來建立和控制相對應的 Pod，或者先 定義 RC 來建立 Pod，然後定義與其關聯的 Service，這兩種方式最終的結果都一 樣，這裡我們採用後面這種方式。 首 先 為 redis-master 服 務 建 立 一 個 名 為 redis-master 的 RC 定 義 檔：redis-master- controller.yaml。下面提供該檔的完整內容： apiVersion: v1 kind: HTTPS 通訊雙方的伺服器端向 CA 機構申請憑證，CA 機構是可信任的協力廠 商機構，它可以是一個公認的權威企業，也可以是企業本身。企業內部系統一 般都用企業本身的認證系統。CA 機構下發根憑證、服務端憑證及私密金鑰給 申請者。 (2) HTTPS 通訊雙方的客戶器端向 CA 機構申請憑證，CA 機構下發根憑證、用戶 端憑證及私密金鑰給申請者。 (3) 用戶端向伺服器端發起請求，服 加密方案，加密這隨機金鑰，並發送隨機金鑰到伺服器端。 伺服器端接收這 個金鑰後，雙方通訊的所有內容都透過隨機金鑰加密。 通訊（隨機私鑰） 身分認證（憑證） 客戶端 伺服器端 身分認證（憑證） CA 機構 申請憑證 申請憑證 發放憑證 發放憑證 圖 2.12 CA 認證流程 2-56 Kubernetes 核心原理 2 (4) 添加一個“volume＂給 Pod，在該“volume＂中設定一個能存取

1 5 年 P i v o t a l 提 出 云 原 生 概 念 P i v o t a l 、 C N C F 同 时 提 出 云 原 生 是 一 种 充 分 利 用 云 计 算 优 势 构 建 和 运 行 应 用 的 方 式 。 D o c k e r 被 认 为 是 能 够 适 应 于 云 原 生 理 念 的 技 术 ， 而 微 服 务 被 认 为 是 适 合 D o c k e r 这 提升10倍，大幅提升压测支撑效率和稳定性。 • 云原生技术不仅在阿里内部大规模普及，也正通过阿里云服务全社会的双11。大促期间，阿里云原生还支撑了中国邮政、申通 快递、完美日记、世纪联华等客户，稳定高效应对双11大促的流量。以物流行业为例，申通快递将核心系统搬到云上，采用阿 里云容器服务，亿级包裹过境，系统稳如泰山，IT成本还降低了30%；以大型商超为例，世纪联华基于阿里云函数计算(FC)弹性 扩容，业务峰值

为什么需要这样的技术？ 敏捷、功能迭代快，免App升级 颠覆传统App，轻量、随需随用 持续上架层出不穷的功能服务客 户、赋能投顾 一切场景、工具皆可传播；让投 顾与客户在交流中交易 与合作伙伴形成数字化生态，建 立开放协同的财富管理平台 快 轻 丰富 分享 生态 • 可引入高频场景，构建数字生态，增加用户黏度 • 完全兼容微信小程序代码，生态商无需另行开发 • APP内各功能相互独立，松散耦合，助力敏捷迭代。 。 1.0版本 2.0版本 版本级别的精准投放 千人千面+灰度发布 • 小程序可根据用户画像进行精准投放，超越传 统的A/B测试。 • 支持城市、性别、年龄... 支持根据用户画像创 建发布；支持机型、网络、版本号... 支持根据 设备特征创建发布； • 各种发布规则灵活组合，不仅能实现传统意义 上的灰度覆盖发布，更能实现灵活、多样的业 务发布目标 1. 设备信息 2. 系统版本 XX银行小程序开放平台 立足金融和交易，向其上下游不断延伸，通过小程序的形式引入 更多元的泛金融和生活服务场景，为用户提供更丰富的生活服务 车主专区 故宫美妆 1、引入了饿了么、 高德打车、货拉拉、顺丰速运、申通快递等 多家优质生活服务类的商家，聚焦用户生活服务领域的服务深 化； 2、将金融服务无缝嵌入生活场景中，强化自身核心业务方向 ， 探索场景化金融服务能力； 3、向行业商户输出综合解决方案，通过小程序开放平台的方式

04 GAN的思考与前景 3. GAN的应用 25 GAN的应用 ⚫ 图像和视觉领域 ⚫ 语音和语言领域 ⚫ 其他领域 作为一个具有 “无限” 生成能力的模型, GAN的直接应用就是建 模, 生成与真实数据分布一致的数据样本，GAN 可以用于解决标注数据 不足时的学习问题。 其可以应用于： 3. GAN的应用 26 GAN的应用 图像和视觉领域 GAN 能够生成与真 收敛性和均衡点存在性的理论推断。 （3）如何将GAN 与特征学习、模仿学习、强化学习等技术更好地融合 , 开 发新的人工智能应用或者促进这些方法的发展 。 4. GAN的思考与前景 34 参考文献 1. 江苏师范大学，申亚博老师课件 2. PyTorch深度学习：基于PyTorch，机械工业出版社，吴茂贵等，2019年出版 3. Andrew Ng，http://www.deeplearning.ai 4. https://blog

