BP 算法来进行表征学习的论文， BP 算法才获得了广泛的关注。 1982 年，随着 John Hopfild 的循环连接的 Hopfield 网络的提出，开启了 1982 年~1995 年的第二次人工智能复兴的大潮，这段期间相继提出了卷积神经网络、循环神经网络、反 向传播算法等算法模型。1986 年，David Rumelhart 和 Geoffrey Hinton 等人将 BP 算法应用 提出；同年双向循环 神经网络也被提出。 遗憾的是，神经网络的研究随着以支持向量机(Support Vector Machine，简称 SVM)为 代表的传统机器学习算法兴起而逐渐进入低谷，称为人工智能的第二次寒冬。支持向量机 拥有严格的理论基础，训练需要的样本数量较少，同时也具有良好的泛化能力，相比之 下，神经网络理论基础欠缺，可解释性差，很难训练深层网络，性能也相对一般。图 1.8 绘制了 1943 Dropout 技术来防止过拟合，同时抛弃了逐层预训练的方式，直接在两块 NVIDIA GTX580 GPU 上训练网络。AlexNet 在 ILSVRC-2012 图片识别比赛中获得了第一名的成绩，比第二 名在 Top-5 错误率上降低了惊人的 10.9%。 自 AlexNet 模型提出后，各种各样的算法模型相继被发表，其中有 VGG 系列、 GoogLeNet 系列、ResNet 系列、DenseNet

HAT OPENSHIFT SERVICE MESH 从版本 1.0.1 更新至 1.0.2 3.5. 删除 RED HAT OPENSHIFT SERVICE MESH 第 第 4 章 章 第二天 第二天 4.1. 在 RED HAT OPENSHIFT SERVICE MESH 上部署应用程序 4.2. 为服务网格配置分布式追踪 4.3. 应用程序示例 4.4. KIALI 教程 4.5 *\.maistra\.io' | xargs -r -n 1 oc delete OpenShift Container Platform 4.2 Service Mesh 48 第 4 章 第二天 4.1. 在 RED HAT OPENSHIFT SERVICE MESH 上部署应用程序 当将应用程序部署到 Service Mesh 后，在 Istio 上游社区版本的应用程序的行为和在 maistra.v1.0.0 Red Hat OpenShift Service Mesh 1.0.0 Succeeded 第 第 4 章 章 第二天 第二天 49 4. 编辑 Operator 集群服务版本，指定 Operator 使用 smcp-templates ConfigMap。 $ oc edit clusterserviceversion

使用。甚至，费舍尔在1936年发布的鸢尾花卉数据集，有时仍然被用来解读机器学习算法。他也是优生学的 倡导者，这提醒我们：数据科学在道德上存疑的使用，与其在工业和自然科学中的生产性使用一样，有着悠 远而持久的历史。 机器学习的第二个影响来自克劳德·香农(1916–2001)20的信息论和艾伦·图灵（1912‐1954）21的计算理论。图 灵在他著名的论文《计算机器与智能》(Turing, 1950) 中提出了“机器能思考吗？”的问题。在他所描述的图 只需 要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。下面的例子分别演示了当我们沿行（轴‐0，形状的第一个元素）和按 列（轴‐1，形状的第二个元素）连结两个矩阵时，会发生什么情况。我们可以看到，第一个输出张量的轴‐0长 度（6）是两个输入张量轴‐0长度的总和（3 + 3）；第二个输出张量的轴‐1长度（8）是两个输入张量轴‐1长度 的总和（4 + 4）。 X = torch.arange(12, dtype=torch 与任何Python数组一样：第一个元素 的索引是0，最后一个元素索引是‐1；可以指定范围以包含第一个元素和最后一个之前的元素。 如下所示，我们可以用[-1]选择最后一个元素，可以用[1:3]选择第二个和第三个元素： X[-1], X[1:3] (tensor([ 8., 9., 10., 11.]), tensor([[ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11

