Istio控制平面组件原理解析 朱经惠 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站关于我 • 朱经惠，ETC车宝平台工程师。 • 喜欢开源，个人开源项目”Jaeger PHP Client”。 • 喜欢研究源码，对NSQ，Jaeger，Istio（控制平面）等go语言开源项目进行 过研究。 • 除了代码还喜欢爬山和第二天睡醒后全身酸疼的感觉。目录Pil

张之晗 Tetrate ⼯程师/Istio 社区 Release Manager 服务⽹格安全—— 理解 Istio CNI Istio Meetup China About me Istio 1.10 Release Manager, Istio Community, 2021-Present GetMesh(GetIstio) core contributor, Istio Community

RocketMQ 原理解析 斩秋 博客：http://blog.csdn.net/quhongwei_zhanqiu 目录 RocketMQ 原理解析 .......................................... 上去 二：Producer 如何发送消息 Producer 轮询某 topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 1） Topic 下的所有队列如何理解： 比如 broker1, broker2, borker3 三台 broker 机器都配置了 Topic_A Broker1 的队列为 queue0 , queue1 Broker2 的队列为 Broker 根 据 producer 请 求 的 RequestCode.SEND_MESSAGE 选 择 对 应 的 处 理 器 SendMessageProcessor 根据请求消息内容构建消息内部结构 MessageExtBrokerInner 调 DefaultMessageStore 加消息写入 commitlog 2.2 分布式事物消息落地 2.2

Ubuntu Debian CentOS Raspberry Pi macOS Windows PC 镜像加速器 使用镜像 获取镜像 列出镜像 删除本地镜像 利用 commit 理解镜像构成 使用 Dockerfile 定制镜像 Dockerfile 指令详解 COPY 复制文件 ADD 更高级的复制文件 CMD 容器启动命令 ENTRYPOINT 入口点 ENV Docker — 从入门到实践 0.9.0(2017-12-31) 修订说明：本书内容已基于 Docker CE v17.MM 进行了重新修订，2017 年底发布了 0.9.0 版 本。旧版本（Docker 1.13-）内容，请阅读 docker-legacy 分支的内容。 Docker 是个划时代的开源项目，它彻底释放了计算虚拟化的威力，极大提高了应用的运行效 率，降低了云计算资源供应的成本！使用 业人员，都有必要认识和掌握 Docker， 节约有限的时间。 本书既适用于具备基础 Linux 知识的 Docker 初学者，也希望可供理解原理和实现的高级用户 参考。同时，书中给出的实践案例，可供在进行实际部署时借鉴。前六章为基础内容，供用 户理解 Docker 的基本概念和操作；7 ~ 9 章介绍包括数据管理、网络等高级操作；第 10 ~ 13 章介绍了容器生态中的几个核心项目；14、15

分类模型等提取内容特征计算相关文本单元权 重其次洗择相应的文本单元子集组成摘要候洗 集，完成内容选择，最后针对字数要求等限定 条件，对候选集的内容进行整理形成最终摘要， 完成内容组织。其细分路径又包含生成式文本 摘 要(AATS)，即形成抽象认知并创造新词灵活 概括 ，和抽取式文本摘要(EATS)，即直接抽取 原始素材并拼接成简单概要 摘要/标 题生成 内容续写 （例如文 章续写） 词语或语段，让神经网络自主学习复原被 遮挡部分，从而拥有“猜测”缺失内容的 能力，产出预训练模型。再通过大规模预 训练模型理解上文或给定条件，从概率层 面推测最符合要求的输出结果。其本质是 借助超大规模的训练参数猜测上下文的过 程 文本风格 主流思路是分离文本属性及文本内容 迁移 隐式方法即使用某类无监督学习学习或强化学 习模式将文本属性及内容自动分离，常见的有 生成对抗方式，即通过GAN实现目标属性和 结构性的文本生成，首先通过注意力机制、多层感知器等系 统进行语句内容预选，对数值、时间等类型数据进行推理。 增强数据间的结构信息。其次通过Transformer等模式结合 上下文进行推导，生成最终文本。 ◼ Transformer架构可分为自回归系列（例如GPT-3，偏好生成性任务）、双向Transformer+Mask的自编码系列（例如BERT， 偏好自然语言理解）、Encoder-decoder架构（例如

