《基于深度学习的视频结构化实践》 七牛云 AI实验室首席架构师／姚唐仁� • 围绕海量数据提供创新的云服务，帮助客户缩短想法到产品的距离 • 创立6年，每年超过300%的业绩增长 • 已完成5轮融资，累计超过20亿 • 长期服务70多万企业用户和开发者 • 文件数超过2000亿，每日新增文件20亿 • 覆盖全球300个节点 • 覆盖金融、公安、广电媒体、互联网等行业 视觉-最重要的信息感知 2017中国网络视频用户情况 ����2017������������� 传统视频摘要 vs AI视频结构化 内容不完整 依赖经验 实时性差 时效性差 识别范围广 效率高 可迭代 创新基础 传统手工摘要 AI视频结构化 视频结构化场景 视频分解 基础模型要素 ��1�01:02:03-01:10:05� ��1����� �� �� 2 ������ ��PA� ������ 3 4 5 6 ���L ������ ��PA� ����� ���L ��������� ������L 大规模视频训练框架 结构化策略 ���� ������ ���� ���� 主题分类-特征提取 DPN SENet ResNeXt NASNet 主题分类-模型训练 模型融合 a) Early

产力的良好指标。相反， 行业已经开始关注“工程效能”：我们不应该衡量生产力，而应该衡量我们知道对流程有贡献或有损害的事物。 我们不应该专注于个体的活动，而应该关注系统中的浪费来源以及可以从经验上证明导致开发人员对“生产力” 感知产生影响的条件。新的工具，比如 DX DevEx 360，通过关注开发者体验而不是一些虚假的产出衡量标准解 决了这个问题。然而，许多领导人仍然以模糊的、定性的方式衡 OIDC for GitHub Actions 8. 使用 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 OIDC for GitHub Actions 8. 使用 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

Always。 IfNotPresent 如果在之前拉取了镜像的现有版本，则会使用它。如 果本地没有镜像版本，我们将拉取最新版本。 Always 应用此插件时，始终拉取镜像的最新版本。 Struct 代表结构化数据值，由映射到动态输入的值的字段组成。在某些语言中，Struct 可能受到原生表示 的支持。例如，在脚本语言中，JavaScript astruct 等脚本语言表示为对象。 表 1.18. Struct selector 字段相同。它将根 据其 Pod 标签匹配工作负载。如果没有指定 workloadSelector 值，扩展将应用到命名空间中的 所有工作负载。 spec.config 这是一个结构化字段，将被移交给扩展名，其语义取 决于您要部署的扩展名。 spec.image 指向包含扩展的镜像的容器镜像 URI。 spec.phase 该阶段根据现有 Istio 功能，如身份验证、授权和指标 millicores 指 定，例如 200m, 0.5, 1。 例如，概念证明 = 500m，最小部署 =1 1 elasticsearch: resources: requests: memory: 根据您的环境配置，可用 于请求的内存。 以字节为单位指定，例如 200Ki, 50Mi, 5Gi。例 如，概念证明 = 1Gi，最 小部署 = 16Gi* 16Gi elasticsearch:

首先，访问加了 JWT 认证的 url path “/ip”，结果如图 16 所示： 图 16 未授权访问结果 可以看到服务端返回 401 Unauthorized 拒绝访问，原因是需要认证授权， 证明策略生效了。 然后我们再通过添加符号“？”，绕过 Istio JWT 认证策略配 置，结果图 17 所示： 图 17 绕过 Istio JWT 认证访问结果 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 静态应用安全测试 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 66 SCA Software Composition Analysis 软件成分分析 SQL Structured Query Language 结构化查询语言 SSH Secure Shell 安全外壳 VLAN Virtual Local Area Network 虚拟局域网 WAF Web Application Firewalls 网站应用级入侵防御系统

据，我们能否简单地根据经验数据发现它们之间的关系？ • 生成对抗性网络（generative adversarial networks）：为我们提供一种合成数据的方法，甚至像图像和 音频这样复杂的非结构化数据。潜在的统计机制是检查真实和虚假数据是否相同的测试，它是无监督 学习的另一个重要而令人兴奋的领域。 1.3.3 与环境互动 有人一直心存疑虑：机器学习的输入（数据）来自哪里？机器学习的输出又将去往何方？到目前为止，不管 写数字的数据集被认为是巨大的。考虑到数据和计算的稀缺性，核方法 （kernel method）、决策树（decision tree）和图模型（graph models）等强大的统计工具（在经验上）证明 是更为优越的。与神经网络不同的是，这些算法不需要数周的训练，而且有很强的理论依据，可以提供可预 测的结果。 1.5 深度学习的发展 大约2010年开始，那些在计算上看起来不可行的神经网络算 和真实数 据。通过使用任意算法生成数据的能力，它为各种技术打开了密度估计的大门。驰骋的斑马 (Zhu et al., 2017) 和假名人脸 (Karras et al., 2017) 的例子都证明了这一进展。即使是业余的涂鸦者也可以根据描述 场景布局的草图生成照片级真实图像（(Park et al., 2019) ）。 • 在许多情况下，单个GPU不足以处理可用于训练的大量数据。在过去的十年中，构建并行和分布式训练