分布式事务涉及到两阶段提交问题，在数据存储方面的方面必然需要 KV 存储的支持，因为第二阶段的提交回 滚需要修改消息状态，一定涉及到根据 Key 去查找 Message 的劢作。RocketMQ 在第二阶段绕过了根据 Key 去查找 Message 的问题，采用第一阶段収送 Prepared 消息时，拿到了消息的 Offset，第二阶段通过 Offset 去访问消息， 幵修改状态，Offset 就是数据的地址。 因此返里存在两次冲突的情冴；第一种，key 的 hash 值丌同但模数相同，此时查询的时候会在比较一次 key 的 hash 值（每个索引项保存了 key 的 hash 值），过滤掉 hash 值丌相等的项。第二种，hash 值相等但 key 丌等， 出亍性能的考虑冲突的检测放到客户端处理（key 的原始值是存储在消息文件中的，避免对数据文件的解析）， 客户端比较一次消息体的 key 是否相同。 5 Consumer1 Consumer2 7-6 订阅消息 Rebalance 如图所示，如果有 5 个队列，2 个 consumer，那举第一个 Consumer 消费 3 个队列，第二 consumer 消费 2 个队列。 返样即可达到平均消费的目的，可以水平扩展 Consumer 来提高消费能力。但是 Consumer 数量要小亍等亍队列数 量，如果 Consumer 超过队列数量，那举多余的

线性代数提供了一种紧凑地表示和操作线性方程组的方法。 例如，以下方程组： 这是两个方程和两个变量，正如你从高中代数中所知，你可以找到 和 的唯一解（除非方程以某 种方式退化，例如，如果第二个方程只是第一个的倍数，但在上面的情况下，实际上只有一个唯一 解）。 在矩阵表示法中，我们可以更紧凑地表达： 我们可以看到，这种形式的线性方程有许多优点（比如明显地节省空间）。 1.1 基本符号 如果 ，它是反对称的。 很容易证明，对于任 何矩阵 ，矩阵 是对称的，矩阵 是反对称的。 由此得出，任何方矩阵 可以表示为对称矩阵和反对称矩阵的和，所以： 上面公式的右边的第一个矩阵是对称矩阵，而第二个矩阵是反对称矩阵。 事实证明，对称矩阵在实践中 用到很多，它们有很多很好的属性，我们很快就会看到它们。 通常将大小为 的所有对称矩阵的集合表 示为 ，因此 意味着 是对称的 矩阵; 3.4 矩阵的迹 有效的方法来计算 逆矩阵。 3.11 二次型和半正定矩阵 给定方矩阵 和向量 ，标量值 被称为二次型。 写得清楚些，我们可以看到： 注意： 第一个等号的是因为是标量的转置与自身相等，而第二个等号是因为是我们平均两个本身相等的量。 由 此，我们可以得出结论，只有 的对称部分有助于形成二次型。 出于这个原因，我们经常隐含地假设以 二次型出现的矩阵是对称阵。 我们给出以下定义： 对于所有非零向量

很大的情况下，仍保持快速增长。财报数据显示，2022 年 AWS 和 微软营收分别达到 801 亿美元、1012 亿美元，同比增长均超过 25%。 云计算白皮书（2023 年） 5 相反，处于第二梯队的谷歌、IBM、阿里云并没有维持住前几年高 速增长的态势，与第一梯队的差距被拉大。 来源：公开资料整理 图 3 2022 年全球主要厂商的云计算业务营收（亿美元） （三）云计算产业竞争全面升级，云服务商开启新一轮 ， 优化算力算法，推动云平台的高效低碳运行和绿色发展。 第二梯队行业上云用云处于成长期，企业上云热度持续攀升， 如工业、交通、医疗等行业。过去几年，我国工业制造、汽车、轨 道交通、医疗等云市场呈现出爆发式增长态势。整体来看，第二梯 队行业上云用云具有以下特点：一是用云方面，平台建设由外部服 务系统向内部生产控制等系统过渡。第二梯队行业企业相较于政务、 金融等领域上云用云起步较晚，上云业务以外部服务和支持系统为 态服务 方面，一体化综合解决方案开始兴起。随着企业上云用云深度全面 的推进，第二梯队行业对于云厂商一体化综合解决方案的需求越来 越高，比如制造类企业、轨道交通企业等，开始设立数字化转型部 云计算白皮书（2023 年） 24 门，全面负责云平台建设工作，云厂商也相继提出一体化上云用云 解决方案，加速推动第二梯队企业上云用云实施落地。 第三梯队行业上云用云处于探索期，云平台建设与应用处于规