自动创建，但新创建的 Topic 的路由信息只包含在其中一台 Broker 服务器上，这是为什么呢？ 期望值：为了消息发送的高可用，希望新创建的 Topic 在集群中的每台 Broker 上创 建对应的队列，避免 Broker 的单节点故障。 现象截图如下： Broker 集群信息 自动创建的 topicTest5 的路由信息： topicTest5 只在 broker-a 服务器上创建了队列，并没有在 3. 消息发送者会每隔 30s 向 NameServer 更新路由信息，如果消息发送端一段时间内 未发送消息，就不会有消息发送集群内的第二台 Broker，那么 NameServer 中新创 建的 Topic 的路由信息只会包含 Broker-a，然后消息发送者会向 NameServer 拉取 最新的路由信息，此时就会消息发送者原本缓存了 2 个 broker 的路由信息，将会变为 一个 autoCreateTopicEnable=false autoCreateSubscriptionGroup=false 备注：公司对 topic、消费组进行了严格的管控，项目组需要使用时需要向运维人员申 请，故 broker 集群不允许自动创建主题与自动创建消费组。 由于该业务量稳步提升，项目组觉得该主题的队列数太少，不利于增加消费者来提高其 消费能力，故向运维人员提出增加队列的需求。 本文

确保您的账⼾下的 Elastic IP ，VPC ， EC2 ，Auto Scaling Group，NAT Gateway， EBS 等没有达到上限。如果某一项您已经达到上限，请向后台提交⼯单选择申 请提高限制。 3. 如果在该区域内您还没有密钥对，请在 Amazon EC2 控制台的导航窗格中，依 次选择密钥对、创建密钥对，选择默认的.pem 格式，键⼊名称，然后选择创建 并妥善保管

的部 署本身就是扰乱数据分布的催化剂。举一个有点荒谬却可能真实存在的例子。假设我们训练了一个贷款申请 人违约风险模型，用来预测谁将偿还贷款或违约。这个模型发现申请人的鞋子与违约风险相关（穿牛津鞋申 请人会偿还，穿运动鞋申请人会违约）。此后，这个模型可能倾向于向所有穿着牛津鞋的申请人发放贷款，并 拒绝所有穿着运动鞋的申请人。 这种情况可能会带来灾难性的后果。首先，一旦模型开始根据鞋类做出决定，顾客就会理解并改变他们的行 在处理多通道输入数据时，汇聚层在每个输入通道上单独运算，而不是像卷积层一样在通道上对输入进行汇 总。这意味着汇聚层的输出通道数与输入通道数相同。下面，我们将在通道维度上连结张量X和X + 1，以构 建具有2个通道的输入。 X = torch.cat((X, X + 1), 1) X tensor([[[[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 个 操作在不同的i之间是独立的。 这就允许我们定义下面两个操作：push（用于累积梯度）和pull（用于取得聚合梯度）。因为我们有很多层，也 就有很多不同的梯度集合，因此需要用一个键i来对梯度建索引。这个与Dynamo (DeCandia et al., 2007)中引 入的键－值存储之间存在相似性并非巧合。它们两个定义都拥有许多相似的性质，特别是在多个服务器之间 分发参数时。 键－值存储的push与pull操作描述如下：

pod 横向自动扩展 您可以为现有的 Deployment、DeploymentConfig、ReplicaSet、 、ReplicaSet 或 或 StatefulSet 对 对象 象创 创 建一个 建一个 pod 横向自 横向自动扩 动扩展 展(HPA)，用于自 ，用于自动扩 动扩展与 展与该对 该对象关 象关联 联的 的 pod，以 ，以维护 维护您指定的 您指定的 CPU 用量。 用量。 OpenShift Container Platform 服 服务 务器会 器会为 为 pod 赋 赋予一个默 予一个默认值 认值。要自 。要自动缩 动缩放特定 放特定 CPU 值 值， ，创 创建一个 建一个带 带有目 有目标 标 CPU 和 和 pod 限制的 限制的 HorizontalPodAutoscaler 对 对象。 象。 先决条件 先决条件 要使用 要使用 流程 流程 为 为 CPU 使用率 使用率创 创建 建 pod 横向自 横向自动扩 动扩展 展 1. 执 执行以下之一： 行以下之一： 要根据 要根据 CPU 使用率百分比来 使用率百分比来缩 缩放， 放，请为现 请为现有 有对 对象 象创 创建一个 建一个 HorizontalPodAutoscaler 对 对象：

. . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 理解 理解镜 镜像 像构 构建 建 1.1. 构建（BUILD） 第 第 2 章 章 了解 了解构 构建配置 建配置 2.1. BUILDCONFIG 第 第 3 章 章 创 创建 建构 构建 建输 输入 入 3.1. 构建输入 3.2. DOCKERFILE 源 3.3. 镜像源 3.4. GIT 源 3 服务用（SERVICE SERVING）证书 SECRET 3.12. SECRET 限制 第 第 4 章 章 管理 管理构 构建 建输 输出 出 4.1. 构建输出 4.2. 输出镜像环境变量 4.3. 输出镜像标签 第 第 5 章 章 使用 使用构 构建策略 建策略 5.1. DOCKER 构建 5.2. SOURCE-TO-IMAGE (S2I) 构建 5.3. CUSTOM 构建 5 像构 构建 建 6.1. 先决条件 6.2. 创建自定义构建工件 6.3. 构建自定义构建器镜像 6.4. 使用自定义构建器镜像 第 第 7 章 章 执 执行基本 行基本构 构建 建 7.1. 启动构建 7.2. 取消构建 7.3. 删除 BUILDCONFIG 7.4. 查看构建详情 7.5. 访问构建日志 第 第 8 章 章 触 触发 发和修改 和修改构 构建 建 8.1.