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  • pdf文档 【PyTorch深度学习-龙龙老师】-测试版202112

    以预见地,本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现,因此本书以开源、免费地方式发布,希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法,另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量,修正测试版中的谬误 之处,让本书变得更为完善。 本书虽然免费开放电子版,供个人学习使用,但是未经许可,不能用于任何个人或者企 业的商业用途,违法盗版和销售,必究其法律责任。 龙龙老师 2021 PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST 测试实战 5.9 参考文献 第 6 章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 6.6 误差计算 6 7.8 Himmelblau 函数优化实战 7.9 反向传播算法实战 7.10 参考文献 第 8 章 PyTorch 高级用法 8.1 常见功能模块 8.2 模型装配、训练与测试 8.3 模型保存与加载 8.4 自定义类 8.5 模型乐园 8.6 测量工具 8.7 可视化 8.8 参考文献 第 9 章 过拟合 9.1 模型的容量 9
    0 码力 | 439 页 | 29.91 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 MNIST测试

    0 码力 | 7 页 | 713.39 KB | 1 年前
    3
  • pdf文档 KubeCon2020/微服务技术与实践论坛/Spring Cloud Alibaba 在 Kubernetes 下的微服务治理最佳实践-方剑

    Spring Cloud 多语言微服务 API管理 服务压测 分布式事务 分布式调度 API网关 服务注册发现 负载均衡 服务配置 无损下线 服务容错 服务路由 服务鉴权 限流降级 服务元数据 服务测试 服务mock 持续集成 IDE插件 应用监控 链路追踪 日志管理 应用诊断 微服务架构总览 https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/java/ 运维治理效率 大幅提升 • 无侵入 • 0升级成本 • 全面兼容开源 • 无侵入 • 多语言 • 依赖冲突难管理 • SDK升级成本高 微服务治理演进路线 • 服务元信息 • 服务契约管理 • 服务测试 • 服务Mock • 开发环境隔离 • 端云互联 运行态Ops 开发态Dev • 无损下线 • 无损上线 • 金丝雀发布 • A/B Test • 全链路灰度 安全态Sec 服务治理中心 提供者 消费者 Agent Agent 用户 配置中心 治理规则 Dev-Sec-Ops 无损下线 离群实例摘除 标签路由 服务鉴权 链路跟踪 金丝雀发布 API管理 服务测试 限流降级 故障注入 • 业务无侵入、无感知 • 0升级成本 • 全面兼容开源 注册中心 元数据中心 微服务引擎 基于 Java Agent 的服务治理 public class BaseLoadBalancer
    0 码力 | 27 页 | 7.10 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生微服务最佳实践

    云原生和微服务简介 微服务的价值和挑战 图片源自:http://www.zyiz.net/ 价值 效率(人越来越贵,算力越来越便宜) • 研发超过 10 人在 1 个代码冲突多 • 系统超过 5 个测试&上线协同代价大 • 数字化升级需要快速迭代 性能 • 单机成为性能瓶颈 可用性 • 单机成为可用性瓶颈 挑战 • 技术复杂度上升 • 运维成本上升 • 可定位性变差 • 快速迭代难以控制风险 开源最佳实践 + 产品灵活组合 & 开箱即用 + 经过阿里双十一考验的默认高可用能力 服务治理最佳实践 • 服务元信息 运行态Ops 开发态Dev 安全态Sec 发布态 高可用 测试态Test • 服务契约管理 • 服务调试 • 服务Mock • 端云互联 • 开发环境隔离 • 服务压测 • 自动化回归 • 流量录制 • 流量回放 • 无损上下线 • 服务预热 • 金丝雀发布
    0 码力 | 20 页 | 6.76 MB | 1 年前
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  • pdf文档 23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊

    在自己APP里显示天气预报数据,从外部去管理应用平台,形成了一种新PaaS组织方式。 • 逻辑API:已有API的组 合,形成一个新API • 声明API:需要生成代 码框架(任何语言), 契约驱动研发 • BaaS API:数据库接口、 中间件接口外化成API • API门户:消费者可以 根据领域-能力查询到 想要的API。 • 自动生成SDK方便集成。 • 发行计划:向下兼容, 或者大家常说的定制化场景,如果不进行解耦就会有长期存在的矛盾。 • 为了应付定制化,客户需要等待平台研发的排期,因为平台研发需要定制 化处理定制化场景下的软件、运维工具或者规范等等,并需要不断的测试。 • 为了应付各类的环境的问题,势必要求交付人员的能力非常强,也是成本 居高不下的原因之一。 在K8s这种环境中,存在两种定制化的手段:其一是Deployment API,但是它却 把研发和运维 交付到这些组织所在的数据中心 里去 标准化能力-微服务PAAS-OAM交付流程模式-场景流程 • 由于互联网迭代相对于其 他企业业务更新迭代更加 频繁,引发的变更循环会 积累更多的破坏稳定性的 因素。 • 分成开发、测试(或者还 需要增加预发)、生产等 环境,要将一个变更后的 制品通过些环境的层层验 证,才能进行交付 • 由于比如电商更多关心的 是自己的业务,所以更多 购买了不同厂家的云计算 平台,以便减少费用和投
    0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Service Mesh的实践分享