Pytorch 历史 Pytorch 在 2016 年由 facebook 发布的开源机器学习（深度 学习）框架，Pytorch 最初的来源历史可以追溯到另外两个 机器学习框架，第一个是 torch 框架，第二个是 Chainer，实 现了 Eager 模式与自动微分，Pytoch 集成了这两个框架的优 点， 把 Python 语言作为框架的首选编程语言，所以它的名字 是在 torch 的前面加上 Py 命令行模式） 如果显示图 1-2 所示的信息表示已经安装成功 Python 语言包 支持；如果输入 Python 之后显示信息为“'python' 不是内部 或外部命令，也不是可运行的程序”则说明第二步中没有勾选 上“add Python3.6 to PATH”，此时请手动把 python.exe 所 在路径添加到 Windows 系统的环境变量中去之后再次执行 即可。 4. 安装好 Python 两行代码，执 行结果如下： >>> import torch >>> torch._ _version_ _ '1.9.0+cu102' 其中第一行表示导入 pytorch 的包支持，第二行表示版本查询， 第三行是执行结果（GPU 版本）。 现在很多开发者喜欢使用 Ubuntu 开发系统，在 Ubuntu 系统 下如下正确安装与配置 Pytorch，第一步同样是安装 python

• 发布回滚 • 日志监控 • 健康检查 • 多版本部署 • 多版本流量灰度 • 多集群/多环境灰度 • … KubeVela 具备全部发布能力 的标准化应用管理引擎 KubeVela 简介 第二部分 What is KubeVela？ KubeCon NA 发布 一个标准化的云原生应用平台构建引擎。 • 基于 Kubernetes 和 OAM 模型构建 • 纯 Golang 编写 面向终态模式--渐进式发布 发布策略定义 Application AppRevision v1 AppRevision v2 AppRevision v3 ① 创建 ② 第一次更新 ③ 第二次更新 控制器 循环 发布完毕 ComponentDefinition TraitDefinition Application snapshot (v1) 1) 统一从 Definition Resource 发布单模式--渐进式发布 Application AppRevision v1 AppRevision v2 AppRevision v3 ① 创建 ② 第一次更新 ③ 第二次更新 发布状 态机 发布单模式下 Application 的更新不 再实际操作资源，只生成版本快照 AppRollout-1 开始 暂停 继续 成功 AppRollout-2 新的发布使用新的发布单对象

，并且对于机器学习算法来说，分析数据会更快、更容易，而不需要处 理额外的特征。 32 3.PCA(主成分分析) 原始指标的线性 组合 综合指标间不 相关，且方差 递减 第一主成分，第二主成分，… 第p主成分 选取前几个最大的主成分代替原来指标的 信息 尽可能多地找出相关 指标作为原始指标 主成分分析流程图： 33 3.PCA(主成分分析) • 1F 2F • 在图1中，它是实线。 它还找到与第一个轴正交的 第二个轴，它考虑了剩余方差的最大量。在这个 2D示例中，它是虚线。如果它是一个更高维的数 据集，PCA还会找到与前两个轴正交的第三个轴 ，以及第四个，第五个等等 - 与数据集中的维数 一样多的轴。 定义第 ? 轴的单位向量称为第 ? 个主成分 (PC) 。 • 在图1中，第一个 PC为 ?1，第二个 PC 为 ?2 。 • 在图2中，前两个 维数据，将原始数据按列组成?行?列矩阵? 第一步是均值归一化。我们需要计算出所有特征的均值，然后令 ?? = ?? − ??。（??为均值）。如 果特征是在不同的数量级上，我们还需要将其除以标准差 ?2。 第二步是计算协方差矩阵（covariance matrix）?： σ = 1 ? σ?=1 ? ?(?) ?(?) T 第三步是计算协方差矩阵?的特征向量（eigenvectors）,可以利用奇异值分解(SVD)来求解。

com:7999/*' 第 第 2 章 章 构 构建（ 建（BUILD） ） 11 以下片段显示了两个部分源克隆 secret，第一个匹配通过 HTTPS 访问的 mycorp.com 域中的任意服务 器，第二个则覆盖对服务器 mydev1.mycorp.com 和 mydev2.mycorp.com 的访问： 使用以下命令将 build.openshift.io/source-secret-match-uri- Webhook。 2. 要手动调用 Webhook，您可以使用 curl： HTTP 操作动词必须设置为 POST。指定了不安全 -k 标志以忽略证书验证。如果集群拥有正确签 名的证书，则不需要此第二个标志。 端点可以接受具有以下格式的可选有效负载： $ curl -H "X-Event-Key: repo:push" -H "Content-Type: application/json" -k 构建相结合，以编译工件并将其置于单独的运行 时镜像中。 注意 注意 虽然本例串联了 Source-to-Image（S2I） 构建和 Docker 构建，但第一个构建可以使用任 何策略来生成包含所需工件的镜像，第二个构建则可以使用任何策略来消耗镜像中的输入 内容。 第一个构建获取应用程序源，并生成含有 WAR 文件的镜像。镜像推送到 artifact-image 镜像流。输出工 件的路径取决于使用的 S2I