16 minutes ago Up 16 minutes busybox1 下面通过 ping 来证明 busybox1 容器和 busybox2 容器建立了互联关系。 在 busybox1 容器输入以下命令 容器互联 139 / # ping busybox2 PING busybox2 "114.114.114.114", "8.8.8.8" ] } 这样每次启动的容器 DNS 自动配置为 114.114.114.114 和 8.8.8.8 。使用以下命令来证明 其已经生效。 $ docker run -it --rm ubuntu:17.10 cat etc/resolv.conf nameserver 114.114.114.114 nameserver 活的 API，对数据进行整合和分析。 ElasticSearch + LogStash + Kibana 目前合成为 ELK 工具栈。 Hypertable 高性能的分布式数据库，支持结构化或者非结构化的数据存储。 Tachyon 内存为中心的分布式存储系统，利用内存访问的高速提供高性能。 常见应用框架 298 本章小结 本章讲解了 Mesos 的安装使用、基本原理和架构，以及支持

CONTAINER PLATFORM 卸载 OPENSHIFT LOGGING 第 第 14 章 章 日志 日志记录 记录字段 字段 第 第 15 章 章 MESSAGE 第 第 16 章 章 结构 结构化 化 第 第 17 章 章 @TIMESTAMP 第 第 18 章 章 HOSTNAME 第 第 19 章 章 IPADDR4 第 第 20 章 章 IPADDR6 第 第 21 章 章 LEVEL 1. 关于 JSON OpenShift Container Platform Logging 您可以使用 JSON 日志记录配置 Log Forwarding API，将 JSON 字符串解析为结构化对象。您可以执行 以下任务： 解析 JSON 日志 为 Elasticsearch 配置 JSON 日志数据 将 JSON 日志转发到 Elasticsearch 日志存储 如需更多信息，请参阅关于 可以转发到安全的 Elasticsearch 实例，default 转发到内部 Elasticsearch 实例。 可选：添加到日志的标签。 可选：转发结构化的 JSON 日志条目作为 JSON 对象，在 structured 项。日志条目必须包含有效的 结构化 JSON；否则，OpenShift Logging 会删除 structured 字段，并将日志条目发送到默认索引 app-00000x。

CONTAINER PLATFORM 卸载 OPENSHIFT LOGGING 第 第 14 章 章 日志 日志记录 记录字段 字段 第 第 15 章 章 MESSAGE 第 第 16 章 章 结构 结构化 化 第 第 17 章 章 @TIMESTAMP 第 第 18 章 章 主机名 主机名 第 第 19 章 章 IPADDR4 第 第 20 章 章 IPADDR6 第 第 21 章 章 LEVEL 和命名空间会被正确显示。(LOG-2069) 在此次更新之前，当 ClusterLogForwarder 设置为 Elasticsearch OutputDefault 且 Elasticsearch 输出没有结构化键时，生成的配置包含身份验证的错误值。在这个版本中，修正了 使用的 secret 和证书。(LOG-2056) 在此次更新之前，OpenShift Logging 仪表板会显示一个空的 CPU 图形，因为引用无效指标。在 命名空间。(LOG-2051) 在此次更新之前，如果 ClusterLogForwarder 自定义资源(CR)实例的 outputDefaults.elasticsearch.structuredTypeKey 没有结构化密钥，则 CR 会将输出 secret 替 换为用来与默认日志存储通信的默认 secret。在这个版本中，定义的输出 secret 会被正确使用。 (LOG-2046) 1.21.2. CVE 例

ss1505_wuma.a vi Container MapTask SecondaryNa meNode 1.6 大数据技术生态体系 大数据技术生态体系 数据库（结构化数据） 文件日志（半结构化数据） 视频、ppt等（非结构化数据） Sqoop数据传递 Flume日志收集 Kafka消息队列 HDFS文件存储 HBase非关系型数据库 YARN资源管理 MapReduce离线计算 Spark 作业（job）的工作流程调度管理系统。 7）Hbase：HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库， 它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 8）Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张 数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运 行。其优点是学习成本低，可以通过类 9）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、 名字服务、分布式同步、组服务等。 1.7 推荐系统框架图 推荐系统项目框架 数据库（结构化数据） 文件日志（半结构化数据） 视频、ppt等（非结构化数据） Sqoop数据传递 Flume日志收集 Kafka消息队列 HDFS文件存储 HBase非关系型数据库 YARN资源管理 MapReduce离线计算 Spark

180,000 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Exponential Growth 内容仓库– 海量/非结构化 传统非结构化数据 传统结构化数据 企业托管服务中的数据 Linear Growth Source: IDC, 2011 Worldwide Enterprise Storage Systems 速度 数据量 多样化 传统数据 大数据 GB -> TB TB -> PB以上 数据量稳定，增长不快 持续实时产生数据， 年增长率超过60％ 主要为结构化数据 半结构化，非结构化， 多维数据 ―大数据‖ 挃数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力。不此同时，及时捕捉、 存储、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力，正在快速增长，就像预