉树的“镜像”，那么则需要「左旋」操作。 Figure 7‑27. 左旋操作 同理，若结点 child 本身有左子结点（记为 grandChild ），则需要在「左旋」中添加一步：将 grandChild 作为 作为 node 的右子结点。 7. 树 hello‑algo.com 109 Figure 7‑28. 有 grandChild 的左旋操作 观察发现，「左旋」和「右旋」操作是镜像对称的，两者对应解决的两种失衡情况也是对称的。根据对称性，我 们可以很方便地从「右旋」推导出「左旋」。具体地，只需将「右旋」代码中的把所有的 left 替换为 right 、 所有的 right 替换为 left child 执行「左旋」，再对 node 执行「右旋」。 7. 树 hello‑algo.com 110 Figure 7‑29. 先左旋后右旋 Case 4 ‑ 先右后左 同理，取以上失衡二叉树的镜像，则需要「先右旋后左旋」，即先对 child 执行「右旋」，然后对 node 执行「左 旋」。 Figure 7‑30. 先右旋后左旋 旋转的选择 下图描述的四种失衡情况与上述 Cases 逐个对应，分别需采用

__update_height(node) self.__update_height(child) # 返回旋转后子树的根结点 return child Case 2 ‑ 左旋 类似地，如果将取上述失衡二叉树的“镜像”，那么则需要「左旋」操作。 Figure 7‑27. 左旋操作 同理，若结点 child 本身有左子结点（记为 grandChild ），则需要在「左旋」中添加一步：将 grandChild 作为 作为 node 的右子结点。 7. 树 hello‑algo.com 110 Figure 7‑28. 有 grandChild 的左旋操作 观察发现，「左旋」和「右旋」操作是镜像对称的，两者对应解决的两种失衡情况也是对称的。根据对称性，我 们可以很方便地从「右旋」推导出「左旋」。具体地，只需将「右旋」代码中的把所有的 left 替换为 right 、 所有的 right 替换为 left child 执行「左旋」，再对 node 执行「右旋」。 7. 树 hello‑algo.com 111 Figure 7‑29. 先左旋后右旋 Case 4 ‑ 先右后左 同理，取以上失衡二叉树的镜像，则需要「先右旋后左旋」，即先对 child 执行「右旋」，然后对 node 执行「左 旋」。 Figure 7‑30. 先右旋后左旋 旋转的选择 下图描述的四种失衡情况与上述 Cases 逐个对应，分别需采用

__update_height(node) self.__update_height(child) # 返回旋转后子树的根节点 return child 左旋 相应的，如果考虑上述失衡二叉树的“镜像”，则需要执行「左旋」操作。 7. 树 hello‑algo.com 133 Figure 7‑28. 左旋操作 同理，若节点 child 本身有左子节点（记为 grandChild ），则需要在「左旋」中添加一步：将 ），则需要在「左旋」中添加一步：将 grandChild 作 为 node 的右子节点。 Figure 7‑29. 有 grandChild 的左旋操作 可以观察到，右旋和左旋操作在逻辑上是镜像对称的，它们分别解决的两种失衡情况也是对称的。基于对称 性，我们可以轻松地从右旋的代码推导出左旋的代码。具体地，只需将「右旋」代码中的把所有的 left 替换 为 right ，将所有的 right 替换为 3，仅使用左旋或右旋都无法使子树恢复平衡。此时需要先左旋后右旋，即先对 child 执行「左旋」，再对 node 执行「右旋」。 Figure 7‑30. 先左旋后右旋 先右旋后左旋 同理，对于上述失衡二叉树的镜像情况，需要先右旋后左旋，即先对 child 执行「右旋」，然后对 node 执行 「左旋」。 7. 树 hello‑algo.com 135 Figure 7‑31. 先右旋后左旋 旋转的选择