%、深度学m在视频内容理解h的应用——召回 3、深度学m在语k搜索h的应用——语k表征 4、深度学m在排序h的应用——g性化表征 视频搜索的挑战 1�����/���——���� 2����/�����——���� 3������——������ ��������������� 1������������ 2�����/���� 3������ 内容理解——基q视频内容的召回 ������������ ������������ 1����� 2���/���� 3���/���� 4���/OCR/ASR��NLP�� �������� ����������� 内容理解——自动分类技术 • 目的a输入v意视频，通过内容理解的方法对视 频进行类目和标签预测 • 方法a采用1::+8ST9的UHSuHPFH-VQ- UHSuHPFH RTHGLFVLQP的方法 • 效果a • APLVU 5>A) 算法，结合SLPgNH ShQV 2HVHFVQT SS2)框架实现行i检测功 能 • 效果a • THA9OS 14数据集，O/P-%4.1% 7QA-0.() 内容理解——pu/行i检测 ����/���� ���������� • 目的a定x和识别视频h的特定目标，并在目标生命周期内 进行跟踪 • 方法a检测采用>HgLQP IuNNy FQPvQNuVLQP

时让应用的 分发、测试、部署和分发都变得前所未有的高效和轻松！ 本书既适用于具备基础 Linux 知识的 Docker 初学者，也希望可供理解原理和实现的高级用户参考。同时， 书中给出的实践案例，可供在进行实际部署时借鉴。前六章为基础内容，供用户理解 Docker 的基本概念和 操作；7 ~ 9 章介绍一些高级操作；第 10 章给出典型的应用场景和实践案例；11 ~ 13 章介绍关于 Docker 项目 添加 CoreOS 项目 添加 Kuberetes 项目 0.3: 2014-11-25 完成仓库章节； 重写安全章节； 修正底层实现章节的架构、名字空间、控制组、文件系统、容器格式等内容； 添加对常见仓库和镜像的介绍； 添加 Dockerfile 的介绍； 重新校订中英文混排格式。 修订文字表达。 发布繁体版本分支：zh-Hant。 0.2: 2014-09-18 对 对照官方文档重写介绍、基本概念、安装、镜像、容器、仓库、数据管理、网络等章节； 添加底层实现章节； 添加命令查询和资源链接章节； 其它修正。 0.1: 2014-09-05 添加基本内容; 修正错别字和表达不通顺的地方。 本书源码在 Github 上维护，欢迎参与：https://github.com/yeasy/docker_practice。贡献者 名单。 在 GitHub 上

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 625 13.12.2 阅读内容和风格图像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 625 13.12.3 预处理和后处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 672 14.5.3 从条件概率比值理解GloVe模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 672 14.6 子词嵌入 . . . . . . . . . 学。 关于本书 这本书代表了我们的尝试——让深度学习可平易近人，教会人们概念、背景和代码。 1 一种结合了代码、数学和HTML的媒介 任何一种计算技术要想发挥其全部影响力，都必须得到充分的理解、充分的文档记录，并得到成熟的、维护 良好的工具的支持。关键思想应该被清楚地提炼出来，尽可能减少需要让新的从业者跟上时代的入门时间。 成熟的库应该自动化常见的任务，示例代码应该使从业者可以轻松地修改、应用和扩展常见的应用程序，以

的全球技术战略以及对行业有重 大影响的技术趋势而创建。 技术雷达以独特的形式记录技术顾问委员会的讨 论结果，从首席技术官到开发人员，雷达将会为各 路利益相关方提供价值。这些内容只是简要的总结。 我们建议您探索雷达中提到的内容以了解更多细 节。技术雷达的本质是图形性质，把各种技术项目 归类为技术、工具、平台和语言和框架。如果技术 可以被归类到多个象限，我们选择看起来最合适的 一个。我们还进一步将这些技术分为四个环以反映 生太多变化的技术条目，但 略去某项技术并不表示我们不再关心它。 暂缓 评估 试验 采纳 采纳：我们强烈主张业界采用这些技术。我们会 在适当时候将其用于我们的项目。 试验：值得追求。重要的是理解如何建立这种能 力，企业应该在风险可控的项目中尝试此技术。 评估：为了确认它将如何影响你所在的企业，值 得作一番探究。 暂缓：谨慎推行。 新的 挪进 / 挪出 没有变化 雷达一览 技 Laycock 和名誉首席技术官 Rebecca Parsons 提供咨询建议。 作为一个综合型组织，TAB 能够审视影响 Thoughtworks 技术战略和技术人员的各种主题。本期技术雷达内容 基于 2023 年 8 月的 TAB 线上会议创建。 中国区技术雷达汉化组： 边晓琳、陈亮、程显通、樊田、樊卓文、冯炜、符雨菡、高晓、管英杰、何蜜、何蔚、何向东、纪扬、郏李鹏、 蒋亦雄、李