    不停的迭代、落地、反馈,打 造一系列的实用的治理功能 • 规则路由、标签路由、邻近机房 路由、Hash路由、基于权重的路 由、熔断、健康探测、超时重试、 限流降级等等 • 契约化治理,服务接口变更diff并 通知上游 • 环境无关,物理机、云、测试机 器、本机都能跑实践中踩过的坑 我是作者名称ZooKeeper的强耦合 • 初始设计没有抽象服务注册发现和服务配 置的接口,直接操作ZK并且依赖了ZK的特
    0 码力 | 30 页 | 4.80 MB | 5 月前
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  • pdf文档 第29 期| 2023 年9 月- 技术雷达

    Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. Thoughtworks 技术雷达 关于技术雷达 Thoughtworker 酷爱技术。我们致力于建造技 术,研究技术,测试技术,开源技术,书写技术, 并不断改进技术。支持卓越软件并掀起 IT 革命是 我们的使命,Thoughtworks 技术雷达就是为了 完成这一使命。它由 Thoughtworks 中一群资深 挪出 没有变化 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 采纳 1. 设计系统 2. 轻量级的 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps 19. 大语言模型驱动的自主代理 20. 平台编排 21. 自托管式大语言模型
    0 码力 | 43 页 | 2.76 MB | 1 年前
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  • pdf文档 APISEVEN 和Kong EE 的性能评测

    ⾼性能API管理测试 产品评估:API7和Kong企业版 1-摘要3 2-云上的API管理5 API76 图1.API7技术架构7 Kong企业版7 3-GigaOmAPI负载测试设置9 API压⼒测试9 测试环境10 单节点10 环境清单10 软件版本信息11 4-测试结果12 图2.空转时的压⼒测试API的基线延迟12 在本⽂中,我们展⽰了使⽤2个全⽣命周期API管理平台完成的性能测试结果:API7和Kong企业版 (KongEE)。 在我们的单节点设置中,API7所有的压⼒测试结果都优于KongEE。在每秒10,000个请求的情况下, 99.99%的情况API7的延迟⽐KongEE低14倍。API7和KongEE⼆者百分⽐越⾼延迟差异越明显。在 我们所有的测试中,最⼤延迟差异体现得最明显的是达到99.9%和99 9%和99.99%的请求时。 云上测试软硬件是⾮常具有挑战性的。在可⽤性、虚拟机处理器、内存、最佳输⼊/输出的存储、⽹络 延迟、软件和操作系统版本以及负载这些⽅⾯的配置可能会有利于其中⼀⽅。更具挑战性的是测试完 全托管的服务产品,我们不知道这些产品的底层配置(处理能⼒、内存、⽹络等)是什么样的。我们 的测试展⽰了⼀⼩部分潜在配置和负载。 作为报告的发起⼈,API7选择了默认的API
    0 码力 | 14 页 | 1.11 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能

    对象限制 象限制规 规划您的 划您的环 环境 境 8.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 为主发行版本测试了集群最大值 8.2. 测试集群最大值的 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 环境和配置 8.3. 如何根据经过测试的集群限制规划您的环境 8.4. 如何根据应用程序要求规划您的环境 第 第 9 章 章 优 优化存 化存储 储 9.1. 可用的持久性存储选项 为平台 平台验证执 验证执行延 行延迟测试 迟测试 15.1. 运行延迟测试的先决条件 15.2. 关于延迟测试的发现模式 15.3. 测量延迟 15.4. 运行延迟测试 15.5. 生成延迟测试失败报告 15.6. 生成 JUNIT 延迟测试报告 15.7. 在单节点 OPENSHIFT 集群上运行延迟测试 15.8. 在断开连接的集群中运行延迟测试 15.9. 对 CNF-TESTS 节点数量,而不影响在集群中运行的应 用程序。 1.4. CONTROL PLANE 节点大小 控制平面节点资源要求取决于集群中的节点和对象的数量和类型。以下控制平面节点大小是基于控制平面 密度测试的结果,或 Clusterdensity。此测试会在给定很多命名空间中创建以下对象: 1 个镜像流 1 个构建 5 个部署,其中 2 个 pod 副本处于睡眠 睡眠状态,每个状态都挂载 4 个 secret、4 个配置映射和
    0 码力 | 315 页 | 3.19 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 石油巨头与Kubernetes, Microservice & DevOps 共舞1114最终版

    DevOps过程中的安全问 题 项⺫管理 快速迭代开发,更短的发布周期, 并统⼀流程,规范化管理 持续交付 提⾼部署的效率,降低部署的⻛ 险,提⾼部署的质量,消除部⻔ 壁垒,交付过程标准化, 透明化 持续构建与测试 保障代码质量,提升开发效率 知识共享 知识共享与积累,不断完善,持 续学习改进 认证与改进 持续优化, 形成闭环 运维监控 运⾏状态可视化,数据化,降低 部署⻛险,快速反馈 运营统计 镜像仓 库 测试管 理平台 流⽔线编 排⼯具 代码质 量管控 镜像安 全扫描 运营统 计⼯具 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 运营统计 编译打 包 代码质量 管理 多语⾔ 构建 安全管控 构建实 践 测试管理 功能测 试 性能测试 接⼝测 试 产出物管 理 持续构建与测试 ⾃动部 署 配置管理 配置管理 环境管 理 数据库变 更 运维监 控 通知反馈 部署策 略 持续交付 ⼯具链 最佳实践 测试管理 规范 流⽔线建设 规范 敏捷开发 规范 流程协作与最 佳实践 项⺫管理 进度 管理 范围 管理 质量 管理 ⼈⼒ 管理 ⻛险 管理 沟通 管理 知识共享 知识 库建 设 ⽂档 协作 学习培训体系 培训规划建设 平台培训 ⼯具培训 培训效果评估
    0 码力 | 33 页 | 7.49 MB | 1 年前
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